计算机在证券投资分析中的应用一例
《大数据基础与实务》项目8 综合实战案例
知识准备
（三）相关系数
相关系数衡量的是两个变量间线性关联的程度。 一般地，相关系数值在－1到 1之间。若两个变 量的相关系数为正，则表明这两个变量存在正 向的变化关系，当一个变量增长，另一个变量 也会增长。相关系数为负，则表明两个变量存 在反向的变化关系，当一个变量增长，另一个 变量会下降。相关系数越接近0，则这两个变 量间的变化关系强度越微弱。
知识准备
（三）财务报表的种类
按服务对象，可以分为 对外报表和内部报表
按报表所提供会计信 息的重要性，可以分 为主表和附表
按编制和报送的时间分 类，可分为中期财务报 表和年度财务报表
按编报单位不同，分 为基层财务报表和汇 总财务报表
按编报的会计主体不 同，分为个别报表和 合并报表
（四）财务报表的组成
任务要求
张明作为一名财务部门员工，现在需要根据企业过去一 年的经营情况，出具一份内部财务分析报告，分析过去 一年企业在经营发展中出现的问题，说明原因，为企业 下一年的发展制定更加合理的目标。
一 财务报表
知识准备
定义
财务报表是指在日常会计核算资料的基 础上，按照规定的格式、内容和方法定 期编制的，综合反映企业某—特定日期 财务状况和某—特定时期经营成果、现 金流量状况的书面文件。
本实验以新能源领域的代表性企业比亚迪为例，对比亚迪2020年的 股票数据进行分析，帮助股票持有者更加方便和直观地衡量风险和收益， 从而实现风险最小化和收益最大化，为后续投资提供可信依据及方法。
任务要求
本案例在东方财富网中采集“比亚迪”2020年的股票历 史数据，包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成 交量、成交额、振幅、涨跌额、涨跌幅和换手率这9种指 标。本案例重点分析股票有关指标的相关性，并结合N 日移动平均线找出交易信号。
通达信公式编程
通达信公式编程（实用版）目录1.通达信公式编程简介2.通达信公式编程的基本语法3.通达信公式编程的应用实例4.通达信公式编程的优点与局限性正文一、通达信公式编程简介通达信公式编程是一种基于计算机编程语言的金融分析工具，主要用于证券市场。
通过编写公式，投资者可以快速地对股票、期货等金融产品进行技术分析，以辅助决策。
通达信公式编程具有强大的功能，可以实现多种分析方法，如趋势线、支撑线、压力线等。
二、通达信公式编程的基本语法通达信公式编程采用自定义函数的方式进行编写。
其基本语法包括：1.数据类型：用于定义变量的数据类型，如开盘价、最高价、最低价等。
2.函数：通达信提供了丰富的内置函数，包括数学函数、逻辑函数、日期时间函数等。
用户可以根据需要调用这些函数进行计算。
3.控制语句：通达信公式编程支持条件语句、循环语句等控制语句，用于实现复杂的逻辑判断和迭代计算。
4.注释：类似于其他编程语言，通达信公式编程也支持注释，方便用户对代码进行解释说明。
三、通达信公式编程的应用实例通达信公式编程在实际应用中具有广泛的用途，以下是一个简单的实例：1.计算 5 日均线和 10 日均线的交叉点：```MA5 := MA(CLOSE, 5); // 计算收盘价的 5 日均线MA10 := MA(CLOSE, 10); // 计算收盘价的 10 日均线CROSS(MA5, MA10); // 判断 5 日均线是否上穿 10 日均线，输出结果为 1 表示上穿，0 表示未上穿```2.绘制趋势线：```TRENDLINE(CLOSE, 5); // 绘制收盘价的 5 日均线趋势线```四、通达信公式编程的优点与局限性通达信公式编程具有以下优点：1.强大的功能：通达信公式编程可以实现多种技术分析方法，满足投资者的不同需求。
2.高效的计算：通达信公式编程基于计算机进行计算，速度快，准确度高。
3.易于学习和使用：通达信公式编程采用自定义函数的方式进行编写，语法简单，易于上手。
案例分析之光大证券乌龙事件
EFT套利
•ETF 即交易型开放式指数基金，是Exchange Traded Funds的英文缩写。它是以被动的方式管理，同时又 可在交易所挂牌交易的开放式基金。对ETF基金份额， 投资者可以像封闭式基金一样在交易所二级市场进行 方便的交易。另外，它又可以像开放式基金一样申购、 赎回。不同的是，它的申购是用一揽子股票换取ETF份 额，赎回时也是换回一揽子股票而不是现金。这种交 易制度使该类基金存在一二级市场之间的套利机制。 •EFT套利指利用金融产品差价套取利润。
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计算机信息系统 与手工控制有哪 些相似之处？
