计算机在证券投资分析中的实例运用

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1、计算机在证券投资分析中的实例运用  0引言  证券投资是风险性较大的投资,做得好收益也会很大。怎样能够避开风险,取得较大的收益,是广大证券投资者最关心的问题。有价证券的价格波动是投资亏损的主要,也是取得收益的源泉所在。所以,如何利用有价证券的价格波动,就成为证券投资分析中最直接、最迫切的需要解决的问题。投资者可以根据价格波动的规律,建立起符合有价证券价格波动规律的买卖定价模型,按定价模型去做起该证券的买卖,就可以取得风险损失小、投资收益大的效果。这里,以股票为例,笔者专门研究了股票工商银行60139

2、8)价格波动幅度,从而为股票的短线投资者制定合理的买卖定价提供了科学依据。而这种研究,必须借助于计算机的强有力的计算功能来进行。因为大量的股票价格历史数据,计算工作量很大,靠手工计算器计算是需要耗费许多时间的,只要利用计算机进行计算,即可胜任这项研究工作。  1研究过程的设计  1.1建立电子表格  电子表格EXCEL是办公自动化软件OFFICE中的重要成员,它能够方便地制作出各种电子表格,使用公式和函数对数据进行复杂的运算;并把需要的文件导入在自己建立的文档里,实现了数据搜集或调查资料的取得。  

3、电子表格EXCEL提供了许多张非常大的空白工作表,可以满足大多数数据处理的业务需要。由于股票上市以来经历的日期很长,所要下载的数据就很多,而电子表格很能适用这种海量数据的下载,从而为人们的研究提供了足够的数据资料;将某个股票的历史数据存入到电子表格EXCEL工作表中,能充分利用计算机自动、快速的进行处理,利用系统提供的函数可完成各种数据的分析。  1.2计算股票价格指数  股票价格指数是两个相邻周期的价格之间比值。根据研究需要,可设为最低价格指数和最高价格指数。价格指数也就是价格波动的幅度。指数和1

4、的离差越大,就说明股票价格变动的幅度大。  最低价格指数=某期最低价格/上期最高价格(1)最高价格指数=某期最高价格/上期最低价格(2)从公式(1)和公式(2)可以看出,如果两个相邻周期的最高价和最低价相等,则价格指数等于1,若相邻两个周期的最高价格和最低价格差异越大,则价格指数也就偏离1的程度越大,也就说明价格波动的越厉害。  1.3计算平均价格指数  平均价格指数是指一系列同类价格指数的平均数。例如,根据某一股票的一系列的最低价格指数可以计算出平均最低价格指数;根据某一股票的一系列最高价格指数可

5、以计算平均最高价格指数。根据统计学原理,平均价格指数代表了价格波动的一般规律。也就是说,大多数的股票价格波动幅度应该靠近平均价格幅度,或在其左右。公式如下:  1.4计算标准差  标准差,在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义为方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度。在真实世界中,除非在某些特殊情况下,找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下,总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。从一大组数值当中取出一样本数值组合,常定义其样本标准差。一系列的股

6、票价格指数可看做是一个样本,在样本单位数足够多的情况下,可以认为能够反映出各价格指数对平均价格指数的平均离差。这对确定股票价格波动的不同程度下的出现概率会有帮助判断的作用。  设,股票价格指数的标准差为:  1.5制定股票买卖定价模型  股票买卖点即买卖价的制定,可以根据股票价格指数的平均值再加减一定个数的标准差来决定买卖价格的涨跌幅度,有了预定的涨跌幅度,就可以制定买卖价格的计算公式了。这样的计算公式称之为买卖定价模型。  设:买价系数=平均最低价格指数-t倍的标准差卖价系数=平均最高价格指数+t

7、倍的标准差(5)t的大小可以根据风险偏好程度来确定,取值范围可以是0,1,2,3,4,5等。t值越大,所计算的买卖系数就越偏离1的程度越大。制定的买价格就可能是买价很低,卖价很高。反之越小,则制定的买卖系数就越接近平均价格指数,制定的价格也就偏离基础价越大。基础价是指上期的最高价和最低价、如果制定买价,基础价就是上期的最高价,如果制定的是卖价,基础价就是上期的最低价。于是,所要制定的买卖定价模型为:  买价=上期最高价*买价系数=上期最高价*(平均最低价格指数-t倍的标准差)卖价=上期最低价*卖价系

8、数=上期最低价*(平均最高价格指数+t倍的标准差)2买卖定价模型的实例检验  根据证券技术分析的三大假设条件之一,即历史可以重演的假设,检验可在股票的历史价格中进行。通过检验,以便能够验证出按所研究出来的买卖定价模型来买卖股票,可能取得多大的买卖成功率和一定时期可能达到多大的投资收益率。一般来说,如果买卖的成功率能高于80%,所推算的年投资收益率大于社会平均利润率(约10%),这样的买卖定价模型即可投入到实际的投资实践中去。根据上述研究过程,选用股票工商银行(代码60

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