❶ 股票股市里的年线月线日线怎么看
股票，是一种相对复杂的投资方式，需要对各种指标、数据进行分析。而K线图，则是股票分析中最为基础的一项。很多细心的朋友会发现，K线图是分日线、周线、月线、年线的。那么，日线、周线、月线、年线都是什么意思呢？我们一起来了解下。
日线，是每个交易日的K线图，是以当天的开盘价、收盘价、最高价、最低价为基础画出来的。
周线，是每周的K线图，是以本周股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价为基础画出来的。周线以周初的开盘价为周线的开盘价，以周末的收盘价为周线的收盘价，以一周中的最高价为周线的最高价，以一周中的最低价为周线的最低价。
月线，是每月的K线图，是以本月股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价为拿氏基础画出来的。是以月初的开盘价为月线的开盘价，以月末的收盘价为月线的收盘价，以一个月中的最高价为月线的最高价，以一个月中的最低价为月线的最低价。
年线，是每一年的K线图，是以本年股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价为基础画出来的。是以年初的开盘价为年线的开盘价，以年末的收盘价为年线的收盘价，以一年中的最高价为年线的最高价，以一年中的最低价为年线的最低价。
1、“月线看趋势，周线看方向，日线看买卖”
首先，日线可以代表趋势么?能。但是只能代表短期的一个多空走势，当日线很强劲时，代表行情接近尾声，往往瞬间朝反向走。以日线的走势跟着趋势进行交易经常是追涨杀跌。以日线操作经常会有10个点上下的波动，主力在日线上可以放置各种陷阱。
所以少看日线，它容易被主力所骗，看日线很可能就做反了或者下手不了。那么一个波段的趋势看什么，首选月线，月线主力不论怎么放陷阱，但是从长期角度看，体现了他运作这个股的真实思路。那么这个就才是稳定的趋势。周线呢，周线也是可以指出一定时间里趋势的。
均线和趋势的关系呢，日线里的均线并不是很稳定，稳定的趋势还是月线和周线的。主力长期的成本在那里，在主力大资金量的背景下，只有长期的成消拍散本线才可以影响上涨下跌的操作选择。
在分析时投资者要将三种k线走势综合研究，“三管齐下”，这样才会做出最适合的投资决策。现在就详细介绍下关于周线、月线的使用技巧。
一、月线使用技巧
1、价格经过长期下跌或盘整后止跌反弹，价格有一两根月K线收于5月均线之上，5月均线走平或拐头向上(斜率大的优先说明走势强，是领头羊),(此时10周与20周均线将要金叉或已经金叉);
2、买入。价格回踩5月均线择机入场。在上行的过程中，回拉的机会是较多的，同时可以做高抛低吸，赚取差价降低成本。
3、运气好一买入就不断大涨，远离长期均线，也要见好就收，落袋为安——没有只涨不跌的，价格回归均线是正常的事。所以你要设好止损点也要设好止盈点，“贪”与“贫”就是在一笔之差。
二、周线使用技巧：
1、周线趋势作用比日线图上的更可靠.在周k线的形态贺渣分析中，若上冲周k线的时候有一根长影线触及到60周均线，这就说明了60周均线的压力很大，在后市中价格很有可能还要回调。若以一根实体周线上穿甚至是触及到了60周均线，就说明后市会继续的上涨，大概率会打破60周均线。周线的时间比较长，突破之后会很稳定。
2、在周线图中，投资者可观察周线和日线的二次金叉、共振、阻力位等现象来找适合自己的买卖点。若周线指标和日线指标同时发出了买入信号，就说明信号的可靠性很大，也就是共振，就会过滤到哪些虚假的信号。
三、均线周期设置技巧：
1、在周线图中，可将均线设置为5、30、60、90，因为这样设置的话可以将个股空头排列的特点一目了然。而且5周均线可以用来判断市场转机，价格为突破或者下跌60周均线并确认有效，就说明价格会进一步走强或者走弱。
四、月线注意事项：
1、通常来说月线长期向上的个股不多，但是月线可以代表长庄的平均成本，所以在实战中还是有一定的参考意义。
2、长期以中等角度攀升的月均线通常是能够走出数十倍行情的超级大牛股，注意放量打拐的机会，加速上涨阶段的涨幅会非常恐怖。
五、周线注意事项：
1、很多转机都是在价格创新低后出现的。
2、价格上涨幅度累计达到40%-50%以上时出现放量，要采取减仓措施或离场观望。
3、在周线上价格突破30周均线位时为“周线一次金叉”，此时应引起注意，可能有资金进入。当价格再次突破30周均线时为'周线二次金叉'，这意味着即将进入拉升期，此时可密切注意跟进。
4、日线的背离并不能确认价格是否见顶或见底，但如果周线图上的重要指标出现底背离和顶背离，则几乎是中级以上底(顶)的可靠信号周线看方向：
相当于是看中等的趋势，因为周线的一些关键点位破位或是反转形态(M头、W底)，直接导致了月线的趋势方向发生改变，所以非常关键。
日线看买卖
确认了月线和周线都是向上之后，就开始使用日线进行具体点位的选择了，其实使用最简单的“趋势线上阴线买，趋势线下阳线卖”就可以，在每次回调到趋势线附近买入，或是突破、回踩关键点位作买入即可。
【月线选股技巧】
5月与10月均线金叉，是牛市的开始，股价站上5月均线，是大底形成的必要条件。连续两个月站上均线，会使均线拐头向上，从而确立上长升的开始，只要5月均线不拐头，上涨趋势就不变。每次大跌回打5、10月均线都是良好的进入点，反之是最后出逃点。
