① 請問：大盤股指數、中盤股指數、小盤股指數，它們的代碼是什麼
上證指數：000001
深圳成指：399001
大盤（股）：993139
中盤（股）：993140
小盤（股）：993141
可以輸入拼音，比如：中盤，直接輸入ZP；上證指數輸入SZZS，股票也一樣。
② 正螺旋效應是怎麼產生的
滬深A股市場價格混沌特性研究
Study on Chaos process of stock price in Shanghai and Shenzhen A shares Stock market
研究領域： 金融學
1、前言
現代金融經濟學理論假定投資者是理性的，證券價格等於其內在「基本價值」，在這種理想的市場環境中，市場是有效率的。Fama(1970)提出有效市場假說（Efficient Market Hypothesis,EMH），認為在一個有效率的市場中，證券的價格充分反映了所有可獲得的信息。為了檢驗市場是否有效，所採用的方法一般是通過檢驗證券價格收益率序列是否符合隨機遊走模型。關於市場效率的實證研究持續了近半個世紀，但結論仍然是存在極大爭議的。
自然科學的研究成果表明，一個非線性正反饋系統的演化過程可能產生混沌（Chaos）。許多經濟行為模式都是非線性的，例如，投資者對風險與收益的偏好、市場參與者之間的決策博弈、一些經濟合同及金融工具的選擇性條款等。行為金融學派認為，投資者並非完全理性的，而是存在「代表性直覺（Representativeness heuristic）」等認知偏差（Kahneman 與 Tversky，1979），在這些認知偏差影響下，由於羊群效應（Scharfstein 與 Stein，1990）、外推預期等因素，證券市場存在正反饋機制（De Long等，1990b）。因此，證券價格形成過程中，存在非線性正反饋機制， 在這種機制的驅動下，證券價格有可能出現混沌(Chaos)現象，使證券價格的演變表現出復雜性（Complexity）。
混沌概念是E．Lorenz（1963）最早在研究大氣運動時提出的，它是指確定性系統的內在不規則的、永不重復的非周期性運動，這種系統存在內在非線性正反饋動力，其定常狀態是一種性態復雜、紊亂但卻使終有限的運動狀態，且系統的運動路徑受系統初始條件及參數影響很大。混沌表面上看起來像隨機運動，它能通過所有傳統的隨機性檢驗，例如，在許多計算機系統中，類似於Logistic映射這樣的混沌過程演算法就被作為偽隨機數發生器(Pseudo Random Number Generators)產生隨機數序列。混沌貌似隨機性（Randomness），但它不是隨機性。隨機性是隨機過程，是雜訊擾動引起的。而混沌則是由內在確定性的非線性正反饋引起的，因此也被稱為確定性混沌(Deterministic Chaos)。
混沌的概念提出以後，對現代金融經濟學中有效市場理論的沖擊是巨大的。Fama(1970)通過檢驗證券價格收益率序列在統計上能通過隨機行走模型檢驗，從而認為市場是有效的。但是，如果證券價格收益率序列存在確定性混沌過程，它在數學上也完全能夠通過所有隨機性檢驗，但它卻不是隨機運動，而是受內部確定性過程驅動，這樣，傳統金融經濟學有效市場理論的基礎將變得十分脆弱。
本文將簡要回顧混沌理論的研究成果及其在金融市場研究中的應用，並對滬深A股市場價格的混沌特性進行實證研究。本文的研究表明，滬深A股市場存在低維確定性過程。
本文餘下部分安排如下，第二部分是對混沌理論及相關研究成果進行簡要回顧，第三部分對滬深A股市場股票價格混沌特性進行實證研究，第四部分是全文的總結。
2、混沌理論及證券價格的混沌特性
Lorenz（1963）在研究氣象預測時發現，大氣運動這樣的復雜系統存在混沌過程，在一定的條件下，系統運動的軌跡將是圍繞兩個不動點（即奇異吸引子，Strange Attractor）的發散的螺旋，並局限在一個有界的、體積為零的曲面上，進行不斷無規則的振盪。這種不規則的來回振盪，好像飛蛾看到兩個光源，飛向一個光源，當靠近時感到太熱又飛向另一光源，如此不規則地來回飛騰，其飛行的軌跡永不重復。由於它的形狀類似蝴蝶的雙翼，所以也被稱為Lorenz蝴蝶結，如圖1所示。
圖1 Lorenz 蝴蝶結
周期運動或周期性振盪是大量存在的，但上述Lorenz過程是非周期振盪，好像永不結束的過程，然而它既不發散也不消失，一直是不規則的振盪。這種振盪的軌跡在三維相空間上是螺旋線，非常密集的曲線在無窮多層平面上呈分形結構（Fractal Structure，參見Mandelbrot, 1985），無窮長，且對初始條件敏感，初始條件中無足輕重的誤差能夠被系統迅速放大，導致系統的演變路徑大相徑庭。正如Lorenz 所指出的那樣：「巴西一隻蝴蝶的扇動可以引發得克薩斯洲的颶風」，即所謂「蝴蝶效應（Butterfly Effect）」。
