沪市成交量的时间序列分析
沪深A股综合指数的时间序列分析建模与预测
２０１２年第３期 青海师范大学学报（自然科学版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｑｉｎｇｈａｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ） ２０１２Ｎｏ．３收稿日期：２０１２－０４－１０作者简介：赵晓葵（１９６８－），女（汉族），青海西宁人，副教授，硕士．研究方向：计量经济学．沪深Ａ股综合指数的时间序列分析建模与预测赵晓葵（青海师范大学经济管理学院，青海西宁 ８１０００８）摘 要：通过基于Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法的时间序列分析技术，对中国沪、深Ａ股综合指数的２０００～２００９年月收盘数据序列进行建模分析，验证了沪、深Ａ股综合指数月收盘数据的时间序列特性，研究并选择了这两个序列的最佳ＡＲＭＡ模型，本文也通过模型对２０１０年的综合指数进行了预测．模型实证分析的结果表明：在股市综合指数时间序列分析建模与预测方面，Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型．关键词：Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法；股票综合指数；时间序列分析；ＡＲＭＡ模型中图分类号：Ｏ２１２，Ｃ８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－７５４２（２０１２）０３－００２６－０４１ 研究意义股票价格指数波动变化从较长时间序列看，由于宏观经济变化、公司业绩、行业周期性的作用，呈现一定的规律，这对预测股票价格指数提供了依据，从短期看，由于受到不确定因素影响，股票价格指数表现出一定的波动，这对预测造成了困难．目前，灰色理论、生长曲线、指数平滑法等在预测股票价格指数方面有一些应用，这些方法对股票价格指数长期趋势的把握较准，但对短期波动把握的概率度不高．作为上世纪７０年代后理论开始成熟和完善的统计数学分支之——时间序列分析，不仅考察预测变量的过去值与当前值，同时对模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素进入模型，作为一种精确度相当高的短期预测方法，近年来在其它经济预测过程中得以广泛的应用，取得了相当好的结果，但在预测股票价格及指数方面应用较少．本文利用中国股票市场沪、深Ａ股综合指数的月度收盘数据，通过基于Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法的时间序列分析技术，验证了它们数据序列的时间序列特性，研究并选择了这些序列的最佳ＡＲＭＡ模型，本文也通过模型对两个股票指数２０１０年的月度价格进行了预测，模型实证分析的结果表明：在沪、深Ａ股综合指数分析建模与预测方面，Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法及其ＡＲＭＡ模型是一种精度较高且切实有效的方法模型．这些实证分析的结果可为股票投资提供一定科学参考，同时也是时间序列分析统计在实际应用中的一次有益尝试．２ 关于Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法和时间序列分析上世纪７０年代，美国学者Ｂｏｘ和英国统计学者Ｊｅｎｋｉｎｓ提出了一整套关于时间序列分析、预测和控制的方法，被称为Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法，在各方面的应用十分广泛，有时也称为传统的时间序列建模方法．该方法把时间序列建模表述为三个阶段：第一，模式识别：确定时间序列应属的模型类型，其基本原理是根据数据的相关特性进行鉴别．第二，估计模型的参数，并结合定阶准则和残差检验对模型的适用性进行诊断检验．第三，应用模型进行预测．这种方法不仅考察预测变量的过去值与当前值，同时对模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素进入模型，有利于提高模型的精确度，是一种精确度相当高的短期预测方法．Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法在应用中的常见模型形式为：自回归移动平均模型（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｍｏｖｉｎｇ ＡｖｅｒａｇｅＭｏｄｅｌ，简记ＡＲＭＡ）：若时间序列ｙｔ为它的当前与前期的误差和随机项，以及它的前期值的线性函数：ｙｔ＝φ１ｙｔ－１＋…＋φｐｙｔ－ｐ＋μｔ－θ１μｔ－１－…－θｑμｔ－ｑ则称该时间序列ｙｔ为自回归移动平均模型，记为ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）．参数φ１，…，φｐ为待估自回归参数，θ１，…，θｑ为待估移动平均参数，残差μｔ为白噪声序列．显然，ＡＲ（ｐ）模型和ＭＡ（ｑ）模型都是ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型的特例．Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ模型要求时间序列为平稳序列，而实际应用中时间序列往往表现为长期趋势，季节第３期赵晓葵：沪深Ａ股综合指数的时间序列分析建模与预测变动、循环变动的非平稳数列，这时可通过差分法反复差分以消除其趋势，于是上述ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）又经常以自回归移动求积平均模型（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ Ｍｏｄｅｌ，简记ＡＲＩＭＡ）的形式加以标记．其模型符号为ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ），ｐ代表自回归阶数，ｄ，表示对非平稳数列进行差分处理的次数，ｑ代表移动平均的阶数，至于Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ模型建模的具体工作步骤，在以下实证分析过程中在计量经济学软件Ｅｖｉｅｗｓ５．０支持下加以应用和阐述．３ 沪、深Ａ股综合指数的时间序列分析建模与预测３．１ 数据来源为保证研究的科学性和实际意义，根据Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ时间序列分析方法对分析数据的基本要求，本文选择中国股票市场沪、深Ａ股综合指数的２０００年１月—２００９年１２月度收盘数据来作建模分析，为方便讨论，沪、深Ａ股综合指数序列分别记作ｓｅｒ０１、ｓｅｒ０２，其时间序列的折线图分别如图１所示，并用建立的模型预测２０１０年１月～６月的收盘指数并与实际数据实现检验预测精度的比较（列入表２）．所有数据都是通过大智慧股票行情软件下载后输入ＥＶｉｅｗｓ５．０软件下实现建模分析．图１ 沪、深Ａ股综合指数的２０００年１月—２００９年１２月度收盘数据时间序列折线图３．２ 时间序列平稳性检验和处理从对图１的观测无法直接判定以上股票综合指数序列是否为平稳序列，首先通过计算绘制它们的自相关函数（ＡＣＦ）图和偏自相关函数（ＰＡＣＦ）图（见图２前２个子图），ＡＣＦ图证实了序列都具有显著的自相关性，这也符合Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法建模对随机序列的基本要求，但由于这两个序列的ＡＣＦ值没有很快落入置信区间，由此初步判定它们可能都是非平稳序列．图２ 沪、深Ａ股综合指数时间序列及差分序列ＡＣＦ、ＰＡＣＦ图 为进一步检验确定以上判断，再利用Ｅｖｉｅｗｓ５．０的单位根检验功能来验证序列的平稳性，主要计算结果见表１，从表１可知序列ｓｅｒ０１、ｓｅｒ０２没有都通过了扩充ＡＤＦ单位根检验，它们可被认为是非平稳的，为使其平稳，通过一阶差分得到序列Ｄｓｅｒ０１和Ｄｓｅｒ０２，ＡＣＦ、ＰＡＣＦ图（见图２第三、四子图）及ＡＤＦ单位根检验结果（见表１）证实了差分后序列的平稳性．表１中的ＡＤＦ检验值（ＡＤＦ ｔｅｓｔ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ），它等价于滞后１期７２青海师范大学学报（自然科学版）２０１２年的ｔ检验值，当小于各显著性水平下的临界值，可认为序列平稳，否则为非平稳．表１ 沪、深Ａ股综合指数时间序列及差分序列及模型残差Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ检验结果表ｓｅｒ０１ ｓｅｒ０１ Ｄｓｅｒ０１ Ｄｓｅｒ０１Ｒｅｓｉｄｕｅ ｏｆ ｒａｉｎｆａｌｌ１ｂｙＡＲＩＭＡ（１，１，１）ｏｆ ｓｅｒ０１Ｒｅｓｉｄｕｅ ｏｆ ｒａｉｎｆａｌｌ１ｂｙＡＲＩＭＡ（１，１，１）ｏｆ ｓｅｒ０２ＡＤＦ ｔｅｓｔ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ－１．７５４６－１．４１１６－５．３９０４－３．５２８５－４．８４８－６．５４６１％Ｔｅｓｔ ｃｒｉｔｉｃａｌ ａｌｕｅｓ－３．４８７０－３．４８９１－３．４８７０－３．４８９１－４．１１６－４．７６６５％Ｔｅｓｔ ｃｒｉｔｉｃａｌ ａｌｕｅｓ－２．８８６２－２．８８７１－２．８８６２－２．８８７１－３．４３２－３．７７８１０％Ｔｅｓｔ ｃｒｉｔｉｃａｌ ａｌｕｅｓ－２．５８００－２．５８０５－２．５８００－２．５８０５－２．８９８－３．１５６３．３ 模型的识别、参数估计、优选与检验Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法首先可根据时间序列模型自相关函数和偏自相关函数图的识别规则，建立相应的ＡＲ－ＭＡ模型．若偏相关函数（ＰＡＣ）截尾，而自相关函数（ＡＣ）拖尾，可断定序列适合ＡＲ模型；若ＰＡＣ拖尾，ＡＣ截尾，则为ＭＡ模型；若ＰＡＣ和ＡＣ均是拖尾的，则序列适合ＡＲＭＡ模型．结合图２可认为序列Ｄｓｅｒ０１、Ｄｓｅｒ０２都适合ＡＲＭＡ模型．进行参数估计，估计暂定可能模型参数并检验其统计意义，拟合优度统计量中最重要的有两个ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）和ＳＩＣ（Ｓｃｈｗａｒｚ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ），ＡＩＣ和ＳＩＣ值最小的模型即是最佳的预测模型．在上述过程中，穿插进行模型残差白噪声检验（利用ＡＣ、ＰＡＣ图和ＡＤＦ单位根检验）．经过综合比较，ＡＲＭＡ（１，１）为Ｄｓｅｒ０１的最佳拟合预测模型，即对ｓｅｒ０１而言，最佳拟合预测模型为ＡＲＩＭＡ（１，１，１），ＡＲＭＡ（３，１）为Ｄｓｅｒ０１的最佳拟合预测模型，即对ｓｅｒ０２而言，最佳拟合预测模型为ＡＲＩ－ＭＡ（３，１，１）．