分析股票超买超卖的方法与流程

本发明涉及股票分析，特别是涉及分析股票超买超卖的方法。

背景技术

均值回归是一种数学方法，通常用于投资股票使用，但也适用于其他应用领域。

西格尔教授研究研究发现1970－2001年这32年的时间里，世界上主要股票市场的回报率相差无几，英国为11.97％，美国为11.59％，日本为11.12％，德国为10.88％。1985年，理查德·塞勒(richardthaler)和德邦特(wernerdebondt)《股市是否反应过度》的论文，提出了行为金融学最重要的发现之一：以3－5年为一个周期，一般而言，原来表现不佳的股票开始摆脱困境，而原来的赢家股票则开始走下坡路。

均值回归是股票投资理论的一个突破性进展，尤其对于长线投资者具有重要指导意义。但到目前为止，均值回归理论仍不能解决或者说不能预测回归间隔问题，即回归的周期呈“随机漫步”。不同的股票市场，回归的周期会不一样，就是对同一个股票市场来说，每次回归的周期也不一样。如果能够发现均值回归的时间周期或者回归时间周期的分布范围，股票收益的可预测性就会很强。否则，仅仅是证明某一股票市场是否存在均值回归仍然是没有意义的。

股票的价格，理论上讲，等于公司的每股盈利(eps)乘以市盈率(pe)，即p＝pe*eps。而市盈率的高低，一般来讲，取决于市场环境、市场风格、行业估值、成长溢价、供求关系、投资者预期、政府政策等多种动态因素，是难以预测的。但由于公司的基本面，比如公司的每股盈利，短时间(一般指一个季度之内公司财报披露之前)是不变的。或者说，假如信息披露是公正和透明的，投资者的认知不会有太大的偏差，短期决定股价变化的主要因素就是市盈率这一变量。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种分析股票超买超卖的方法，较好地预测股票中短期的较优价格及时机。

一种分析股票超买超卖的方法，包括：

s1、建立a股上市公司的财务和量价数据库；

s2、编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序；

s3、设定起始时间点，向后倒溯1年、2年、3年、5年或者者更长的时间；

s4、利用编写的算法程序运算过去1年、2年、3年、5年或更长时段内的动态市盈率(pe)、动态市净率(pb)和换手率的滚动日算数平均值、正负一个标准方差值和正负两个标准方差值；

s5、将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面，在所述可视化的图形界面中，中间带状区域的中间线是pe/pb/换手率这三个参数过去1年、2年、3年、5年或更长时段的算数平均值，上沿是这个平均值向上偏离一个标准方差的位置，下沿是向下偏离一个标准方差的位置；

s6、结合均值回归原理，当股价向上突破1个标准方差或者偏离越多，向下回归的可能性越大；当股价向上突破达到或突破2个标准方差，股价再往上涨就是小概率事件；当股价向下跌破1个标准方差或者偏离越多，向上回归的可能性越大；当股价向下跌破达到或跌破2个标准方差，股价再往下跌就是小概率事件。

上述分析股票超买超卖的方法，较好地预测股票中短期的较优价格及时机。

在另外的一个实施例中，在步骤“s1、建立a股上市公司的财务和量价数据库；”中，通过从第三方购买或独立开发的方式建立a股上市公司的财务和量价数据库。

在另外的一个实施例中，在步骤“s2、编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序；”中，采用java或c++等高级计算机编程语言编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序。

在另外的一个实施例中，当所述数据库中有现成的股票静态市盈率和静态市净率的数据时，可以省略步骤s2，直接读取数据库中现成的股票静态市盈率和静态市净率的数据。

在另外的一个实施例中，在步骤“将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面”中，编写相应的计算机程序，将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面。

在另外的一个实施例中，当股票的换手率的波动范围向上超过1个标准方差，表示股票交易有明显的异动，再结合股票静态市盈率和静态市净率的波动区间，判断或预测股价回归的时刻点。上述分析股票超买超卖的方法，较好地预测股票中短期的较优价格及时机。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之一。

图2为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之二。

图3为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之三。

图4为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之四。

图5为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之五。

图6为本申请实施例提供的一种分析股票超买超卖的方法的示意图之六。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

一种分析股票超买超卖的方法，包括：

s1、建立a股上市公司的财务和量价数据库；

s2、编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序；

s3、设定起始时间点，向后倒溯1年、2年、3年、5年或者者更长的时间；

s4、利用编写的算法程序运算过去1年、2年、3年、5年或更长时段内的动态市盈率(pe)、动态市净率(pb)和换手率的滚动日算数平均值、正负一个标准方差值和正负两个标准方差值；

s5、将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面，在所述可视化的图形界面中，中间带状区域的中间线是pe/pb/换手率这三个参数过去1年、2年、3年、5年或更长时段的算数平均值，上沿是这个平均值向上偏离一个标准方差的位置，下沿是向下偏离一个标准方差的位置；

s6、结合均值回归原理，当股价向上突破1个标准方差或者偏离越多，向下回归的可能性越大；当股价向上突破达到或突破2个标准方差，股价再往上涨就是小概率事件；当股价向下跌破1个标准方差或者偏离越多，向上回归的可能性越大；当股价向下跌破达到或跌破2个标准方差，股价再往下跌就是小概率事件。

