Ⅰ 股票分析报告怎么写，需要写那些内容，有没有哪里有原文
投资分析报告
2011年12月31日
一、宏观趋势分析
在政策逐渐回暖且大家对新证监会主席寄予厚望的情况下，大盘本月连续下挫，指数创出了近三年的新低，同时也获得了A股历史上第三熊的荣誉。反观这个月的走势，唯有“迷茫”。从国内来说，央行已宣布下调存款准备金率，11月CPI已下降到4.2%，证监会加快QFII和RQFII审批节奏，国家出台积极财政政策稳定经济发展，同时股市的下挫引起了社会各界的高度重视；从外围环境来看，美国经济数据持续向好，欧洲债务危机解决方案不断更新。在政策向好，外围股市上涨的情况下，A股跟跌不跟涨，持续单边下挫，特别是中小盘股纷纷腰斩，给投资者造成重大损失，严重打击了投资者信心，本已低迷的股市更加没有人气。
究其原因，我认为主要是以下几方面：一、随着房地产市场持续价量齐跌，很多涉足房地产领域的公司资金量越来越紧张，而货币政策依然紧缩，高利贷因为债务人跑路导致越来越难借贷，因此很多人或者公司被逼着从股市撤出资金；二、由于股市不断大幅下挫，很多股票价格创历史新低，用于抵押的股票不得不平仓归还银行贷款；三、郭树清上台以后，加大了对内幕交易的打击力度，从短期来说对股市有一定的利空影响；四、新股持续发行，扩容并未停止。一方面由于市场低迷，没有新增资金入场，另一方面，产业资本又不断从股市抽血，股市唯有单边下挫
那么中国的股市是不是就要崩盘了呢？我认为目前政策面已经见底，后续政策将会不断宽松；经济面一季度可能会比较差。鉴于股市先于经济见底，因此我认为
目前不具备下跌的空间。从最近的股市运行情况来看，前期强势股、创业板、次新股跌幅较大，出现了比较明显的补跌行情；而业绩预增的个股则相对稳定，股价出现了反弹。随着年报的陆续公布，以及货币政策的相对宽松，一季度应该会有一波行情。业绩增幅较大、高送转的股票将会有较大的涨幅。
二、行业板块分析
目前来说，A股估值已经非常低，多数上市公司都具备长期投资价值。做板块分析，目的是挖掘反弹超预期的个股。
鉴于年报即将公布，建议重点关注业绩增长幅度较大的高送转概念股。
另外，考虑到美国经济最近几个月持续向好，有可能经济形势没有那么悲观，若2012年经济形势复苏超预期，则国内外市场兼顾的公司业绩将超预期，反弹幅度将更大。
第三方面，建议长期关注战略性新兴产业。主要是节能环保个股。
第四方面，鉴于国家将推出鼓励消费、转变经济发展方式、提高消费占GDP比重的政策，大消费概念将受益。
三、个股分析
卫星石化
青青稞酒
中科三环
宁波韵升
重庆百货
Ⅱ 算法太多挑花眼
算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法
机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等，是不是有时候觉得挑花了眼呢？福利来啦~本文将教你慧眼识精，快速挑选出满意的算法！
机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。
有些问题是非常特别的，需要用一种特定的解决方法。例如，如果你对推荐系统有所了解，你会发现它是一类很常用的机器学习算法，用来解决一类非常特殊的问题。而其它的一些问题则非常开放，可能需要一种试错方法（例如：强化学习）。监督学习、分类、回归等问题都是非常开放的，可以被用于异常检测或建立更加广泛的预测模型。
此外，我们在选择机器学习算法时所做出的一些决定与算法的优化或技术层面关系并不大，而更多地与业务决策相关。下面，让我们一起来看看有哪些因素能帮你缩小机器学习算法的选择范围。
数据科学过程
在你开始研究不同的机器学习算法前，你需要对自己拥有的数据、面对的问题及相关约束有清晰的了解。
理解你的数据
当我们决定使用哪种算法时，我们所拥有的数据的类型和形态起着关键性的作用。有些算法可以利用较小的样本集合工作，而另一些算法则需要海量的样本。特定的算法对特定类型的数据起作用。例如，朴素贝叶斯算法对处理待分类的输入特别有效，但是对于缺失值则一点都不敏感。
因此，你需要做到：
了解你的数据
1. 查看总结统计和数据可视化的结
百分比可以帮助你识别大多数数据的范围
平均数和中位数可以描述集中趋势
相关系数可以指出强的关联性
2. 数据可视化
箱形图可以识别出异常值
密度图和直方图可以显示出数据的散布情况