混沌是作為確定性過程與隨機性過程的橋梁，確定性過程是完全可預測的，而隨機性過程則是完全不可預測的，而混沌過程則是界於確定性過程與隨機性過程之間。由於混沌過程對初始條件敏感，初始細微的誤差可以成倍地放大，因此，對於長期來看，系統的演變是不可預測的。但是，如果初始條件保持穩定，運用混沌過程對系統的短期演化狀態進行預測，得到的結果將比採用線性隨機過程可能得到的預測結果精確得多，因此，混沌過程對經濟分析與預測的意義是明顯的。這可以解釋為什麼傳統經典金融理論認為奉行圖表分析的技術分析是無意義的，但在金融市場仍然存在為數眾多的投資者採用技術圖表分析，追隨證券價格趨勢（Murphy, 1986），而且這些交易者並不像傳統理論所認為的那樣，在與理性交易者長期博弈過程中，這些交易者將因遭受虧損而被趕出市場。
在行為金融學分析框架下，由於證券市場投資者並非完全是古典意義上的理性經濟人，投資者存在認知偏差，對同一事件不同投資者具有不同的價值判斷，從而表現出不同的決策行為。事實上，按照Kahneman 與 Tversky(1974,1979)提出的前景理論（Prospect Theory），各類投資者的風險偏好並不是固定不變的，存在風險偏好的反轉。投資者的價值函數是根據參考點進行定義的，在贏利時是凹函數，在虧損時是凸函數，即在贏利時是風險厭惡型的，而在虧損時是風險追求型的，而且在虧損區間比在贏利區間更陡峭，人們對虧損比對贏利更加敏感。
此外，在前景理論中，投資者權重函數也是非線性的。在極端低概率及極端高概率處，權重函數都存在跳躍，某一事件如果其發生的概率極端地高，明顯地接近於1，則決策者在編輯階段將明確地將其視為確定性的事件，相反，如果某一事件發生的概率極端地小，接近於零，則決策者在編輯階段可能就將其忽略。因此，人們傾向於對那些極端不可能的事件或者忽略或者高估，而對於一些極端高概率的事件則或者忽視或者誇大。
投資者在決策時存在保守主義(Edwards, W., 1968)，不會輕易對新收到的信息做出反應，除非人們確信得到足夠的信息表明環境已經改變。而且投資者的行為模式一般是當環境的變化已經達到一定閥值以後，才一起對所有的信息集中做出反應。例如，對理性投資者來說，其對證券的需求並不完全與證券價格偏離基礎價值的程度呈線性關系。在投資實務中，證券分析師與投資經理會經常設定一個他們認為安全的價格線, 價格在此安全價格線以上, 他將進一步等待, 而一旦價格低於這一預先判定的價格時, 他們將迅速大量買入。例如，價值投資理論的創立者本傑明•格拉厄姆（Benjamin Graham）特別強調投資的安全邊際（Safety Margin），只有投資者的預期收益達到一定程度以上時，才會建議買入證券。
總之，在證券市場，由於雜訊交易者的存在、從眾心理及羊群效應等產生的群體性非理性行為可能形成正反饋效應，這種正反饋機制會使證券價格的演變產生十分復雜的運動，在一定條件下產生混沌過程，導致證券價格收益率分布呈現分形等復雜結構，表現出高度的復雜性。例如，價格的突然大幅度波動則導致分布產生胖尾現象，而混沌及局部奇異吸引子的出現，導致證券價格膠著於一些價格附近，來回進行無規則的反復振盪，則使證券價格分布出現局部尖峰的特徵。
現實市場中的非線性特性將進一步增加證券價格形成的復雜程度，使市場交易在本質上變成一種不同投資者之間的多輪博弈。由於證券價格的演變可能形成混沌過程，系統的初始狀態對證券價格的演變路徑影響很大，初始狀態細微的差別將導致長期結果的巨大差別，即所謂「失之毫釐，謬以千里」的蝴蝶效應。因此，就長時間跨度來說，證券價格波動的方向及波動的幅度都是難於預測的。股票價格的波動形式既可以呈現出穩定的均衡（即通常所說的「盤整」），也可以是非周期性的振盪，還可以突然出現暴發性上漲（泡沫）或者大幅度下跌（泡沫破滅或者負泡沫）等劇烈波動，局部可能與整體相似，但永不重復且不可逆轉，呈現分形等復雜且不規則的分形結構，表現出高度的復雜性。混沌過程所擁有的「蝴蝶效應」還可以解釋一些偶然性局部事件所引發的全球性金融市場異常波動，例如，上世紀90年代初的「墨西哥金融危機」及90年代後期的東南亞金融危機等。如果證券價格存在混沌特性，則意味著證券價格變化在短期內存在一定的可預測性，而進行長期預測則是極為困難的，從投資策略角度看，這意味著基於證券價格短期變化的交易者可能存在生存的空間。
