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股票沪深300指数_沪深300十年收益率表

2020-09-03 10:34:25 作者 : www.fcedai.com 阅读数 :

股票沪深300指数_华瑞农业股市行情

2.八大策略区间收益。

5月份的市场冲高回落,题材股依旧低迷,沪深300继前面连续下跌3个月之后,5月份小涨1.21%。今年以来,沪深300累计下跌5.67%。从私募基金5月份的表现情况来看,除了事件驱动策略收益为负,其他策略全部录得正平均收益率。具体策略来看,管理期货策略以平均收益率1.46%获得第一,宏观策略平均收益为-1.42%,排名八大策略中第二;而股票策略月平均收益率为0.64%,略跑输同期沪深300指数的1.21%。从今年以来的数据来看,目前管理期货策略和相对价值策略排名第一和第二,平均收益率分别为3.26%和2.45%,遥遥领先于股票策略的-3%;而事件驱动策略平均收益率为-3.43%,排名最后一名。具体的数据如下表:

表2-1:中国八大策略私募证券投资基金分阶段收益情况近一个月近三个月近六个月近一年今年以来。

沪深300(%)1.21-5.50-5.098.86-5.67。

[沪深300十年收益率表]炒股不如买基如何才能跑赢大盘

图2上证指数与基金涨幅对比。

同样对比于沪深300指数,公募基金也拥有明显超额收益,年内沪深300指数涨幅为33.59%,偏股混合型基金、普通股票型基金(剔除当年度成立新基金)的平均收益超越沪深300大约10%。而在2016年至2018年,公募基金也多多少少跑赢指数。数据显示,普通股票型基金(剔除当年新基金)2016年至2018年的收益为-10.97%、16.36%、-24.6%,而同期沪深300的涨幅为-11.28%、21.78%、-25.31%,除2017年基本都小幅跑赢沪深300指数。

表1基金业绩与沪深300指数对比。

虽然距离2019年的结束尚有几个交易日,但可以说公募基金收益冠军的争夺基本尘埃落地,没太大悬念。截至12月27日收盘,剔除分级基金、净值异常基金,广发基金经理刘格菘管理的广发双擎升级今年以来收益达到120.86%,收益率位居所有基金第一,且和第二名的收益差距超过11%,除非发生非常小概率事件,该基金基本坐稳了冠军宝座。同样是刘格菘管理的广发创新升级、广发元多新兴,收益率达到108.71%、105.2%,目前位居第二、第三位。而银河创新成长、诺安成长、银华内需精选今年以来的收益率也接近100%,分别为98.3%、95.6%、97.45%。此外,交银成长30、华安媒体互联网、交银经济新动力、信达澳银新能源产业等表现也较好,业绩超过90%(文中基金不作为推荐)。

沪深300十年收益率表

股票沪深300指数_股票动量因子

图一:沪深300指数走势。

三.默认参数表现效果。

此部分将探讨在默认参数等于10天的情况下,沪深300指数、深圳创业板、中小板综合指数、中证500指数、新综指,按照上述交易策略,至的收益情况。

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图二:n=10天,各个指数累计收益率波动图。

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表一:n=10天,各个指数收益情况。

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表二:n=10天,各指数交易统计结果。

在默认参数为10天情况下,根据图二、表一和表二,沪深300指数收益情况最佳。根据表一,五大参数在2016下半年皆表现不佳,在2017年上半年呈回暖趋势。

四.最佳参数的选择。

根据上部分默认参数情况下各个指数的表现效果,此部分将根据至沪深300指数每日收盘价,遍历各个参数(n=1:100),挑选出表现最好的参数。挑选依据指标为夏普比率,即承担单位风险获得的超额收益。

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表3.3有交易成本情况下不同信号个数下的综合择时策略。

表3.4自适应均线择时策略收益率分析。

表3.5市场情绪类别。

表3.6沪深300指数在不同情绪区域的当月收益率比较。

表3.7沪深300指数在不同情绪变化区域的当月收益率比较。

表3.8沪深300指数在不同情绪区域的次月收益率比较。

表3.9沪深300指数在不同情绪变化区域的次月收益率比较。

表3.10情绪指数择时收益率统计。

表3-11月度Tsharp择时模型统计结果。

表3-12预测Tsharp值(月度)对上证综指的预测作用。

表3-13季度Tsharp择时模型统计结果。

表3-14预测Tsharp值(季度)对上证综指的预测作用。

表3-15SVM择时模型的指标。

表3-16SVM模型样本外预测多空次数。

沪深300十年收益率表

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我们十分看好公司未来发展前景,预计公司2019、2020年EPS为2.1、1.04元,继续重点推荐。