散点图可以描述二元关
数据清洗
1. 处理缺失值。缺失的数据对于某些模型的影响比对其它模型更大。即使是对于那些被用于处理缺失数据的模型来说，它们也可能对缺失数据很敏感（某些变量的缺失数据可能导致预测性能变差）
2. 选择处理异常值的方法
异常值在多维数据中十分常见。
有些模型对异常值的敏感性比其它模型要低。通常而言，树模型对于异常值的存在不太敏感。然而回归模型、或者任何试图使用方程的模型都会受到异常值的严重影响。
异常值可能是糟糕的数据收集造成的，也可能是合理的极值。
3. 数据需要被聚合吗？
数据增强
1. 特征工程是从原始数据中产生能够被用于建模的数据的过程，可以起到以下几种作用：
使模型更容易被解释（如数据分箱（binning））
捕获更复杂的关系（如神经网络）
减少数据冗余并降低数据维度（如主成分分析（PCA））
重新缩放变量（如标准化或归一化）
2. 不同的模型可能有不同的特征工程的要求。有的模型有内置的特征工程。
对问题进行分类
下一步是对问题进行分类。这是一个需要分两步实现的过程。
1. 根据输入分类：
如果你拥有的是带标签的数据，那么这就是一个监督学习问题。
如果你拥有的是未标注过的数据，并且希望从中找到有用的结构，那么这就是一个无监督学习问题。
如果你想要通过与环境的交互来优化一个目标函数，那么这就是一个强化学习问题。
2. 根据输出分类：
如果模型的输出是一个（连续的）数字，那么这就是一个回归问题。
如果模型的输出是一个类别，那么这就是一个分类问题。
如果模型的输出是一组用输入数据划分出的簇，那么这就是一个聚类问题。
你想发现一个异常点吗？此时你面对的就是一个异常检测问题。
理解你要满足的约束条
你需要考虑你能够存储数据的容量有多大？这取决于系统的存储容量，你可能无法存储若干 GB 大小的分类、回归模型或者若干 GB 的用于聚类分析的数据。例如，在嵌入式系统中，你就会面临这种情况。
对预测过程的速度是否有要求？在实时应用中，很显然，尽快得出预测结果是十分重要的。例如，在自动驾驶问题中，应用必须尽可能快地对道路标志进行分类，以免发生交通事故。
对学习过程的速度是否有要求？在某些情况下，快速训练模型是十分必要的：有时，你需要使用不同的数据集快速地实时更新你的模型。
寻找可用的算法
当对自己的任务环境有了一个清晰的认识后，你就可以使用你所掌握的工具确定适用于待解决的问题并切实可行的算法。一些影响你选择模型的因素如下：
模型是否满足业务目标
模型需要多少数据预处理工作
模型有多准确
模型的可解释性如何
模型运行的速度有多快：构造模型需要多久？模型做出预测需要多长时间？
模型的可伸缩性如何
模型的复杂度是一个影响算法选择的重要标准。一般来说，一个更复杂的模型具备下列特征：
它依赖于更多的特征进行学习和预测（例如，使用十个而不是两个特征来预测目标）
它依赖于更复杂的特征工程（例如，使用多项式特征、交互特征或主成分）
它有更大的计算开销（例如，需要一个由 100 棵决策树组成的随机森林，而不是一棵单独的决策树）
除此之外，同样的机器学习算法可以基于参数的个数和某些超参数的选择而变得更加复杂。例如：
回归模型可以拥有更多的特征，或者多项式项和交互项。
决策树可以拥有更大或更小的深度。
将相同的算法变得更加复杂增加了发生过拟合的几率。
常用的机器学习算法
线性回归
这可能是机器学习中最简单的算法。例如，当你想要计算一些连续值，而不是将输出分类时，可以使用回归算法。因此，当你需要预测一个正在运行的过程未来的值时，你可以使用回归算法。然而，当特征冗余，即如果存在多重共线性（multicollinearity）时，线性回归就不太稳定。
在下列情况下可以考虑使用线性回归：
从一个地方移动到另一个地方所需的时间
预测下个月某种产品的销售情况
血液中的酒精含量对协调能力的影响
预测每个月礼品卡的销售情况，并改善年收入的估算
Logistic 回归
Logistic 回归执行二进制分类，因此输出二值标签。它将特征的线性组合作为输入，并且对其应用非线性函数（sigmoid），因此它是一个非常小的神经网络的实例。
logistic回归提供了许多方法对你的模型进行正则化处理，因此正如在朴素贝叶斯算法中那样，你不必担心你的特征是否相关。该模型还有一个很好的概率化的解释。不像在决策树或者支持向量机中那样，你可以很容易地更新你的模型以获取新的数据。如果你想要使用一个概率化的框架，或者你希望在未来能够快速地将更多的训练数据融合到你的模型中，你可以使用 logistic 回归算法。logistic 回归还可以帮助你理解预测结果背后起作用的因素，它不完全是一个黑盒方法。