在實證研究方面，Fama 1970年提出有效市場假說以後，關於資本市場效率的實證研究不勝枚舉，大量經驗研究表明，證券價格收益率分布不是高斯分布，具有尖峰與胖尾的特點，經常產生一些極端數值，而且，按不同的時間間隔建立收益率分布曲線，得到的都具有相似的尖峰與胖尾的特徵，具有時間分形的特徵。Mandelbrot(1972)提出重標極差分析法（Rescaled Range Analysis, R/S分析方法）以後，許多學者運用R/S方法研究了股票市場效率及檢驗股票市場價格是否存在記憶特性。這方面的文獻包括：Peters（1989,1991,1996），Lo（1991）， Pandey，Kohers與Kohers（1998）等。這些經驗研究結果顯示，金融數據具有長期記憶的特徵，即是說，股票當前價格運動受到以前的價格運動的影響。這意味著股票價格存在一定時間區間內的趨勢持續效應，這也在一定程度上印證了股票價格形成過程中存在正反饋效應。
Lorenz(1963)提出混沌理論以後，Grassberger and Procaccia(1983a)提出了關聯維數（Correlation Dimension）的分析方法，用以識別時間序列是否存在低維確定性過程。Scheinkman 與Lebaron（1989）根據美國證券價格研究中心（CRSP）提供的以市值為權重的美國股票收益率指數，對始於1960年代初期的共1226個周收益率數據考察了其關聯維數（Correlation Dimension, CD）, 他們研究得到CD值為6，從而認為美國股票周收益率序列總體表現出了非線性關聯，並認為這種非線性關聯可以解釋金融資產分布的尖峰、胖尾等特性。Brock與Back（1991）再度擴展了Scheinkman 與LeBaron的研究，得到的CD值在7-9之間，因此，也拒絕了股票價格收益率是獨立同分布（Independent Identical Distribution，IID）的假設，傾向於支持股價收益率分布存在低維確定性過程的備擇假設，但他們同時指出，並不能就此認為存在混沌過程。Urrutia等（2002）的研究則提出了針鋒相對觀點，他們研究了1984年至1998年期間美國保險公司股票收益率特性，研究表明保險公司股票收益率存在非線性特徵，並且進一步驗證導致這種非線性的原因就是低維混沌過程。總體而言，這些經驗研究提供了實質性的證據表明，股票、匯率、商品期貨等金融數據序列存在非線性結構，但就是否明確存在低維確定性混沌過程，則結論不完全一致，仍然存在爭論。
對於中國大陸股票市場，戴國強等（1999）對上證綜合指數及深證成份指數進行R/S分析，計算得到Hurst指數分別為0.661和0.643；史永東（2000）所作的R/S分析顯示，上海證券交易所股票市場的Hurst指數為0.687，而深圳證券交易所股票市場的Hurst指數為0.667；曹宏鐸等（2003）計算的深證證券交易所股票市場日收益率、周收益率、月收益率的Hurst指數分別為0.6507，0.7000，0.6906及0.7576。上述經驗研究表明，上海及深圳股票市場並不呈隨機行走的特徵，而具有狀態持續特徵，同時也意味著中國股票市場不是弱式有效的。
事實上，關於中國股票市場是否弱式有效，一致存在極大爭議。正如張亦春與周穎剛（2001）所意識到的那樣，一方面，多數研究人士憑經驗就感覺到中國股票市場投機性強，遠未達到有效狀態。例如，滬深A股市場近年來上市公司財務造假不斷案發 ，莊家操作市場盛行 ，股價嚴重脫離內在價值，上海A股市場在2000年及2001年平均市盈率高達60多倍，被很多學者斥為「賭場」，宣稱這樣一個市場已達到弱式有效狀態，確實讓人們難以接受。另一方面，許多學者所作的實證研究卻表明，證券價格收益率序列十分接近隨機行走模型，因而無法有力地拒絕有效市場假設。經驗感覺與理論研究結論大相徑庭，這其中的原因究竟是什麼？到底是現實錯了？還是學術理論研究有問題？混沌的思想讓我們豁然開朗！因為，如果證券價格存在混沌過程，或者是在混沌過程基礎上迭加一個隨機過程，那麼，市場顯然是無效的，但證券價格收益率序列同樣能通過隨機性檢驗。例如，假設證券價格波動序列是一個Logistic 映射過程，它顯然是一個確定性的混沌過程，但是，這一過程在許多計算機系統是被當作偽隨機數發生器，常規的檢驗方法根本無法識別確定性過程，而是將其視為隨機序列！如果這樣的話，所有通過考察證券價格是否能夠通隨機性檢驗的方法來考察資本市場有效性的研究，其理論基礎及研究結論都將受到質疑。
3、滬深A股市場價格混沌特性實證研究
