直线拟合股票指标原理

‘壹’ 股票指标函数zxnh在交易师上面怎么用

摘要 1、直线拟合指标是寻找阶段内代表性高点、低点的工具；

‘贰’ ZXNH股票指标怎么用

直线拟合指标（ZXNH）是查找区间内的股价的最高价，最低价的一个指标,是属于带未来函数性质的一个指标,它所发出的信号会发生漂移。没有具体源码公式。
1、直线拟合指标是寻找阶段内代表性高点、低点的工具；
2、直线拟合本身没有预测功能，即不能利用直线拟合指标直接研判，但可以利用直线拟合指标辅助判断顶背离、底背离等。
该指标在赋值以后就与DRAWLINE、DCLOSE、XMA等函数类似了，此时信号将发生偏移。这种特性完全是未来函数。
温馨提示：以上内容仅供参考，不作为任何建议，投资有风险，入市需谨慎。
应答时间：2021-07-28，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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‘叁’ 股票直线拟合是什么意思

就是针对某段行情，找到一条直线，使得这段行情在该线附近振荡。
如果严格说的话，假设一段行情从t0开始，到T结束，时间单位是dt，我们把股票行情记为f(t), t是时间。而直线就可以表示为line = a t, a是斜率，t是时间。
目的就是找到一个最好的a来拟合f(t):
即 min {SUM_t0^T (f(t)-at)^2}

‘肆’ 股票指标公式设计原理

指标指衡量目标的单位或方法。股票指标是属于统计学的范畴，依据一定的数理统计方法，运用一些复杂的计算公式，一切以数据来论证股票趋向、买卖等的分析方法。主要有动量指标、相对强弱指数、随机指数等等.
当前，证券市场上的各种技术指标数不胜数。例如，相对强弱指标（RSI）、随机指标（KD）、趋向指标（DMI）、平滑异同平均线（MACD）、能量潮（OBV）、心理线、乖离率等。这些都是很着名的技术指标，在股市应用中长盛不衰。而且，随着时间的推移，新的技术指标还在不断涌现。包括：MACD（平滑异同移动平均线）DMI趋向指标（趋向指标）DMA EXPMA（指数平均数）TRIX（三重指数平滑移动平均）TRIX（三重指数平滑移动平均）BRAR CR VR（成交量变异率）OBV（能量潮）ASI（振动升降指标）EMV（简易波动指标）WVAD（威廉变异离散量）SAR（停损点）CCI（顺势指标）ROC（变动率指标）BOLL（布林线）WR（威廉指标）KDJ（随机指标）RSI（相对强弱指标）MIKE（麦克指标）.

‘伍’ 什么是拟合指数

拟合指数 Simulation Index/fit index/Agreement Index
拟合是《计量经济学》研究的范畴，所谓拟合指数简单的说就是选择的变量与被解释变量之间的相关关系
股票\基金拟合指数:

指数基金是一种拟合目标指数、跟踪目标指数变化为原则，实现与市场同步成长的基金品种。指数基金的投资采取拟合目标指数收益率的投资策略，分散投资于目标指数的成分股，力求股票组合的收益率拟合该目标指数所代表的资本市场平均收益率。

操作简单透明度高

从理论上讲，指数基金的运作方法简单，只要根据每一种证券在指数中所占的比例购买相应比例的证券，长期持有就可。

其次，指数基金费用低廉。由于指数基金采取持有策略，不用经常换股，交易成本远远低于积极管理的基金。

此外，指数基金的业绩透明度较高。投资人看到指数型基金跟踪的目标基准指数涨了，就会知道自己投资的指数型基金今天净值大约能升多少。所以很多机构投资人和一些看得清大势、看不准个股的个人投资者比较喜欢投资指数型基金，不必再有“赚了指数不赚钱”的苦恼。

有效规避非系统性风险

与其他基金相比，指数基金的优点首先在于能够有效规避非系统性风险，因而指数基金广泛地分散投资，任何单个股票的波动都不会对指数基金的整体表现构成影响，从而分散风险。另一个方面，由于指数基金所钉住的指数一般都具有较长的历史可以追踪，在一定程度上指数基金的风险是可以预测的。

因此，从长期来看，指数基金投资业绩优于其他基金。2006年，市场上的指数基金以平均125.87％的年累计净值增长率成为最赚钱的基金品种。这种基金不会对某些特定的证券或行业投入过量资金。它一般会保持全额投资而不进行市场投机。