从根本上说，计算机审计的目标与传统手工审计的 目标是一致的，都是《中华人民共和国审计法》所 规定的监督被审计单位的财政收支或者财务收支的 真实性、合法性和效益性，以维护国家财政经济秩 序，提高财政资金使用效益，促进廉政建设，保障 国民经济和社会健康发展；其职能都表现为经济监 督、鉴证和评价。在实施审计的过程中，审计人员 都必须以《审计法》或《注册会计师法》以及相关 的审计准则作为执业标准和职业规范，以会计准则 与相关的法律法规作为判断被审计单位财政收支或 者财务收支是否真实、合法的标准。无论是计算机 审计还是传统审计，国家审计的审计过程都必须经 过审计准备、审计实施与审计报告三个阶段，通过 执行检查、观察、询问、函证、重新计算、重新执 行、分析程序等基本审计程序来获取充分、适当的 审计证据，并将审计思路和审计过程予以记录形成 审计工作底稿，作为发表审计意见的依据。
相似之处？
计算机信息技术 环境下财务报表 审计目标
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乌龙
股票中的“乌龙指”是指 股票交易员、操盘手、股 民等在交易的时候，不小 心敲错了价格、数量、买 卖方向等事件的统称。
基于演示设计的一站式在线演示、素材销售、服务交易系统。诞于2013 年，由中国专业PPT设计领跑者上海锐普广告有限公司整合成立
meta的应用场景
meta的应用场景1. 计算机科学领域，在计算机科学中，meta被用于描述数据、程序或算法的特性。
例如，元数据（metadata）用于描述其他数据的属性和特征，这在数据库管理、数据分析和信息检索中非常重要。
此外，元编程（metaprogramming）也是计算机科学中的一个重要概念，它指的是程序可以操作或生成其他程序的能力，这在编译器设计、框架开发和代码生成中有广泛的应用。
2. 社交媒体和互联网平台，在社交媒体和互联网平台上，meta被用于描述和管理用户生成的内容。
例如，元标签（meta tags）用于描述网页的内容特征，这对搜索引擎优化（SEO）非常重要。
此外，元数据也被用于社交媒体平台上的内容分类、标签和推荐系统中。
3. 哲学和认知科学，在哲学和认知科学中，meta被用于描述对某一主题的思考或讨论。
例如，元认知（metacognition）指的是对自己的认知过程的认知，这在教育学、心理学和学习理论中有重要意义。
4. 金融和投资领域，在金融和投资领域，meta被用于描述对市场和投资策略的分析。
例如，元分析（meta-analysis）是一种将多个独立研究的结果进行综合分析的方法，这在证券投资、风险管理和经济预测中有重要应用。
5. 艺术和文化领域，在艺术和文化领域，meta被用于描述对艺术作品和文化现象的反思和审美。
例如，元小说（metafiction）是一种以小说形式反映小说创作过程和文学叙事本身的文学流派，这在文学批评和创作实践中有重要意义。
总之，meta的应用场景非常广泛，涵盖了科学、技术、艺术、人文等各个领域，它可以帮助人们更深入地理解和处理复杂的信息和现象。
金融数据分析方法和应用案例
金融数据分析方法和应用案例随着金融行业的发展和数据技术的进步，金融数据分析在金融科技领域中得到了广泛应用。
金融数据分析是利用统计学、计算机科学和数学等方法对金融市场中的数据进行研究和分析的过程。
金融数据的种类非常多，包括证券交易信息、基金数据、股票市场价格等。
为了更好地分析这些数据，我们需要运用一些金融数据分析方法。
1. 时间序列分析时间序列分析是指对一连串时间序列数据进行分析的过程，同样也适用于金融数据的研究。
时间序列分析可以使我们更加全面地了解金融市场变化的趋势和周期，预测金融市场未来的发展走势。
以股票价格为例，我们可以利用ARIMA模型对其进行时间序列分析。
ARIMA模型是一种基于AR（自回归）、MA（移动平均）和差分（I）的时间序列分析方法。
通过ARIMA对股票价格进行分析，我们可以分析其趋势、季节性和残差等信息，为投资决策提供参考和指导。
2. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。
在金融领域中，回归分析最常见的应用场景是通过分析可变因素（如利率、通货膨胀率、GDP等）对股票市场价格的影响，以便投资者更好地制定投资策略。
例如，我们可以使用多元线性回归分析，来预测股票价格和宏观经济指标之间的关系。
同时，还可以利用回归分析来预测特定公司的股票价格，包括比较公司的估值、利润、市场份额等因素。
这些分析结果不仅可以帮助投资者做出更好的投资决策，还可以帮助公司制定更准确的业务决策。