在下列情况下可以考虑使用 logistic 回归算法：
预测客户流失
信用评分和欺诈检测
评价市场营销活动的效果
决策树
决策树很少被单独使用，但是不同的决策树可以组合成非常高效的算法，例如随机森林或梯度提升树算法。
决策树很容易处理特征交互，并且决策树是一种非参数模型，所以你不必担心异常值或者数据是否是线性可分的。决策树算法的一个缺点是，它们不支持在线学习，因此当你要使用新的样本时，你不得不重新构建决策树。决策树的另一个缺点是，它很容易发生过拟合，而这就是像随机森林（或提升树）这样的集成学习方法能够派上用场的地方。决策树也需要大量的内存空间（拥有的特征越多，你的决策树可能会越深、越大）
决策树能够很好地帮助你在诸多行动路径中做出选择：
做出投资决策
预测客户流失
找出可能拖欠银行贷款的人
在「建造」和「购买」两种选择间进行抉择
销售主管的资质审核
K-均值
有时，你完全没有数据的标签信息，并且你的目的是根据对象的特征来为其打上标签。这种问题被称为聚类任务。聚类算法可以在这种情况下被使用：例如，当你有一大群用户，你希望根据他们共有的一些属性将其划分到一些特定的组中。
如果在你的问题声明中有这样的问题：例如，找出一群个体的组织形式，或将某些东西分组，或找出特定的组。这时，你就应该使用聚类算法。
该方法最大的缺点是，K-均值算法需要提前知道你的数据会有多少簇，因此这可能需要进行大量的试验去「猜测」我们最终定义的簇的最佳个数——K。
主成分分析（PCA）
主成分分析能够对数据进行降维。有时，你拥有各种各样的特征，这些特征之间的相关性可能很高，而模型如果使用如此大量的数据可能会产生过拟合现象。这时，你可以使用主成分分析（PCA）技术。
主成分分析（PCA）能够起作用的关键因素是：除了低维的样本表征，它还提供了各种变量的一种同步的低维表征。同步的样本和变量的表征提供了一种能够可视化地找到能够表示一组样本的特征的变量的方法。
支持向量机
支持向量机（SVM）是一种在模式识别和分类问题中被广泛应用的监督机器学习技术——当你的数据恰好有两类时。
支持向量机准确率高，对于防止过拟合很好的理论保障。当你使用一个合适的核函数时，即使你的数据在基（低维）特征空间中是线性不可分的，他们也可以很好地工作。支持向量机在文本分类问题中非常流行，在该问题中，输入是一个维度非常高的空间是很正常的。然而，SVM 是一种内存密集型算法，它很难被解释，并且对其进行调优十分困难。
在下列现实世界的应用中，你可以使用支持向量机：
发现患有糖尿病等常见疾病的人
手写字符识别
文本分类——将文章按照话题分类
股票市场价格预测
朴素贝叶斯
这是一种基于贝叶斯定理的分类技术，它很容易构建，非常适用于大规模数据集。除了结构简单，据说朴素贝叶斯的表现甚至比一些复杂得多的分类方法更好。当 CPU 和内存资源有限时，朴素贝叶斯算法也是一个很好的选项。
朴素贝叶斯非常简单，你仅仅是在做大量的计数工作。如果朴素贝叶斯的条件独立假设确实成立，朴素贝叶斯分类器的收敛速度会比 logistic 回归这样的判别模型更快，因此需要的训练数据更少。即使朴素贝叶斯的假设不成立，朴素贝叶斯分类器往往也能很好地完成任务。如果你想使用一种快速的、简单的、性能也不错的模型，朴素贝叶斯是一个很好的选择。这种算法最大的缺点就是它不能学习到特征之间的相互作用。
在下列真实世界的应用中，你可以使用朴素贝叶斯：
情感分析和文本分类
类似于 Netflix、Amazon 这样的推荐系统
识别垃圾邮件
人脸识别
随机森林
随机森林是一种决策树的集成方法。它能够同时解决具有大规模数据集的回归问题和分类问题，还有助于从数以千计的输入变量中找出最重要的变量。随机森林具有很强的可伸缩性，它适用于任何维数的数据，并且通常具有相当不错的性能。此外，还有一些遗传算法，它们可以在具有最少的关于数据本身的知识的情况下，很好地扩展到任何维度和任何数据上，其中最简单的实现就是微生物遗传算法。然而，随机森林学习的速度可能会很慢（取决于参数设置），并且这种方法不能迭代地改进生成模型。
在下列现实世界的应用中，你可以使用随机森林：
预测高危患者
预测零件在生产中的故障
预测拖欠贷款的人
