进攻型股票
哪些股票属于进攻型的
举例说,当股票和债券相比较的时候,明显债券都得到期还本付息,收益明确,但比较低,是防守型资产;股票随市场、经营环境波动,大起大落,可能会赚很多钱但也可能亏很多,是进攻型资产。
另外又两只股票比较时候,一只是水力发电股,就是坐在那里等收钱的,也算是防守型;另外一个科网股,要么爆炒要么暴跌,是进攻型。
这么解析可以不。
什么样的股票是防御型?什么样是进攻型?同上
个股攻击一般因启动时间不同,分为早盘攻击型(9:30 ~ 10:00)、中盘攻击型(10:00 ~ 14:00)、尾盘 拉升型(14:00〜15 :00)。
从攻击气势看,早盘攻击最具爆发力,是短线操作的首选,能够使收益最大化。
这在市场处于横盘震荡状态使用效果不错,但在活跃的市场氛围下,作为部分主力庄股借机拉高出货的 方式,当日盘口有短线被套的可能。
其缺点是无法把握当日可能出现的冲高回落,这需要借助对大盘走 势预测进行出击的选择。
中盘攻击相对于早盘攻击来说,走势基本定型,一般不会出现冲高后大幅回落 的走势,因而可以作为稳健的盘口出击方式。
怎么选股票?有什么方面要特别注意的?
首先 是选择你要操作的股票类型,如大盘股,小盘股,银行股,科技股之类的。
大盘股有盘大稳定的特征,涨也慢跌也慢,小盘股则极容易波动。
其次 看业绩,选择业绩较好的股票,当然这个问题并不绝对业绩不好的股票并不是说就不会涨,但业绩的好坏还是可以分析出一支股票的大概情况的,也可以关注一下那家公司有利好消息,有利好消息的股票基本能有一段好的走势,当然例外的也有再次 看股票的前期走势,分析一些股票的前期走势,如一支股票前段时间都处于低迷状态,经分析未来可能会有一段上扬走势,那买进这类股票的绝对没问题的,但这就对股民的分析能里有极大的要求,没有很强的分析能力是很难做到这一点的。
选股时应该综合上述内容来分析,这些都是基础的分析技巧,适合新手,而老股民很多不愿意去接触新股票,更愿意在自己操作过的熟悉的股票中寻找选股对象,新手可以参考下老股民的意见,当然以参考为主,切不可轻易听信他人的说法,要在得到外界信息后在加一自身的处理分析,才能判断出别人说的是对是错。
股票的 阿尔法 贝塔 ,指的是什么?
展开全部 阿尔法系数, α系数 Alpha(α) Coefficient定义:α系数是一投资或基金的绝对回报(Absolute Return) 和按照 β 系数计算的预期回报之间的差额。
绝对回报(Absolute Return)或额外回报(Excess Return)是基金/投资的实际回报减去无风险投资收益(在中国为 1 年期银行定期存款回报 )。
绝对回报是用来测量一投资者或基金经理的投资技术。
预期回报(Expected Return)贝塔系数 β 和市场回报的乘积,反映投资或基金由于市场整体变动而获得的回报(有关预期回报更多的计算请??资本资产定价模型 Capital Asset Pricing Model (CAPM) )。
股票的阿尔法α值,在单指数模型中被表述为证券市场特征线与纵轴的截距,称为股票投资的特殊收益率,用于表示当市场组合的收益率为零时,股票的收益率将是多少。
阿尔法α为选择股票提供了一种指南,使投资者在卖出与买进股票时有利可图。
正α值代表了一种收益率的奖励,负α值代表了对投资者的一种惩罚。
股票的贝塔系数β,在资本资产定价的单指数模型中被表述为证券市场特征线的斜率,称为股票市场的系统风险系数。
如果用股票市场的价格指数的收益率来代表市场组合的收益率时,贝塔系数β就是股票对市场系统性风险的量度,反映股票收益率变化对市场指数收益率变化的敏感度。
贝塔系数β越大,股票的市场风险越高,但股票的预期收益也应越高,反之亦然。
其中,β=1, 表示股票的系统性风险与市场组合的风险相同,即股票的市场价格波动与市场价格指数的波动幅度大体一致。
投资者可以根据自己要求的收益率水平与风险的承受能力来选择进攻型股票或防御型股票。
一般来说,在市场行情上涨期可选择β>1的股票, 以获取高于市场的超额收益;在市场行情下跌期应选择β
基金组合跟购买多支股票是一样的道理吗?