关键因素拟合指数化投资方法的实证研究

指数化投资是一种试图完全复制某一证券价格指数或者按照证券价格指数编制原理构建投资组合而进行的证券投资。按此种方式投资的基金称为指数基金，其收益水平目标是所基指数的变化幅度。自20世纪90年代以来，美国华尔街上大多数股票基金管理人的业绩都低于同期市场指数的表现，这样，以复制市场指数走势为核心思想的指数基金在全球范围内迅速发展壮大起来，并对传统的证券投资思维形成巨大的冲击与挑战。在美国，指数基金的收益超过65~80%的共同基金，因而越来越受到欢迎。流入共同基金市场的新增资金中，流入指数基金的比例由1994年的2%增加到1999年的31%。1999年末美国指数基金总资金量达到3380亿美元，占全美股票基金总量的8.37%。最大的指数基金、也是全美最大的共同基金Vanguard S&P 500管理着1050亿美元的资金。
我国的指数化投资出现较晚，这主要是因为我国的证券市场还比较年轻，还在不断探索和发展，我国的投资者群体还不成熟，缺乏科学的投资观念，市场行为的监管还欠完善，庄家炒作等非市场行为对股指有较大影响。由于这些原因的共同影响，我国股票指数常常与市场背离，不能反映市场的真实情况。
就指数化投资方法而言，市场上常用的方法主要是完全复制某一证券价格指数或者按照证券价格指数编制原理构建投资组合。这种传统的指数化投资方法相对比较被动，在大盘正常运行的时候可以良好运作，但是当部分样本股出现异常的快速上扬或急速下跌时，将失去进一步盈利和及时止损的机会。为了弥补这一不足，各种替代方法应运而生。
Francesco Corielli与Massimiliano Marcellino（2002）认为跟踪指数是要建立指数的替代投资组合（replica），这个替代投资组合包含的股票要远远少于指数所包含的股票，并且跟踪误差中不包含非经常性成份，他们运用动态因子提取方法建立指数替代投资组合，用蒙特.卡罗经验指数和EURO STOXX50指数进行了验证。验证结果令人鼓舞，替代投资组合基本完成了跟踪曲线[7]。吴冲锋（2000）运用未定因素含义法分析1998年7月8日至1999年3月29日期间上证30指数样本股，得出由6只股票的投资组合替代上证30指数的结论[6]。
从以上研究我们发现，指数化投资方法不一定非要按照证券价格指数编制原理构建投资组合，可以通过构建替代投资组合对指数进行跟踪。在此基础上，笔者提出关键因素拟合指数化投资方法，该方法认为，股票指数由其样本股按照证券价格指数编制原理构成，它的走势体现了这些样本股的共同作用，但并不是每一只样本股对指数的贡献都一样，股票指数中存在关键性因素，这些关键因素对股指的影响体现在各自所代表的样本股的表现之上。同样，也并不是每一种关键因素所代表的样本股对它的贡献都一样，关键因素中存在最具代表性的关键样本股，正是这些最具代表性的关键样本股对股票指数起着举足轻重的作用，我们只要抓住了它们就抓住了股票指数，换句话说，我们只要投资于这些关键因素拟合的组合就等于投资了这个股票指数了。另外，同一关键因素中具有代表性的关键样本股之间具有可替代性，可以使对股票指数的投资更加灵活，又不会影响投资组合的指数化性质，在一定程度上弥补了传统方法的不足。
下面我们将以上证50指数为研究对象，对关键因素指数化投资方法进行实证研究。论文的结构安排如下：首先，我们进行研究设计，确定研究的程序、模型、样本及数据；然后，我们对数据进行因子分析，提取出上证50指数的关键因素；在此基础上，我们将按关键因素构造出的投资组合与实际的上证50指数进行相关性检验和回归分析以验证该方法；最后得出结论。
研究设计

一、 研究程序与模型设计
第一步，我们要找出影响上证50指数走势的关键性因素。
我们以上证50指数成份股个股的日收益率为基础进行因子分析，提取出反映上证50指数走势的n个共同因子，这n个共同因子即代表了影响上证50指数走势的n个关键因素的。构造多因素模型如下：
Index50=A1*F1+A2*F2+……+An*Fn+ε
式中：Index50为上证50指数；Fn为第n个共同因子；An为第n个共同因子对上证50指数的贡献率；ε为残差。
在找出这n个关键因素之后，我们要进一步找出这n种关键性的共同因子所代表的样本股。对应关系如下：
F1~a1(stock11)+a2(stock12)+……
F2~b1(stock21)+b2(stock22)+……
…………………………………
Fn~n1(stockn1)+n2(stockn2)+……
式中：Fn为第n个共同因子；stock为共同因子所代表的样本股；a、b……n为样本股对共同因子的贡献率，即因子负荷。
观察共同因子的因子负荷强弱，我们可以分析判断出各个共同因子所反映的关键因素，并对它们进行相应的解释。
第二步，为了证明我们找出的这n个关键因素是否真的能够反映上证50指数的走势。我们用它们中最具代表性的一组样本股构造出一个投资组合Portfolio50，与上证50指数Index50进行比较，验证是否Portfolio50与Index50等价。
为此，我们找出对这n个关键因素最有代表性的i个样本股，按照其方差对总方差解释的贡献率所占比重作为权重构造投资组合如下：
Portfolio50=w1*STOCK1+w2*STOCK2+……+wi*STOCKi
式中：Portfolio50为构造的投资组合的日收益率；STOCKi为参与构造投资组合的第i个最有代表性的样本股的日收益率；wi为第i只样本股的权重。
计算出投资组合Portfolio50的日收益率和上证50指数的日收益率Index50，在通过相关性检验之后，将Portfolio50与Index50进行线性回归分析。构造回归模型如下：
Portfolio50=a+b*(Index50)+ε
式中：Portfolio50为构造的投资组合的日收益率；Index50为上证50指数的日收益率；a为常数项；b为回归系数；ε为残差。
如果该模型经检验成立，并且a趋近于0，同时b趋近于1，那么Portfolio50≈Index50，即Portfolio50与Index50等价，说明我们找出的这n各关键性因素能够真实地反映上证50指数的走势，Portfolio50可以代替上证50指数进行指数化投资。
二、 模型变量计算
上证50指数成份股个股日收益率用相对收益率计算，假如碰到配股、送股、送现金红利的情况，则用下面的公式计算：