神经网络
神经网络中包含着神经元之间连接的权重。这些权重是平衡的，逐次对数据点进行学习。当所有的权重都被训练好后，如果需要对新给定的数据点进行回归，神经网络可以被用于预测分类结果或一个具体数值。利用神经网络，可以对特别复杂的模型进行训练，并且将其作为一种黑盒方法加以利用，而在训练模型之前，我们无需进行不可预测的复杂特征工程。通过与「深度方法」相结合，甚至可以采用更加不可预测的模型去实现新任务。例如，最近人们已经通过深度神经网络大大提升了物体识别任务的结果。深度学习还被应用于特征提取这样的非监督学习任务，也可以在人为干预更少的情况下，从原始图像或语音中提取特征。
另一方面，神经网络很难被解释清楚，其参数设置也复杂地让人难以置信。此外，神经网络算法也都是资源密集型和内存密集型的。
SCIKIT 参考手册
Scikit learning 为大家提供了一个非常深入的、解释地很清楚的流程图，它能够帮助你选择正确的算法。我认为此图十分方便。
结论
一般来说，你可以根据上面介绍的要点来筛选出一些算法，但是要想在一开始就知道哪种方法最好是很难的。你最好多迭代几次选择算法的过程。将你的数据输入给那些你确定的潜在优秀机器学习算法，通过并行或串行的方式运行这些算法，最终评估算法性能，从而选择出最佳的算法。
在最后，我想告诉你：为现实生活中的问题找到正确的解决方案，通常不仅仅是一个应用数学方法的问题。这要求我们对业务需求、规则和制度、相关利益者的关注点有所了解，并且具备大量的专业知识。在解决一个机器学习问题的同时，能够结合并平衡这些问题是至关重要的，那些能做到这一点的人可以创造最大的价值。
Ⅲ 请带着感情去分析云南白药这去股票。持股少于一年的不用说。
云南白药,这是一支已有很久很久历史的药企了!虽说我并没有买其的股票,但是,我却依然要说说,这公司的产品'云南白药'乃当今国内被公认的止血生肌良药!是一支非常难得的好股票,如果说你并没有其他的什么觉得好的股票,这票一直拿着是绝对不会让你赔钱的! 如果你再配合国策来做买卖的话,你将会获得更多的收益! 这股,只要公司性质不变,你想拿50年甚至更多都不会有任何的问题的!
Ⅳ 求一份股票分析的作业，分析方面如下，
某公司上市，报表中显示公司在行业中处于龙头地位核心技术居于世界先进水平国家大力扶持重点项目，业绩非常优秀。基金经理、机构投资者、大户、中户、散户、人们纷纷对该公司进行宏观经济分析行业分析政策支持分析公司财务分析资产分析技术人员对K线，均线，MACD各种指标分析后一致看好该公司踊跃买入该股票，于此同时公司股东把手中股票纷纷卖出，之后由于行业市场激烈竞争利润消减原材料上涨外贸出口降低消费减少媒体爆料产品对人体有害物质工厂对当地环境造成污染等等原因股价大跌跌跌不休。投资者看着报表指标欲哭无泪某些人跳楼某些人退出股市某些人继续等待股价回暖。此时公司老总正在阳光沙滩度假放松心情，高官驾着新买的跑车去接女友，保荐人继续为下一个上市公司做工作，管理层大力宣传价值投资，组织团队海外路演忙碌着。又一批投资者分析师开始投入到对某股的报表指标分析研究中！
Ⅳ 股票有哪些分析
1、股票基本面
基本面主要是看这只票的业绩及盈利状况，反映到数据上看有两个概念比较重要：市盈率和每股收益！市盈率越低，每股收益越高，这支股票的基本面就越好！此外，你打开行情分析软件后选择你所需要看的股票，按F10，最上面可以看到详细的财务分析、经营分析（上市公司的报表都要公开的），你还可以点击百家争鸣，仔细阅读各方面对这家公司及这只股票的评价！从中可以得出一些基本面好坏的结论！
2 边际效应
边际效应，有时也称为边际贡献，是指消费者在逐次增加一个单位消费品的时候，带来的单位效用是逐渐递减的（虽然带来的总效用仍然是增加的）。
比较通俗的解释是：我们向往某事物时，情绪投入越多，第一次接触到此事物时情感体验也越为强烈，但是，第二次接触时，会淡一些，第三次，会更淡……以此发展，我们接触该事物的次数越多，我们的情感体验也越为淡漠，一步步趋向乏味。这效应，在经济学和社会学中同样有效，在经济学中叫“边际效益递减率”，在社会学中叫“剥夺与满足命题”，是由霍曼斯提出来的，用标准的学术语言说就是：“某人在近期内重复获得相同报酬的次数越多，那么，这一报酬的追加部分对他的价值就越小。”
