‘壹’ RSI选股策略详解
（1）RSI金叉：股票的多头力量开始强于空头力量，股价将大幅扬升，这是RSI指标指示的中线买入信号。（2）突破均线，放量：当股票同时带量向上突破中长期均线时出现的买入信号比较准确，投资者可逢低买入。
‘贰’ 如何分析个股可能存在的风险
判断系统性风险需要对股市整体情况有一个把握，它的出现概率相对较小，更多的时候，股市会处于一个较为平稳的状态，无论是上涨还是下跌，波动幅度不会过大，此时，更需要我们对个股有一个准确的把握。
也正是在股市运行稳健的时候，我们往往会重仓参与，若不能选好个股，往往就有“中雷”的风险。一般来说，以下几类个股的风险较大，无论大市情况如何，都不宜参与。
1.短线涨幅较大的题材股。
对于题材股，常见的走势是暴涨暴跌，若我们没有先知先觉地提前布局，那么当其短线涨幅较大时（超过30%）就不宜再追涨买入了，因为主力随后有可能打压出货，造成股价的快速下跌。
2.有退市风险的*ST股。
ST股已经是亏损累累的风险股，前面再加一个*号，表明这只股有退市风险，参与其中，风险之大不言而喻。
3.被证监会立案调查的个股。
上市公司不遵守市场规则、证券法律法规，依据不同情形，所受处罚可重可轻，但是，在处罚结果未定局的情况下，散户投资者难以判断，冒然参与进去，无异于火中取栗。
‘叁’ 股票风险预测时，如何才能知道预测结果是否正确
随着机器学习和人工智能的兴起，预测：只需几行代码，就可以在初露头角的数据爱好者处轻松访问最新模型，且他们已经准备好随时攻克可能遇到的一切任务。
但是一知半解是危险的，虽然机器学习的大部分可以归因于统计和编程，但同样重要的是领域知识，但它往往被忽略。这一点在投资领域最为明显。
金融时间序列数据的信噪比一直都非常低，这种细微差别令人难以置信，从业人员花费了大量的精力来尝试实现难以捉摸的目标，但只有少数成功。因此，需要对数据进行更深入的了解，并且找出其成功的共通之处。
很多项目都是从选择一只股票开始的，这只股票通常是苹果(Apple)或亚马逊(Amazon)等科技公司的股票，原因很简单，这些公司众所周知，并在消费者的日常生活中根深蒂固。
这是有问题的，因为选股不是一个任意的过程，它是投资决策过程的一部分，本身需要一个模型。
以苹果为例，如果我们将其表现与更广泛的标准普尔500指数(SP 500)进行对比，我们会发现苹果的表现比该指数高出近60%。
乍一看，EWMA对标普500指数的预测非常准确，但如果我们仔细观察市场下滑的时期，就会发现情况并非看上去那样。
尽管蓝线和橙线似乎紧密相连，但EWMA策略仅能融合过去的信息，即它只包含了过去的信息，无法应对日内波动的信息，因此往往导致它预测上涨，但实际是下跌，反之亦然。在此期间采取这种策略，其表现将逊于标普500指数。
结论
在开始一个股票预测项目之前，特别是在你打算投入实际资金的项目之前，先对这个主题做一些研究并了解数据是有好处的。
如果结果好得令人难以置信。由于参与者的数量越来越多，而且参与者的水平也越来越高，市场在价格发现方面极其有效，尤其是在股票方面。
尽管这可能不会排除潜在机会的可能性，但这意味着需要比即时可用的算法和标准预处理技术更多的努力才能找到它。
‘肆’ r语言中怎么求投资组合收益与风险
加载quantmod、TTR包和PerformanceAnalytics包进行计算
library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)
library(TTR)
rate=periodReturn(close,period="daily",type="arithmetic")
head(rate)
‘伍’ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
‘陆’ 股票收益率和风险的具体计算方法
股票收益率 指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
股票收益率=收益额/原始投资额
其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)
当股票未出卖时，收益额即为股利。
股票风险 的计算所谓风险通常是指不确定性，对购买股票来讲，可理解为买入股票后盈利的可能性（概率）的大小。而个股的涨跌与很多因素有关，例如与管理层政策、市场供需、个股基本面、个股技术面等有关。这样风险测算的难度就很大了。不过也可以简化：例如很多技术流派，只跟踪趋势和成交量，这样风险度量就有股价涨跌概率=F（趋势、成交量）这样的关系了。