本文同時採用R/S分析方法及關聯維數（Correlation Dimension,CD）分析方法考察滬深A股市場的非線性特徵。通過R/S分析方法能夠識別出證券價格序列是否存在持續效應，這在某種程度上可以驗證股票市場是否存在正反饋交易機制，正反饋過程是產生混沌的前提。採用關聯維數分析，可以識別股價序列是否存在混沌特徵。我們的數據來源於乾隆公司的錢龍資訊系統。
3．1 R/S分析
Hurst（1951），Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等所發展並完善了赫斯特指數(Hurst Index)的分析方法，即重標定域（Re-scaled range，R/S）分析方法。
赫斯特指數(H)可以用來識別時間序列的非隨機性, 還可以識別序列的非周期性循環，因而可以用於識別時間序列的非線性特徵。如果序列的赫斯特指數不等於0.50，則觀測就不是獨立的，每一個觀測值都帶著在它之前發生的所有事件的「記憶」，這種記憶不是短期的，它是長期的，理論上講，它是永遠延續的。雖然遠期事件的影響不如近期事件的影響大，但殘留影響總是存在的。在更寬泛的尺度上，一個表現出赫斯特統計特性的系統是一長串相互聯系的事件的結果。今天發生的事情影響未來，今天我們所處的地位是過去我們所曾處的地位的一個結果。
關於Hurst赫斯特指數的詳細計算參見文獻Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等，其計算過程如下：
1．對一個時間序列 ，考察長度為n的時間窗口內的子序列， ，n=1,2,3,……K，計算序列的平均值為：
………………………………（1）
2．計運算元序列偏離均值的差值
………………………………（2）
顯然， 的均值為零，這是重標定或歸一化（標准化）。
3．計算偏離均值的累加值
……………………………（3）
4．計算時子序列的域
………………………………（4）
5．計算采樣子序列的標准差
………………………………（5）
6．計運算元序列重標定域
……………………………（6）
7．求解全序列 的均值
………………………………（7）
8．求解赫斯特指數
與 有冪關系，即：
……………………………（8）
……………………………（9）
在對數坐標上，設水平軸n，縱軸為 ，對 與 進行回歸, 則線性回歸的斜率為赫斯特指數。
我們選取上海證券交易所A股綜合指數從1990年12月19日至2003年12月23日，以及深圳證券交易所A股綜合指數從1992年10月4日至2003年12月23日期間的交易數據，分別計算其日收益率及周收益率序列的赫斯特指數，從而考察滬深A股市場的證券價格是否存在非線性特徵。
採用上述方法,計算得到滬深A股綜合指數的赫斯特指數,如表1所示，在圖2—圖5中，還詳細地列出了R/S分析圖。
表1 滬深A股綜合指數Hurst 指數
上海A股指數 深圳A股指數
日收益率序列H值 0.66(t=336) 0.63(t=306)
周收益率序列H值 0.69(t=84 ) 0.69(t=97 )
圖2 上證A股指數日收益率序列 圖3 上證A股指數周收益率序列
圖4 深圳A股指數日收益率序列 圖5 深圳A股指數周收益率序列
從表中數據我們可以看到，滬深A股市場的赫斯特指數無論以周數據統計還是以日數據統計，結果基本一致，均在0.60以上。H值大於0.50，意味著今天的事件確實影響明天，即是說，今天收到的信息在其被接收到之後繼續被市場計算進去， 這從另一側面印證滬深A股市場價格並不呈隨機行走狀態，收益序列之間存在一定的關聯性，這是一種持續效應（Persistence effect）。如果股價序列在前一個期間是向上運動的，則它在下一個期間將更可能繼續向上運動的趨勢，反之，在前一個期間是向下運動的，則它在下一個期間更可能持續向下運動的趨勢。股價序列的這一特性與經驗感覺是一致的，無論是國內股票市場還是全球其它地區的股票市場，典型的牛市或者熊市，並非短暫的數日或者數月，往往持續數年。而股票市場極其異常的波動，例如，美國股市1929年股災、1987年的暴跌等，均使投資者對市場的信心受到嚴重打擊，市場在其後很長一段時間深受其影響。股價的持續效應在某種程度上印證了股票市場存在的正反饋效應機制。
3．2 關聯維數分析