从这两个模型的拟合回归图看到模型效果较好（见图３）．模型的适用性检验按白噪音独立性检验准则，其基本思想是：若由估计模型拟合的残差纯粹由干扰产生，则该模型是适用的，可用于外推预测；否则，估计模型不合适．表１最后两列显示残差通过扩充ＡＤＦ单位根检验．所以残差通过白噪声检验．而且，模型的检验效果比较好，由此诊断该模型是可行的，可用于预测．图３ 沪、深Ａ股综合指数时间序列的最佳ＡＲＩＭＡ模型拟合回归图３．４ 沪、深Ａ股综合指数的２０１０年１月—２０１０年６月度收盘数据预测与讨论利用建立的最佳拟合预测模型，使用Ｅｖｉｅｗｓ５．０的Ｆｏｒｅｃａｓｔ功能对沪、深Ａ股综合指数的２０１０年１月—２０１０年６月度收盘数据分别计算出预测值，为便于比较，同时将实际值同时列入表２：８２第３期赵晓葵：沪深Ａ股综合指数的时间序列分析建模与预测表２ 沪、深Ａ股综合指数的２０１０年１月—２０１０年６月度收盘数据预测值与实际值对照表２０１０年１月２０１０年２月２０１０年３月２０１０年４月２０１０年５月２０１０年６月预测值实际值预测值实际值预测值实际值预测值实际值预测值实际值预测值实际值ｓｅｒ０１（沪综指）３００９．２８ ２９８９．２９ ３０４６．４９ ３０５１．９４ ３０９７６９ ３１０９．１０ ３０８８．５２ ２８７０．６１ ３０１３．３４ ２５９２．１５ ２９１８．５５ ２３９８．３７ｓｅｒ０２（深综指）１２１１８．７ １２１３７．２ １２３７６．４ １２４３６．６６ １２４８７．９ １２４９４．３５ １２３９９．５ １１１６２．５４ １２３９４．０ １０２０４．１７ １２３５５．２ ９３８６．９４从表２可以看出三月内预测值和实际值的差异很小，预测相当准确，随着预测的延长，三月以上预测误差较大，这也是ＡＲＭＡ模型的一个缺陷．尽管如此，如果在建立模型过程中不断补充近期数据，调整和优选新模型并实现动态预测，则完全可以克服这一缺陷，与其它的预测方法相比，其预测的准确度还是比较高的．４ 结束语Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ建模思想，由于不需要对时间序列的发展模式作先验的假设，方法本身又可反复识别修改，直到获得满意的模型，因此适合种股票综合指数时间序列．本文实证分析时，最佳拟合预测模型都至少在由低阶至高阶的三种模型中选出，笔者不仅对最终的最佳模型，而且对其它候选模型都穿插进行了白噪音独立性检验，残差的ＡＣＦ、ＰＡＣＦ检验和扩充ＡＤＦ单位根检验都证实了候选模型的残差具备白噪声序列性质，由此，说明利用ＡＲＭＡ模型对沪、深Ａ股综合指数序列施行拟合预测具备较好适宜性．参考文献：［１］ 何书元．应用时间序列分析［Ｍ］．北京：北京大学出版社，２００４．［２］ Ｇ．Ｐ．Ｅ．Ｂｏｘ，Ｇ．Ｍ．Ｊｅｎｋｉｓ．ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＡｎａｌｙｓｉｓ：ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ［Ｍ］．ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ：ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏＰｒｅｓｓ，１９７８．［３］ 蔺玉佩，杨一文．基于模糊时间序列模型的股票市场预测［Ｊ］．统计与决策，２０１０，２５（８）．［４］ 刘文虎．基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的中国股市羊群效应测度研究［Ｊ］．证券市场导报，２００９，２４（８）．［５］ 易丹辉．数据分析与Ｅｖｉｅｗｓ的应用［Ｍ］．北京：中国统计出版社，１９９４．［６］ 李子奈．计量经济学［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２０００．Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｏｎ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｉｎｄｅｘ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆＳｈａｎｇｈａｉ ａｎｄ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ａ－ｓｈａｒｅＺＨＡＯ Ｘｉａｏ－ｋｕｉ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｑｉｎｇｈａｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｉｎｇ ８１０００８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉａ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｂｕｉｌｄｓ ａ ｍｏｄｅｌａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｓｈａｎｇｈａｉ ａｎｄ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ａ－ｓｈａｒｅ ｉｎｄｅｘ ２０００～２００９－ｍｏｎｔｈ ｃｌｏｓｉｎｇ ｈｉｇｈ ｏｆ ｔｈｅ ｄａｔａ ｓｅ－ｒｉｅｓ，ｔｈｅｎ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｓ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｔｗｏ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ＡＲＭＡ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ａｌｓｏ ｕｓｅｓ ｔｈｉｓｍｏｄｅｌ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ２０１０ｉｎｄｅｘ．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ：Ｏｎ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｍａｒｋｅｔｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｉｎｄｅｘ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｉｔｓ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ａ ｈｉｇｈ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ ｍｅｔｈｏｄ；ｓｔｏｃｋ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｉｎｄｅｘ；ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ；ＡＲＭＡ ｍｏｄｅｌ９２。
金融时序数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着金融市场的快速发展，数据已成为金融行业的重要资产。
时序数据分析作为金融数据分析的核心方法之一，通过对金融时间序列数据的分析，可以帮助我们理解市场趋势、预测未来走势，从而为投资决策提供科学依据。
本报告旨在通过对某金融时间序列数据的分析，揭示市场规律，为投资者提供参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某金融交易所，包括股票、债券、期货等金融产品的历史价格、成交量、市场指数等数据。
数据时间跨度为过去五年，数据频率为每日。
2. 数据处理（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，剔除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为适合时序分析的形式，如对数变换、标准化等。
（3）数据分割：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。
三、时序分析方法本报告主要采用以下时序分析方法：1. 时间序列描述性分析通过对时间序列数据进行描述性统计分析，如均值、标准差、自相关系数等，了解数据的整体特征。
2. 时间序列平稳性检验使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验等方法，判断时间序列是否平稳，为后续建模提供基础。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据时间序列的自相关性，构建ARIMA模型，对数据进行拟合和预测。
（2）SARIMA模型：在ARIMA模型的基础上，考虑季节性因素，构建SARIMA模型。
（3）LSTM模型：利用深度学习技术，构建LSTM模型，对时间序列数据进行预测。
四、结果与分析1. 时间序列描述性分析通过对股票价格、成交量等数据的描述性分析，我们发现：（1）股票价格波动较大，存在明显的周期性波动。
（2）成交量与价格波动存在正相关关系。
（3）市场指数波动相对平稳。
2. 时间序列平稳性检验通过ADF检验，我们发现股票价格、成交量等时间序列均为非平稳时间序列，需要进行差分处理。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据自相关图和偏自相关图，确定ARIMA模型参数，对数据进行拟合和预测。
基于时间序列分析的股票市场行情预测研究
基于时间序列分析的股票市场行情预测研究股票市场一直是一个充满变化和波动的市场。
在这个市场里，每个人都想知道未来的股票价格会是多少。
有很多的因素会影响股票市场，比如公司基本面、股票市场波动等等。
那么，作为股票市场参与者，我们有什么办法可以判断股票市场行情的走势呢？时间序列分析作为一种经济统计学的方法，被广泛应用于预测股票市场的走势。
本文将从什么是时间序列分析开始介绍，详细探讨如何基于时间序列分析方法进行股票市场行情预测研究。
一、什么是时间序列分析时间序列分析（Time Series Analysis）是一种通过对时间序列数据进行建模，揭示数据内在规律和趋势以及预测未来发展趋势的方法。
简单地说，时间序列分析就是利用历史数据中的规律和趋势，来预测未来的走势。
时间序列分析是一项技术含量高、应用广泛的研究领域。
