1. 誰會使用R軟體或者stata等分析一段時間內股票的數據，要求如下
可以的，你的問題都是可以做，但是非常費時間，要具體詳談
我替別人做這類的數據分析蠻多的
2. 我用的是STATA做數據分析跪求大神指點
你這個就是里克特量表
建議在因子分析的基礎上做個相關分析和回歸分析就ok啦
這種類型數據分析我用stata做多啦
3. 求高手分析stata回歸分析結果
上面左側的表是用來計算下面數據的，分析過程中基本不用提到
右側從上往下
1.Number of obs 是樣本容量
2.F是模型的F檢驗值，用來計算下面的P>F
3.P>F是模型F檢驗落在小概率事件區間的概率，你的模型置信水平是0.05，也就是說P>F值如果大於0.05，那麼模型就有足夠高的概率落在F函數的小概率區間，簡單的說，如果這個值大於0.05你這個模型設定有就問題，要重新設定模型
4.R-squard也就是模型的R²值，擬合優度，這個數越大你的模型和實際值的擬合度就越高，模型越好
5.Adj .R-squard 這個是調整過的R²，跟上面R²差不多，關注一個就行了
6.Root mse 是殘差標准差，值越大殘差波動越大，模型越不穩定（這個值我分析的時候一般不太關注）
下側表格
coef.是估計得到的系數值
std.err是標准差，這個數有重要意義，一般論文里都要求把標准差表示出來，這個數越大模型越不精確，越小越好
t是t檢驗值，t檢驗是用來檢驗某個系數是否顯著區別於0的，在分析中這個值一般沒什麼意義，主要用來計算P>t
P>t,這個值是觀察某個解釋變數是否有效的主要參數，還是對於你設置的0.05的置信水平，如果這個值大於0.05說明對應的解釋變數不能通過t檢驗，在模型中是不合格的，就需要作調整
後面兩個就是置信區間了，95%的置信區間，一般在論文中意義也不大
然後分析就選取你有用的參數做了，我學經濟的，一般最有用的參數就是P>F,coef，P>t，se等等，還有BIC,VIF這些，在簡單回歸里這些是不會計算的，需要其他命令
4. 跪求STATA回歸分析數據分析！
1. 一般回歸方程就是把顯著的自變數的非標准化beta系數作為自變數的系數，加常數，加未能預測的隨機變數（那個希臘字母打不來，伊普斯隆差不多是這么念的，你應該知道的）
2.標准化的回歸方程就是用標准化的beta系數做系數，其它不變
3.
adj R²就是調整R²，就是你的模型擬合度，由於R²在小樣本中會引起擬合度的高估，所以大家一般都用adj R²說明問題
coef.就是coefficient，系數的意思，全稱就是beta coefficient（你這個地方可能是unstanderised），beta系數，就是1.和2.裡面我說的那個東西
P>|t|就是t值顯著性，是一個概率，表示自變數是否的確在影響因變數的一個值，社會學中通常認為P>.05是比較顯著，大於.01是一般顯著，>.001是非常顯著
beta前面那個符號看不清楚，不知道是不是sd，估計就是標准化之後的回歸系數
std. error就是標准誤，這個自己網路講得比我清楚多了！
5. 關於stata的數據分析
紅色數據表示字元串變數，這是不能用於回歸分析的。一般在做面板回歸的時候，直接從excel將數據黏貼到STATA里地區變數是字元串變數，需要進行轉換。但是你這里除了年份的數據是數值型的，其他的都是紅色就有問題了。我的建議是：
（1）在excel中詳細檢查每一個變數下的數據，尤其注意有沒有缺漏值，很多時候存在缺漏值是導致字元串變數的重要原因。
（2）對於地區這一變數，一般是將其進行轉換。假設地區變數名為region，具體的操作命令是：
encode，gen(region1) /重新生成一個帶標簽值的變數/
drop region /去掉原來的地區變數/
rename region1 region /將region1的名稱改為region/
這時候region的顏色應該為藍色，進行時間序列或面板數據的設定就沒有問題了。
6. stata中如何篩選出某隻股票第五天的數據
選擇一下就可以了阿
save 路徑就可以
我替別人做這類的數據分析蠻多的
7. 怎麼用stata分析39家公司的數據，並且這39家公司都是2008年至2017年的數據
面板數據有一整套分析方法的，這比較完善了
8. 股票數據分析都有哪些
看盤的幾個小技巧：