单一的基金表现再出色,也难以有效抵御市场的多重风险。
构建一个攻守兼备的基金投资组合以增强抵御风险的能力,是每一个理性基民都应该重视的事儿。
基金组合投资是指购买多种不同风格和不同类型的基金,既分散风险,又可以享有每种基金的好处基金组合上体现着高收益对应高风险的规则。
全仓驻守进攻型的股票基金风险非常高,应当及时把一部分资金分散出来,投资一些风险较低的债券基金和货币基金以防万一。
概述资本资产定价模型(CAPM)的基本内容及其实践意义。
展开全部 一、引言(资本资产定价模型的理论源渊) 资产定价理论源于马柯维茨(Harry Markowtitz)的资产组合理论的研究。
1952年,马柯维茨在《金融杂志》上发表题为《投资组合的选择》的博士论文是现代金融学的第一个突破,他在该文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法,开创了对投资进行整体管理的先河,奠定了投资理论发展的基石,这一理论提出标志着现代投资分析理论的诞生。
在此后的岁月里,经济学家们一直在利用数量化方法不断丰富和完善组合管理的理论和实际投资管理方法,并使之成为投资学的主流理论。
到了60年代初期,金融经济学家们开始研究马柯维茨的模型是如何影响证券估值,这一研究导致了资本资产定价模型(Capital Asset Price Model,简称为CAPM)的产生。
现代资本资产定价模型是由夏普(William Sharpe ,1964年)、林特纳(Jone Lintner,1965年)和莫辛(Mossin,1966年)根据马柯维茨最优资产组合选择的思想分别提出来的,因此资本资产定价模型也称为SLM模型。
由于资本资产定价模型在资产组合管理中具有重要的作用,从其创立的六十年代中期起,就迅速为实业界所接受并转化为实用,也成了学术界研究的焦点和热点问题。
二、资本资产定价模型理论描述 资本资产定价模型是在马柯维茨均值方差理论基础上发展起来的,它继承了其的假设,如,资本市场是有效的、资产无限可分,投资者可以购买股票的任何部分、投资者根据均值方差选择投资组合、投资者是厌恶风险,永不满足的、存在着无风险资产,投资者可以按无风险利率自由借贷等等。
同时又由于马柯维茨的投资组合理论计算的繁琐性,导致了其的不实用性,夏普在继承的同时,为了简化模型,又增加了新的假设。
有,资本市场是完美的,没有交易成本,信息是免费的并且是立即可得的、所有投资者借贷利率相等、投资期是单期的或者说投资者都有相同的投资期限、投资者有相同的预期,即他们对预期回报率,标准差和证券之间的协方差具有相同的理解等等。
该模型可以表示为: E(R)= Rf+ [E(Rm)- Rf] *β 其中,E(R)为股票或投资组合的期望收益率,Rf为无风险收益率,投资者能以这个利率进行无风险的借贷,E(Rm)为市场组合的收益率,β是股票或投资组合的系统风险测度。
从模型当中,我们可以看出,资产或投资组合的期望收益率取决于三个因素:(1)无风险收益率Rf,一般将一年期国债利率或者银行三个月定期存款利率作为无风险利率,投资者可以以这个利率进行无风险借贷;(2)风险价格,即[E(Rm)- Rf],是风险收益与风险的比值,也是市场组合收益率与无风险利率之差;(3)风险系数β,是度量资产或投资组合的系统风险大小尺度的指标,是风险资产的收益率与市场组合收益率的协方差与市场组合收益率的方差之比,故市场组合的风险系数β等于1。
三、资本资产定价模型的意义 资本资产定价模型是第一个关于金融资产定价的均衡模型,同时也是第一个可以进行计量检验的金融资产定价模型。
模型的首要意义是建立了资本风险与收益的关系,明确指明证券的期望收益率就是无风险收益率与风险补偿两者之和,揭示了证券报酬的内部结构。
资本资产定价模型另一个重要的意义是,它将风险分为非系统风险和系统风险。
非系统风险是一种特定公司或行业所特有的风险,它是可以通过资产多样化分散的风险。
系统风险是指由那些影响整个市场的风险因素引起的,是股票市场本身所固有的风险,是不可以通过分散化消除的风险。
资本资产定价模型的作用就是通过投资组合将非系统风险分散掉,只剩下系统风险。
并且在模型中引进了β系数来表征系统风险。
四、资本资产定价模型的应用 资本资产定价模型之所以一经推出就风靡整个实业界、投资界,不仅仅因为其简洁的形式,理论的浅显易懂,更在于其多方面的应用。
1、计算资产的预期收益率 这是资本资产定价模型最基本的应用,根据公式即可得到。
资本资产定价模型其它的应用,均是通过这基本的应用延展开来的。
2、有助于资产分类,进行资源配置 我们可以根据资本资产定价模型对资产进行分类。
资产定价是利用各种风险因子来解释平均收益率的,因此风险因子不同的资产具有不同的收益,按照因子变量不同范围划分的资产类型具有不同的收益特征。
我们利用资产定价模型中股票的风险因子β对股票进行分类。
当β>1,如β=2时,那么当市场收益率上涨价1%时,这种股票收益率预计平均上涨2%;但是当市场收益率下降1%时,这种股票收益率预计下跌2%,因此,可以认识这种股票比市场组合更具有风险性,所以这类股票被称为进攻型股票(Aggressive Stock);当β=1时,那么股票将随市场组合一起变动,这类股票被称为中性股票(Neutral Stock);当β<1,如β=0.5时,那么这类股票的波动性是市场波动的一半,即若市场收益率上涨1%时, 这种股票收益率预计平均上涨0.5%,这类股票能使投资者免于遭受较大的损失,但也使投资者无法有较大的收益,所以这类股票称为防御型股票(Defensive Stock)。
很明显,不同类别的股票具有不同的收益特征。
在此基...