式中：rit为第i种股票的第t日收益率；Pt、Pt-1分别为t日和t-1日的收盘价；C为以t-1日为基准的t日每股现金红利；As为以t-1日为基准的t日每股配股比例；S为以t-1日为基准的t日每股配股价；Ad为以t-1日为基准的t日每股送股比例。
上证50指数日收益率Index50同样用相对收益率计算，公式如下：

式中：Rt为上证50指数的第t日收益率；Pt、Pt-1分别为上证50指数t日和t-1日的收盘价。
三、 研究样本选择
本文研究中所需的上证50指数收盘价、成份股个股的收盘价、现金红利等原始交易数据来源于上海万国股市测评咨询有限公司制作的“大智慧证券信息平台V5.00”。
因子分析过程中，样本数据时期为2002年12月03日至2004年03月18日，每只样本股包含309条数据记录。由于各种原因引起暂时停牌而产生的缺失值采用相邻数据平均法填补。
考虑到个别新上市公司样本股上市日期太短，样本数据数量不充分，业绩容易出现非正常波动，而且公司内部各方面的运行机制还不够健全和完善，为使检验不受少部分数据干扰，将其剔出样本股，在关键因素确立之后再根据专业知识单独判断其属性。剔出样本股共五只，分别为：白云机场(600004)、华夏银行(600015)、南方航空(600029)、中信证券(600030)和长江电力(600900)。
综上，因子分析样本股中共纳入45只上证50指数样本股，每只含309条日收益率记录，共计309组，13905条日收益率记录。
相关性检验与回归分析过程中，由于上证50指数自2004年1月2日起正式发布，指数简称上证50，指数代码000016，基日为2003年12月31日。到目前为止数据量太小，所以我们无法直接用它计算。但是上海证券交易所为上证50的顺利推出，于2003年1月2日起发布上证50板块概念指数993265。其编制方法与走势和上证50基本相同，只是所取的基数有所不同。在此我们用上证50板块概念指数993265数据代替上证50指数000016数据进行计算。计算的时间跨度为前面分析时期的子集区间2003年07月22日至2004年03月12日，同样，缺失值的处理方法采用相邻数据平均数填补法，共计155组数据。

因子分析

表1 KMO统计量和Bartlett’s球形检验表
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .958
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 9857.426
df 990
Sig. .000
首先，我们对各样本股日收益率数据采用KMO统计量和Bartlett’s球形检验，以判断样本数据是否符合因子分析的前提条件。可以看出，表格中检验变量间偏相关性的KMO统计量，数值为0.958，接近1，表明各变量间的相关程度无太大差异，数据非常适合做因子分析。同时，Bartlett’s球形假设检验的结果也被拒绝，强烈认可了变量之间的相关性，说明各样本股日收益率之间存在共同信息，符合提取共同因子的前提条件。见表1。
本文采用的因子提取方法为主成分分析法(Principal Components Analysis)。考虑到共同因子的可解释性，在提取因子的过程中采用正交旋转，具体旋转方法为方差最大化正交旋转(Varimax)。根据提取的主成分共同因子的累积贡献率达到约85%以上为标准，一共提取20个共同因子。信息提取的充分性检验表（略）告诉我们，按照上诉共同因子提取标准，样本股信息的提取基本是充分的。
表2 共同因子所解释的方差百分比表
Factor F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10
%of Variance 42.311 6.849 4.540 3.208 2.395 2.856 2.367 2.133 2.035 1.844
Cumulative% 42.311 49.160 53.700 56.908 59.764 62.158 64.525 66.658 68.693 70.537
Factor F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 F20
%of Variance 1.728 1.674 1.553 1.491 1.410 1.324 1.286 1.261 1.201 1.154
Cumulative% 72.265 73.939 75.491 76.982 78.392 79.716 81.002 82.263 83.464 84.618
我们把共同因子所解释的方差百分比（表2）作为因子对指数所贡献的权重，相应的多因素模型如下：
Index50=0.4231*F1+0.0685*F2+0.0454*F3+0.0321*F4+0.0286*F5+0.0239*F6+0.0237*F7+0.0213*F8+0.0204*F9+0.0184*F10+0.0173*F11+0.0167*F12+0.0155*F13+0.0149*F14+0.0141*F15+0.0132*F16+0.0129*F17+0.0126*F18+0.0120*F19+0.0115*F20+ε
经过方差最大化正交旋转之后，将因子和变量之间因子负荷大于0.4的变量提出来，再根据同一样本股对共同因子的贡献大小取相对较大的值。我们得到以下20个共同因子所主要代表的样本股列表，见表3。

表4 共同因子代表样本股列表
F1 600028 中国石化 F5 600664 哈药集团
600808 马钢股份 600038 哈飞股份
600688 上海石化 F6 600839 四川长虹
600019 宝钢股份 600033 福建高速
600026 中海发展 600008 首创股份
600569 安阳钢铁 F7 600591 上海航空
600050 中国联通 600221 海南航空
600036 招商银行 F8 600795 国电电力
600350 山东基建 600011 华能国际
600649 原水股份 600642 申能股份
600000 浦发银行 F9 600643 爱建股份
F2 600602 广电电子 F10 600887 伊利股份
600832 东方明珠 600597 光明乳业
600637 广电信息 F11 600016 民生银行
600100 清华同方 F12 600811 东方集团
600171 上海贝岭 F13 600652 爱使股份
600601 方正科技 F14 600006 东风汽车
F3 600609 金杯汽车 F15 600812 华北制药
600805 悦达投资 F16 600705 北亚集团
600104 上海汽车 F17 600895 张江高科
F4 600717 天津港 F18 600863 内蒙华电
600018 上港集箱 F19 600098 广州控股
600009 上海机场 F20 - -
各个共同因子与样本股的因子负荷对应关系如下：
F1~0.84(600028)+0.84(600808)+0.83(600688)+0.82(600019)+0.65(600026)+0.61(600569)+0.61(600050)+0.55(600036)+0.53(600350)+0.46(600649)+0.45(600000)
F2~0.88(600602)+0.86(600832)+0.85(600637)+0.78(600100)+0.69(600171)+0.49(600601)
F3~0.81(600609)+0.75(600805)+0.63(600104)
F4~0.76(600717)+0.67(600018)+0.46(600009)
F5~0.88(600664)+0.85(600038)
F6~0.66(600839)+0.49(600033)+0.46(600008)
F7~0.72(600591)+0.67(600221)
F8~0.56(600795)+0.55(600011)+0.52(600642)
F9~0.83(600643)
F10~0.75(600887)+0.40(600597)
F11~0.80(600016)
F12~0.81(600811)
F13~0.81(600652)
F14~0.97(600006)
F15~0.80(600812)
F16~0.77(600705)
F17~0.78(600895)
F18~0.75(600863)
F19~0.52(600098)
F20~----------------
观察共同因子代表样本股列表与因子负荷对应关系，我们可以分析判断出各个共同因子所反映的关键因素如下：
F1对应的样本股分别为：600028中国石化、600808马钢股份、600688上海石化、600019宝钢股份、600026中海发展、600569安阳钢铁、600050中国联通、600036招商银行、600350山东基建、600649原水股份、600000浦发银行，这些都是广大股民所熟知的经营业绩优秀，净资产收益率很高的大盘蓝筹股，其中也包含了几只银行股，可以说是大盘中的大盘，蓝筹中的蓝筹，我们可以定义因子F1为“大盘深蓝股”。
F2对应的样本股分别为：600602广电电子、600832东方明珠、600637广电信息、600100清华同方、600171上海贝岭、600601方正科技，这几只股票是高科技行业的杰出代表，主营计算机、微电子和信息产业，具有高成长性，我们可以定义因子F2为“高科技成长股”。
F3对应的样本股分别为：600609金杯汽车、600805悦达投资、600104上海汽车，属于典型的汽车类股票，随着近几年汽车行业的崛起，业绩呈现稳步增长，我们可以定义因子F3为“汽车蓝筹股”。
F4对应的样本股分别为：600717天津港、600018上港集箱、600009上海机场，与水陆空港口物流和运输有密切关系，我们可以定义因子F4为“港口物流股”。
F5对应的样本股分别为：600664哈药集团、600038哈飞股份，具有明显的地域色彩，触摸到东北老工业基地的发展脉搏，我们可以定义因子F5为“东北老工业股”。
F6对应的样本股分别为：600839四川长虹、600033福建高速、600008首创股份，其中600033福建高速、600008首创股份主要是经营公益事业和基础设施，我们可以定义因子F6为“基础公益股”。但600839四川长虹的主营是电视机、空调等家用电器产品，业绩彪炳，被归于此类可以算是因统计之外原因引起的一个例外。
F7对应的样本股分别为：600591上海航空、600221海南航空，国内航空运输业的两只优质股票，我们可以定义因子F7为“航空运输股”。
F8对应的样本股分别为：600795国电电力、600011华能国际、600642申能股份，显然代表电力能源，我们可以定义因子F8为“电力能源股”。
F9对应的样本股为：600643爱建股份，是上证50成份股中的非银行类金融股，我们可以定义因子F9为“非银行金融股”。
F10对应的样本股分别为：600887伊利股份、600597光明乳业，皆为乳品业龙头，乳业产品的消费与老百姓日常生活息息相关，其业绩从一定角度上也体现了老百姓生活的富裕程度，我们可以定义因子F10为“乳品消费股”。
F11对应的样本股为：600016民生银行，银行类股票。F12对应的样本股为：600811东方集团，一只综合类股票，涉猎金融、电子商务、建材、通讯等领域。F13对应的样本股为：600652爱使股份，主营计算机硬件及网络设备。F14对应的样本股为：600006东风汽车，汽车行业股票。F15对应的样本股为：600812华北制药，医药化工产品的生产和销售。F16对应的样本股为：600705北亚集团，主营运输物流及贸易。F17对应的样本股为：600895张江高科，房地产类个股。F18对应的样本股为：600863内蒙华电，主营活力发电、供热。F19对应的样本股为：600098广州控股，从事能源、物流、基础设施等综合类股票。这些因子所代表的个股具有很强的针对性，虽然有些个股可以归结为前面几种共同因子，但从统计学角度来说，应单独列出，以保证对原始信息的完整反映。F20对应的样本股因子负荷均小于0.4，说明其可解释性很小，体现的样本股散乱，从专业的角度看没有分析价值，故此将它剔出。
对于白云机场(600004)、华夏银行 (600015)、南方航空(600029)、中信证券(600030)和长江电力(600900)这五只由于上市时间不长而被剔出的个股，我们可以运用专业知识将其归类，并在今后的分析中予以验证。白云机场(600004)主营空港物流，可归为F4；华夏银行(600015)属于银行股，可归为F11；南方航空(600029)主营航空运输业，可归为F7；中信证券(600030)为非银行金融股，可归为F9和长江电力(600900)主营电力能源，可归为F8。
综上所述，通过对上证50指数成份股个股的日收益率数据因子分析，我们提取出有实际意义的F1~F19这19个共同因子，代表了影响上证50指数走势的19个关键因素。构造多因素模型如下：
Index50=0.4231*F1+0.0685*F2+0.0454*F3+0.0321*F4+0.0286*F5+0.0239*F6+0.0237*F7+0.0213*F8+0.0204*F9+0.0184*F10+0.0173*F11+0.0167*F12+0.0155*F13+0.0149*F14+0.0141*F15+0.0132*F16+0.0129*F17+0.0126*F18+0.0120*F19 +ε