时间序列分析主要采用数学和统计学的方法，包括时间序列的平稳性检验、时间序列的白噪声检验、时间序列模型的识别与估计等方法。
当然，时间序列分析还涉及到一些数据处理技术和模型验证技术等。
二、时间序列分析在股票市场行情预测中的应用时间序列分析在股票市场的应用主要在于建立股票价格和时间的关系，然后根据历史价格数据的规律和趋势，来预测未来股票价格的走势。
时间序列分析方法能够很好地模拟出股票市场的价格走势，因此在股票市场行情预测中有着广泛的应用。
在时间序列分析中，常用的模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及自回归移动平均模型（ARMA）。
这些模型都是基于时间序列数据建立的，其形式和特征也不一样。
从AR模型、MA模型到ARMA模型，每个模型都有着不同的应用范围和适用性。
三、时间序列分析在实际操作中的应用基于时间序列分析的股票市场行情预测方法，涉及到很多的计算和操作过程。
首先需要准备相关的股票市场数据集，这些数据包括股票价格、成交量、资金流向、财务指标等数据。
然后需要对这些数据进行预处理和清洗，去除异常值并进行数据归一化处理。
上交所逐笔成交 历史数据
上交所逐笔成交历史数据研究中国上海证券交易所（上交所）逐笔成交历史数据可以帮助投资者更全面地了解市场情况，有效指导投资决策。
逐笔成交数据是交易过程中每一笔成交的相关信息，包括成交时间、价格、成交量等。
通过分析历史逐笔成交数据，投资者可以从多个角度了解市场行情，抓住投资机会并规避风险。
首先，了解逐笔成交数据的来源是非常重要的。
上交所是中国最大的股票交易所之一，负责交易所市场的运作和监管。
每一笔成交都会被记录下来并公开发布。
逐笔成交历史数据是指过去某一段时间内所有交易的成交记录。
投资者可以通过上交所指定的交易数据提供商、交易所官方网站或其他相关平台获取这些数据。
其次，逐笔成交历史数据可以提供大量的细节信息。
这些数据包括交易的时间、价格、成交量以及买卖方向等。
通过对这些数据进行集中分析，投资者可以观察市场的瞬时波动，洞察买卖双方的意图和行为，并据此制定投资策略。
投资者可以通过逐笔成交历史数据了解市场的交易速度和市场深度，也可以发现市场的瞬间地点和价格。
此外，还可以对特定股票的交易活动进行细化分析，了解交易量、成交价格的分布情况，以及是否存在主力资金大规模的买入或卖出的趋势。
第三，逐笔成交历史数据可用于研究市场的交易行为。
通过分析逐笔成交数据，可以更好地了解市场的交易活动和行为，例如大宗交易、高频交易等。
可以从数据中观察到买卖双方的交易特点，包括实时交易频率、委托量和成交量之间的关系，以及全天交易量的分布情况等。
此外，还可以分析买卖双方的交易策略，例如量能与价格的相关性，是否存在超大单成交的情况等。
通过对交易行为的深入研究，投资者可以识别市场流动性、调整投资策略，甚至发现潜在的交易机会。
第四，逐笔成交历史数据可以用于市场走势预测和量化分析。
通过建立模型和算法，投资者可以运用逐笔成交数据来分析市场走势并预测未来价格的波动。
投资者可以通过分析买卖双方的交易行为、买卖方向的分布、价差的变动等因素来判断市场的供需关系和价格趋势。
尾盘成交数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着金融市场的日益成熟和投资者交易行为的多样化，尾盘时段的成交数据逐渐成为投资者关注的焦点。
尾盘，即交易日收盘前的一段时间，通常被投资者视为捕捉市场情绪和潜在交易机会的重要时段。
本报告旨在通过对尾盘成交数据的深入分析，揭示市场动态，为投资者提供决策参考。
二、数据来源与范围本报告所使用的数据来源于我国某大型证券交易所，时间范围为2023年度，数据涵盖了股票、基金、债券等多种金融产品。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对尾盘成交数据的基本特征进行描述，包括成交额、成交量、涨跌幅等。
2. 时间序列分析：分析尾盘成交数据随时间的变化趋势，识别市场规律。
3. 相关性分析：探究尾盘成交数据与其他市场指标之间的关系，如开盘价、收盘价、涨跌幅等。
4. 事件研究法：针对特定事件，分析尾盘成交数据的变化情况，评估事件对市场的影响。
四、数据分析结果（一）描述性统计分析1. 成交额：2023年度尾盘成交额平均值为XX亿元，较去年同期增长XX%。
2. 成交量：尾盘成交量平均值为XX亿股，较去年同期增长XX%。
3. 涨跌幅：尾盘涨跌幅平均值为XX%，较全天平均涨跌幅XX%。
（二）时间序列分析1. 趋势分析：尾盘成交额和成交量呈现逐年增长的趋势，说明投资者对尾盘的关注度逐渐提高。
2. 季节性分析：尾盘成交额和成交量在年末和年初呈现较高水平，可能与投资者情绪和资金面有关。
（三）相关性分析1. 与开盘价、收盘价的关系：尾盘成交额与开盘价、收盘价呈正相关，说明尾盘成交额的变化与股价波动密切相关。
2. 与涨跌幅的关系：尾盘涨跌幅与全天平均涨跌幅呈正相关，说明尾盘涨跌幅的变化在一定程度上反映了市场整体情绪。
（四）事件研究法1. 政策事件：政策利好事件发生时，尾盘成交额和成交量显著增加，涨跌幅也有所提高。
2. 行业事件：行业利好事件发生时，相关行业股票尾盘成交额和成交量显著增加，涨跌幅有所提高。
五、结论与建议（一）结论1. 尾盘时段成交活跃，投资者关注度逐渐提高。
上证指数年k线走势规律
上证指数年k线走势规律随着中国经济的不断发展和市场化改革的持续推进，上证指数作为中国A股市场的代表指数也在不断变化和发展。
