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SAPS期间啥股票涨幅大?

SARS期间,各类与病毒有关的股票涨幅较大。
比如联环药业,海王生物,莱茵生物等,甚至恒顺醋业最后也有较大涨幅。

在股市中一般止盈点和止损点怎么设置? 一般是多少?

1、设置比例

说明:对于止损来说,当股价跌幅达到一定比例时。比如,跌幅达到10%或15%即砍仓,比例大小需要根据市场状况及自身心理承受能力而定。

对于止盈来说,假设10元买的股票,然后它上涨到12元,可以设定股票在回调10%位置时出仓。假如股票从12元回调到10.8元,就出来。如果没有回调到位,就一直拿着,然后修正止盈点,使自身利润接近最大化。

2、设置价位

说明:对于止损来说,比如一只股票跌破8元就立即止损出仓。

对于止盈来说,比如10元买的股票,然后它上涨到12元,那么就设定如果它跌破11元就出仓,如果它没有跌到该价位而是继续上涨到了13元,那么就设定它跌破12元就出仓,一点一点逐级抬高标准,锁住自己的利润,才不至于因提前出仓而后悔。

3、根据时间来设置

说明:当股票到达某个时间点时,无论价格在何处都出仓,这是从利益分析法中总结出来的方法,无论止损止盈都适用。当然这种方法需要结合着趋势,即当时间走到某一关键点,疑似一个上涨周期完成的情况下及时出仓。

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实证结果分析与讨论

4.4.3.1 WTI和Brent市场收益率的统计特征

令WTI和Brent市场第t日的石油价格分别为P1,t和P2,t,则WTI和Brent市场第t日的对数收益率分别为Y1,t=ln(P1,t/P1,t-1)和Y2,t=ln(P2,t/P2,t-1),从而各得到4943个收益率样本。图4.20是两个市场所有样本收益率的走势图,不难发现,两个收益率序列均存在明显的波动集聚性。

图4.20 WTI和Brent市场原油现货收益率走势

WTI和Brent两个市场样本内收益率的基本统计特征如表4.17所示。总体而言,两个市场的收益率的平均水平和波动水平都非常接近,这也可以从图4.20上得到印证。同时,与标准正态分布的偏度为0、峰度为3相比,本节两个市场收益率的偏度为负(即呈现左偏现象),峰度远大于3,因此它们均具有尖峰厚尾的特征,而且从JB检验的结果也能看到收益率序列显著不服从正态分布。而对收益率序列进行自相关性LB 检验时,根据样本容量,选择滞后阶数为场外纠纷效力-51炒股知识网

,检验结果表明它们均具有显著的自相关性。另外,通过AD F单位根检验,发现它们都是平稳序列。

表4.17 WTI和Brent市场收益率的基本统计特征

4.4.3.2 WTI和Brent市场收益率的GARCH模型估计

(1)WTI市场收益率的GARCH模型估计

为了滤掉收益率序列的自相关性,本节引入ARMA模型对收益率序列建模。根据自相关和偏自相关函数的截尾情况,并按照AIC值最小原则,经过多次尝试,发现ARMA(1,1)模型比较合适。对ARMA(1,1)模型的残差序列进行自相关性Ljung-Box检验,从自相关分析图上看到,残差序列的自相关系数都落入了随机区间,自相关系数的绝对值都小于0.1,与0没有明显差异,表明该残差序列是纯随机的,换言之,ARMA(1,1)模型很好地拟合了原有收益率序列。

鉴于WTI市场收益率序列存在明显的波动集聚性,因此,本节对ARMA(1,1)模型的残差进行ARCH效应检验,结果发现存在高阶ARCH效应,因此考虑采用GARCH模型。由于收益率序列存在厚尾现象,因此本节在GARCH 模型中引入GED 分布来描述模型的残差。根据AIC 值最小的原则以及模型系数要显著和不能为负的要求,通过比较GARCH(1,1),GARCH(1,2),GARCH(2,1)和GARCH(2,2)模型,本节选择GARCH(1,1)模型来拟合原有收益率序列。