3. 集群分析集群分析是一种将数据分成不同组别进行分析的方法。
在金融领域中，我们经常会面临众多股票、基金、证券等数据，集群分析则可以帮助我们对这些数据进行分类和整合。
例如，我们可以利用K-means算法对股票价格进行集群分析。
K-means算法是一种聚类算法，可以通过将相似的股票进行分组，提高不同股票价格之间的相似度，并识别不同的股票类型。
这种分析方法可以帮助我们更好地选择投资标的和开展股票监管等任务。
综上，金融数据分析是金融科技领域中不可或缺的重要工具之一。
计算机应用在大数据处理中的应用案例
计算机应用在大数据处理中的应用案例随着互联网和信息技术的快速发展，大数据成为了各行各业的热门话题。
在大数据时代，海量的数据涌入各个领域，面对如此庞大的数据量，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
计算机应用在大数据处理中发挥着重要的作用，它能够快速高效地处理、存储和分析大规模数据，极大地提高了数据处理的效率和准确性。
本文将介绍几个实际应用案例，展示计算机在大数据处理中扮演的重要角色。
一、金融行业中的大数据处理金融行业是一个典型的大数据应用领域。
银行、证券、保险等金融机构每天都会产生海量的交易数据、用户数据以及其他相关信息。
这些数据量巨大、复杂多变，传统的手工处理已经无法满足需要。
计算机应用在金融行业中的大数据处理中发挥了关键作用。
首先，计算机能够帮助金融机构高效地存储和管理大规模数据。
通过建立强大的数据库系统，金融机构可以将所有数据集中存储，并通过计算机进行自动化的数据管理，大大提高了数据的安全性和可靠性。
其次，计算机还能够对金融数据进行快速高效的分析和挖掘。
通过应用数据挖掘和机器学习算法，计算机可以从庞杂的金融数据中提取有价值的信息和知识，帮助金融机构进行风险评估、市场预测等决策支持工作。
例如，一个银行可以通过计算机分析客户的交易记录和信用信息，提前发现潜在的信用风险，从而有效避免不良贷款。
又如，一家证券公司可以利用计算机模型对市场进行实时监测和分析，快速发现并及时应对市场风险。
这些都是计算机应用在金融行业大数据处理中的成功案例。
二、医疗行业中的大数据处理医疗行业是另一个重要的大数据应用领域。
每天产生的海量病例数据、医学文献以及患者健康档案等都需要高效处理和管理。
计算机的应用在医疗领域中也发挥着巨大的作用。
首先，计算机能够帮助医疗机构高效地存储和管理病例数据。
通过建立医疗数据库和电子病历系统，医生和护士可以方便地记录和查阅患者的病情信息，提供更加个性化和高效的医疗服务。
其次，计算机在医疗领域中的大数据处理还包括医学图像处理和分析。
超级计算机的应用领域
超级计算机的应用领域随着科技的不断进步，计算机技术也在不断发展。
其中，超级计算机是计算机领域中的极品，它的计算能力是普通计算机的数十倍甚至数百倍。
那么，超级计算机的应用领域有哪些呢？一、科学研究领域超级计算机的最初应用领域就是科学研究。
科学研究是一个非常复杂的过程，需要进行大量的数据处理和计算。
而超级计算机在这方面有着得天独厚的优势。
它可以处理大量的数据和复杂的算法，同时还可以模拟各种实验环境，为科学家们提供更加精确的数据和分析结果。
例如，超级计算机可以模拟天气预报和地震预报，通过对各种因素的分析和计算，为人们提供更加准确的天气和地震预报，从而减少人们因为自然灾害而受到的损失。
此外，在生命科学研究中，超级计算机也被用来分析DNA序列和蛋白质分子等巨大的生物信息库，从而为研究人员提供更多精确的研究数据。
二、制药领域制药行业也是超级计算机的一个应用领域。
药品的研发需要大量的数据处理和计算，而超级计算机可以帮助科学家们进行更加精确的数据分析和计算模拟。
通过对各种药物分子的计算分析，科学家们可以更好地理解药物的作用和治疗效果，从而创新出更有针对性的新药品。
例如，在新冠疫情期间，超级计算机被用来研究病毒的结构和传播方式，并通过模拟计算分析出了潜在的疫苗和药物治疗方案，为抗击疫情提供了一定的支持。
三、金融领域金融领域也是超级计算机的一个典型应用领域。
金融市场是一个非常复杂的系统，需要进行大量的计算和数据分析，才能够做出更加精确的决策。
而超级计算机可以通过分析市场的各种变化和预测趋势，为投资人提供更加准确的投资策略和风险评估。
例如，在股票交易中，超级计算机可以通过大数据分析和机器学习，预测股价的走势和波动情况，以及对交易系统进行监控和预警，从而减少投资者的风险。
四、人工智能领域人工智能是一个快速发展的领域，而超级计算机的计算能力也为人工智能的发展提供了有力的支持。