上证指数年k线走势规律是投资者必须掌握的一项重要知识。
本文将从历史数据分析角度，详细介绍上证指数年k线走势规律，希望能对广大投资者有所帮助。
首先，上证指数年k线走势呈现出较为显著的波动性和周期性。
从历史数据来看，上证指数的年k线走势可以划分为一定的周期，一般为3～5年。
在一个完整的周期内，上证指数常常按照波浪形式上涨和下跌，呈现波峰和波谷的交替。
具体而言，每个周期一般包含两个阶段：牛市和熊市。
牛市阶段以大幅上涨为特征，股票市场繁荣，投资人气高涨，投资者的收益率往往非常可观。
而熊市阶段则以大幅下跌为特征，股票市场低迷，投资热情受挫，投资者的收益率通常较低。
其次，上证指数年k线走势规律受到宏观经济形势、政策环境、国际局势等多种因素的影响。
宏观经济形势决定了股票市场的基础面，在经济形势好转之际，股市常常出现牛市，股票价格上涨；而在经济下滑时，股市常表现为熊市，股票价格下跌。
政策环境包括人民币汇率、财政政策、货币政策等。
政策调整对股票市场的影响十分重要，如果政策面有所调整，股票市场可能会发生变化。
国际局势也是影响股市的重要因素。
最后，投资者应当根据上证指数年k线走势规律，理性投资，制定对应的股票投资策略。
在牛市时，投资人应及时抓住机会，扩大股票投资规模，增加收益，获得更多的利润。
而在熊市时，则应保持清醒头脑，控制风险，积极寻找潜力股，以锁定收益。
总的来说，上证指数年k线走势规律是投资者不可忽视的重要因素。
只有深入了解并运用这一规律，才能更好地把握市场，从中获得可观的收益。
上证指数历史走势记录
第二阶段详解
C 阶段牛市：1996.1.19到1997.5.12崇尚 绩优股开始成为市场上投资理念 高价绩优股主导，低价股乱窜为辅 开始绩优股为低价到96年底涨到中价， 1997年初绩优股高价引领指数大涨，行情 连拉14周阳线。 C阶段熊市1997.5.12到1999年5月18：过 度投机，政府控制
B阶段（1995.5---1996.1） 牛市（1995年5月18日到1995年5月22日） 熊市（1995年5月22日到1996年1月19日） 牛市：5.18行情，受到管理层关闭国债期 货消息的影响，三天上证由582涨到926， 被称为中国股市发展史上的经典瞬间。
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第六阶段
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股市六个阶段的共性比对
整体上表现为牛市，熊市，牛市，熊市的 格局 政策性越来越强
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股市六个阶段共性
牛市时间段要短于熊市。 牛市1990年12月19日至1992年5月26日 (1992年11月17日至1993年2月16日) 牛市（1994年7月29日至1994年9月13日） 牛市(1995年5月18日至1995年5月22日) （1996年1月19日至1997年5月12日） 牛市（2005年6月6日至2007年10月16日） 牛市(1999年5月19日至2001年6月14日) ***炒股交流群:275315423 进群验证：
第二阶段详解
5.18行情：前因是3.27国债期货事件---市场 证实327国债利率被提高导致剧烈波动使得 大批投资者和机构爆仓。最终导致上交所 强行宣布此事件交易全部无效，并且最终 在1995年5月17日停发国债期货，中国第 一个金融期货品种宣告夭折。 5.18日：从582.89跳空741.81点开盘，单 日涨到763.51。日涨幅30.99% 5月19日星期五涨到855.81（12%） 5月22日，盘中涨破900点，收于897点 ***炒股交流群:275315423 进群验证：
如何进行金融市场的时间序列分析
如何进行金融市场的时间序列分析金融市场的时间序列分析是一种对金融数据进行统计分析和预测的方法。
它通过对金融市场的历史数据进行分析，找出其中的规律和趋势，以便判断未来的走势和风险。
本文将介绍金融市场时间序列分析的基本原理和方法，并提供相关实例。
一、时间序列分析的基本原理时间序列分析是基于时间上连续的一系列数据，需要从以下几个方面进行分析：1. 趋势分析：通过绘制时间序列图，观察数据的长期趋势，包括上升、下降或平稳趋势。
趋势分析能够帮助我们判断资产价格的未来发展趋势。
2. 季节性分析：考察数据是否存在季节性波动，例如某种商品在特定季节有较大的需求。
季节性分析可以帮助我们预测季节性市场的波动性。
3. 周期性分析：探索数据中是否存在周期性波动，例如长期经济周期或业务周期。
周期性分析可以帮助我们预测资产价格的长期涨跌。
4. 随机性分析：分析数据中存在的随机波动，包括噪声和突发事件。
随机性分析可以帮助我们了解市场中的风险和不确定性。
二、时间序列分析的方法时间序列分析有多种方法，下面介绍几种常用的方法：1. 移动平均法：通过计算一段时间内数据的平均值，以消除随机波动，更直观地反映趋势变化。
可以使用简单移动平均、加权移动平均等方法。
2. 指数平滑法：为了更加关注最新数据，给予较早数据较小的权重，采用指数平滑法。
指数平滑法可以用于预测和平滑时间序列数据。
3. 自回归移动平均模型（ARMA）：将自回归模型和移动平均模型结合，进行时间序列的拟合和预测。
ARMA模型可以较好地解决不同时间间隔数据波动性不同的问题。
4. ARCH/GARCH模型：适用于分析金融市场中的波动性，特别是股票价格的波动。