第一：看盤的首要重點是看板塊和熱點個股的輪動規律，進而推測出行情的大小和持續性時間變化。比如每天應該注意是否有漲停個股開盤，如果有，那麼說明主力資金還在努力選擇突破口，如果兩市都有10隻以上的漲停個股開盤，則說明市場處於多頭氣氛，人氣比較旺，少於這個標准則說明市場人氣不佳，投資者應該當心大盤繼續下跌風險。如果每天盤面都有跌停板，並且是以板塊方式出現，那麼，應該警惕新一輪的中級調整開始。在熱點上，如果前一交易日漲停的個股或是上漲比較好的板塊難以維持兩天以上的行情，那麼，就說明主力資金屬於短炒性質，此個股或板塊不能成為一波行情的領頭羊，同時也意味著這一輪上漲屬於單日短線反彈。反過來講，如果熱點板塊每天都有2-3個以上，平均漲幅都在2%以上，並相互進行有效輪番上漲，則中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色資源、煤炭資源、稀土資源以及新能源、智能電網等板塊交替上漲，從而產生中級行情。
第二：看盤應該注重關注成交量。根據兩市目前市值情況看，上海大盤成交量小於1000億應做震盪整理理解，700億以下為縮量，小於500億可以理解為地量，超過1100億應該理解為放量。地量背後往往意味著反轉，例如，2010年6月底和7月初之間，先後多個交易日上海股市成交量低於500億，這個時候空倉資金應為自己的重新進場做好准備。當大盤擺脫下降趨勢，走出一個緩慢的底部構築的形態下，成交量溫和狀態下，投資者可以以不超過半倉的水平買股持股。如果，當股票持續上漲，成交量放大，換手率超過15%（中小板、創業板個股特定條件下可以放寬到20%左右，另外新股、次新股、限售股、轉贈股、配股上市日不在此列），5-20日線開始死叉轉向，那麼此類短線題材股和概念股應該考慮逐步拋售。
第三：努力培養盤感，運用技術手段捕捉市場機會。不管是什麼品種的股票，如經過短期暴跌，跌幅超過50%，下跌垂直度越大，那麼關注價值就越高，當某一天突然縮量，短線買進的機會來了。因為急跌暴跌後，成交量突然萎縮就殺跌盤已經枯竭，肯定會出現反彈，這個時候可以堅決地戰勝自己恐慌情緒積極進去搶一把反彈就走人。同樣，如果股票價格在接連漲了很多時間，而且高位開始頻繁放量，可是價格始終盤旋在某個小區域，連續用小單在尾盤直線拉高製造高位串陽K線，籌碼峰密集嚴重擴散，則說明這個完全是主力在出貨！必須堅決清倉。
第四：別小看低位的三連陽，別漠視高位的三連陰。一般講股票價格在接連下跌一段時間後，突然在某天不那麼狂跌，而且，K線上接連出現紅三兵，價格波動幅度又不是那樣大，通常價格一串上去又被單子砸下來了，請你注意了，這個時候往往就是有主力潛伏著開始收貨中；反過來，如果在漲勢繼續了一段時間，股票價格已經很大幅度地脫離了主力原始成本，這個時候出現了高位幾連陰，股票價格重心開始下移，尤其是在一些時候，主力利用快要收盤的時候，突然用幾筆單把股票價格迅速買回日均線，在隨後的幾天里同樣的手法經常出現，K線圖上收出長下影，那說明主力出貨的概率已經達到80%以上，它的這些做法都是為了麻痹經驗不足的資金。假如某天連10日、20日、30日線都跌破，不管是賺還是賠，堅決離場。
第五：大漲買龍頭，如何發覺龍頭，其實在市場大跌氣氛里很容易判斷龍頭股，應密切注意漲幅榜中始終躍居前幾位的逆市紅盤股，特別是價格處於「三低」范疇，或是股價在15-20元之間，離新多主力拉升底部區域不足50%空間，在大盤大跌的當日或隨後幾天時間里，果斷用長陽反擊K線收復前期長陰失地的，則有望成為反彈的龍頭。市場的法則永遠是「強者恆強，弱者恆弱」。當中級以上行情出現的時候，投資者要善於提早發現誰是龍頭，並果斷追進，抓穩抓牢，別因一時盤面震盪輕易下馬。通常洗得越凶，後期飈漲概率越大。炒股搶佔先機概念很重要。有的股票難當龍頭最好在行情啟動初期果斷放棄，不要跟自己過不去。
第六：在漲勢中不要輕視冷門股、問題股。 你只要它漲得好，漲得牛就是，「漲時重勢，跌時重質」就是這個道理。任何時候，主力和莊家比我們聰明，他們不是傻瓜，當股票一個敢於在大勢不好的情況下縮量封出漲停板，肯定有其不被市場大眾知道的東西隱藏在後面。熊市裡，很多2-5元中小盤個股就是這樣無量快速漲停，通常這個時候非常考驗短線高手的看盤功力，因為這樣的股票往往留給人的思考、判斷、下單時間不會超過一分鍾，一般此類股很容易出現連續漲停，甚至是一字漲停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的時候，ST黑化卻震盪走高，上方買盤都被逐步吃掉，並在臨近收盤的最後10分鍾封上漲停，這說明市場已有嗅覺靈敏的資金聞到了變盤氣息在重組前夜下手。