边际效应的应用非常广泛，例如经济学上的需求法则就是以此为依据，即：用户购买或使用商品数量越多，则其愿为单位商品支付的成本越低（因为后购买的商品对其带来的效用降低了）。当然也有少数例外情况，例如嗜酒如命的人，越喝越高兴，或者集邮爱好者收藏一套文革邮票，那么这一套邮票中最后收集到的那张邮票的边际效应是最大的。
举一个简单的例子，你可能就比较生动地能够理解了。比如说我们在饿了的时候，给你拿了一盘包子，你在吃的时候，第一个，乃至第五个非常香，最后吃饱了，剩下几个包子还想吃，觉得不太好，一点好的感觉都没有。就是这个，物质消费达到了一定的程度，人们就开始对这种状况的消费会产生一种厌倦的心理。
边际效益递减是经济学的一个基本概念，它说的是在一个以资源作为投入的企业，单位资源投入对产品产出的效用是不断递减的，换句话，就是虽然其产出总量是递增的，但是其二阶倒数为负，使得其增长速度不断变慢，使得其最终趋于峰值，并有可能衰退。 在主力机构强力控盘的市场中，大家都知道“有人做”的股票会比较有苗头。有主力关照的股票涨升幅度很大，连拉多个涨停板的情况屡见不鲜（更有甚者，如“古井贡”耍酒疯似地连拉十几个涨停）；行情不好时，有主力关照的股票，抗跌性会很强。
大多数中小散户投资者在买卖股票时，只是跟随主力机构进出，不过，跟随主力机构进出并不一定能够稳操胜券，除非是主力机构的至亲好友，一般人很难获得真实的交易情报，所以，对主力机构的进出动向判断正确的话，或许可以搭上车，分得些利润；如果判断错了，往往会大亏其本。
对于主力机构的进出动向，中小散户不能仅凭道听途说就盲目相信，必须以各种交易资料、技术指标综合研究并加以验证，才不至于陷于泥潭而不知。如能判断哪些股票有主力关照并进而掌握这些股票的动向，必然对自己的操作有所助益。
哪些股票有主力介入呢？依据经验和指标，有主力参与的股票可以从价、量的变化上观察出来，主力开始买入阶段的现象是：
1、平时成交量不多，忽然大幅增加，这时可能有主力开始吃进。
2、股价虽然偏低，每天却以最低价收盘，也可能是主力在压低吸筹。
主力开始操作时，以下迹象可以作为判断的信号：
1、成交量开始有所活跃，且买盘较集中，往往集中于少数几家。
2、股价迅速冲刺而上，往往出乎投资者的意料之外。
3、有些主力喜欢在收盘时做价，以此作为做盘的手段之一。
4、抵档挂进支托的数量较大。
按照常识判断，主力有意吃进时，不可能到处张扬，导致自己吸不到足够的筹码、增加压力，只有在买足后希望抬价时或者在获利已有希望时，主力才会主动设法让出一些，散户才有可能跟进。因此，判断主力何时买进固然重要，而判断主力何时卖出，更是中小投资者不可稍有疏忽。主力是否卖出相当难判断，因为谁也不会大张旗鼓地出货，除非手中持股已经快卖光了。尽管如此，投资者只要细心观察，还是可以从各种现象中发现主力的出货迹象。比如：1、是否利多消息出现时成交量突然大增？2、是否股价涨得相当高时成交量大增？3、主力是否频频大单挂出而不是大单挂进？4、主力是否（包括庄托）接二连三地宣扬某种股票上涨潜力如何如何？主力进出动态的有关消息可以作为一般投资者买卖股票的“决策依据”，这是因为：1、主力对于股票的选择必然花费了相当多的研究时间；2、主力的资金雄厚，足以影响股票价格的变动。但是，如何获得主力进出的消息呢？一般人恐怕很难了解，即使从市场中听到主力的消息，如“揭秘”“据传”之类，多半是不准确的或是“事后的先见之明”。所以，只有从股市的交易资料和技术指标中寻找主力动态的蛛丝马迹，只有这些才是真实、不会骗人的。问题在于如何以有效的工具从资料中吸取可靠的“消息”？
研究表明，以简单的计算或统计方法探究主力动态，必须细心、耐心地逐日统计，才能获得较为明确的信息，简单的计算及统计方式最常见也是最有用的是：1、股票交易的换手率。2、平均每笔成交量。3、密集成交区价位，等等。综上所述，看似非常简单，甚至是被市场中人熟视无睹的“小儿科”常识，本来无须笔者介绍，但正因在这简单的数字统计中能透视主力的动向，我特意介绍为的是提醒热衷于打探主力进出消息的投资者，与其轻信他人，不如自己动手，找到可以以资借鉴的有价值的信息。
笔者只是抛砖引玉，功课还得你自己做，这样，你就会比别人更早地知道哪些股票有主力介入，及时跟进“搭车”，日后必有收获。
Ⅵ 股票如何做基本面分析，要你们个人的经验，不要网上复制粘贴的
