Ⅰ 股票分析報告怎麼寫，需要寫那些內容，有沒有哪裡有原文
投資分析報告
2011年12月31日
一、宏觀趨勢分析
在政策逐漸回暖且大家對新證監會主席寄予厚望的情況下，大盤本月連續下挫，指數創出了近三年的新低，同時也獲得了A股歷史上第三熊的榮譽。反觀這個月的走勢，唯有「迷茫」。從國內來說，央行已宣布下調存款准備金率，11月CPI已下降到4.2%，證監會加快QFII和RQFII審批節奏，國家出台積極財政政策穩定經濟發展，同時股市的下挫引起了社會各界的高度重視；從外圍環境來看，美國經濟數據持續向好，歐洲債務危機解決方案不斷更新。在政策向好，外圍股市上漲的情況下，A股跟跌不跟漲，持續單邊下挫，特別是中小盤股紛紛腰斬，給投資者造成重大損失，嚴重打擊了投資者信心，本已低迷的股市更加沒有人氣。
究其原因，我認為主要是以下幾方面：一、隨著房地產市場持續價量齊跌，很多涉足房地產領域的公司資金量越來越緊張，而貨幣政策依然緊縮，高利貸因為債務人跑路導致越來越難借貸，因此很多人或者公司被逼著從股市撤出資金；二、由於股市不斷大幅下挫，很多股票價格創歷史新低，用於抵押的股票不得不平倉歸還銀行貸款；三、郭樹清上台以後，加大了對內幕交易的打擊力度，從短期來說對股市有一定的利空影響；四、新股持續發行，擴容並未停止。一方面由於市場低迷，沒有新增資金入場，另一方面，產業資本又不斷從股市抽血，股市唯有單邊下挫
那麼中國的股市是不是就要崩盤了呢？我認為目前政策面已經見底，後續政策將會不斷寬松；經濟面一季度可能會比較差。鑒於股市先於經濟見底，因此我認為
目前不具備下跌的空間。從最近的股市運行情況來看，前期強勢股、創業板、次新股跌幅較大，出現了比較明顯的補跌行情；而業績預增的個股則相對穩定，股價出現了反彈。隨著年報的陸續公布，以及貨幣政策的相對寬松，一季度應該會有一波行情。業績增幅較大、高送轉的股票將會有較大的漲幅。
二、行業板塊分析
目前來說，A股估值已經非常低，多數上市公司都具備長期投資價值。做板塊分析，目的是挖掘反彈超預期的個股。
鑒於年報即將公布，建議重點關注業績增長幅度較大的高送轉概念股。
另外，考慮到美國經濟最近幾個月持續向好，有可能經濟形勢沒有那麼悲觀，若2012年經濟形勢復甦超預期，則國內外市場兼顧的公司業績將超預期，反彈幅度將更大。
第三方面，建議長期關注戰略性新興產業。主要是節能環保個股。
第四方面，鑒於國家將推出鼓勵消費、轉變經濟發展方式、提高消費佔GDP比重的政策，大消費概念將受益。
三、個股分析
衛星石化
青青稞酒
中科三環
寧波韻升
重慶百貨
Ⅱ 演算法太多挑花眼
演算法太多挑花眼？教你如何選擇正確的機器學習演算法
機器學習演算法雖多，卻沒有什麼普適的解決方案。決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、深度網路等等等等，是不是有時候覺得挑花了眼呢？福利來啦~本文將教你慧眼識精，快速挑選出滿意的演算法！
機器學習既是一門科學，也是一種藝術。縱觀各類機器學習演算法，並沒有一種普適的解決方案或方法。事實上，有幾個因素會影響你對機器學習演算法的選擇。
有些問題是非常特別的，需要用一種特定的解決方法。例如，如果你對推薦系統有所了解，你會發現它是一類很常用的機器學習演算法，用來解決一類非常特殊的問題。而其它的一些問題則非常開放，可能需要一種試錯方法（例如：強化學習）。監督學習、分類、回歸等問題都是非常開放的，可以被用於異常檢測或建立更加廣泛的預測模型。
此外，我們在選擇機器學習演算法時所做出的一些決定與演算法的優化或技術層面關系並不大，而更多地與業務決策相關。下面，讓我們一起來看看有哪些因素能幫你縮小機器學習演算法的選擇范圍。
數據科學過程
在你開始研究不同的機器學習演算法前，你需要對自己擁有的數據、面對的問題及相關約束有清晰的了解。
理解你的數據