人工智能需要进行大量的数据分析和深度学习，超级计算机可以处理大规模的数据，从而提高人工智能系统的效率和精度。
金融工程应用案例
金融工程应用案例
金融工程是一门复杂的学科，它涉及数学、统计学、计算机科学和金融学等领域。
它的应用范围非常广泛，包括证券投资、银行业务、保险业务等。
本文将介绍一些金融工程的应用案例。
1. 证券投资
证券投资是金融工程的重要应用领域之一。
在证券交易中，投资者需要根据市场的情况进行投资决策。
金融工程帮助投资者通过量化分析，预测股票价格的波动，并制定相应的投资策略。
例如，使用随机过程模型来分析股票价格的变化，使用期权合约来管理股票风险，使用机器学习算法来预测股票价格。
2. 银行业务
银行业务也是金融工程的重要应用领域之一。
银行需要管理各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
金融工程可以帮助银行进行风险管理，例如使用模拟模型来评估信用风险，使用金融衍生品来管理市场风险，使用流动性风险模型来管理流动性风险。
3. 保险业务
保险业务也是金融工程的重要应用领域之一。
保险公司需要评估风险和制定保险策略。
金融工程可以帮助保险公司进行风险评估和投资管理，例如使用风险模型来评估保险产品的风险，使用金融衍生品来管理投资组合的风险。
总之，金融工程在证券投资、银行业务和保险业务等领域都有广泛的应用。
随着金融市场的不断变化，金融工程也在不断创新和发展，
为金融行业提供更加精细化的服务。
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计算机在证券投资分析中的应用一例
作者：曹一红
来源：《价值工程》2015年第26期
摘要：证券投资活动风险较大，为规避风险就应该按一定的模式去操作比较可靠。
计算机在数据处理和有用信息挖掘上有着得天独厚的优势。
本文介绍了运用电子表格制定股票买卖定价模型的过程，对模型的应用，其验证的结果也是可行的。
Abstract： The risk of portfolio investment activities is large， it is reliable to operate by certain model for avoiding the risk. Computer has unique advantages in data processing and useful information mining. This paper introduces the formulation process of buying and selling stocks pricing model by the spreadsheet， the application of model verifies the results are possible.
关键词：证券投资；电子表格；定价模型；操作规则；投资收益率
Key words： portfolio investment；spreadsheet；pricing model；operation rule；rate of return on investment
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）26-0208-02
0 引言
证券投资是风险性较大的投资，做得好收益也会很大。
怎样能够避开风险，取得较大的收益，是广大证券投资者最关心的问题。
有价证券的价格波动是投资亏损的主要来源，也是取得收益的源泉所在。
所以，如何利用有价证券的价格波动，就成为证券投资分析中最直接、最迫切的需要解决的问题。
投资者可以根据价格波动的规律，建立起符合有价证券价格波动规律的买卖定价模型，按定价模型去做起该证券的买卖，就可以取得风险损失小、投资收益大的效果。
这里，以股票为例，笔者专门研究了股票“工商银行601398）”价格波动幅度，从而为股票的短线投资者制定合理的买卖定价提供了科学依据。
而这种研究，必须借助于计算机的强有力的计算功能来进行。
因为大量的股票价格历史数据，计算工作量很大，靠手工计算器计算是需要耗费许多时间的，只要利用计算机进行计算，即可胜任这项研究工作。
1 研究过程的设计
1.1 建立电子表格
电子表格EXCEL是办公自动化软件OFFICE中的重要成员，它能够方便地制作出各种电子表格，使用公式和函数对数据进行复杂的运算；并把需要的文件导入在自己建立的文档里，实现了数据搜集或调查资料的取得。
电子表格EXCEL提供了许多张非常大的空白工作表，可以满足大多数数据处理的业务需要。