‘柒’ 股票前的r是什么意思 有什么风险吗
股票前的r表示融资融券的股票，（简称两融）是指向客户出借资金供其买入上市证券或者出借上市证券供其卖出，并收取担保物的经营活动。客户对股票代码带有“R”的股票感兴趣，想增加杠杆操作，那么投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入证券（融资交易）或借入证券并卖出（融券交易）。这就是融资融券。
融资融券交易风险有哪些？
1、杠杆交易风险。融资融券业务具有杠杆效应，它在放大投资收益的同时也必然放大投资风险。投资者将股票作为担保品进行融资融券交易时，既需要承担原有的股票价格下跌带来的风险，又得承担融资买入或融券卖出股票带来的风险，同时还须支付相应的利息和费用，投资者由此承担的风险可能远远超过普通证券交易。
2、卖空风险。这是特有的融资融券交易风险，普通证券投资发生的损失是有限的，最多不会超过投资者投入的全部本金，但是融券交易的负债在理论上可以无限扩大，因为证券上涨的幅度是没有上限的，而证券涨得越多，融券负债的规模就越大。所以，投资者须高度关注融券交易可能带来的风险。
3、中介机构的资信风险。投资者应了解自己开户的券商是否具有融资融券资格，同时还应该关注该券商资本实力是否强大，风险控制和管理系统是否完善。如果从事该业务的券商资信状况不佳，将会导致投资者信用账户交易受到限制，投资者可能因此承受交易受限的风险。
4、强制平仓风险。投资者在从事融资融券交易期间，如果不能按照约定的期限清偿债务，或上市证券价格波动导致日终清算后维持担保比例低于警戒线，且不能按照《融资融券合同》约定的时间、数量追加担保物时，将面临担保物被证券公司强制平仓的风险，由此可能给投资者造成经济损失，这是要特别注意的融资融券交易风险。
投资者进入股市之前最好对股市有些初步的了解。前期可用个牛股宝模拟炒股去看看，里面有一些股票的基本知识资料值得学习，也可以通过上面相关知识来建立自己的一套成熟的炒股知识经验。希望可以帮助到您，祝投资愉快！
‘捌’ 投资风险与股市风险系数（β系数），标准差和期望值的关系
标准差和β是衡量证券风险的两个指标，侧重不同。
标准差强调的是证券自身的波动，波动越大，标准差越大，是绝对的波动的概念；
证券A的标准差比证券B小，我们说，证券A的整体波动风险比较小，证券B的整体波动风险比较大。标准差中，既包含了市场风险，又包含了该证券的特异风险，specificrisk。
相反，β强调的是相对于整个市场（M），这个证券的波动大小，是以整个市场为参照物的。
当市场波动1个百分点时，证券A波动1.25个百分点，所以我们说，证券A的市场风险较大；证券B相对市场，则波动0.95个百分点，我们说，证券B的市场风险较小。
(8)R语言股票投资风险预测扩展阅读：
防范对策
防范并化解财务风险。以实现财务管理目标，是企业财务管理的工作重点。
(1)认真分析财务管理的宏观环境及其变化情况，提高适应能力和应变能力。为防范财务风险，企业应对不断变化的财务管理宏观环境进行认真分析研究，把握其变化趋势及规律，并制定多种应变措施，适时调整财务管理政策和改变管理方法。
(2)不断提高财务管理人员的风险意识。必须将风险防范贯穿于财务管理工作的始终。
(3)提高财务决策的科学化水平。防止因决策失误而产生的财务风险。在决策过程中。应充分考虑影响决策的各种因素，尽量采用定量计算及分析方法并运用科学的决策模型进行决策。对各种可行方案要认真进行分析评价。从中选择最优的决策方案，切忌主观臆断。
(4)理顺企业内部财务关系，做到责、权、利相统一。要明确各部门在企业财务管理中的地位、作用及应承担的职责，并赋予其相应的权力，真正做到权责分明，各负其责。
‘玖’ R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率
知道一系列收盘价向量X,length=1000,求对数收益率的R语言代码
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")
运行结错误办
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 打链结
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
错误: 意外符号 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
错误: 意外符号 in "log return"