为了进一步研究WTI收益率序列的波动特征,本节检验了TGARCH(1,1)和GARCH-M(1,1)模型。结果发现,收益率序列存在显著的TGARCH效应和GARCH-M 效应,即收益率的波动不但具有显著的不对称特征,而且还受到预期风险的显著影响。考虑到模型的AIC值要最小,以及为了描述收益率波动的不对称性,本节选择TGARCH(1,1)模型对WTI市场收益率的波动集聚性建模,模型形式如式4.16。另外,我们看到模型的GED分布参数为1.260823,小于2,从而验证了该收益率序列的尾部比正态分布要厚的特征,也为本节接下来进一步准确计算WTI市场的风险铺垫了良好的基础。

WTI市场收益率的TGARCH(1,1)模型为

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式中:ε1,t-1﹤0,d1,t-1=1;否则,d1,t-1=0;

Log likelihood=11474.52,AIC=-4.898557,GED参数=1.260823

从模型的方差方程看到,油价收益率下跌时,场外纠纷效力-51炒股知识网

对h1,t的影响程度为α1+Ψ,即0.057202;而油价上涨时,该影响程度为α1,即0.083559,约为前者的1.5倍。h1,t-1前的系数为0.920539,接近1,表明当前方差冲击的92.0539%在下一期仍然存在,因此波动冲击衰减速度较慢,波动集聚现象比较严重。而检验TGARCH(1,1)模型的残差时发现,其自相关函数都在随机区间内,取阶数为68时,残差的Q统计量的显著性概率大于20%,而Q2统计量的显著性概率大于30%,因此经TGARCH(1,1)建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外,残差的ARCH-LM检验结果也表明,它不再存在波动集聚性,因此TGARCH(1,1)模型对WTI市场收益率序列的拟合效果较好。

(2)Brent市场收益率的GARCH模型估计

基于Brent市场收益率的波动特征,按照与WTI市场GARCH 模型类似的建模思路,建立了MA(1)模型。而利用ARCH-LM检验方法发现模型的残差存在显著的高阶ARCH效应,因此采用基于GED分布的GARCH模型。比较GARCH(1,1),GARCH(1,2),GARCH(2,1)和GARCH(2,2)模型的AIC值,以及有关系数的显著性,发现选择GARCH(1,1)模型是最合适的,具体形式如(式4.17)。进一步,对收益率序列建立TGARCH(1,1)模型和GARCH-M(1,1)模型,结果表明,有关系数并不显著,因此说明Brent市场收益率的波动并不存在显著的不对称效应,也不存在显著的GARCH-M效应。而且,我们也发现GED分布的参数小于2,因此验证了Brent市场收益率同样具有厚尾特征。

Brent市场收益率的GARCH(1,1)模型为

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Log likelihood=11697.19,AIC=-4.993462,GED参数=1.324630

在模型的方差方程中,h2,t-1前的系数为0.912673,表示当前方差冲击的91.2673%在下一期仍然存在。可见,与WTI市场类似,Brent市场同样存在波动冲击衰减速度较慢的现象。检验模型的残差,发现其自相关函数都在随机区间内,取阶数为68时,标准残差的Q统计量的显著性概率大于50%,而Q2统计量的显著性概率大于20%,因此经GARCH(1,1)建模后的序列不再存在自相关现象和波动集聚性。另外,残差的ARCH-LM检验结果也表明,它不再存在波动集聚性,因此GARCH(1,1)模型对Brent市场收益率序列的拟合效果也较好。

图4.21给出了两个市场的条件异方差的走势,分别代表着它们的波动水平。从图中看到,一方面,两个市场收益率的波动水平基本相当,只是在某些区间WTI市场的波动会更大一些。当然,在海湾战争期间,Brent市场的波动程度相比而言更剧烈一点;另一方面,两个市场都存在一个明显的现象,那就是在波动比较剧烈的时期,其条件方差最高可达一般水平的20倍以上,这种波动的大规模震荡不但说明了国际石油市场存在显著的极端风险,而且对于市场波动和风险的预测具有重要的现实意义。

图4.21 WTI和Brent市场的条件异方差比较

4.4.3.3 WTI和Brent市场收益率的VaR模型估计和检验

正如前文所述,石油市场需要同时度量收益率下跌和上涨的风险,从而为石油生产者和采购者提供决策支持。为此,本节将采用上述基于GED分布的TGARCH(1,1)模型和GARCH(1,1)模型,按照方差-协方差方法来分别度量WTI和Brent市场在收益率上涨和下跌时的VaR 风险值。

(1)GED分布的分位数确定

根据GED分布的概率密度函数,使用MATLAB编程,经过多次数值测算,求出GED分布在本节所得自由度下的分位数,如表4.18所示。表中结果显示,95%的分位数与正态分布的1.645基本相同;但99%的分位数却明显大于正态分布的2.326,这也表明了国际油价收益率具有严重的厚尾特征。