ARCH/GARCH模型可以评估历史数据中的波动性，并预测未来的风险。
三、时间序列分析的实例以下是一个实例，以股票市场为例，展示了如何进行时间序列分析：假设我们想对某只股票进行时间序列分析，找出其趋势和周期性。
1. 收集该股票的历史数据，包括每日收盘价。
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沪市成交量的时间序列分析摘要股票价格指数波动改变从一段很长的时间序列来看，因为行业周期性、宏观经济变化以及公司业绩的作用，表现出一定的规律，这对股票价格指数进行预测提供了判断依据。
从短时间来看，因为会受到一些不确定因素影响，股票的价格指数呈现出相对的变化，这给预测带来了很多麻烦。
股票市场上的两个最为根本的变量是成交量和收益率，这是因为收益率股价是有直接关系的。
但定价问题一直是现代金融最为的核心问题之一。
因此对股票市场的研究基本上都是将收益率作为核心的，目前与收益率及其波动相互关系的问题相关的研究已经取得了很多的成果。
本文通过对ARCH模型和GARCH模型的研究，建立了增强的GRAMCH-M模型，并选用2003年至2013年之间沪市的上证综合指数的交易数据，对沪市的股票市场的股票成交量和ARCH效应之间的关系通过R语言建模，进行了一系列实证研究，并最终得出股票成交量对减弱股市价格中的ARCH效应在一定程度上具有积极的作用的结论。
关键词：沪市；成交量；时间序列AbstractFluctuations in the stock price index from a longer time series , due to changes in the role of macro-economic performance of the company , cyclical industry , presenting certain rules , which predict stock price index provides the basis for the short term, due to uncertainties impact of stock price index showed some volatility , which makes it difficult to predict . Yield and volume are the two most fundamental variables on the stock market , because the yield is directly related to the share price . And one of the central problems in modern finance is the pricing. Therefore, the study of the stock market in order to yield almost all the core issues on the yield and volatility relationship has been a lot of research. Based on the model through the study of ARCH and GARCH models , established graced GRAMCH-M model , the choice of 2003-2013 transactions on the Shanghai Stock Exchange Shanghai Composite Index on the Shanghai Stock Exchange stock market for ARCH effects and stock deal through the relationship between the amount of R language modeling , empirical research , and come to weaken the stock trading volume in the stock price has a positive effect ARCH effect to some extent .Keywords：Stock Market Of Shanghai ；Trading volume；The time series目录摘要 (1)Abstract (1)第一章绪论 (3)一、选题背景 (3)二、选题的意义 (3)三、本文研究的主要内容 (4)第二章文献综述 (5)一、国外股市成交量的时间序列分析的研究现状 (5)二、国内股市成交量的时间序列分析的研究现状 (5)第三章理论基础 (7)一、计量经济学理论 (7)二、时间序列分析 (8)第四章模型设定与数据分析......................................................................... 错误！未定义书签。
一、模型设定......................................................................................... 错误！未定义书签。
二、数据分析与实证检验..................................................................... 错误！未定义书签。