Grassberger 與Procaccia(1983a,1983b)提出了關聯維數（Correlation Dimension，CD）方法，用以考察時間序列的非線性特性。其基本思想是：如果一個混沌過程是n維確定性過程，則該過程將充滿n維空間，但如將其置於更高維的空間里，該過程將留下許多「洞眼」。一般地，關聯維數度量的是相空間被一組時間序列「填充」的程度，關聯維數越大，填充程度越高，表示時間序列內部結構越復雜，它類似隨機過程時間序列的程度越強。需要指出的是，我們僅對低維混沌過程感興趣。 如果股票價格真的是高復雜性的混沌過程，我們採用有限的樣本數據是永遠也無法識別出其復雜的結構的。此時，它可能與一個良好的「偽隨機數發生器」產生的數據相近，高維混沌過程與隨機過程將沒有實際意義的區別。
設時間序列 由具有 個自由度的非線性動態系統產生，可以構造 維相空間失量：
………………（10）
其中， 被稱為鑲嵌維(Embedding dimension)， 為適當的時滯單位。時間序列過程在相空間的運行軌道是由一系列 維失量構成。如果該系統最終收斂為一組確定性過程，則該系統的運行軌道將收斂於相空間中維數低於 的相空間子集，即吸引子（Attractor），在這些吸引子周圍的運動是混沌過程，具有非周期性且長期運動狀態無法預測。
考慮吸引子附近的失量集合 ，關聯積分（Correlation Integral） 定義為對於任意給定的 ，那些彼此之間的距離小於 的點數對（Pairs of Points） 的數量占所有可能的點數對的比例，即：
……………………（11）
其中， ……………（12）
當 時，對任意小 ，可以預期C遵循指數冪變化規律，即：
，從而關聯冪（Correlation Exponent）可以通過對 與 對回歸計算得到：
……………………………（13）
如果系統存在確定性混沌過程，隨著鑲嵌維數的增加，關聯冪D值達到飽和值以後，將大約保持不變，這一關聯冪指數的飽和值就是吸引子的關聯維數。如果系統是隨機過程，則隨著鑲嵌維數的增加，D值亦將成比例地增加，趨向無窮大 。
圖6 上證A股指數在不同鑲嵌維空間中的關聯積分
圖7 上證A股指數關聯維
我們考察上海證券交易所A股綜合指數從1990年12月19日至2003年12月31日期間日收益率時間序列的關聯維。圖6為上證A股綜合指數在1-8維相空間中關聯積分 隨 值的變化情況。從圖中我們可以看到，在 值處於0.0003-0.005區間時, 與 的變化呈現出指數冪關系。圖7是關聯冪D隨鑲嵌維數m的變化情況，我們可以看到，隨著鑲嵌維數m超過2以後，關聯冪D值不再增加，而是穩定於大約 區間, 即上證A股綜合指數的關聯維數大約為1.4, 因此, 我們可以推測, 上證A股綜合指數存在關聯維數大約為 的低維確定性混沌過程。
相對於Scheinkman 與Lebaron（1989）及Brock與Back（1991）等計算得到的成熟資本市場關聯維數，我們計算得到的上海A股市場的關聯維數明顯更低。如果時間序列是一個低維確定性過程，則意味著時間序列在短期是具有一定的可預測性的。從這個意義上看，我們認為，相對成熟資本市場，上海A股市場指數的隨機性程度更低，而短期可預測性更強，這在某程度上也說明市場效率程度相對更低。另外，由於混沌特性，證券價格在短期具有一定的預測性，但進行長期預測則是極為困難的，從投資策略角度看，意味著基於證券價格短期變化的交易者可能存在獲取利潤的空間。
4、結論
在一個存在非線性正反饋機制的系統中，系統的演化理論上可能出現混沌過程。 證券市場由於雜訊交易者的存在、從眾心理及羊群效應等產生的群體性非理性行為，形成正反饋效應，從而可能導致證券價格的演變呈現出混沌過程，表現出復雜性。
本論文所做的實證研究表明，滬深A股市場指數的赫斯特指數大於0.5，這意味著滬深A股市場價格並不呈隨機行走狀態，收益序列之間存在趨勢持續的特性，這也在一定程度上說明了股價形成過程中存在正反饋效應。對上海A股市場指數的考察進一步表明，上海A股市場指數收益率序列存在低維確定性混沌過程，其關聯維數大約為1.4。 這一數值遠低於成熟資本市場的指標，這表明上海股票市場指數收益率序列隨機性低於成熟資本市場, 市場在短期的可預測性更強一些, 這在某種程度上表明市場的效率程度更低一些。市場存在確定性混沌過程，市場顯然是無效的，但是，由於混沌過程同樣能夠通過隨機行走模型檢驗, 我們認為, 這也許是為什麼關於資本市場效率的傳統實證檢驗結果仍然存在極大爭議的原因。因為常規檢驗方法無法區分混沌過程與隨機過程，因此，本論文認為，所有採用常規方法，通過考察證券價格是否符合隨機遊走模型，從而推斷資本市場有效性的研究，其理論基礎及研究結論均存在嚴重缺陷。由於證券價格運動的混沌特性，這意味著證券價格在短期具有一定的可預測性，但進行長期預測則是極為困難的。證券價格的這種混沌特性，從投資策略角度看，意味著基於證券價格短期變化的交易者可能存在生存的空間。