UOS推广进度低于预期;行业竞争加剧导致毛利率下降风险。

6公司快报/诚迈科技财务报表预测和估值数据汇总利润表财务指标(百万元)(百万元)营业收入486.1534.0614.1829.11,Wind资讯,安信证券研究中心预测7公司快报/诚迈科技公司评级体系收益评级:买入―未来6-12个月的投资收益率领先沪深300指数15%以上;增持―未来6-12个月的投资收益率领先沪深300指数5%至15%;中性―未来6-12个月的投资收益率与沪深300指数的变动幅度相差-5%至5%;减持―未来6-12个月的投资收益率落后沪深300指数5%至15%;卖出―未来6-12个月的投资收益率落后沪深300指数15%以上;风险评级:A―正常风险,未来6-12个月投资收益率的波动小于等于沪深300指数波动;B―较高风险,未来6-12个月投资收益率的波动大于沪深300指数波动;分析师声明胡又文、凌晨声明,勤勉尽责、诚实守信。

沪深300十年收益率表_李静股票

450。

&Innovation┃科技与创新2018年第24期·59·文章编号:2095-6835(2018)24-0059-03股票指数收益率分布研究李静(同济大学经济与管理学院,分析了沪深300指数从—的价格数据,发现其日收益率分布具有左偏、尖峰厚尾的特征,不满足正态分布;用高斯混合分布对沪深300指数日收益率进行拟合,并用基于BIC指标的EM算法求解混合分布参数,结果表明,高斯混合分布可以很好地捕捉到指数收益率的分布特征。关键词:股指收益率;正态性检验;高斯混合分布;EM算法中图分类号:F224文献标识码:ADOI:

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2019-|。

文档星级:。

&Innovation┃科技与创新2018年第24期·59·文章编号:2095-6835(2018)24-0059-03股票指数收益率分布研究李静(同济大学经济与管理学院,分析了沪深300指数从—的价格数据,发现其日收益率分布具有左偏、尖峰厚尾的特征,不满足正态分布;用高斯混合分布对沪深300指数日收益率进行拟合,并用基于BIC指标的EM算法求解混合分布参数,结果表明,高斯混合分布可以很好地捕捉到指数收益率的分布特征。关键词:股指收益率;正态性检验;高斯混合分布;EM算法中图分类号:F224文献标识码:ADOI:20世纪50年代以前,人们对金融资产风险的判断主要是通过定性分析,具有较强的主观性;20世纪80年代之后,金融风险度量方法进入了蓬勃发展的阶段,相继产生了ValueatRisk(VaR)、(CVaR)、等风险度量方法及理论,其中,VaR和CVaR在行业中的应用最为普遍。在求VaR或CVaR的解析解时,需要对金融资产收益率的分布形式进行假设,通常假定其服从正态分布。但Mandelbrot(1963)研究发现,金融资产的收益率具有异方差性,并不服从正态分布[1]。李萌、叶俊(2003)研究证明了上证指数和深证成分指数收益率也存在异方差现象,不满足正态分布[2]。既然正态分布无法完全描述金融资产收益率的分布特征,则可以考虑使用高斯混合分布来代替正态分布。袁礼海、李钊等(2007)证明了有限高斯混合分布可以逼近任意概率分布密度函数[3]。对其收益率的分布特征进行了研究。第一部分对数据的描述性统计量进行分析,然后研究了其是否满足正态分布;第二部分用高斯混合分布对指数收益率进行拟合,并用基于BIC指标的EM算法求解混合分布参数,然后检验混合分布的拟合效果;第三部分对整篇文章进行了总结。对其分布形式进行了研究。这里的收益率是指以连续复利的方式计算求得的日收益率,即:rt=100*log(pt/pt-1).(1)式(1)中:rt为第t天股票指数的收益率;pt为第t天股票指数的收盘价格。因为沪深300指数的基日为,所以,选定的计算期为—.从表1中可以看出,此次研究的样本容量为3225;股指收益率的偏度为-0.5292,呈负偏态,说明出现较大的负收益率的概率相比于出现较大的正收益率的概率会更大;股指收益率的峰度为6.7790,大于正态分布的峰度3,具有尖峰厚尾的特征。基于以上分析,有理由相信沪深300股指收益率并非服从正态分布。以下用几种方法对沪深300指数是否服从正态分布进行了检验。表1沪深300股指收益率描述性统计量样本容量最小值最大值均值方差偏度峰度3225-9.69498.93100.04251.7721-0.52926.77901.1统计图正态性检验图1是沪深300指数收益率的分布直方图,图中的曲线为正态分布概率密度函数,其均值和方差分别为用样本数据估计的均值和方差,即:i11ˆnirn,22i11ˆˆ.1nirn(-)-(2)从图1中可以看出,样本数据的分布具有较为明显的尖峰、尾厚特征。图的横坐标为正态分布理论分位数,图的纵坐标为样本数据分位数。如果样本数据满足正态分布,则散点的分布应大致成一条直线,并分布在图中直线的附近。但从图2可以看出,散点的分布并非成一条直线,且与图中的直线存在较大的偏离,由此可见样本数据不满足正态分布。