當我們決定使用哪種演算法時，我們所擁有的數據的類型和形態起著關鍵性的作用。有些演算法可以利用較小的樣本集合工作，而另一些演算法則需要海量的樣本。特定的演算法對特定類型的數據起作用。例如，樸素貝葉斯演算法對處理待分類的輸入特別有效，但是對於缺失值則一點都不敏感。
因此，你需要做到：
了解你的數據
1. 查看總結統計和數據可視化的結
百分比可以幫助你識別大多數數據的范圍
平均數和中位數可以描述集中趨勢
相關系數可以指出強的關聯性
2. 數據可視化
箱形圖可以識別出異常值
密度圖和直方圖可以顯示出數據的散布情況
散點圖可以描述二元關
數據清洗
1. 處理缺失值。缺失的數據對於某些模型的影響比對其它模型更大。即使是對於那些被用於處理缺失數據的模型來說，它們也可能對缺失數據很敏感（某些變數的缺失數據可能導致預測性能變差）
2. 選擇處理異常值的方法
異常值在多維數據中十分常見。
有些模型對異常值的敏感性比其它模型要低。通常而言，樹模型對於異常值的存在不太敏感。然而回歸模型、或者任何試圖使用方程的模型都會受到異常值的嚴重影響。
異常值可能是糟糕的數據收集造成的，也可能是合理的極值。
3. 數據需要被聚合嗎？
數據增強
1. 特徵工程是從原始數據中產生能夠被用於建模的數據的過程，可以起到以下幾種作用：
使模型更容易被解釋（如數據分箱（binning））
捕獲更復雜的關系（如神經網路）
減少數據冗餘並降低數據維度（如主成分分析（PCA））
重新縮放變數（如標准化或歸一化）
2. 不同的模型可能有不同的特徵工程的要求。有的模型有內置的特徵工程。
對問題進行分類
下一步是對問題進行分類。這是一個需要分兩步實現的過程。
1. 根據輸入分類：
如果你擁有的是帶標簽的數據，那麼這就是一個監督學習問題。
如果你擁有的是未標注過的數據，並且希望從中找到有用的結構，那麼這就是一個無監督學習問題。
如果你想要通過與環境的交互來優化一個目標函數，那麼這就是一個強化學習問題。
2. 根據輸出分類：
如果模型的輸出是一個（連續的）數字，那麼這就是一個回歸問題。
如果模型的輸出是一個類別，那麼這就是一個分類問題。
如果模型的輸出是一組用輸入數據劃分出的簇，那麼這就是一個聚類問題。
你想發現一個異常點嗎？此時你面對的就是一個異常檢測問題。
理解你要滿足的約束條
你需要考慮你能夠存儲數據的容量有多大？這取決於系統的存儲容量，你可能無法存儲若干 GB 大小的分類、回歸模型或者若干 GB 的用於聚類分析的數據。例如，在嵌入式系統中，你就會面臨這種情況。
對預測過程的速度是否有要求？在實時應用中，很顯然，盡快得出預測結果是十分重要的。例如，在自動駕駛問題中，應用必須盡可能快地對道路標志進行分類，以免發生交通事故。
對學習過程的速度是否有要求？在某些情況下，快速訓練模型是十分必要的：有時，你需要使用不同的數據集快速地實時更新你的模型。
尋找可用的演算法
當對自己的任務環境有了一個清晰的認識後，你就可以使用你所掌握的工具確定適用於待解決的問題並切實可行的演算法。一些影響你選擇模型的因素如下：
模型是否滿足業務目標
模型需要多少數據預處理工作
模型有多准確
模型的可解釋性如何
模型運行的速度有多快：構造模型需要多久？模型做出預測需要多長時間？
模型的可伸縮性如何
模型的復雜度是一個影響演算法選擇的重要標准。一般來說，一個更復雜的模型具備下列特徵：
它依賴於更多的特徵進行學習和預測（例如，使用十個而不是兩個特徵來預測目標）
它依賴於更復雜的特徵工程（例如，使用多項式特徵、交互特徵或主成分）
它有更大的計算開銷（例如，需要一個由 100 棵決策樹組成的隨機森林，而不是一棵單獨的決策樹）
除此之外，同樣的機器學習演算法可以基於參數的個數和某些超參數的選擇而變得更加復雜。例如：
回歸模型可以擁有更多的特徵，或者多項式項和交互項。
決策樹可以擁有更大或更小的深度。
將相同的演算法變得更加復雜增加了發生過擬合的幾率。