相关性检验与回归分析
我们将因子分析中提取的19种共同因子中有代表性的样本股加权组合构造出一个投资组合Portfolio50，每个样本股的权重就等于每种共同因子所解释的方差百分比在累积百分比之中所占的比重。比如：共同因子F1的权重等于（42.311/83.464=0.5069）。考虑到F1因子所代表的股票较多，且权重比例较大，故选入排名前四位的4只股票，每只股票权重取F1因子权重的四分之一，共计22只样本股。
构造投资组合如下：
Portfolio50=0.1267*((600028)+(600808)+(600688)+(600019))+0.0821*(600602)+0.0544*(600609)+0.0384*(600717)+0.0342*(600664)+0.0287*(600839)+0.0284*(600591)+0.0256*(600795)+0.0244*(600643)+0.0221*(600887)+0.0207*(600016)+0.0201*(600811)+0.0186*(600652)+0.0179*(600006)+0.0169*(600812)+0.0159*(600705)+0.0154*(600895)+0.0151*(600863)
Portfolio50与Index50相关性检验表（略）显示，Portfolio50与Index50的相关系数在0.01置信水平下为0.943，说明Portfolio50与Index50高度相关。
表4 回归模型与检验结果表
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .025 1 .025 1238.863 .000
Resial .003 153 .000
Total .028 154

表5 回归系数与检验结果表
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations
B Std. Error Beta Zero-order Partial Part
1 (Constant) 7.235E-04 .000 2.004 .047
INDEX50 1.021 .029 .943 35.197 .000 .943 .943 .943
从回归模型与检验结果（表4）我们可以看出该回归模型具有明显的统计学意义。从回归系数与检验结果（表5）我们可以看出该回归模型系数b具有明显的统计学意义，且b值为1.021。对于常数项的检验虽然没有统计学意义，但这无关紧要，出于常识，我们一般都将其保留在方程中，a值为0.0007235。
据此我们可以构建回归模型如下：
Portfolio50=0.0007235+1.021*(Index50)
式中：常数项a=0.0007235，非常接近于0，回归系数b=1.021，也同样接近于1。所以我们可以认为Portfolio50≈Index50。
最后，我们进行回归模型拟合效力评价分析（过程略）。由拟合模型的拟合优度简报和Durbin-Watson统计量我们可以得出确定系数R2为0.89，校正的确定系数Adjusted R2为0.889，说明该模型拟合效果显着。Durbin-Watson统计量为1.786，取值在2附近。可见残差间没有明显的相关性。为了进一步分析模型的正态性，即的残差ε是否服从正态分布，我们做出残差分布直方图和正态PP图（见图1、图2）。可见，该模型残差基本服从正态分布。

