笑傲股市看盘abc 欧奈尔：canslim法则

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1、笑傲股市看盘ABC欧奈尔：CANSLIM法则笑傲股市看盘ABC   投资股票的分析方法很多，而能够很好地将基本分析和技术分析结合在一起的方法首推欧奈尔的CANSLIM法。   CANSLIM选股方法是威廉·欧奈尔多年的投资心得。他目前是全球600位基金经理人的投资顾问，并且担任资产超过2亿美元的新美国共同基金的基金经理人，也是《投资者日报》的创办人。   美国个人投资者协会用了5年的时间（从1998年到2002年），对各种选股系统的业绩表现进行了大范围的比较分析（包括彼得·林奇和巴菲特的投资系统），得出的结论是：无论在牛市还

2、是熊市，CANSLIM方法是最稳定、表现最好的系统之一。   CANSLIM选股策略包括七种选股标准，其中每个字母分别是具体选择标准的第一个字母，其简要含意为：   C：当季每股收益   选股的第一条基本原则是选那些每季度每股收益率逐年上涨至少达到18%-20%的股票，并且在他们最近每季收益增长的百分比中显示出加速的迹象。   A：每股收益年度增长率   理想的情况是这一指标应该在过去3年的每一年都有所增长，年均增长率可以从25%-250%，甚至可以更多。   N：具有一些新东西。   “新”的概念包括新产品，新的服务内容，

3、设备上的更新，新的管理方式或新的管理经理层，也包括股价创出新高———这正是欧奈尔CANSLIM法的入市时机。   S：供给与需求   包括股价表现和成交量需求的放大。任何规模的股票都可以购买。小盘股可能表现更好，不过不太稳定。有管理层持股或公司进行回购的股票是最好的股票。   L：市场领导股（龙头股）   欧奈尔不是一个有耐力的价值投资者，他喜欢找出快速扩张行业中的作为市场领涨股的快速成长企业。   I：机构投资者的认同   机构投资者至今仍是股票最大的需求者，领先股票往往有机构作后盾。然而要注意某一股票关照的大机构不宜过多

4、，因为一旦该公司有些问题发生或是整个股市表现平庸时，这些大机构可能竞相大量抛售。   M：市场走向   须研究每日股票价格和成交量，观察股市是否有到顶的讯号   CANSLIM：让欧奈尔笑傲股市   我将投资方法类的书籍分为四类：基本分析，技术分析，将基本分析与技术分析结合起来的分析方法，同时否定基本分析与技术分析的随机漫步理论。　　·1·CANSLIM交易系统最知名　　将基本分析与技术分析结合起来的分析方法，以威廉·欧奈尔(WilliamJ·O"Neil)的“C　　ANSLIM”交易系统最为知名。　　在《至高无上：来自最伟

5、大证券交易者的经验》这本书中，欧奈尔被列为过去一个世纪中5位最伟大的证券交易者之一。　　欧奈尔的中译本著作目前共有四本，分别是《笑傲股市（HowtoMakeMoneyinStocks）》、《股市买卖原则》、《股票投资的24堂必修课》和《如何在卖空中获利》。　　欧奈尔的CANSLIM系统被美国个人投资者协会认为与林奇、巴菲特的选股系统可以相媲美。　　《至高无上》一书认为，CANSLIM方法中大概有60％的基本分析和40％的技术分析。不过，我个人认为，这个比例可能要反过来，即40％的基本分析和60％的技术分析。　　·2·C、A、

6、N、I，代表了什么？　　欧奈尔的CANSLIM系统之所以能够在实战中取得较好的成绩，我个人认为是因为该系统融合了基本分析与技术分析的精髓。　　欧奈尔对公司基本面进行了深入广泛的研究，从而寻找到可以投资的最佳股票。基本分析中有一个公认的事实是股票价格的长期升幅与公司业绩的长期涨幅是接近一致的。公司业绩的提升可能是公司推出了新产品，也可能是公司出现了新的管理层，最终的结果必定是公司每股收益的连续提升，公司业绩的持续提升必然会引起投资机构的认同而大量买入。而这些都是CANSLIM　　系统中C、A、N、I这四个字母所研究的内容。　　

7、·3·M、L、S，顺势而为　　技术分析方法的精髓可以精简为四个字“顺势而为”，而最佳的“顺势而为”是参与长期的运行趋势。如果看多股价，就应该参与股价的长期上涨趋势，包括大盘价格的上涨趋势和个股价格的上涨趋势。　　《至高无上》一书认为，CANSLIM系统最重要的因素是M——市场走向。欧奈尔认为，一旦看错了大盘走势，那么即使你选择的股票符合CANSLIM系统的其他所有准则，你所持有的股票中还是会有七成左右会随大势狂泄不止。　　CANSLIM系统中关于个股的趋势是L（市场的领导者还是落后者）这个字母所研究的内容。技术分析的精华特别

8、讲究顺势而为，只有股价形成上涨趋势才介入，这是所有趋势跟踪交易者采用的策略。　　·4·过去一年涨幅超过其他87％个股　　最佳的“顺势而为”是参与长期的运行趋势，而长期的上涨趋势在CANSLIM系统中体现为股价相对强度指标(RS)。欧奈尔研究发现那些表现最佳的股票在开始大幅上升之前的平均分是