常用的機器學習演算法
線性回歸
這可能是機器學習中最簡單的演算法。例如，當你想要計算一些連續值，而不是將輸出分類時，可以使用回歸演算法。因此，當你需要預測一個正在運行的過程未來的值時，你可以使用回歸演算法。然而，當特徵冗餘，即如果存在多重共線性（multicollinearity）時，線性回歸就不太穩定。
在下列情況下可以考慮使用線性回歸：
從一個地方移動到另一個地方所需的時間
預測下個月某種產品的銷售情況
血液中的酒精含量對協調能力的影響
預測每個月禮品卡的銷售情況，並改善年收入的估算
Logistic 回歸
Logistic 回歸執行二進制分類，因此輸出二值標簽。它將特徵的線性組合作為輸入，並且對其應用非線性函數（sigmoid），因此它是一個非常小的神經網路的實例。
logistic回歸提供了許多方法對你的模型進行正則化處理，因此正如在樸素貝葉斯演算法中那樣，你不必擔心你的特徵是否相關。該模型還有一個很好的概率化的解釋。不像在決策樹或者支持向量機中那樣，你可以很容易地更新你的模型以獲取新的數據。如果你想要使用一個概率化的框架，或者你希望在未來能夠快速地將更多的訓練數據融合到你的模型中，你可以使用 logistic 回歸演算法。logistic 回歸還可以幫助你理解預測結果背後起作用的因素，它不完全是一個黑盒方法。
在下列情況下可以考慮使用 logistic 回歸演算法：
預測客戶流失
信用評分和欺詐檢測
評價市場營銷活動的效果
決策樹
決策樹很少被單獨使用，但是不同的決策樹可以組合成非常高效的演算法，例如隨機森林或梯度提升樹演算法。
決策樹很容易處理特徵交互，並且決策樹是一種非參數模型，所以你不必擔心異常值或者數據是否是線性可分的。決策樹演算法的一個缺點是，它們不支持在線學習，因此當你要使用新的樣本時，你不得不重新構建決策樹。決策樹的另一個缺點是，它很容易發生過擬合，而這就是像隨機森林（或提升樹）這樣的集成學習方法能夠派上用場的地方。決策樹也需要大量的內存空間（擁有的特徵越多，你的決策樹可能會越深、越大）
決策樹能夠很好地幫助你在諸多行動路徑中做出選擇：
做出投資決策
預測客戶流失
找出可能拖欠銀行貸款的人
在「建造」和「購買」兩種選擇間進行抉擇
銷售主管的資質審核
K-均值
有時，你完全沒有數據的標簽信息，並且你的目的是根據對象的特徵來為其打上標簽。這種問題被稱為聚類任務。聚類演算法可以在這種情況下被使用：例如，當你有一大群用戶，你希望根據他們共有的一些屬性將其劃分到一些特定的組中。
如果在你的問題聲明中有這樣的問題：例如，找出一群個體的組織形式，或將某些東西分組，或找出特定的組。這時，你就應該使用聚類演算法。
該方法最大的缺點是，K-均值演算法需要提前知道你的數據會有多少簇，因此這可能需要進行大量的試驗去「猜測」我們最終定義的簇的最佳個數——K。
主成分分析（PCA）
主成分分析能夠對數據進行降維。有時，你擁有各種各樣的特徵，這些特徵之間的相關性可能很高，而模型如果使用如此大量的數據可能會產生過擬合現象。這時，你可以使用主成分分析（PCA）技術。
主成分分析（PCA）能夠起作用的關鍵因素是：除了低維的樣本表徵，它還提供了各種變數的一種同步的低維表徵。同步的樣本和變數的表徵提供了一種能夠可視化地找到能夠表示一組樣本的特徵的變數的方法。
支持向量機
支持向量機（SVM）是一種在模式識別和分類問題中被廣泛應用的監督機器學習技術——當你的數據恰好有兩類時。
支持向量機准確率高，對於防止過擬合很好的理論保障。當你使用一個合適的核函數時，即使你的數據在基（低維）特徵空間中是線性不可分的，他們也可以很好地工作。支持向量機在文本分類問題中非常流行，在該問題中，輸入是一個維度非常高的空間是很正常的。然而，SVM 是一種內存密集型演算法，它很難被解釋，並且對其進行調優十分困難。