图1 残差分布直方图 图2 残差的正态PP图

结论

根据以上实证研究，我们得出如下结论：
1.在2002年12月3日至2004年3月18日期间，上证50指数的50种样本股的收益率受到19种关键因素的影响。这19种关键因素中最有代表性的是600028中国石化、600602广电电子等22只样本股。从另外一个角度看，这22只样本股的总体走势基本上反映了上证50指数的50只样本股的走势。
2.影响上证50指数的关键因素具有很强的板块效应，企业性质、经营主业、地域特征和管理业绩相同或相近的股票走势高度相关，可归为同一关键因素。但同时个股的表现也同样突出，几乎每个板块中都有个别股票表现与众不同，这些特立独行的个股由于经营、资本运作等众多原因，走出了自己的特色，成为了市场不可或缺的亮点，对指数有着重要的贡献。
3.从个股对上证50指数关键因素的影响来看，如果一个关键因素所代表的样本股的个数少，则说明这些样本股更加具有代表性。相反，如果一个关键因素所代表的样本股的个数多，则说明这些样本股之间具有可替代性，也就是说，如果需要调整投资组合，就可以在代表多数样本股的因子中进行调整，这样不会影响投资组合的代表性。
4.如果要对上证50指数进行指数化投资，不需要投资于所有的50种样本股，只需要投资于19种关键因素中最有代表性的22只关键样本股即可，构造投资组合如下：Portfolio50=0.1267*((600028)+(600808)+(600688)+(600019))+0.0821*(600602)+0.0544*(600609)+0.0384*(600717)+0.0342*(600664)+0.0287*(600839)+0.0284*(600591)+0.0256*(600795)+0.0244*(600643)+0.0221*(600887)+0.0207*(600016)+0.0201*(600811)+0.0186*(600652)+0.0179*(600006)+0.0169*(600812)+0.0159*(600705)+0.0154*(600895)+0.0151*(600863)。检验结果表明，这22种具有代表性的关键样本股构造的投资组合Portfolio50的收益率基本上反映了上证50指数Index50的收益率，并且两者的风险处在同一水平上，即可以用投资组合Portfolio50来替代上证50指数进行指数化投资。另外，由于同一关键因素所代表的股票具有可替代性，使得投资组合Portfolio50的构造更加灵活，我们可以根据市场的具体情况对该投资组合Portfolio50进行调整，同时还不会影响它对指数的反映。
以上结论说明，我们从实证研究的角度验证了关键因素拟合指数化投资方法，即指数化投资不必完全复制股票指数，股票指数中存在关键因素，利用这些关键因素构造的投资组合可以拟合出相应的股票指数，用来进行指数化投资。这种方法能够适用于多种指数，并且操作灵活积极，基金经理可以同时结合其他的分析工具，根据市场的具体情况对拟合的投资组合进行调整，从而达到最佳的投资绩效。

‘陆’ 股票技术指标提示买点问题！

1/你说的很正确,很多"古惑"的技术指标都会这么设计,从而达到提高"成功率"的效果,例如"直线拟合"这个指标是用来表示波段高低点的,但是他的"高明之处"就是你说的那个方式,从而使得成功率非常高
2/出现这个问题的原因在于这个指标的设计者是如何编写这个公式的,如果某个公式老是发生你说的问提,你最好不要太过于相信这个指标,毕竟他的可靠性不高
3/不过你要留意一点,很多技术指标的计算方式都是参考K线的高低和开盘收盘几个因子来计算的,所以你要注意拉:比如某天开盘后不久这个股票的K线就可以出来了,有高低和到现在为止的"收盘价",也就是最新鲜的价格,那么不少公式都会发出各种信号,但是随着时间的推移,今天的日K线不断改变,那么也就有了不同的信号提示
4/所以对于技术指标,特别是某一个技术指标,你不能够完全的相信他,因为他会"欺骗"你,务必要留意拉
5/实践操作中,最正道的方式是综合不同等技术指标,大盘,成交量,版块等信息一起考虑
6/如果还有什么不明白,请联系

‘柒’ 请通达信的公式高手解释一下这个公式所表达的具体意思，原理是什么，全分奉上，在线等

DRAWTEXT("ZXNH.ZXNH"=1 AND 探针2<=-2,探针2,'买'),COLORRED;
DRAWTEXT("ZXNH.ZXNH"=1 AND 探针2>2,探针2,'卖'),COLORGREEN;
买卖信号有未来函数！凡是特别准确的指标都是有未来函数的！
指标是kdj的原理 去了最后面2行指标是可以参考的！

RSV赋值:(收盘价-9日内最低价的最低值)/(9日内最高价的最高值-9日内最低价的最低值)*10
输出K:RSV的3日[1日权重]移动平均,画白色
输出D:K的3日[1日权重]移动平均,画黄色
输出J:3*K-2*D,画黄色
如果K<昨日K,返回K,否则返回无效数,画绿色,LINETHICK1
如果D<昨日D,返回D,否则返回无效数,画绿色,LINETHICK1
如果J<昨日J,返回J,否则返回无效数,COLORFFFF00,LINETHICK1
如果K>昨日K,返回K,否则返回无效数,画红色,LINETHICK1
如果D>昨日D,返回D,否则返回无效数,画红色,LINETHICK1
如果J>昨日J,返回J,否则返回无效数,COLORFF00FF,LINETHICK1
探针1赋值:0.01*成交额(元)的13日简单移动平均/成交量(手)的13日简单移动平均
输出探针2:(收盘价-探针1)/探针1*100,画红色,LINETHICK1

当满足条件"直线拟合的ZXNH"=1AND探针2<=-2时,在探针2位置书写文字,画红色
当满足条件"直线拟合的ZXNH"=1AND探针2>2时,在探针2位置书写文字,画绿色