內 容 提 要
行為金融理論認為，投資者不是完全理性的，而是存在各種認知偏差。由於雜訊交易者的存在、從眾心理及羊群效應等產生的群體性非理性行為，證券市場存在正反饋效應。而且，投資者行為模式都是非線性的，在一個存在非線性正反饋機制的系統中，證券價格的演化可能出現混沌過程。
本論文所做的實證研究表明，滬深A股市場價格並不呈隨機行走狀態，而是存在非線性結構；上海A股市場指數收益率序列存在低維確定性混沌過程，其維數大約為1.4, 這一數值遠低於成熟資本市場的指標，這表明上海股票市場指數收益率序列隨機性低於成熟資本市場。由於市場存在確定性混沌過程，市場雖然是無效的，但同樣能夠通過隨機行走模型檢驗，這也從某一角度說明了，為什麼關於資本市場效率的傳統實證檢驗結果仍然存在極大爭議。由於混沌的存在，證券價格變化在短期具有一定的可預測性，但進行長期預測則是十分困難的。
③ 現在看大盤應該關注什麼指數及哪些大盤股的走勢呢
大盤指數是指：滬市的「上證綜合指數」和深市的「深證成份股指數」。計算股票指數時，往往把股票指數和股價平均數分開計算。按定義，股票指數即股價平均數。但從兩者對股市的實際作用而言，股價平均數是反映多種股票價格變動的一般水平，通常以算術平均數表示。人們通過對不同的時期股價平均數之間的比較，可以認識到多種股票價格變動水平。而股票指數則是反映不同時期的股價變動情況的相對指標，也就是將第一時期的股價平均數當作另一時期股價平均數的基準的百分數。通過股票指數，人們可以了解到計算期的股價比基期的股價上升或下降的百分比率。由於股票指數是一個相對指標，則就一個較長的時期來說，股票指數比股價平均數能更為精確地衡量股價的變動。
股市指數指的就是，就是由證券交易所或金融服務機構編制的、表明股票行市變動的一種供參考的數字。
如何能直觀地知曉當前各個股票市場的漲跌情況呢？通過觀察指數就可以。
股票指數的編排原理相對來說還是有點難理解，那學姐就不在這里細講了，點擊下方鏈接，教你快速看懂指數：新手小白必備的股市基礎知識大全
一、國內常見的指數有哪些？
根據股票指數的編制方法和性質來有針對性的分類，股票指數基本上被分成這五個類別：規模指數、行業指數、主題指數、風格指數和策略指數。
其中，見的最多的就是規模指數，就好像廣為認知的「滬深300」指數，說明了交易比較活躍的300家大型企業的股票在滬深市場上都具有比較好的代表性和流動性一個整體狀況。
再者，「上證50 」指數也是規模指數的一種，代表上證市場規模和流動性比較好的50隻股票的整體情況。
行業指數代表則是某個行業的整體情況。比如「滬深300醫葯」就是行業指數，代表滬深300指數樣本股中的17個醫葯衛生行業股票整體狀況，這也對該行業公司股票的整體表現作出了一個小小的反映。
像人工智慧、新能源汽車等這些主題的整體狀況就是通過主題指數來反映，相關的指數有「科技龍頭」、「新能源車」等。
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二、股票指數有什麼用？
前文告訴我們，指數所選的一些股票都具有代表意義，所以，如果我們就可以通過指數比較迅速的獲得市場整體漲跌狀況的信息，進而了解市場的熱度，甚至還能對未來的走勢進行預測。具體則可以點擊下面的鏈接，獲取專業報告，學習分析的思路：最新行業研報免費分享
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④ 美國標普創年內最大單日跌幅，和肺炎疫情有關嗎
自然是有關系的。
一直以來，股票的漲幅始終與控股企業的動態和大環境息息相關，而標普500指數更是被廣泛認為是唯一衡量美國大盤股市場的最好指標。眾所周知，最近的肺炎疫情已經到了最為關鍵的時刻，一個最為錯誤的認知就是部分人認為，疫情隻影響了國內的進出口貿易和旅遊業。
由此可見，這場疫情帶來的經濟損失，幾乎可以說間接造成了美國標普的單日跌幅，道指更是跌穿29000點整數，可能唯一還持增長態勢的，也就只有口罩行業了，當然，在疫情不斷發展的今天，我們更願意相信，在短暫的擴散期過後，我們將會迎來的是疫情的全面被控制，以及疫苗的出現。而當疫情完全可控後，相信無論是美國標普還是國內經濟，都會有著觸底反彈的重大趨勢。
⑤ 大盤股指數和小盤股指數是什麼意思
股市指數說白了，就是由證券交易所或金融服務機構編制的、表明股票行市變動的一種供參考的數字。
通過指數，對於當前各個股票市場的漲跌情況我們可以直觀地看到。
股票指數的編排原理事實上還是很繁瑣的，那學姐就不在這里細講了，點擊下方鏈接，教你快速看懂指數：新手小白必備的股市基礎知識大全
