『壹』 RSI選股策略詳解
（1）RSI金叉：股票的多頭力量開始強於空頭力量，股價將大幅揚升，這是RSI指標指示的中線買入信號。（2）突破均線，放量：當股票同時帶量向上突破中長期均線時出現的買入信號比較准確，投資者可逢低買入。
『貳』 如何分析個股可能存在的風險
判斷系統性風險需要對股市整體情況有一個把握，它的出現概率相對較小，更多的時候，股市會處於一個較為平穩的狀態，無論是上漲還是下跌，波動幅度不會過大，此時，更需要我們對個股有一個准確的把握。
也正是在股市運行穩健的時候，我們往往會重倉參與，若不能選好個股，往往就有「中雷」的風險。一般來說，以下幾類個股的風險較大，無論大市情況如何，都不宜參與。
1.短線漲幅較大的題材股。
對於題材股，常見的走勢是暴漲暴跌，若我們沒有先知先覺地提前布局，那麼當其短線漲幅較大時（超過30%）就不宜再追漲買入了，因為主力隨後有可能打壓出貨，造成股價的快速下跌。
2.有退市風險的*ST股。
ST股已經是虧損累累的風險股，前面再加一個*號，表明這只股有退市風險，參與其中，風險之大不言而喻。
3.被證監會立案調查的個股。
上市公司不遵守市場規則、證券法律法規，依據不同情形，所受處罰可重可輕，但是，在處罰結果未定局的情況下，散戶投資者難以判斷，冒然參與進去，無異於火中取栗。
『叄』 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確
隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。
但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。
金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。
很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。
這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。
以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。
乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。
盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。
結論
在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。
如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。
盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。
『肆』 r語言中怎麼求投資組合收益與風險
載入quantmod、TTR包和PerformanceAnalytics包進行計算
library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)
library(TTR)
rate=periodReturn(close,period="daily",type="arithmetic")
head(rate)
『伍』 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文
用quantomd包
然後getsymbols函數
分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列
『陸』 股票收益率和風險的具體計算方法
股票收益率 指投資於股票所獲得的收益總額與原始投資額的比率。股票得到投資者的青睞，是因為購買股票所帶來的收益。股票的絕對收益率就是股息，相對收益就是股票收益率。
股票收益率=收益額/原始投資額
其中：收益額=收回投資額+全部股利-(原始投資額+全部傭金+稅款)
當股票未出賣時，收益額即為股利。
股票風險 的計算所謂風險通常是指不確定性，對購買股票來講，可理解為買入股票後盈利的可能性（概率）的大小。而個股的漲跌與很多因素有關，例如與管理層政策、市場供需、個股基本面、個股技術面等有關。這樣風險測算的難度就很大了。不過也可以簡化：例如很多技術流派，只跟蹤趨勢和成交量，這樣風險度量就有股價漲跌概率=F（趨勢、成交量）這樣的關系了。
『柒』 股票前的r是什麼意思 有什麼風險嗎
股票前的r表示融資融券的股票，（簡稱兩融）是指向客戶出借資金供其買入上市證券或者出借上市證券供其賣出，並收取擔保物的經營活動。客戶對股票代碼帶有「R」的股票感興趣，想增加杠桿操作，那麼投資者向具有融資融券業務資格的證券公司提供擔保物，借入資金買入證券（融資交易）或借入證券並賣出（融券交易）。這就是融資融券。
融資融券交易風險有哪些？
1、杠桿交易風險。融資融券業務具有杠桿效應，它在放大投資收益的同時也必然放大投資風險。投資者將股票作為擔保品進行融資融券交易時，既需要承擔原有的股票價格下跌帶來的風險，又得承擔融資買入或融券賣出股票帶來的風險，同時還須支付相應的利息和費用，投資者由此承擔的風險可能遠遠超過普通證券交易。
2、賣空風險。這是特有的融資融券交易風險，普通證券投資發生的損失是有限的，最多不會超過投資者投入的全部本金，但是融券交易的負債在理論上可以無限擴大，因為證券上漲的幅度是沒有上限的，而證券漲得越多，融券負債的規模就越大。所以，投資者須高度關注融券交易可能帶來的風險。
3、中介機構的資信風險。投資者應了解自己開戶的券商是否具有融資融券資格，同時還應該關注該券商資本實力是否強大，風險控制和管理系統是否完善。如果從事該業務的券商資信狀況不佳，將會導致投資者信用賬戶交易受到限制，投資者可能因此承受交易受限的風險。
4、強制平倉風險。投資者在從事融資融券交易期間，如果不能按照約定的期限清償債務，或上市證券價格波動導致日終清算後維持擔保比例低於警戒線，且不能按照《融資融券合同》約定的時間、數量追加擔保物時，將面臨擔保物被證券公司強制平倉的風險，由此可能給投資者造成經濟損失，這是要特別注意的融資融券交易風險。
投資者進入股市之前最好對股市有些初步的了解。前期可用個牛股寶模擬炒股去看看，裡面有一些股票的基本知識資料值得學習，也可以通過上面相關知識來建立自己的一套成熟的炒股知識經驗。希望可以幫助到您，祝投資愉快！
『捌』 投資風險與股市風險系數（β系數），標准差和期望值的關系
標准差和β是衡量證券風險的兩個指標，側重不同。
標准差強調的是證券自身的波動，波動越大，標准差越大，是絕對的波動的概念；
證券A的標准差比證券B小，我們說，證券A的整體波動風險比較小，證券B的整體波動風險比較大。標准差中，既包含了市場風險，又包含了該證券的特異風險，specificrisk。
相反，β強調的是相對於整個市場（M），這個證券的波動大小，是以整個市場為參照物的。
當市場波動1個百分點時，證券A波動1.25個百分點，所以我們說，證券A的市場風險較大；證券B相對市場，則波動0.95個百分點，我們說，證券B的市場風險較小。
(8)R語言股票投資風險預測擴展閱讀：
防範對策
防範並化解財務風險。以實現財務管理目標，是企業財務管理的工作重點。
(1)認真分析財務管理的宏觀環境及其變化情況，提高適應能力和應變能力。為防範財務風險，企業應對不斷變化的財務管理宏觀環境進行認真分析研究，把握其變化趨勢及規律，並制定多種應變措施，適時調整財務管理政策和改變管理方法。
(2)不斷提高財務管理人員的風險意識。必須將風險防範貫穿於財務管理工作的始終。
(3)提高財務決策的科學化水平。防止因決策失誤而產生的財務風險。在決策過程中。應充分考慮影響決策的各種因素，盡量採用定量計算及分析方法並運用科學的決策模型進行決策。對各種可行方案要認真進行分析評價。從中選擇最優的決策方案，切忌主觀臆斷。
(4)理順企業內部財務關系，做到責、權、利相統一。要明確各部門在企業財務管理中的地位、作用及應承擔的職責，並賦予其相應的權力，真正做到權責分明，各負其責。
『玖』 R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"