由于股票上市以来经历的日期很长，所要下载的数据就很多，而电子表格很能适用这种海量数据的下载，从而为人们的研究提供了足够的数据资料；将某个股票的历史数据存入到电子表格EXCEL工作表中，能充分利用计算机自动、快速的进行处理，利用系统提供的函数可完成各种数据的分析。
1.2 计算股票价格指数
股票价格指数是两个相邻周期的价格之间比值。
根据研究需要，可设为最低价格指数和最高价格指数。
价格指数也就是价格波动的幅度。
指数和1的离差越大，就说明股票价格变动的幅度大。
1.3 计算平均价格指数
平均价格指数是指一系列同类价格指数的平均数。
例如，根据某一股票的一系列的最低价格指数可以计算出平均最低价格指数；根据某一股票的一系列最高价格指数可以计算平均最高价格指数。
根据统计学原理，平均价格指数代表了价格波动的一般规律。
也就是说，大多数的股票价格波动幅度应该靠近平均价格幅度，或在其左右。
公式如下：
1.4 计算标准差
标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。
大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。
从一大组数值当中取出一样本数值组合，常定义其样本标准差。
一系列的股票价格指数可看做是一个样本，在样本单位数足够多的情况下，可以认为能够反映出各价格指数对平均价格指数的平均离差。
这对确定股票价格波动的不同程度下的出现概率会有帮助判断的作用。
设，股票价格指数的标准差为：
1.5 制定股票买卖定价模型
股票买卖点即买卖价的制定，可以根据股票价格指数的平均值再加减一定个数的标准差来决定买卖价格的涨跌幅度，有了预定的涨跌幅度，就可以制定买卖价格的计算公式了。
这样的计算公式称之为买卖定价模型。
设：买价系数=平均最低价格指数-t倍的标准差
卖价系数=平均最高价格指数+t倍的标准差（5）
t 的大小可以根据风险偏好程度来确定，取值范围可以是0，1，2，3，4，5等。
t值越大，所计算的买卖系数就越偏离1的程度越大。
制定的买价格就可能是买价很低，卖价很高。
反之越小，则制定的买卖系数就越接近平均价格指数，制定的价格也就偏离基础价越大。
基础价是指上期的最高价和最低价、如果制定买价，基础价就是上期的最高价，如果制定的是卖价，基础价就是上期的最低价。
于是，所要制定的买卖定价模型为：
买价=上期最高价*买价系数=上期最高价*（平均最低价格指数-t倍的标准差）
卖价=上期最低价*卖价系数=上期最低价*（平均最高价格指数+t倍的标准差）
2 买卖定价模型的实例检验
根据证券技术分析的三大假设条件之一，即“历史可以重演”的假设，检验可在股票的历史价格中进行。
通过检验，以便能够验证出按所研究出来的买卖定价模型来买卖股票，可能取得多大的买卖成功率和一定时期可能达到多大的投资收益率。
一般来说，如果买卖的成功率能高于80%，所推算的年投资收益率大于社会平均利润率（约10%），这样的买卖定价模型即可投入到实际的投资实践中去。
根据上述研究过程，选用股票“工商银行（代码601398）”2013年的历史价格数据为例进行了该股票买卖定价模型的研究（t值取2）。
运用上述模型，如表1所列示的过程，在2014年全年严格按定价模型去买卖该股票，本着有一买才有一卖的关系进行买卖工商银行这个股票，全年可买卖11次，其中盈利8次，亏损3次，即买卖的成功率为8/11，即72.73%。
多次买卖总计的盈利为1.09元。
考虑到有时最多发生连续买而不卖（未达到计算的卖价就不卖）的情况，最多有接连买两次的情况，可以把最初的投资额定为2倍的最初价格，来确定为6.98元，于是，计算的2014年全年可盈利1.09元，投资收益率为1.09/6.98=15.62%。
由此看来，按买卖定价模型进行这个股票的买卖，一年到头是可以盈利的，且投资的回报率高于社会平均利润率，也比银行的存款利率高出10个百分点以上，这样的投资收益率应属于比较高的。
3 结论
计算机可以帮助制定有价证券的买卖定价模型，并可以按模型操作取得较高的投资回报率。
广大投资者，无论是散户还是机构，都可以按一个确保盈利的买卖定价模型去操作手中的证券，这样的投资活动是按一定操作规则进行的活动，能保证收到风险小，收益大的结果。
参考文献：
[1]王树君，陈涛.对股票买卖定价方法的实证研究[J].中国乡镇企业会计，2014（5）.
[2]李胜.计算机在股票定价方法方面的应用[J].价值工程，2014（10）.
[3]张恩众.证券投资理论的演变与述评[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2008（02）.。