一、國內常見的指數有哪些？
會由股票指數的編制方法和性質來分類，股票指數大概有這五大類：規模指數、行業指數、主題指數、風格指數和策略指數。
在這五個當中，最經常出現在大家面前的就是規模指數，好比各位常見的「滬深300」指數，它反映的是滬深市場中股票的一個整體狀況，說明的是交易比較活躍的300家大型企業的股票代表性和流動性都很不錯。
大盤股和小盤股的區別主要在於市值總額的大小，市場流通量的大小,市場定價的高低。大盤股，一般是指流通盤較大的上市公司的股票。相對而言，小盤股就是指流通盤較小的上市公司的股票。一般大盤股指數是指的600開頭的，小盤指數是指的是00開頭的。
另外，「上證50 」指數也屬於規模指數，其具體作用就是能夠表達出上海證券市場代表性好、規模大、流動性好的50隻股票的整體情況。
行業指數代表的則是某個行業目前的整體狀況。比如說「滬深300醫葯」就算是一個行業指數，代表滬深300指數樣本股中的17個醫葯衛生行業股票整體狀況，這也是反映了該行業公司股票的一個整體的表現究竟如何。
某一主題的整體情況是用主題指數作為代表的，就好比人工智慧、新能源汽車這些方面，以下是相關指數：「科技龍頭」、「新能源車」等。
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二、股票指數有什麼用？
從上文可以了解到，指數所選的一些股票都具有代表意義，因此，指數能夠幫助我們比較快速的了解到市場的整體漲跌情況，進而了解市場的熱度，甚至預測未來的走勢。具體則可以點擊下面的鏈接，獲取專業報告，學習分析的思路：最新行業研報免費分享
應答時間：2021-09-06，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
⑥ 大盤、大盤指數和大盤股(2類股)都是什麼意思
大盤和大盤指數是一樣的。中國股票大盤指數是指：滬市的「上證綜合指數」和深市的「深證成份股指數」，一般說的大盤是指上證綜合指數。大盤股 市值總額達50億元以上的大公司所發行的股票。資本總額的計算為公司現有股數乘以股票的市值。大盤股公司通常為造船、鋼鐵、石化類公司。大盤股沒有統一的標准，一般約定俗成指股本比較大的股票。
⑦ 股票大盤指數
大盤指數一般是指滬市的「上證綜合指數」和深市的「深證成份股指數」。它能科學地反應整個股票市場的行情，如股票的整體漲跌或股票價格走勢等。如果大盤指數逐漸上漲，即可判斷多數的股票都在上漲，相反，如果指數逐漸下降，即大多數股票都在下跌。
股市指數，簡單來說，就是由證券交易所或金融服務機構編制的、表明股票行市變動的一種供參考的數字。
指數是各個股票市場漲跌的重要指標，通過觀察指數，我們可以對當前整個股票市場的漲跌有直觀的認識。
股票指數的編排原理是比較復雜的，那學姐就不在這里細講了，點擊下方鏈接，教你快速看懂指數：新手小白必備的股市基礎知識大全
一、國內常見的指數有哪些？
根據股票指數的編制方法和性質來有針對性的分類，股票指數可以分為這五種：規模指數、行業指數、主題指數、風格指數和策略指數。
這當中，最頻繁遇見的當屬規模指數，舉個例子，大家都很熟悉的「滬深300」指數，反映的是300家大型企業的股票交易活躍度很好，且在滬深市場中具有很好的代表性和流動性。
當然還有，「上證50 」指數的性質也是規模指數，說的是上證市場規模較大的50隻股票的整體情況。
行業指數代表則是某個行業的整體情況。比方說「滬深300醫葯」代表的就是行業指數，代表滬深300指數樣本股中的多支醫葯衛生行業股票，這也對該行業公司股票的整體表現作出了一個小小的反映。
主題指數，則代表某一主題（如人工智慧、新能源汽車等）的整體情況，那麼相關指數有「科技龍頭」、「新能源車」等。
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二、股票指數有什麼用？
經過文章前面的介紹，大家可以知道，市場上有代表性的股票，是指數所選取的，因此有了指數，我們就可以第一時間對市場的整體漲跌情況做到了如指掌，這也是對市場的熱度做一個簡單的了解，甚至對於未來的走勢也可以預測一二。具體則可以點擊下面的鏈接，獲取專業報告，學習分析的思路：最新行業研報免費分享
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⑧ 二元期權的交易對象（道瓊斯指數等）相關信息介紹
二元期權的交易對象中還有指數，這里介紹一系列指數，並以道瓊斯指數為例子進行簡要介紹其交易情況。
道瓊斯指數(Dow Jones)