上述分析股票超买超卖的方法，较好地预测股票中短期的较优价格及时机。

在另外的一个实施例中，在步骤“s1、建立a股上市公司的财务和量价数据库；”中，通过从第三方购买或独立开发的方式建立a股上市公司的财务和量价数据库。

在另外的一个实施例中，在步骤“s2、编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序；”中，采用java或c++等高级计算机编程语言编写计算股票静态市盈率和静态市净率的算法程序。

在另外的一个实施例中，当所述数据库中有现成的股票静态市盈率和静态市净率的数据时，可以省略步骤s2，直接读取数据库中现成的股票静态市盈率和静态市净率的数据。

在另外的一个实施例中，在步骤“将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面”中，编写相应的计算机程序，将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面。

在另外的一个实施例中，当股票的换手率的波动范围向上超过1个标准方差，表示股票交易有明显的异动，再结合股票静态市盈率和静态市净率的波动区间，判断或预测股价回归的时刻点。上述分析股票超买超卖的方法，较好地预测股票中短期的较优价格及时机。

本发明将均值回归原理和正态分布统计方法有机地结合在一起，利用计算机自动采集股票的历史数据，再通过我们开发的算法软件以可视化方式输出运算结果，即一套可以指导中长期股票投资者判断股票短时间内是否超买超卖的量化技术指标，它们分别是：市盈率(pe)贪梦指标、市净率(pb)贪梦指标和换手率触发信号。

本发明旨在解决股票收益率短期可预测性问题。一般来说，股票短期价格和收益率是无法预测的，但仍然有一定规律可循。基于市场长期由效理论，股价的长期走势取决于公司的基本面，如公司质地、财务质量、盈利能力和成长性等。我们的发明认为，股票短期的波动服从均值回归和正态分布的自然规律。目前市面上很多预测股票价格变化的技术指标，如k线组合、均线系统、波浪理论、kdj、macd、布林带等，主要关注股票短期量价的变化和博弈关系的变化，没有关注股票的波动也是自然规律的一部分，是人性贪梦与恐慌的表现。长期实践下来，传统技术指标的准确性和稳定性都比较差，对投资者帮助甚微。

结合均值回归和正态分布原理，本发明基于如下两个假设条件：

1.均值回归从理论上讲应具有必然性。因为有一点是肯定的，股票价格不能总是上涨或下跌，一种趋势不管其持续的时间多长都不能永远持续下去。在一个趋势内，股票价格呈持续上升或下降，我们称之为均值回避(meanaversion)。当出现相反趋势时就呈均值回归(meanreversion)。

2.自然界有波动的事物，大都符合正态分布原理。股票也一样，股价价格的涨跌服从对数正态分布的随机过程。即，75％的时间内会在正负1个标准方程(sd)内的随机波动，95％的时间内会在正负2个标准方差(sd)内波动，也就是，符合95％的置信区间，再往上涨就是小概率(5％)事件。

我们采用计算机编程技术，对a股所有上市公司过去1年、2年、3年、5年和10年的市盈率(pe)，市净率(pb)和换手率，都进行了正态分布处理，并采用均值回归原理，发明了一套量化技术指标：贪梦指标，用来辅助和指导长线投资者，科学客观地判断股票涨跌周期和买卖时点，而不是受人性贪婪和恐慌的驱使，盲目地追涨杀跌。

具体的做法和步骤如下：

1.通过从第三方购买或独立开发的方式建立a股上市公司的财务和量价数据库。电脑需安装有能够正常运行的windows64位操作系统和商用数据库管理系统，如oracle，mysql等。

2.采用java或c++等高级计算机编程语言，编写计算股票静态市盈率(pe)和静态市净率(pb)的算法程序。假如数据库中有现成的pe和pb数据，只需直接读取相应的字段即可。

3.设定起始时间点，一般以最新日期为准，向后倒溯1年、2年、3年、5年获者更长的时间，前提条件是数据库需要有匹配的历史数据记录。

4.利用计算机软件自动运算过去1年、2年、3年、5年或更长时段内的动态市盈率(pe)、动态市净率(pb)和换手率的滚动日算数平均值，正负一个标准方差值(+-1sd)和正负两个标准方差值(+-2sd)

