观点集锦

1如何看中国 就在两年前，上证指数还迷茫在1000点的时候，沪深两市总市值不过3万亿元。仅仅两年时间，变化已是翻天覆地。截至2007年9月20日，沪深交易所统计数据显示，两个市场总市值合计已经达到24．53万亿元。中国资本市场已经从原来的全球新兴市场第四位，当仁不让地跃升为第一位。     

那些总能找到牛股的基金

经过一年的起起伏伏,基金市场表现各不相同,为此我们为投资者进行一次大盘点,同时预测今年的基金市场并给予投资建议。2012年已经拉上帷幕,经过一年的起起伏伏,上证指数又基本回到了2011年末的水平。再看基金市场,各个基金表现各不相同,可以说是几家欢喜几家愁。目前为止,     

四利空PK三利好A股“探底之旅”意犹未尽

3月上半周，上证指数、深证成指、沪深300指数纷纷创下9个月以来新低，A股呈现破位下行的格局。尽管下半周略有回稳，但市场整体弱市格局仍未得到有效改变。分析人士普遍认为，导致市场如此疲弱的压力，主要来自以下几个因素：     

90万变661万创新高

主持人:铂金版实盘账户战况如何?杨远昌:过去一年股市跌幅还是比较大的,上证指数跌幅超过20%,但同期某一铂金版实盘账户由380万做到451万,收益率为18%。当然这个战报上个月已经公布了,今天我公布铂金版期货实盘账户情况,这个账户在去年10月1日资金     

应用极值理论计算在险价值--对上证指数的实证研究

在险价值（VaR）是度量市场风险的普遍工具,可看作是市场风险度量的基石.在估计资产尾部的VaR时,极值方法比传统方法更具优势.但是,一般的极值模型都假定数据是独立同分布的,而大多金融数据具有局部相关性,并不满足模型的条件.笔者利用分串的方法处理上证指数的数据,得到了较好的结果.     

浅析人民币升值对我国股市的影响

阐述了人民币升值会对我国股市产生影响的原因。对比分析了2005年8月至2011年6月期间,人民币对美元的汇率数据和这期间的上证指数变化情况,结果显示,上证指数与人民币汇率呈负相关。对如何减少人民币升值对我国股市的负面影响提出了建议。     

上证指数的影响因素分析

采用统计分析,对影响上证指数的因素做了分析,采用多元回归,建立了上证指数的多元线性模型。通过模型回归值与上证指数的相对误差数据分析,回推出重大政策事件对上证指数的影响。说明在股市投资中,既要重视数据挖掘,借鉴回归模型,同时也需要高度关注政策事件对股市变化的影响。     

一种改进的BP-AdaBoost算法及应用研究

BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改进的BP-AdaBoost算法,先采用思维进化算法调整BP神经网络的权值和阈值,再运用优化后的BP神经网络构造多个优化的弱预测器,最后将AdaBoost多分类思想引入改进的BP-AdaBoost算法中,构造多个强预测器判断决策输出结果。将改进的BP-AdaBoost算法与小波神经网络用于上证指数开盘指数的预测中,通过实验对比分析,证明了算法的可行性与优越性。     

股票投资中一种新的技术分析方法

运用灰色系统理论中的GM(1 1)方法建立了上海证券指数65日平均值运行轨道的最高点(上轨)的GM(1 1)预测模型.计算了残差与相对误差,对预测值与实际值进行了关联分析并计算了关联度,经过后验差检验,预测精度合格.为了提高模型预测精度,建立了带残差修正的GM(1 1)预测模型,其预测值与市场实际值非常吻合.同时给出了65日平均值的收盘点、最低点(下轨)的GM(1 1)预测值与实际值的比较.对于个股上海石化股价给出了最高价、收盘价、最低价的GM(1 1)预测值与实际值的比较.该方法适合中长期投资的技术分析.     

上证指数的时间序列预测模型

为研究上证指数的变化规律,利用时间序列分析方法建立了预测模型,模型对上证指数的日-上证指数和月-上证指数分别作了预测分析,结果表明,预测值接近真实值,并为指导投资者在证券投资市场上的正确投资战略决策提供有效依据.