投资想获得更高的胜率，自然是要对市场环境和买入标的进行分析，但学姐发现，大部分朋友都不懂得基本面分析，觉得基本面分析非常复杂不愿了解。其实很简单的，今天学姐就把基本面分析的方法让大家知道，这样抓住牛股的距离就近了许多。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、 简单介绍
1、 基本面分析是研究影响股价因素的方法
从教科书里可知，基本面分析是从影响证券价格变动的敏感因素出发，分析研究证券市场的价格变动的一般规律，为投资者作出正确决策提供科学依据的分析方法。更简单一些来说，有很多的因素都可能会影响到股票的价格，而研究这些影响因素，就是基本面分析。
2、 基本面分析包括3个方面
那我们具体研究哪些因素呢？主要考虑这3个部分，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。可很多朋友看到这三个原因就百感交集，好像想要进行分析，必须要读完整套经济课程才行！打住，别担心，学姐这就从实战的角度给大家分享如何分析。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
大家都知道，宏观经济是影响股市整体行情好坏的主要因素，像经济政策（货币政策、财政政策、税收政策、产业政策等等）和经济指标（国内生产总值、失业率、通胀率、利率、汇率等等）对股票市场的影响都是巨大的。但在实际的操作中，一般情况都不会选择面面俱到，否则容易掉入因小失大的陷阱，要重点关注核心变量，如关注一些反应市场流动性的宏观指标，例如货币政策和财政政策（是否降息、降准以维持宽松）、汇率（是否提高以吸引外资进场）。因为针对短期来说，基本上价格的波动都是由供求关系来决定，所以当市场出现更低的利率，更为宽松的货币政策时，市场流动性便会较为宽裕，买方是更为强劲的力量，这样就促使了股价上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股价却不断新高的美股，就是因为美国持续实行宽松政策所致。
2、 公司分析主要看行业、财务和产品
再好的行情，也会有跌跌不休的公司，这很可能就是公司基本面有问题。首先要看的是所处行业，因为公司居于行业之下，覆巢之下无完卵，产业趋势向上的行业，其中的企业自然能够拥有更多的盈利空间。行业的发展空间，比如这个行业整体就十几亿的规模，都没一家上市公司大，我们自然不看了；还可看行业所处的生命周期，有的行业已步入成熟期或衰退期，典型的如朝阳行业的钢铁煤炭等；另外还可看行业是否得到政策支持，政策支持的行业，有更好的发展空间。今年各大券商对于各行业的研究报告已经出炉，感兴趣可以点击领取：最新行业研报免费分享
在选择了行业之后，再去挑选行业里面的公司，这里我们主要从两个方向去分析：
财务报表：了解公司的财务状况、获利能力、偿债能力、资金来源和资金使用状况，主要跟踪的财务数据有营业收入、净利润、现金流、毛利率、资产负债率、应收款、预收款、净资产收益率等。
产品与市场：前者主要分析公司的品牌、产品质量、产品的销售量和生命周期；后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
三、基本面分析的优劣势
讲到这里，大家应该了解了基本面分析的优势，这是很系统的自上而下的分析方法，沿着宏观到中观到微观的路线进行分析的，可以让我们更清楚当明白当下市场的情况，并挖掘出真正有价值的公司。可任何一种分析方法，有自己的优势，也存在无法避免的劣势。基本面分析的劣势也是非常明显的，即使学姐已经给大家把重点内容简化分析了，但是真正的入门，也必须具备一定的基础。在基本层面上来分析的话，是没有办法及时反映短期价格的过渡波动，因为就短期来说，价格可能还受投资者交易情绪等影响，如果是基本面分析的话，涵盖不了这些内容。可能对于小白来说，还是很难判断出股票的好坏，不过没关系，我特地给大家准备了诊股方法，哪怕你是投资小白，也能立刻知道一只股票的好与坏：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
应答时间：2021-08-26，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
Ⅶ 股票的基本面分析包括哪几个方面
你好，股票基本面分析包括：