表4.18 WTI和Brent市场收益率的GED分布参数及分位数

(2)基于GED-GARCH模型的VaR风险值计算

根据VaR风险的定义,我们得到以下两个计算VaR风险的公式。其中上涨风险的VaR值计算公式为

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式中;zm,α﹥0,表示第m个市场中(T)GARCH(1,1)模型的残差所服从的GED分布的分位数;hm,t为第m个市场的收益率的异方差。

同理,得到下跌风险的VaR值计算公式为

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根据上述两个VaR风险计算公式,本节计算了在95%和99%的置信度下,WTI和Brent市场的上涨风险和下跌风险(表4.19,表4.20)。

表4.19 WTI市场收益率的VaR计算结果

表4.20 Brent市场收益率的VaR计算结果

从表4.19和表4.20的实证结果看到,第一,除95%的置信度下市场收益率上涨风险的LR值略大于临界值外,其他所有LR统计量的值均小于相应的临界值,因此按照Kupiec的返回检验方法,可以认为基于GED分布的TGARCH模型和GARCH模型基本上能够充分估计出两个市场收益率的VaR风险值。从市场收益率与VaR风险值的走势也可以看到这一点(图4.22)。第二,在99%的置信度下,两个市场的VaR 模型对收益率的上涨风险比对收益率的下跌风险的估计精度都更高,这可能是由于收益率分布的左尾比较长,GED分布尚未完全捕捉到所有的厚尾现象。而在95%的置信度下,对下跌风险的估计精度更高。第三,从VaR的均值来看,在相同的置信度下,不管收益率是上涨还是下跌,WTI市场的VaR值都要比Brent市场对应的VaR 风险值大,因此需要更多的风险准备金。当然,从图4.23的VaR 风险走势可以发现,事实上,两个市场的VaR风险基本上相差不大,只是在某些样本区间内,WTI市场的风险会超过Brent市场。

图4.22 99%的置信度下Brent市场的收益率及其VaR风险值

图4.23 99%的置信度下WTI和Brent市场收益率上涨和下跌时的VaR风险值

(3)VaR模型比较

在采用GARCH模型计算市场收益率的VaR 风险值时,一般都假设模型的残差服从正态分布,从而直接令zm,α等于标准正态分布的分位数。但实际上,石油市场的收益率及其模型残差一般都是非正态分布的,因此得到的VaR 模型往往不够充分。为此,本节以99%的置信度为例,建立了基于正态分布分位数的VaR 模型,计算结果如表4.21所示,并与表4.19和表4.20中VaR模型的有关结果进行比较。

表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果

结果表明,从VaR均值上看,基于正态分布的VaR模型在两个市场、两个方向(即上涨和下跌)上计算得到的VaR风险值均比基于GED分布的VaR 模型的相应结果要靠近零点,这从模型失效次数的比较上也能得到验证。再者,由于表4.21中的失效次数均超过了99%的置信度下临界处的失效次数(约为47),因此此时的计算结果低估了市场的实际风险。

而按照Kupiec的返回检验方法,可看出与99%置信度下的临界值6.64相比,不管是WTI市场还是Brent市场,不管是上涨还是下跌方向,采用基于正态分布分位数的VaR模型计算市场风险基本上都不够合理。其中,尽管WTI市场的上涨风险计算结果基本上可以接受,但与表4.19中对应的LR值相比,发现后者更加充分而准确。因此,总体而言,采用基于GED分布的VaR模型要比基于正态分布的VaR模型更充分而合适,得到的结果更可取。

当然,在95%的置信度下,基于正态分布和GED分布的VaR模型的LR值几乎一样,都是比较充分的。这是由于它们的分位数几乎是一样的,均为1.645左右。

另外,本节通过计算还发现,如果在建立GARCH模型时假设残差服从正态分布,而计算VaR时又选择一般所采用的正态分布分位数,则得到的VaR模型不管是哪个市场、哪个方向的风险都将很不充分,而先前很多研究往往就是这么做的。