在下列現實世界的應用中，你可以使用支持向量機：
發現患有糖尿病等常見疾病的人
手寫字元識別
文本分類——將文章按照話題分類
股票市場價格預測
樸素貝葉斯
這是一種基於貝葉斯定理的分類技術，它很容易構建，非常適用於大規模數據集。除了結構簡單，據說樸素貝葉斯的表現甚至比一些復雜得多的分類方法更好。當 CPU 和內存資源有限時，樸素貝葉斯演算法也是一個很好的選項。
樸素貝葉斯非常簡單，你僅僅是在做大量的計數工作。如果樸素貝葉斯的條件獨立假設確實成立，樸素貝葉斯分類器的收斂速度會比 logistic 回歸這樣的判別模型更快，因此需要的訓練數據更少。即使樸素貝葉斯的假設不成立，樸素貝葉斯分類器往往也能很好地完成任務。如果你想使用一種快速的、簡單的、性能也不錯的模型，樸素貝葉斯是一個很好的選擇。這種演算法最大的缺點就是它不能學習到特徵之間的相互作用。
在下列真實世界的應用中，你可以使用樸素貝葉斯：
情感分析和文本分類
類似於 Netflix、Amazon 這樣的推薦系統
識別垃圾郵件
人臉識別
隨機森林
隨機森林是一種決策樹的集成方法。它能夠同時解決具有大規模數據集的回歸問題和分類問題，還有助於從數以千計的輸入變數中找出最重要的變數。隨機森林具有很強的可伸縮性，它適用於任何維數的數據，並且通常具有相當不錯的性能。此外，還有一些遺傳演算法，它們可以在具有最少的關於數據本身的知識的情況下，很好地擴展到任何維度和任何數據上，其中最簡單的實現就是微生物遺傳演算法。然而，隨機森林學習的速度可能會很慢（取決於參數設置），並且這種方法不能迭代地改進生成模型。
在下列現實世界的應用中，你可以使用隨機森林：
預測高危患者
預測零件在生產中的故障
預測拖欠貸款的人
神經網路
神經網路中包含著神經元之間連接的權重。這些權重是平衡的，逐次對數據點進行學習。當所有的權重都被訓練好後，如果需要對新給定的數據點進行回歸，神經網路可以被用於預測分類結果或一個具體數值。利用神經網路，可以對特別復雜的模型進行訓練，並且將其作為一種黑盒方法加以利用，而在訓練模型之前，我們無需進行不可預測的復雜特徵工程。通過與「深度方法」相結合，甚至可以採用更加不可預測的模型去實現新任務。例如，最近人們已經通過深度神經網路大大提升了物體識別任務的結果。深度學習還被應用於特徵提取這樣的非監督學習任務，也可以在人為干預更少的情況下，從原始圖像或語音中提取特徵。
另一方面，神經網路很難被解釋清楚，其參數設置也復雜地讓人難以置信。此外，神經網路演算法也都是資源密集型和內存密集型的。
SCIKIT 參考手冊
Scikit learning 為大家提供了一個非常深入的、解釋地很清楚的流程圖，它能夠幫助你選擇正確的演算法。我認為此圖十分方便。
結論
一般來說，你可以根據上面介紹的要點來篩選出一些演算法，但是要想在一開始就知道哪種方法最好是很難的。你最好多迭代幾次選擇演算法的過程。將你的數據輸入給那些你確定的潛在優秀機器學習演算法，通過並行或串列的方式運行這些演算法，最終評估演算法性能，從而選擇出最佳的演算法。
在最後，我想告訴你：為現實生活中的問題找到正確的解決方案，通常不僅僅是一個應用數學方法的問題。這要求我們對業務需求、規則和制度、相關利益者的關注點有所了解，並且具備大量的專業知識。在解決一個機器學習問題的同時，能夠結合並平衡這些問題是至關重要的，那些能做到這一點的人可以創造最大的價值。
Ⅲ 請帶著感情去分析雲南白葯這去股票。持股少於一年的不用說。
雲南白葯,這是一支已有很久很久歷史的葯企了!雖說我並沒有買其的股票,但是,我卻依然要說說,這公司的產品'雲南白葯'乃當今國內被公認的止血生肌良葯!是一支非常難得的好股票,如果說你並沒有其他的什麼覺得好的股票,這票一直拿著是絕對不會讓你賠錢的! 如果你再配合國策來做買賣的話,你將會獲得更多的收益! 這股,只要公司性質不變,你想拿50年甚至更多都不會有任何的問題的!