(1)宏观经济状况。从长期和根本上看，股票市场的走势和变化是由一国经济发展水平和经济景气状况所决定的，股票市场价格波动也在很大程度上反映了宏观经济状况的变化。从国外证券市场历史走势不难发现，股票市场的变动趋势大体上与经济周期相吻合。在经济繁荣时期，企业经营状况好，盈利多，其股票价格也在上涨。经济不景气时，企业收入减少，利润下降，也将导致其股票价格不断下跌。但是股票市场的走势与经济周期限在时间上并不是完全一致的，通常，股票市场的变化要有一定的超前，因此股市价格被称作是宏观经济的晴雨表。
(2)利率水平。在影响股票市场走势的诸多因素中，利率是一个比较敏感的因素。一般来说，利率上升，可能会将一部分资金吸引到银行储蓄系统，从而养活了股票市场的资金量，对股价造成一定的影响。同时，由于利率上升，企业经营成本增加，利润减少，也相应地会使股票价格有所下跌。反之，利率降低，人们出于保值增值的内在需要，可能会将更多的资金投向股市，从而刺激股票价格的上涨。同时，由于利率降低，企业经营成本降低，利润增加，也相应地促使股票价格上涨。
(3)通货膨胀。这一因素对股票市场走势有利有弊，既有刺激市场的作用，又有压抑市场的作用，但总的来看是弊大于利，它会推动股市的泡沫成分加大。在通货膨胀初期，由于货币借助应增加会刺激生产和消费，增长率加企业的盈利，从而促使股票价格上涨。但通货膨胀到了一定程度时，将会推动利率上扬，从而促使股价下跌。
(4)企业素质。对于具体的个股而言，影响其价位高低的主要因素在于企业本身的内在素质，包括财务状况、经营情况、管理水平、技术能力、市场大小、行业特点、发展潜力等一系列因素。
(5)政治因素。指对股票市场发生直接或间接影响的政治方面的原因，如国际的政治形势，政治事件，国家之间的关系，重要的政治领导人的变换等等，这些都会对股价产生巨大的、突发性的影响。这也是基本面中应该考虑的一个重要方面。
风险揭示：本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，不构成任何买卖操作，不保证任何收益。如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。
Ⅷ 股票分析报告怎么写
LOVE 以下股分析为例子。600159大龙地产该公司主营收入是房地产项目，虽然因为之前的房产销售出现了业绩大幅度增加的情况，但是由于房地产项目自从4个月前纳入了政府调控的宏观政策利空压制下，整个地产行业已经进入政策调控期，根据相关部门表示，政府这次针对爆炒房价的组合拳政策，目的鲜明，要求房价下降30%左右，这对整个房地产行业的未来前景来说是很不乐观的。根据组合拳出台后最近的房价表现，已经出现销量大幅度下降，部分一线城市房产销量下降了超过80%，虽然价格只是小幅度下降还没有出现大幅度跳水，但是政府调控政策是长期性的。所以对于房地产行业股票的评价，向下大幅度调低。由于该公司收到整个行业的影响，该公司想维持高房价阶段的销售状态是不太现实的，业绩预计难以继续维持较高增长速度。所以大幅度调低对于地产股的预期。现在处于不适合投资阶段风险偏大。由于一季度最新报表显示该公司业绩大幅度下降变成负增长，随着行业利空的长期维持，该公司亏损扩大成为大概率。所以从最新报表角度，该股不适合价值投资。价值高估。而从决定股价涨跌的资金面来看。该股主力资金从09年10月20日开始就开始持续的溃逃。先于房产利空政策出台。所以主力提前得到利空消息提前开始撤退的动作是非常明显的。现在该股主力资金所剩不多，大多数筹码都转移到散户手中，散户高位被套。如果后市该股收复12.2的最后的支撑区域无法收复由于资金继续流出导致股价再次跳水，那技术面对于该股的评价是坚决回避。一旦破位下去，下个目标价格位是7.3附近。（和政策面行业面提示的风险匹配），后市除非前期溃逃的主力再次大规模买回建仓，否则不更改对该股的评价，以上纯属个人观点仅供参考。
Ⅸ 炒股时怎样判断市场情绪
你的从来不炒股或不懂股的亲戚朋友同事，都开始说炒股赚钱，甚至向你推荐股票了，市场情绪的热度，恐怕已经发烧甚至疯狂了。
Ⅹ 股票数据分析都有哪些
看盘的几个小技巧：