股票沪深300指数_回测股票池

图2-10动量策略组合走势。

考虑交易成本以后,在长达5年多的回测过程中,动量策略取得了258%的累计收益,远高于同期沪深300指数取得的89%的累计收益。回测期内的这一动量策略的年化复合增长率为26.07%,同期沪深300指数的年化复合增长率为12.35%。

在回测过程中,动量策略持有股票数量大约为30只。

从不同的市场阶段来看,动量策略在熊市阶段表现出色。在熊市阶段,动量策略相对于沪深300平均每个月可以取得1.18%左右的超额收益,战胜基准的频率在67%以上,但是这一策略在牛市和震荡市中并不能显著战胜基准。动量策略风险收益率分析如表2-20所示。

表2-20动量策略风险收益率分析。

沪深300十年收益率表_股票动量因子

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图三:沪深300在不同参数下的夏普比率值。

五.最佳参数情况下沪深300收益情况。

此部分将根据上部分挑选出的最佳参数n=95天,对交易策略表现度最好的沪深300指数进行回测,回测时间为至。图四为沪深300的累计收益率波动情况,从图中可以看出,最终净收益率达23.9%,最大回撤比例为8.16%。综合各个交易和收益数据,动量因子在沪深300指表现较好。

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图四:n=95天,沪深300指数累计收益率波动情况。

表三:n=95天,沪深300收益情况统计。

表四:n=95天,沪深300交易情况统计。

股票沪深300指数_股指期货对中国股市影响

逐步回归模型(Stepwise)。

为分析沪深300股指期货日收益率与股票市场波动率之间的动态关系,沪深300股指期货日收益率RIF及其滞后项为自变量建立线性回归方程,并采用逐步回归法(Stepwise)选择最优的回归模型,其结果如下所示:

表为极大似然回归结果。

V=0.038813+0.012861RIF+0.805611V(-1)+0.179268V(-2)(公式8)。

公式(8)显示,沪深300股指期货日收益率RIF对股票市场波动率V的动态弹性在5%的显著性水平上显著,是正的系数值,这说明沪深300股指期货对于我国股票市场而言体现的是正面效应,并且对于那些套期保值者来说,股指期货规避风险的功能在实践中是可以得到发挥的。

不过,考虑到此系数值只有0.012861,意味着沪深300股指期货日收益率RIF对股票市场波动率V的当期影响非常微弱,而RIF对股票市场波动率V滞后一期的影响较大(系数为0.805611),这体现了沪深300股指期货交易对于股票现货市场波动的影响存在一定的滞后性。

[沪深300十年收益率表]使用EXCEL计算股票的贝塔值

股票收益计算公式。

如何使用EXCEL计算股票的贝塔值一.数据的对齐沪深300是从2005年1月4日开始的,中间不间断,并且由于股票停牌,造成价格不连续,在计算与沪深300的相关系数时,可以使用EXCEL的“高级筛选”功能解决这个问题。例,计算股票关铝股份(000831)与沪深300指数之间的相关关系,即贝塔值。1.首先利用大智慧软件导出关铝股份以及沪深300指数的所有数据,粘贴到EXCEL表格中。对沪深300指数也进行相同的操作。如图。

3.将关铝股份中的2005年1月4日以前的数据全部删除,并且将两张表的所有汉字删除!如下图:

然后不管弹出什么对话框,点确定。

.5.如图,同时选择“将筛选结果。

任意选中两列。然后点确定。

数据即为一一对应数据。

二.贝塔值的计算1.收益率的计算收益率=(当日价格-前一日价格)/前一日价格,如图所示,将关铝股份中插入公式,计算出所有的收益率。对沪深300也进行相应的操作。

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