Ⅳ 求一份股票分析的作業，分析方面如下，
某公司上市，報表中顯示公司在行業中處於龍頭地位核心技術居於世界先進水平國家大力扶持重點項目，業績非常優秀。基金經理、機構投資者、大戶、中戶、散戶、人們紛紛對該公司進行宏觀經濟分析行業分析政策支持分析公司財務分析資產分析技術人員對K線，均線，MACD各種指標分析後一致看好該公司踴躍買入該股票，於此同時公司股東把手中股票紛紛賣出，之後由於行業市場激烈競爭利潤消減原材料上漲外貿出口降低消費減少媒體爆料產品對人體有害物質工廠對當地環境造成污染等等原因股價大跌跌跌不休。投資者看著報表指標欲哭無淚某些人跳樓某些人退出股市某些人繼續等待股價回暖。此時公司老總正在陽光沙灘度假放鬆心情，高官駕著新買的跑車去接女友，保薦人繼續為下一個上市公司做工作，管理層大力宣傳價值投資，組織團隊海外路演忙碌著。又一批投資者分析師開始投入到對某股的報表指標分析研究中！
Ⅳ 股票有哪些分析
1、股票基本面
基本面主要是看這只票的業績及盈利狀況，反映到數據上看有兩個概念比較重要：市盈率和每股收益！市盈率越低，每股收益越高，這支股票的基本面就越好！此外，你打開行情分析軟體後選擇你所需要看的股票，按F10，最上面可以看到詳細的財務分析、經營分析（上市公司的報表都要公開的），你還可以點擊百家爭鳴，仔細閱讀各方面對這家公司及這只股票的評價！從中可以得出一些基本面好壞的結論！
2 邊際效應
邊際效應，有時也稱為邊際貢獻，是指消費者在逐次增加一個單位消費品的時候，帶來的單位效用是逐漸遞減的（雖然帶來的總效用仍然是增加的）。
比較通俗的解釋是：我們嚮往某事物時，情緒投入越多，第一次接觸到此事物時情感體驗也越為強烈，但是，第二次接觸時，會淡一些，第三次，會更淡……以此發展，我們接觸該事物的次數越多，我們的情感體驗也越為淡漠，一步步趨向乏味。這效應，在經濟學和社會學中同樣有效，在經濟學中叫「邊際效益遞減率」，在社會學中叫「剝奪與滿足命題」，是由霍曼斯提出來的，用標準的學術語言說就是：「某人在近期內重復獲得相同報酬的次數越多，那麼，這一報酬的追加部分對他的價值就越小。」
邊際效應的應用非常廣泛，例如經濟學上的需求法則就是以此為依據，即：用戶購買或使用商品數量越多，則其願為單位商品支付的成本越低（因為後購買的商品對其帶來的效用降低了）。當然也有少數例外情況，例如嗜酒如命的人，越喝越高興，或者集郵愛好者收藏一套文革郵票，那麼這一套郵票中最後收集到的那張郵票的邊際效應是最大的。
舉一個簡單的例子，你可能就比較生動地能夠理解了。比如說我們在餓了的時候，給你拿了一盤包子，你在吃的時候，第一個，乃至第五個非常香，最後吃飽了，剩下幾個包子還想吃，覺得不太好，一點好的感覺都沒有。就是這個，物質消費達到了一定的程度，人們就開始對這種狀況的消費會產生一種厭倦的心理。
邊際效益遞減是經濟學的一個基本概念，它說的是在一個以資源作為投入的企業，單位資源投入對產品產出的效用是不斷遞減的，換句話，就是雖然其產出總量是遞增的，但是其二階倒數為負，使得其增長速度不斷變慢，使得其最終趨於峰值，並有可能衰退。 在主力機構強力控盤的市場中，大家都知道「有人做」的股票會比較有苗頭。有主力關照的股票漲升幅度很大，連拉多個漲停板的情況屢見不鮮（更有甚者，如「古井貢」耍酒瘋似地連拉十幾個漲停）；行情不好時，有主力關照的股票，抗跌性會很強。
大多數中小散戶投資者在買賣股票時，只是跟隨主力機構進出，不過，跟隨主力機構進出並不一定能夠穩操勝券，除非是主力機構的至親好友，一般人很難獲得真實的交易情報，所以，對主力機構的進出動向判斷正確的話，或許可以搭上車，分得些利潤；如果判斷錯了，往往會大虧其本。