描述： 道瓊斯工業股價平均指數是以30家在紐約證券交易所和納斯達克股票市場上市的著名工業公司股票為編制對象形成的股票指數，該指數編制對象主要包括美國鋁業公司、可口可樂、微軟公司、波音公司、運通公司、花旗集團、通用汽車和輝瑞制葯等公司。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 14：30-21：00
納斯達克綜合指數(Nasdaq Composite)
描述： 納斯達克綜合指數是反映納斯達克證券市場行情變化的股票價格平均指數。發展到今天，該指數已包含了超過3000支有價證券。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 14：30-21：00
恆生指數期貨(Hang Seng Future)
恆生指數期貨是以香港恆生指數為基礎衍生出的股指期貨。恆生指數期貨能夠滿足股票指數衍生產品的所有傳統預期年化預期收益。
英國富時100指數(FTSE-100)
描述： 英國富時100指數是由倫敦證券交易所100傢具有代表性的大公司股票價格形成的股票指數。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 08：00 _ 16：30
德國法蘭克福指數(DAX-30)
描述： 法蘭克福指數(德國股指)是一個藍籌股票市場指數，該指數由法蘭克福證券交易所30家主要公司股票價格形成的股票指數。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 08：00 _ 16：30
西班牙IBEX35指數(BEX- 35)
描述： 西班牙IBEX-35指數是西班牙主要證券交易所-馬德里證券交易所產生的股價平均指數。該指數包含了35支最能夠代表市場趨勢的股票，並以這些股價作為編制對象，主要有西班牙航空公司、西班牙畢爾巴鄂比斯開銀行和西班牙電話公司等。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 08：00-16：30
法國指數期貨(CAC 40 Future)
法國指數期貨是巴黎證券交易所的衍生股指期貨，法國指數期貨也被人們稱為「FCE」。在交易日，法國指數期貨獨立於法國巴黎指數進行交易。法國指數期貨與法國巴黎指數的收盤時間也有所不同。法國指數期貨的報價時間為東歐標准時間白天8：00至18：15、晚上18：15至22：00(從2008年6月1日20點以前)。
交易時間(英國時間)： Mon _ Fri 14：30 _ 21：00
標准普爾500指數(S&P 500)
標准普爾500指數始於1957年，是由美國500支大盤股股票價格編制而來的自由浮動市值加權指數。該指數所含股票是在美國兩大股票交易所(紐約證券交易所和納斯達克證券交易所)進行交易的大型上市公司。
日經225指數(Nikkei 225)
日經225指數是反映日本東京證券交易所股票價格變動的股票價格平均指數。從1950年起，日本經濟新聞社每天編制並公布該指數。
該指數為價格加權平均指數(日元)，日經指數是日本股市最為廣泛應用的平均指數。
瑞士SMI指數期貨(SMI FUTURE)
瑞士SMI指數期貨是以瑞士證券交易所主要股票指數(瑞士SMI指數)為基礎發展起來的。
瑞士SMI指數是由瑞士證券交易所電子交易系統經過股票的實時價格計算得出的。瑞士SMI指數期貨市場也需要通過瑞士證券交易所電子交易系統進行交易，交易時間為歐洲中部時間上午9：00至下午17：30。
義大利富時MIB40指數期貨(MIB-40 FUTURE)
義大利富時MIB指數是反映義大利證券交易所股票價格變動的股價指數，該指數由義大利證券市場40支股票組成。
印度NIFTY指數期貨(NIFTY)
NIFTY期貨是以印度NIFTY指數為基礎發展而來的一種市場投資工具。NIFTY指數是以50家在印度證券交易所上市的藍籌股公司股票為編制對象形成的股票指數，能夠反映這些公司的業績狀況。NIFTY涵蓋了印度證券交易所70%的交易額，並且能夠包涵印度資本市場總量的60%。
澳大利亞ASX200指數期貨(ASX 200 Future)
澳大利亞ASX200指數期貨是以澳大利亞ASX200指數為基礎發展而來的股指期貨。澳大利亞ASX200指數期貨能夠滿足股票指數衍生產品的所有傳統預期年化預期收益。標普澳洲200指數交易量在亞洲位列前10名。投資者可以按季度分期性進行期貨和期權交易。
⑨ 美國的三大股指是什麼
當然是選取的樣本不一樣，一般看標普比較客觀，道指只代表美國的大盤股，納指就是創業版。