⑴ 國泰金牛分紅次數最多的基金
東方紅中國優勢混合。
1、本基金投資范圍為具有良好流動性的金融工具，包括股票(含存托憑證)、債券、現金、短期金融工具、權證、資產支持證券、法律法規或中國證監會允許本基金投資的其他金融工具。其中，債券投資的主要類型包括國債、金融債券、公司債券、可轉換債券、央行票據以及交易所和銀行間市場的資產支持證券。如果法律、法規或監管機構允許基金未來投資其他品種，基金管理人可以在履行適當程序後將其納入投資范圍。
拓展資料
1、 投資策略大規模資產配置基金大規模資產配置主要基於對宏觀經濟運行、國家金融貨幣政策、國家產業政策、資本市場資本環境和證券市場走勢的分析，預測宏觀經濟發展趨勢，評估未來股票和債券市場相對收益率，積極調整股票、債券和現金資產配置比例。基金的資產配置主要包括戰略資產配置和戰術資產配置:戰略資產配置首先分析長期關注的各類資產的預期收益率和風險，然後確定最能滿足各類基金風險收益率目標的資產組合；戰術資產配置預測短期收益率，調整資產配置，根據各種資產短期和長期的平均收益率不同，獲得市場時機的超額收益。基金的資產配置主要採用定量分析和定性分析相結合的方法。在定量分析中，我們主要採用均衡市盈率預測模型，並參考其他相關指標。
2、 均衡市盈率模型的思想是通過衡量a股市場理論上的均衡市盈率，然後與a股市場整體和基金股票池的實際市盈率進行比較，確定股票市場的系統性風險水平。最後，根據理論值與實際值的差異，確定資產配置中股票資產的配置比例。此外，基金還參考股息率、收益率缺口表(1/PE-銀行利率)等指標判斷股市是否處於合理水平。在定性分析方面，主要對可能影響市場走勢的相關因素進行定性分析，並基於定量模型修正資產配置方案。定性因素涉及多個方面，主要包括國家宏觀經濟和證券市場政策、利率和匯率政策、國家政治環境、資本項目外匯管理政策、市場參與者誠信程度等。
3、 股票資產投資策略本基金股票資產投資將在國家發展規劃指導下，在產業領域採取自下而上的選股方式。用「成長因子」篩選出成長型上市公司的股票池；在此基礎上，利用公司自主研發的「創新型上市公司評價體系」，對符合創新特徵的上市公司進行深入分析比較，篩選出未來能夠通過創新帶來高速增長的上市公司，從而形成創新型、成長型上市公司的股票池；最後，通過相對價值評估，形成優化的股票組合。
4、 (1)成長股篩選本基金採用「成長因素評價體系」對上市公司成長性進行評價，對企業未來成長性進行分析預測。增長因素主要包括以下四個指標:銷售收入增長率，凈利潤增長率，總資產增長率，凈資產收益率增長率反映企業的「可持續增長」，主要以最近三年的平均增長率為基礎。根據上述指標對上市公司進行單獨排名，簡單地將排名值進行平均，形成復合增長因子，再根據結果對上市公司進行再次排名，最終得到上市公司的增長排名。基金選擇排名前600的上市公司作為成長型股票池。創新股票篩選在成長型股票池范圍內，基金根據《創新上市公司評價體系》對上市公司進行創新篩選。創新型上市公司的評價標准主要包括技術創新、制度創新和市場創新。
⑵ 戰術性資產配置的戰術性資產配置的特徵
大多數戰術性資產配置一般具有如下共同特徵：
(1)一般建立在一些分析工具基礎上的客觀、量化過程。這些分析工具包括回歸分析或優化決策等。
(2)資產配置主要受某種資產類別預期收益率的客觀測度驅使，因此屬於以價值為導向的過程。可能的驅動因素包括在現金收益、長期債券的到期收益率基礎上計算股票的預期收益，或按照股票市場股息貼現模型評估股票實用收益變化等。
(3)資產配置規則能夠客觀地測度出哪一種資產類別已經失去市場的注意力，並引導投資者進入不受人關注的資產類別。
(4)資產配置一般遵循「回歸均衡」的原則，這是戰術性資產配置中的主要利潤機制。
⑶ 如何用趨勢線分析股票技術走勢
沒人能告訴您准確答案 只有您自己幫助您自己
請您開始系統的學習吧 。
股市有風險。
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⑷ 如何分析股票走勢
股票趨勢分析要點：
（1）開盤價：它是多空雙方在開盤前5分鍾撮合而成的，它已經反映了主力的一部分意圖，尤其是在其他相關市場價格發生突變的情況下，開盤價更能反映出交戰雙方的態度和決心。
（2）收盤價：收盤價是對全天價格走勢的一個總結，也是對當天多空較量誰勝誰敗的一種評價，收盤價還是與下一交易曰進行銜接的橋梁，一般講，在盤整行情中，主力並不願意過多流露其意圖時，收盤價與當天的結算價都比較接近。
（3）盤中最高價、最低價：這些價格反映了多空在續盤階段較量的情況，特點是在最高價或最低價附近經常伴隨著較大的成交量，這一點可以從分時線中看得清晰，在盤整行情中，這兩個價格成為全天交易的價格區間定位尺，投資者將在該區間內完成曰內的交易。
（4） 成交量：當曰成交量的大小反映了市場投資者在當曰的價格區間中進行交易的偏好程度，它還體現出投資者目前的心理狀態，積極介入或出場觀望或持幣等待，更深 一層地看，它反映出價格向某方向變動的能量在集聚或被釋放，當成交有效放大時，或是行情的開始或是行情階段性結束，當然，要聯系持倉量、價格等因素綜合判 斷。