對於主力機構的進出動向，中小散戶不能僅憑道聽途說就盲目相信，必須以各種交易資料、技術指標綜合研究並加以驗證，才不至於陷於泥潭而不知。如能判斷哪些股票有主力關照並進而掌握這些股票的動向，必然對自己的操作有所助益。
哪些股票有主力介入呢？依據經驗和指標，有主力參與的股票可以從價、量的變化上觀察出來，主力開始買入階段的現象是：
1、平時成交量不多，忽然大幅增加，這時可能有主力開始吃進。
2、股價雖然偏低，每天卻以最低價收盤，也可能是主力在壓低吸籌。
主力開始操作時，以下跡象可以作為判斷的信號：
1、成交量開始有所活躍，且買盤較集中，往往集中於少數幾家。
2、股價迅速沖刺而上，往往出乎投資者的意料之外。
3、有些主力喜歡在收盤時做價，以此作為做盤的手段之一。
4、抵檔掛進支托的數量較大。
按照常識判斷，主力有意吃進時，不可能到處張揚，導致自己吸不到足夠的籌碼、增加壓力，只有在買足後希望抬價時或者在獲利已有希望時，主力才會主動設法讓出一些，散戶才有可能跟進。因此，判斷主力何時買進固然重要，而判斷主力何時賣出，更是中小投資者不可稍有疏忽。主力是否賣出相當難判斷，因為誰也不會大張旗鼓地出貨，除非手中持股已經快賣光了。盡管如此，投資者只要細心觀察，還是可以從各種現象中發現主力的出貨跡象。比如：1、是否利多消息出現時成交量突然大增？2、是否股價漲得相當高時成交量大增？3、主力是否頻頻大單掛出而不是大單掛進？4、主力是否（包括庄托）接二連三地宣揚某種股票上漲潛力如何如何？主力進出動態的有關消息可以作為一般投資者買賣股票的「決策依據」，這是因為：1、主力對於股票的選擇必然花費了相當多的研究時間；2、主力的資金雄厚，足以影響股票價格的變動。但是，如何獲得主力進出的消息呢？一般人恐怕很難了解，即使從市場中聽到主力的消息，如「揭秘」「據傳」之類，多半是不準確的或是「事後的先見之明」。所以，只有從股市的交易資料和技術指標中尋找主力動態的蛛絲馬跡，只有這些才是真實、不會騙人的。問題在於如何以有效的工具從資料中吸取可靠的「消息」？
研究表明，以簡單的計算或統計方法探究主力動態，必須細心、耐心地逐日統計，才能獲得較為明確的信息，簡單的計算及統計方式最常見也是最有用的是：1、股票交易的換手率。2、平均每筆成交量。3、密集成交區價位，等等。綜上所述，看似非常簡單，甚至是被市場中人熟視無睹的「小兒科」常識，本來無須筆者介紹，但正因在這簡單的數字統計中能透視主力的動向，我特意介紹為的是提醒熱衷於打探主力進出消息的投資者，與其輕信他人，不如自己動手，找到可以以資借鑒的有價值的信息。
筆者只是拋磚引玉，功課還得你自己做，這樣，你就會比別人更早地知道哪些股票有主力介入，及時跟進「搭車」，日後必有收獲。
Ⅵ 股票如何做基本面分析，要你們個人的經驗，不要網上復制粘貼的
投資想獲得更高的勝率，自然是要對市場環境和買入標的進行分析，但學姐發現，大部分朋友都不懂得基本面分析，覺得基本面分析非常復雜不願了解。其實很簡單的，今天學姐就把基本面分析的方法讓大家知道，這樣抓住牛股的距離就近了許多。開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、 簡單介紹
1、 基本面分析是研究影響股價因素的方法
從教科書里可知，基本面分析是從影響證券價格變動的敏感因素出發，分析研究證券市場的價格變動的一般規律，為投資者作出正確決策提供科學依據的分析方法。更簡單一些來說，有很多的因素都可能會影響到股票的價格，而研究這些影響因素，就是基本面分析。
2、 基本面分析包括3個方面
那我們具體研究哪些因素呢？主要考慮這3個部分，即宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。可很多朋友看到這三個原因就百感交集，好像想要進行分析，必須要讀完整套經濟課程才行！打住，別擔心，學姐這就從實戰的角度給大家分享如何分析。