第一：看盘的首要重点是看板块和热点个股的轮动规律，进而推测出行情的大小和持续性时间变化。比如每天应该注意是否有涨停个股开盘，如果有，那么说明主力资金还在努力选择突破口，如果两市都有10只以上的涨停个股开盘，则说明市场处于多头气氛，人气比较旺，少于这个标准则说明市场人气不佳，投资者应该当心大盘继续下跌风险。如果每天盘面都有跌停板，并且是以板块方式出现，那么，应该警惕新一轮的中级调整开始。在热点上，如果前一交易日涨停的个股或是上涨比较好的板块难以维持两天以上的行情，那么，就说明主力资金属于短炒性质，此个股或板块不能成为一波行情的领头羊，同时也意味着这一轮上涨属于单日短线反弹。反过来讲，如果热点板块每天都有2-3个以上，平均涨幅都在2%以上，并相互进行有效轮番上涨，则中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色资源、煤炭资源、稀土资源以及新能源、智能电网等板块交替上涨，从而产生中级行情。
第二：看盘应该注重关注成交量。根据两市目前市值情况看，上海大盘成交量小于1000亿应做震荡整理理解，700亿以下为缩量，小于500亿可以理解为地量，超过1100亿应该理解为放量。地量背后往往意味着反转，例如，2010年6月底和7月初之间，先后多个交易日上海股市成交量低于500亿，这个时候空仓资金应为自己的重新进场做好准备。当大盘摆脱下降趋势，走出一个缓慢的底部构筑的形态下，成交量温和状态下，投资者可以以不超过半仓的水平买股持股。如果，当股票持续上涨，成交量放大，换手率超过15%（中小板、创业板个股特定条件下可以放宽到20%左右，另外新股、次新股、限售股、转赠股、配股上市日不在此列），5-20日线开始死叉转向，那么此类短线题材股和概念股应该考虑逐步抛售。
第三：努力培养盘感，运用技术手段捕捉市场机会。不管是什么品种的股票，如经过短期暴跌，跌幅超过50%，下跌垂直度越大，那么关注价值就越高，当某一天突然缩量，短线买进的机会来了。因为急跌暴跌后，成交量突然萎缩就杀跌盘已经枯竭，肯定会出现反弹，这个时候可以坚决地战胜自己恐慌情绪积极进去抢一把反弹就走人。同样，如果股票价格在接连涨了很多时间，而且高位开始频繁放量，可是价格始终盘旋在某个小区域，连续用小单在尾盘直线拉高制造高位串阳K线，筹码峰密集严重扩散，则说明这个完全是主力在出货！必须坚决清仓。
第四：别小看低位的三连阳，别漠视高位的三连阴。一般讲股票价格在接连下跌一段时间后，突然在某天不那么狂跌，而且，K线上接连出现红三兵，价格波动幅度又不是那样大，通常价格一串上去又被单子砸下来了，请你注意了，这个时候往往就是有主力潜伏着开始收货中；反过来，如果在涨势继续了一段时间，股票价格已经很大幅度地脱离了主力原始成本，这个时候出现了高位几连阴，股票价格重心开始下移，尤其是在一些时候，主力利用快要收盘的时候，突然用几笔单把股票价格迅速买回日均线，在随后的几天里同样的手法经常出现，K线图上收出长下影，那说明主力出货的概率已经达到80%以上，它的这些做法都是为了麻痹经验不足的资金。假如某天连10日、20日、30日线都跌破，不管是赚还是赔，坚决离场。
第五：大涨买龙头，如何发觉龙头，其实在市场大跌气氛里很容易判断龙头股，应密切注意涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股，特别是价格处于“三低”范畴，或是股价在15-20元之间，离新多主力拉升底部区域不足50%空间，在大盘大跌的当日或随后几天时间里，果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的，则有望成为反弹的龙头。市场的法则永远是“强者恒强，弱者恒弱”。当中级以上行情出现的时候，投资者要善于提早发现谁是龙头，并果断追进，抓稳抓牢，别因一时盘面震荡轻易下马。通常洗得越凶，后期飚涨概率越大。炒股抢占先机概念很重要。有的股票难当龙头最好在行情启动初期果断放弃，不要跟自己过不去。
第六：在涨势中不要轻视冷门股、问题股。 你只要它涨得好，涨得牛就是，“涨时重势，跌时重质”就是这个道理。任何时候，主力和庄家比我们聪明，他们不是傻瓜，当股票一个敢于在大势不好的情况下缩量封出涨停板，肯定有其不被市场大众知道的东西隐藏在后面。熊市里，很多2-5元中小盘个股就是这样无量快速涨停，通常这个时候非常考验短线高手的看盘功力，因为这样的股票往往留给人的思考、判断、下单时间不会超过一分钟，一般此类股很容易出现连续涨停，甚至是一字涨停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的时候，ST黑化却震荡走高，上方买盘都被逐步吃掉，并在临近收盘的最后10分钟封上涨停，这说明市场已有嗅觉灵敏的资金闻到了变盘气息在重组前夜下手。