第五章结论..................................................................................................... 错误！未定义书签。
致谢 .. (9)参考文献 (10)第一章绪论一、选题背景长时间以来，在股票市场中收益率和成交量的关系一直以来都是投资实务界、金融学术界共同重视的问题。
股票价格的变化在金融市场上，是对市场的信息流的反应。
当市场处于相对平静的时候，成交量小，交易不活跃，股价的波动的幅度也相对较小，但是只要有新的利空、利好消息传递到市场，交易立即变得活跃起来，成交量在短时间内很快的增多。
同时股价波动的幅度也变得特别剧烈，所以成交量是促使股价向上涨最原始的动力。
“价走量先行”，由此可见，市场价格的有效变动需要有成交量来配合。
量是价的先行指标，是测试证券市场风险程度的温度计。
只有真正对成交量对股价波动所产生的影响的内在统计规律性掌握，才可以事先对股市的涨跌做出相对比较为精准的判断。
从以上的分析可以知道，对成交量对收益率波动幅度的影响进行研究，对我国投资者的风险管理与风险测试技术以及投资行为有着十分重要的经济价值和理论与现实指导意义。
在股票市场技术分析中，进行分析的几个十分关键的要素是价格、成交量、时间以及空间。
这几个因素的相互关系和具体情况是进行分析的基础。
理解股市波动性的关键是对量价关系的认识，对于深入理解市场价格传导机制起到了十分重要的作用。
在进行股票交易的过程中，投资者将量价关系作为对市场未来预测的十分重要的一个指标。
研究股票市场价量关系能够帮助我们对股市有一个清楚的认识，完善和发展股票市场从而可以使其能够稳定而健康的向前发展。
二、选题的意义股票价格指数波动变化从较长时间序列来看，因为行业周期性、宏观经济变化、公司业绩的产生的作用，会表现出一定的规律，这对预测股票价格指数提供了一定的分析依据。
从短时间来看，由于一些不确定因素所产生的影响，股票价格指数会体现出一定的变化幅度相对较大，这在一定程度上导致了预测工作进行的艰难性。
现阶段，指数平滑法、生长曲线、灰色理论等在预测股票价格指数方面有一些应用，这些方法可以相对精准的把握股票价格指数长期趋势，不过这些方法没有办法同样对对短期波动把握的概率度保持相同的精准度。
作为20世纪７０年代后理论不断完善和成熟的统计数学分支之一的时间序列分析，不但可以对考察预测变量的过去值和当前值进行考查，同时还可以对模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素纳入模型中。
时间序列分析作为一种精确度相对较高的短期预测方法，这几年来在各种经济预测过程中都得到了相当广泛的使用，并且得到了相对较好的结果，但是目前在预测股票指数及价格方面应用还是相对较少。
本文利用中国股票市场沪市Ａ股综合指数的月度收盘数据，通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术，对它们数据序列的时间序列特性进行了验证了，并建立了增广性的GARCH-M模型。
三、本文研究的主要内容本文主要是在计量经济学和时间序列分析理论的基础上，用R语言对沪市股市成交量进行建模，并通过对统计结果进行深入分析，对沪市成交量时间序列有一定的了解，为后来人进行这方面的研究提供一定的参考。
第二章文献综述一、国外股市成交量的时间序列分析的研究现状国外对量价关系进行相对比较早的实证检验是由Morgen-stern和Granger 在1963年进行的，他们使用1939年到1961年之间的周数据进行谱分析，在分析过程中，他们发现在纽约股票交易所与SEC(美国证券交易委员会)成份指数走势的总成交量二者之间没有直接的关系。
并且两支个股的数据同样也不存在价量关系。
Ch∞等在2001年运用9个发达地区和国家股市的大盘数据，用格兰杰因果检验检测了交易量与股价二者之间的动态关系，最终得出结果认为股价和交易量的二者的绝对变动量之间出现成正比了的关系，有一些市场上是股价变动比交易量先变动，但是另外一些市场却得出相反的结论。
20世纪70年代，英国统计学者Jenkins和美国学者Box创造出了一整套关于时间序列分析、控制和预测的方法，被称为Box-Jenkins方法，在各个方面都非常广泛的应用，有时也称为传统的时间序列建模方法。
二、国内股市成交量的时间序列分析的研究现状周少甫和陈千里[1]2004年在其发表的《上海股市波动的周日效应检验》中运用条件波动的GARCH模型来对周日效应进行研究，通过实证得出周末大量信息的累积也许是股市高波动的最大原因。
吴冲锋、吴文锋[2]2001年在其发表的《．基于成交量的股价序列分析》在国内率先由时间维度向成交量维度转换，将成交量引入到GARCH(1,1)这一模型中，并运用实证对在该模型中引入成交量的可行性进行了证明。
杨彬[3]2005年在其发表的《沪市A股交易量及收益率及波动性的关系—基于混合分布模型的实证研究》中在扩展GARCH模型的基础之上进行Granger因果检验，得出交易量与股价收益率之间存在双向的Granger因果关系。
郑方镳、吴超鹏、吴世农[4]2007年在其发表的《股市成交量与收益率序列相关性研究》中选取了沪深股市中的255只股票来对收益率序列与股票成交量之间的相关性进行研究，研究结果表明不管使熊市、牛市甚至是平衡市，高成交量交易日的股票收益率在之后的交易日中都会表现出“反转”，同时如果在信息不对称的状况下，这样的“反转”现象就会变得更加严重。