二、 如何進行基本面分析
1、 宏觀經濟主要看政策和指標
大家都知道，宏觀經濟是影響股市整體行情好壞的主要因素，像經濟政策（貨幣政策、財政政策、稅收政策、產業政策等等）和經濟指標（國內生產總值、失業率、通脹率、利率、匯率等等）對股票市場的影響都是巨大的。但在實際的操作中，一般情況都不會選擇面面俱到，否則容易掉入因小失大的陷阱，要重點關注核心變數，如關注一些反應市場流動性的宏觀指標，例如貨幣政策和財政政策（是否降息、降准以維持寬松）、匯率（是否提高以吸引外資進場）。因為針對短期來說，基本上價格的波動都是由供求關系來決定，所以當市場出現更低的利率，更為寬松的貨幣政策時，市場流動性便會較為寬裕，買方是更為強勁的力量，這樣就促使了股價上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股價卻不斷新高的美股，就是因為美國持續實行寬松政策所致。
2、 公司分析主要看行業、財務和產品
再好的行情，也會有跌跌不休的公司，這很可能就是公司基本面有問題。首先要看的是所處行業，因為公司居於行業之下，覆巢之下無完卵，產業趨勢向上的行業，其中的企業自然能夠擁有更多的盈利空間。行業的發展空間，比如這個行業整體就十幾億的規模，都沒一家上市公司大，我們自然不看了；還可看行業所處的生命周期，有的行業已步入成熟期或衰退期，典型的如朝陽行業的鋼鐵煤炭等；另外還可看行業是否得到政策支持，政策支持的行業，有更好的發展空間。今年各大券商對於各行業的研究報告已經出爐，感興趣可以點擊領取：最新行業研報免費分享
在選擇了行業之後，再去挑選行業裡面的公司，這里我們主要從兩個方向去分析：
財務報表：了解公司的財務狀況、獲利能力、償債能力、資金來源和資金使用狀況，主要跟蹤的財務數據有營業收入、凈利潤、現金流、毛利率、資產負債率、應收款、預收款、凈資產收益率等。
產品與市場：前者主要分析公司的品牌、產品質量、產品的銷售量和生命周期；後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
三、基本面分析的優劣勢
講到這里，大家應該了解了基本面分析的優勢，這是很系統的自上而下的分析方法，沿著宏觀到中觀到微觀的路線進行分析的，可以讓我們更清楚當明白當下市場的情況，並挖掘出真正有價值的公司。可任何一種分析方法，有自己的優勢，也存在無法避免的劣勢。基本面分析的劣勢也是非常明顯的，即使學姐已經給大家把重點內容簡化分析了，但是真正的入門，也必須具備一定的基礎。在基本層面上來分析的話，是沒有辦法及時反映短期價格的過渡波動，因為就短期來說，價格可能還受投資者交易情緒等影響，如果是基本面分析的話，涵蓋不了這些內容。可能對於小白來說，還是很難判斷出股票的好壞，不過沒關系，我特地給大家准備了診股方法，哪怕你是投資小白，也能立刻知道一隻股票的好與壞：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
應答時間：2021-08-26，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
Ⅶ 股票的基本面分析包括哪幾個方面
你好，股票基本面分析包括：
(1)宏觀經濟狀況。從長期和根本上看，股票市場的走勢和變化是由一國經濟發展水平和經濟景氣狀況所決定的，股票市場價格波動也在很大程度上反映了宏觀經濟狀況的變化。從國外證券市場歷史走勢不難發現，股票市場的變動趨勢大體上與經濟周期相吻合。在經濟繁榮時期，企業經營狀況好，盈利多，其股票價格也在上漲。經濟不景氣時，企業收入減少，利潤下降，也將導致其股票價格不斷下跌。但是股票市場的走勢與經濟周期限在時間上並不是完全一致的，通常，股票市場的變化要有一定的超前，因此股市價格被稱作是宏觀經濟的晴雨表。