‘捌’ 股票技术指标 原理

股票技术指标有很多，常用和经典的技术指标有下面这些：
一、移动平均线及在实践中应用
移动平均线是单位时间内平均价格所连成的曲线。其计算公式：MA（n）=（P1+P2+…Pn）/n n是n日。起提出者Granville在其着作中提出八大买卖法则：
1。移动平均线明显出现跌势市之后，开始走平或已经缓慢回升，而且此时股价也成功向上突破移动平均线，此时是重要的买入机会。
2。移动平均线的趋势仍然不断向上，但股价却跌穿移动平均线，此时是重要的买人机会；
3。股价在上升的移动平均线上方，向移动平均线靠近（或跌破）但是未跌穿移动平均线便回升，此时应是买入机会。
4。当股价跌破不断下行的移动平均线后，继续急速下跌，此时可考虑买入期待着股价向移动平均线反弹 。
5 .移动平均线从明显的升势开始转为盘局或已经开始下跌时，股价也同时跌破移动平均线，此时是重要的买出信号。
6。移动平均线的趋势仍然不断向下，但股价却反弹升破平均线，此时仍是买出的好机会。
7。股价在下降的移动平均线下方，向着移动平均线的方向反弹但未能升破便折返，此时应是买出机会。
8。当股价升破不断上行的移动平均线后，继续急剧上扬，此时可考虑卖出而期待股价向移动平均线靠近回落。
二。相对强弱指数及其实践应用
相对强弱指数简称RSI，由技术分析大师韦德发明。它是通过比较单位时间内的平均升幅和平均跌幅来分析市场买卖双方的意想和力量，从而判断未来市场的走势，它的计算公式是：RSI（n）=1—1/1+RS（n）其中，n代表单位时间，RS（n）代表几日内升幅总和与跌幅总和的比值。由于受到公式的限制，无论价格如何变动，RSI的值均在0—100之间波动！通常RSI 高于50被认为市场处于强势，相反RSI低于50被认为市场处于弱势。（1）高于80为超买，低于20为超卖（2）如果股价在RSI进入超买区后，继续上升但此时RSI却反复下跌，这时就形成顶背弛；相反叫顶背离。
三。随机指数及在实践应用
俗称KD线，综合了移动平均线和相对强弱指数的一些优点，它在图上由%K和%D两条曲线所构成。在计算过程中，主要是研究高低价位与收市之间的关系，也既是说通过计算单位时间内的最高，最低及收市价等价格波动的真实波幅，反映股价的强弱和超买超卖现象。此公式有以下假设：市势在上升（下跌）而未转向之前，每日多会以偏高（低）的价位收市。设计指标时，充分考虑股价波动的随机震幅和中`短期波动的测算。因此，比平均线更准确，比RSI更敏感。（1）RSV=100*（Cn—Ln）/Hn—Ln）QIZ 其中CnWEI 为第n日收市价，Ln为n日内最低价，Hn为n日内最高价，通常n取9。（2）%K=（%K`*（m—1）+RSV）/m其中%K`WEI为前一天%K值，m为天数（3）%D=（%D`*（m-1）+%K）/m其中%D值为前一日%D值，M为天数为简单起见，用以下公式表示：（4）%K=2/3K%K`+1/3%K %D=2/3%D`+1/3%K %J=3%D-2%K 将上述值连成平滑曲线便可得到随机指数线（KD线），平常表示公式为KD（RSV，m，m）KD线一般应用在短期预测。其具体运用规则如下：
（1）超买超卖：K线》80、D线》70便算超买，K线《20、D线〈30便算超卖。
（2）背驰：当股价一波比一波高时，KD线一波比一波低时，KD线却一波比一波高，这种现象称为背驰。KD线与股价产生背驰通常预示着转势。
（3）突破：当%K〉%D时，表示当前是一种向上涨升的趋势（哪怕幅度很小）。因此K线由下向上突破D线时，称为“金叉”，视为买入信号，反之当%D》%K时，表示当前的趋势向下跌落。因此K线由上向下跌破D线时称为“死叉”视为卖出信号。
（4）钝化：KD线老是在天花板或在地板上爬行，完全没有下跌或上升的意思。这种情形说明后来的趋势相当强劲或是节奏很慢，指数不经反复背驰决不肯下跌，而KD线则已钝化很久。但一旦钝化完之后，后面的跌势或升势是相当猛烈而短促的。
（5）J线指标：前述公式中有个%J植，其目的是求出%K与%DE 最大乖离程度，以领先KD植早、找出局部的底和顶。
四。乖离率、威廉指数及其实战应用
乖离率（BIAS）是一种派生技术指针，由移动平均线而派生出来的，其测市原理建立在以下假设上：当股价偏离单位时间内的平均成本太大，买（卖）力就会把股价拉回平均成本附近（既股价或指数偏离平均线太远，都有可能趋向平均线。）乖离率的主要功能是通过测算股价的波动过程中与平均线出现偏离的程度，从而得出股价在剧烈波动的时候因为偏离移动平均趋势而出现可能的回档或者反弹。其公式：BIAS（n）=[C-MA（n）]/MA（n）*100% 其中C为当天收市价，MA（n）为当日的n日内平均收市价。参数n可自由设定，从6到250都有使用，一般较为常用的有10、13、26等。 指数原则：当股价在平均线之上时，其乖离率是正的 ；当股价在平均线下方时，其乖离率是负的 。当 股价走势周而复始地小涨小跌，乖离率也跟随着在平均在线下穿梭。其值大小有相当的测市功能。很明显，当正乖离率升至某种水平时，表示在单位时间内买入的人获利空间是这种水平。当一般人觉得获利空间颇大，并且买卖双方都认为太高时，卖压就会把股价打压或者升势变缓，这时乖离率便会回跌，发出短期买出信号；当负乖离率跌至某一水平时，表示在单位时间内卖出的人，有足够的获利空间，若买卖双方都认为太低时，买力便会推高股价或会跌势变缓，这时乖离率便会上升，发出买入信号。 乖离率的弱点是难以捉住股价的暴涨暴跌的买卖时机。有时股价会出现急升，升幅可以超过一倍，那么此时乖离率就会无能为力了。对于盘局，乖离率变化很小，总在0轴附近徘徊，此时参考价值不大。
威廉指数（WOOI），其全称是威廉超买超卖指标，以%R表示，这是反映买卖双方力量强弱的技术指标。它与RSI不同的地方是后者比较重视累计值的比较，以判断短期内行情变化的方向，WOOI更为敏感，其公式：%R（n）=[（C-Ln）/（Hn-Ln）]*100其中C为当日收市值，Ln为n日内的最低价，Hn为n日内的最高价，n为天数。
运用原则：WOOI计算出的值在0—100之间波动，但必须注意：WOOI的值越小，市场的买气越重；WOOI的值越大，市场卖气越重。和RSI等指标超买时数值大而抄卖时数值小的情况不一样。
（1）当%R线跌破80时，市场处于超卖状况，股价随时可能见底，故以80的横线称之为买入线；当%R线升破20时，市场处于超买，股价可能随时见顶，故以20的横线称之为卖出线。
（2）但是有相当多的情形是，超买后再超卖，超卖也可以再超卖。因此当%R线进入超买超卖区时，行情不会立即转势。只有当%R线明显转向，并且跌破卖出线或升破买入线，才是比较可靠的买卖信号。
（3）在实践应用中，WOOI最好能配合RSI一起使用，充分发挥它们的互补功能。
五、MACD、MTM、PSY和VR指标及其应用
上面介绍了五个常用简单指标：1、移动平均线（MA）2、相对强弱指数（RSI）3、随机指数（KD）线 4、乖离率（BIAS）5、威廉指数（%R）。但常用的技术指标还有很多。如下：（1）平滑异动移动平均线（MACD）——MACD利用两条不同速度（一快——短期移动平均线，一慢——长期移动平均线）的指数平滑移动线来计算两者之间的差离状况（DIF）作为判断走势的基础。然后再求DIF的单位（一般取九天）平滑移动平均线，既是MACD线。在实际运用中，MACD就是利用快线与慢线的聚合与分离的征兆以确定买卖时机。 运用原则：MACD快慢线在0轴以上，表明市场处于多头市场，以0轴以下则属空头市场。当快线向上突破慢线即为买入时机，而快线向下突破慢线即为买出时机。理论上，有时还可以利用快线与慢线的柱状线长短判断短期买卖时机（柱状线长度取决于快线与慢线的差值。其实MACD和其指标一样，同样有背驰的情况出现：当股价出现新底点，但此时MACD却未创出新低点，则说明有底背驰现象出现，可考虑买入 ：当股价出现新高点，但此时MACD却没有创出新高，则说明出现顶背驰，可考虑买出。另外，有一点值得注意的是：高位MACD两次向下交叉，股价可能会大跌，而低位两次向上交叉则要大涨。MACD对于持续的趋势有较好的确认作用，而且买卖信号的给出比较及时，但是对于盘局则似乎无能为力。
（2）动量指标（MTM）——是一种专门研究股价波动的指标，重点分析股价波动速度，研究在波动过程中的各种加速、减速、惯性作用以及动静转变的现象。MTM基于以下假设：股价的升跌幅随着时间的推移必然会日渐缩小，上升或下跌的速度力量渐渐减速，行情就可能反转。