（5）持倉量：持倉的變化在價格運行中佔有重要地位，代表了主力的持倉意願和意圖，它分為主動增（減）倉和被動增（減）倉，通過持 倉的變化可以估計到主力的持倉成本，為投資者在操作中提供一定的買賣依據，一般講，如果當曰某合約上出現持倉變化幅度超過20%以上時，可能會誘發行情原趨勢的逆轉。
這些可以慢慢去領悟，在股市中沒有百分之百的成功戰術，只有合理的分析。每個方法技巧都有應用的環境，也有失敗的可能。新手在把握不準的情況下不防用個牛股寶手機炒股去跟著牛人榜里的牛人去操作，這樣穩妥得多，希望可以幫助到您，祝投資愉快！
⑸ 推薦幾本股票趨勢交易、分析的書！（不是短線，是波段趨勢！）作者最好是外國的！
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————老股民
⑹ 股票上漲，看不懂的人該怎樣參與
上證指數說漲就漲，站上了4000點。股市這樣火爆，不加倉怕遺憾，加倉又怕後悔。關鍵自己是小白，對後市漲跌沒研究沒觀點，無論怎麼做都心虛。
其實同樣的問題也經常困擾著投資專家，因為即使是專家，也只有在少數特殊時刻才能形成對後市的明確判斷（且不論正確與否）。例如技術分析專家只有在特殊價量形態出現時才有明確的觀點，而宏觀經濟專家只有在自己熟悉的財政貨幣政策出台時才有明確的觀點，每個人都有屬於自己的那一刻，而在其它大多數時間內都無法形成鮮明的觀點。
投資基點——沒觀點時的默認投資方案
既然普通人和專家共同面臨「沒有觀點」的情況，那麼在「沒有觀點」時該怎樣投資呢？這就引出了投資中的重要概念——投資基點。投資基點是你在沒有觀點時的默認投資方案，用專業術語講就是你的「戰略資產配置」。
例如：假設你的投資基點是「50%上證綜指+50%現金」，那麼在沒有觀點時，你應該把一半的現金投入股市。當你在某些特殊時點，基於自己的判斷或旁人的分析，對短期後市明確看漲時，則可偏離投資基點，提高股市投資的比例；過一段時間，當你對後市的短期觀點弱化（反轉）時，你又可以退回（反向偏離）投資基點，這種操作用專業術語講叫做「戰術資產配置」。
由於多數時間我們對後市沒有觀點（即使專家也如此），所以多數時間我們會退回投資基點，因此一個人的投資基點選擇就至關重要，決定著他投資的長期風險特徵。投資基點應該是你在開始投資前就確定的，可以隨著你心態、財務狀況、消費需求的變化而改變，但應審慎，輕易不做變化。
投資基點或許並不能直接增強你的收益，但是會在心理上給你帶來安心，是遇到疑惑、挫折時可以迅速退回的心靈避風港。我們知道，心態對於投資是非常重要的（打德州撲克的人深有體會），心態一亂局勢很容易急轉直下，因此投資基點在心理層面的幫助其實是有直接裨益的。
如何確定投資基點——看風險
這里給出我自己確定投資基點的方法供讀者參考。這是一個充滿不精確估計的過程，但量級要對。根據數據統計，上證綜指過去15年的波動率在15%-45%之間起伏，近5年大多在20%下方小幅震盪（見下圖）。
波動率大致是你每年投資收益率偏離均值的平均幅度，包括正向偏離與負向偏離，因此收益率波動的寬度大約是2倍波動率。例如當股市投資比例是40%時，波動率大約8%，說明每年收益率的差異平均在16%，遇到特殊年份會更高。這樣就能對風險水平有一個大致的感受，然後根據你的風險承受能力選定合適的投資基點。
上述理解方法的好處是直觀簡單，壞處是非常不精確，有各種例外，因此僅供參考。
說明
l. 指數波動率是變化的，例如2007-2008年最高上升至45%。如果你對波動率的承受能力不變，那麼應該隨著指數波動率的升高而降低股市投資比例。
2. 投資基點並不限制你的具體股票投資比例，它只在你沒有觀點時起作用。例如即使你的投資基點選作「100%上證綜指」，在2007-2008的大跌中，如果你強烈看空或者出於止損的目的，都可以戰術性地降低股市投資比例。
⑺ 技術分析方法、基本分析方法和心理分析方法在股票預測中的地位和作用
你知道這些 是做什麼用的？ 我簡單的和你說說吧
首先地位上：基本面分析是 主要的，重要的，主導的地位。技術分析（心理分析）是：輔助的，次要的，但是也是重要的。
作用嗎 這就很復雜了 350 字 怎麼和你講都只能是只見樹木不見森林。
基本面分析的核心就是通過 對實體經濟的研究去判斷價格可能的走勢。
技術面分析的核心 則相反，是通過對價格，以及交易產生的附屬物，如成交量，各種指標 等的研究去推測實體經濟價值的變動，以及價格進一步的走勢。
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⑻ 量化投資
沒有你想的書
我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到
數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：
一、估值與選股