(4)VaR模型的预测能力

从上述分析中可以看到,基于GED-GARCH的VaR模型能够较好地估计和预测样本内数据。为了更加全面检验这种VaR模型的预测能力,接下来本节以95%的置信度为例,采用它来预测样本外数据的VaR风险值,并与样本外的实际收益率数据进行比较。结果发现,在WTI和Brent市场上,落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的实际收益率占整个样本外预测区间所有收益率的比例均为95.76%,接近95%;相应的LR值为0.3409,小于95%置信度下的临界值3.84,因此是可以接受的(图4.24,图4.25)。换言之,根据样本内数据建立的VaR 模型用于预测样本外数据的VaR风险时,其预测能力是可以接受的。另外,为了比较,本节也采用了广受好评的H SAF方法建立模型,并预测了样本外数据的VaR风险,但检验却发现其在此处的预测结果并不理想。因为不管是WTI市场还是Brent市场,落在预测得到的正向VaR和负向VaR之间的收益率占整个预测区间所有收益率的比例均为91.92%,离95%较远;相应的LR统计量为4.40,大于临界值,因此应该拒绝原假设,即认为在此处采用HSAF方法预测市场VaR风险并不妥当。

图4.24 95%的置信度下WTI市场的样本外实际收益率与预测VaR值

图4.25 95%的置信度下Brent市场的样本外实际收益率与预测VaR值

4.4.3.4 WTI与Brent市场风险溢出效应检验

得到WTI和Brent两个市场的收益率上涨和下跌时的VaR风险值之后,本节根据Hong(2003)提出的风险-Granger因果检验方法,构造相应的统计量Q1(M)和Q2(M),并通过MATLAB编程求出统计量的值及其显著性概率,从而检验两个石油市场之间的单向和双向风险溢出效应。计算结果如表4.22所示,其中M分别取10,20和30。

表4.22 WTI与Brent市场风险溢出效应检验结果

从表4.22看到,一方面,在95%和99%的置信度下,不管是上涨风险还是下跌风险,WTI和Brent市场都具有显著的双向Granger因果关系,即两个石油市场之间存在强烈的风险溢出效应;另一方面,为了进一步确定风险溢出的方向,我们从利用单向风险-Granger因果检验的统计量Q1(M)计算得到的结果看到,不管置信度是95%还是99%,不管是上涨风险还是下跌风险,都存在从WTI到Brent市场的风险溢出效应。而若Brent到WTI市场的风险溢出情况稍微复杂,在95%的置信度下,只存在收益率下跌方向的风险溢出,而收益率上涨时并不存在;在99%的置信度下,情况则相反,只存在收益率上涨方向的风险溢出,而不存在下跌方向的风险溢出效应。前者可能是由于95%的置信度下收益率上涨方向的VaR 模型不够充分导致,而99%的置信度下VaR模型是非常充分的,因此后者更为可信。换言之,可以认为在99%的置信度下,不存在从Brent市场到WTI市场的风险溢出效应。

这表示,当市场出现利空消息从而导致油价收益率下跌时,WTI市场的风险状况有助于预测Brent市场的风险,而反之不然。当市场出现利好消息从而导致油价收益率上涨时,两个市场的风险的历史信息均有助于预测彼此未来的市场风险。这对有关和企业的科学决策具有一定的借鉴意义。

怎样对个股进行深入的研究

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如何研究个股的支撑位与阻挡位

在股市中“上涨找压力,下跌找支撑。”熊市要关注压力位(阻力位)的强大作用,卖要卖在压力位上;而牛市要注重支撑位的作用,买要买在支撑位上。同时也告诉我们不管何时何市,操作都要关注阻力位和支撑位的变化,要学会在阻力位上止赢,支撑位上逢低布局!
一条支撑线如果被跌破,那么这个支撑线将成为压力线;同理,一条压力线被突破,这个压力线将成为支撑线。这说明支撑线和压力线的地位不是一成不变的,而是可以改变的,条件是它被有效的足够强大的股价变动突破。
1. 当股价脱离盘整,朝上涨的趋势前进时,股价上方三条“上限”为其压力参考位。
2. 当股价脱离盘整,朝下跌的趋势前进时,股价下方三条“下限”为其支撑参考位。
3. 盘整时,股价若高于其中界线,则选择“上限”价位为参考依据;股价若低于其中界线,则选择“下限”价位为参考依据。
一般来说,一条支撑线或压力线对当前影响的重要性有三个方面的考虑,
一是股价在这个区域停留时间的长短;
二是股价在这个区域伴随的成交量大小;
三是这个支撑区域或压力区域发生的时间距离当前这个时期的远近。
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