‘玖’ 通达信指标中有一个直线拟合指标（ZXNH），请问这个指标的源码是什么，这个指标有什么用处。

这个指标是通达信加密指标，直线拟合指标是查找区间内的股价的最高价，最低价的一个指标,是属于带未来函数性质的一个指标,它所发出的信号会发生漂移。没有具体源码公式。

1、直线拟合指标是寻找阶段内代表性高点、低点的工具；

2、直线拟合本身没有预测功能，即不能利用直线拟合指标直接研判，但可以利用直线拟合指标辅助判断顶背离、底背离等。

该指标在赋值以后就与DRAWLINE、DCLOSE、XMA等函数类似了，此时信号将发生偏移。这种特性完全是未来函数。

(9)直线拟合股票指标原理扩展阅读：

通达信的市场应用：

在中国股票分析软件领域，通达信的事业、研究开发的力量正处于鼎盛时期。公司一贯注重客户服务和售后支持，制定了一套完整健全的客户服务制度,开设了多个分支机构。凭借诚信严谨、始终如一的服务，赢得了业界广泛认同。

现在，公司发展迅速，业务遍及全国30多个省市，90多家证券公司总部网上服务系统，600多个网上行情服务器,证券营业部客户600百多家。中央台、深圳台等知名媒体使用本公司的产品评解股市。

目前公司有员工近200人，其中武汉研发中心有160多人，其它为各分公司、办事处人员。公司本科以上学历占95%以上，公司主要股东和技术领导均为硕士研究生，在学校期间及创业期间陆续出版了：DOS深入剖析、NOVELL内核研究、LINUX内核深入剖析等多本书籍，被相关学校推荐为教学用书。

通达信在证券分析领域、在证券网上电子商务领域，凭借其雄厚的技术实力及公司相对稳定、充足资产状况，已经与其它公司在这些领域内拉开了距离。我们希望能为证券业的电子商务服务提供强有力的技术支撑及行业经验保证。