估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。
選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：
資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略
基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。
多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。
動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。
二、資產配置
資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：
戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。
三、股價預測
股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。
主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。
四、績效評估
作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。
績效評估模型 / 指標
績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解
模型 / 指標
T-M 模型
H-M 模型
GII 模型
C-L 模型
資產配置收益
證券選擇收益
行業選擇收益
行業內個股選擇收益
RAROC
Sharp, Stutzer
Treynor, Jensen
, ,
雙向表分析
時間序列相關性
總風險收益
系統風險收益
分散化投資收益
五、基於行為金融學的投資策略
上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。
行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。
六、程序化交易與演算法交易策略
根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。
演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。
綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。
⑼ 應該從哪些方面分析一周的股票趨勢怎麼判斷才准確
看周線目的是看趨勢，而操作的話還得看日線，這里就要求小周期服從大周期，趨勢和波段都好，只是看你會用哪個，能夠運用得心應手就是好的。
看周線做小時線效果未必太好，因為跨度有點大！
周線和日線配合，日線和小時線配合可能會好一些。小級別的趨勢就是大一周期的波段。本質沒有什麼區別！當然最好是周期共振的時候入場，引爆點一說就是這么來的！
最後補充一點：小資金，時間充足的可以做波段，做波段要注意盈虧比的合理性。大資金的可以做趨勢！另外，一味地去分析技術是沒有用的。主力在股市上的手段是非常高明的，看技術很多時候會被主力帶著團團轉。要想做好股票，努力從價值層面考慮，盡一切可能只做優質股票，不要貪婪和不要羨慕別人短時間大幅度的盈利，那些個都是浮雲。價值投資為出發點，高拋低吸是戰術主攻。個人建議，僅供參考！
⑽ 請對股市大勢了解的前輩來：總是聽說炒股要看大勢，不看個股，但這個大勢到底指的是什麼怎麼看如果說
大勢到底指的是什麼：股市約定俗成的是指大盤走勢，也就是股票指數的漲跌趨勢，再簡單一點說，就是看上證指數或深圳成指的價格漲跌趨勢。
怎麼看：在股市，很多股民和機構認為可以通過大盤指數的漲跌趨勢來預測未來股價的漲跌，也就是說，看到大盤指數為上漲的趨勢時就買進股票，反之則賣出股票。看似很有道理，可是實際操作起來，80%的股民和機構都是虧損累累的（這是各國股市統計的數據）。為什麼出現這樣的情況呢？涉及到人性的貪婪和恐懼的問題，在此不可能細說人性貪婪和恐懼對股票操作者的心理影響，但是可以得出一個結論，當你真正克服了人性貪婪和恐懼對你的心理影響，你就基本成為了一個股票投資的成功者。
如果說大勢是指大盤的話，可是我發現大盤上漲時下跌的個股也很多啊：你是正確的。即使在大牛市中，每天仍會有很多個股下跌，股票漲跌是再正常不過的現象。我們研究股票不能以股票的漲跌為依據，而是應該以股票的靈魂——公司為依據。股神巴菲特說過：只有當優秀公司的股票價格遠低於其公司每股內在價值時，才是買進股票的最佳時機，買進之後，一切都交由市場決定，不管其是上漲還是下跌，沒有實現價值回歸之前，我們都應該堅決持有。
所以，綜上所述，炒股要看大勢，不看個股（公司），完全是錯誤的觀點！