(2)利率水平。在影響股票市場走勢的諸多因素中，利率是一個比較敏感的因素。一般來說，利率上升，可能會將一部分資金吸引到銀行儲蓄系統，從而養活了股票市場的資金量，對股價造成一定的影響。同時，由於利率上升，企業經營成本增加，利潤減少，也相應地會使股票價格有所下跌。反之，利率降低，人們出於保值增值的內在需要，可能會將更多的資金投向股市，從而刺激股票價格的上漲。同時，由於利率降低，企業經營成本降低，利潤增加，也相應地促使股票價格上漲。
(3)通貨膨脹。這一因素對股票市場走勢有利有弊，既有刺激市場的作用，又有壓抑市場的作用，但總的來看是弊大於利，它會推動股市的泡沫成分加大。在通貨膨脹初期，由於貨幣藉助應增加會刺激生產和消費，增長率加企業的盈利，從而促使股票價格上漲。但通貨膨脹到了一定程度時，將會推動利率上揚，從而促使股價下跌。
(4)企業素質。對於具體的個股而言，影響其價位高低的主要因素在於企業本身的內在素質，包括財務狀況、經營情況、管理水平、技術能力、市場大小、行業特點、發展潛力等一系列因素。
(5)政治因素。指對股票市場發生直接或間接影響的政治方面的原因，如國際的政治形勢，政治事件，國家之間的關系，重要的政治領導人的變換等等，這些都會對股價產生巨大的、突發性的影響。這也是基本面中應該考慮的一個重要方面。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
Ⅷ 股票分析報告怎麼寫
LOVE 以下股分析為例子。600159大龍地產該公司主營收入是房地產項目，雖然因為之前的房產銷售出現了業績大幅度增加的情況，但是由於房地產項目自從4個月前納入了政府調控的宏觀政策利空壓制下，整個地產行業已經進入政策調控期，根據相關部門表示，政府這次針對爆炒房價的組合拳政策，目的鮮明，要求房價下降30%左右，這對整個房地產行業的未來前景來說是很不樂觀的。根據組合拳出台後最近的房價表現，已經出現銷量大幅度下降，部分一線城市房產銷量下降了超過80%，雖然價格只是小幅度下降還沒有出現大幅度跳水，但是政府調控政策是長期性的。所以對於房地產行業股票的評價，向下大幅度調低。由於該公司收到整個行業的影響，該公司想維持高房價階段的銷售狀態是不太現實的，業績預計難以繼續維持較高增長速度。所以大幅度調低對於地產股的預期。現在處於不適合投資階段風險偏大。由於一季度最新報表顯示該公司業績大幅度下降變成負增長，隨著行業利空的長期維持，該公司虧損擴大成為大概率。所以從最新報表角度，該股不適合價值投資。價值高估。而從決定股價漲跌的資金面來看。該股主力資金從09年10月20日開始就開始持續的潰逃。先於房產利空政策出台。所以主力提前得到利空消息提前開始撤退的動作是非常明顯的。現在該股主力資金所剩不多，大多數籌碼都轉移到散戶手中，散戶高位被套。如果後市該股收復12.2的最後的支撐區域無法收復由於資金繼續流出導致股價再次跳水，那技術面對於該股的評價是堅決迴避。一旦破位下去，下個目標價格位是7.3附近。（和政策面行業面提示的風險匹配），後市除非前期潰逃的主力再次大規模買回建倉，否則不更改對該股的評價，以上純屬個人觀點僅供參考。
Ⅸ 炒股時怎樣判斷市場情緒
你的從來不炒股或不懂股的親戚朋友同事，都開始說炒股賺錢，甚至向你推薦股票了，市場情緒的熱度，恐怕已經發燒甚至瘋狂了。
Ⅹ 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。