❷ 如何用Arma模型做股票估计
时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。
选取长江证券股票具体数据进行实证分析
1.数据选取。
由于时间序列模型往往需要大样本,所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。
数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)
从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,再观察其平稳性。
2.数据平稳性分析。
先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。
(1)ADF平稳性检验,首先直接对数据平稳检验,没通过检验,即不平稳。
可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。
(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显著检验,即数据一阶差分后平稳。
可以看出差分后,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。
3.确定适用模型,并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。
(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。
(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。
经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:
DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t
4.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近,且Q值基本通过检验,残差不明显存在相关,即可认为残差中没有包含太多信息,模型拟合基本符合。
5.股价预测。利用以上得出的模型,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。
有一定的误差,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点,其他日期的误差皆在接受范围内。
综上所述,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。
❸ 时间序列在股市有哪些应用
时间序列分析在股票市场中的应用
摘要
在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。
所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。
❹ 如何利用统计模型预测股票市场的价格动态
利用统计模型预测股票市场的价格动态是一种常见的方法，以下是一些常见的统计模型：
ARIMA模型：ARIMA模型是一种时间序列分析模型，常用于分析股票价格的变化趋势和周期性。ARIMA模型可以捕捉到时间序列的自回归和滞后因素，可以用来预测股票价格的未来变化。
GARCH模型：GARCH模型是一种波动率模型，用于预测股票价格的波动率。GARCH模型可以捕捉到股票价格波漏宽动的自回归和滞后因素，用于预测未来的股票价格波动。
回归模型：回归模型是一种广义线性模型，用于预测股票价格与宏观经济因素之间的关系。回归模型可以捕捉到股票价格与利率、通货膨胀等宏观经济变量之间的关系，用于预测未来的股票价格走势。
神经网络模型：神经网络模型是一种非线性模型，常用于预测股票价格的变化趋势。神经网络模型可以学习到股票价格变化的复杂模式，包括非线性关系和噪声。
支持向量机模型：支持向量机模型是一种蚂空机器学习模型，用于预测股票价格的变化趋势。支持向量机模型可闷搜瞎以捕捉到股票价格变化的复杂关系，包括非线性关系和噪声。
在实际应用中，选择合适的统计模型需要考虑多方面因素，如数据的时间跨度、变化趋势、噪声程度、数据采集频率等。同时，在使用统计模型进行预测时，需要注意模型的有效性和可靠性，以避免过度拟合和欠拟合等问题。
❺ 请股票高手给我解释一下江恩时间序列的奥秘
这是江恩选择过的周期，最可能出现变异点的地方，你在图上照着这个指标用就行了。要究其源的话去找个罗盘来看，中心是一也是一波价格的起始点，依次逆时针螺旋往外数格子，这些数字就是价格大概率变异点，时间周期在罗盘上是固定的24个格子，所以数的时候可以不管它，这些数字多是在时间格子的季节变异点处，你知道一年四季24节气吧？江恩理论理论上很完美，但是市场价格不像地球运动周期那样有规律，不过涨跌力量的逐渐转换和季节的轮换是一样的都有时间上的顺序和价格转变上的过程，江恩理论是唯一的分析价的格理论中同时考虑时间空间的预测方法，懂了江恩理论你会延伸的了解很多很多的东西，江恩很喜欢中国的易经，他的风格也是源于易经，你可以去看看