5.编写相应的计算机前后台程序，将第2到第4步采集和运算得到的数据，做成可视化的图形界面，如图1和图2所示。

6.在图1和图2中，黄色带状区域的中间线是pe/pb/换手率这三个参数过去1年(也可选择2年、3年、5年或更长的时间段)的算数平均值，上沿是这个平均值向上偏离一个标准方差(+1sd)的位置，下沿是向下偏离一个标准方差(-1sd)的位置。

7.图1和图2的组合构成了该发明的重要量化技术指标，即贪梦指标。利用该指标，我们就可比较准确地识别某只股票所处的价格区间：贪梦区(红色)、恐慌区(绿色)和正常区(黄色)。

8.根据正态分布原理，任何有波动的事物(例如股价)在一定的时间范围内，75％的概率会在正负1个标准方差内波动，95％的概率会在正负两个标准方差内波动。

9.结合均值回归原理，假如股价向上突破1个sd，股票就进入贪梦区，偏离越多，向下回归的可能性越大。一旦达到或突破2个sd，股价再往上涨就是小概率事件(5％)，也就是说股价大概率要回调，向均值回归(正常区)。反之亦然，假如股价向下跌破1个sd，股票就进入恐慌区，偏离越多，向上回归的可能性越大。一旦达到或跌破2个sd，股价再往下跌就是小概率事件(5％)，也就是说股价大概率要触底反弹，向均值回归(正常区)。

10.在贪婪指标中，我们也对股票每日的换手率做了正态分布统计。一旦换手率的波动范围向上超过1个标准方差，就表示股票交易有明显的异动。再结合pe和pb的波动区间，我们可更好地判断或预测股价回归的时刻点。比如某只股票的pe和/或pb波动指标一旦向上达到或突破2个sd，同时其对应时刻点的换手率，也在2个sd以上波动，这时股价从高位回归的可能性非常大。当这两个条件同时发生时，实际观察下来，准确率高达80％以上。

股票技术分析是以预测股票价格的未来走势为目的，以图表形态、技术指标等为手段，对市场展开的包括归纳、分析、排除、确认、比较、决策、验证等在内的一系列的研究方法和手段。目前，市面上有上百种股票技术分析指标，但他们几乎都有以下两个缺点：

1、对于长期走势的预测常常无效

技术分析只能分析股票短期价格走势的变化，决定股票长期价格走势的还是国家宏观政策、经济运行环境、市场资金供应等因素，单纯运用技术分析来预测长期的价格走势，其准确性往往比较差

2、不能预测最好的交易价格及时机

技术分析只能预测未来一段时期内的总的价格走势，且稳定性和准确性很差。我们发明的贪梦技术指标，也无法解决股价长期走势问题。因为，市场长期是有效的，最终决定股价走势的是公司基本面的好坏，而不是技术指标。但通过大量的历史数据回测和长时间的投资实践下来，我们发明的贪梦指标，却能很好地预判股票中短期的交易价格及时机。因为，股票中短时间价格的波动往往是人心的扰动所致，即受贪梦与恐慌的驱使，而人心是最难预测和把控的。受人性弱点的影响，很多人喜欢追涨杀跌，往往买在最高位，卖在最低位。贪梦指标，某种程度上，是把人性在股票价格上的反应进行了量化分析。比如一旦pe或pb向上偏离1个sd以上，股价就进入人性的贪梦区，投资者此时追高就要非常小心，一旦达到2个sd，意味着市场进入疯狂状态，大概率是要卖掉离场的，而不是持有或再追涨。如图3所示，以2015年夏天中国的a股市场为例，我们的贪梦指标显示，90％以上的a股中小创上市公司无论pe还是pb都偏离均值2个sd甚至3个sd以上。事后证明，在接下来的六七月份，市场发生了暴跌。之后不段反复下跌，创业板指数从2015年6月12日最高点4037.9，一直反复下跌到2018年2月6日的1571点，跌幅高达64％。在走完了长达两年半的均值回归历程之后，根据贪梦指标显示，创业板指数开始翻转上涨向均值中位回归。

我们以股票代码为600519的贵州茅台和为例，选取2018年4月16日为研究时间的截至点，分别向后倒推1年、2年和3年，计算它的贪梦指标。

第一步：先从历史数据库中读取相应的股价、eps和换手率数据

第二步：计算过去1年、2年和3年每天收盘后的pe和pb值

第三步：根据过去1年、2年和3年的每天的pe，pb和换手率计算它的均值，标准方差。

第四步：利用计算机程序将pe，pb，换手率，及其各自的均值和标准方差绘制成可视化贪梦指标。贵州茅台一年维度的贪梦指标，参见图4和图5。

图4：贵州茅台的pe贪梦指标

图5：贵州茅台的pb贪梦指标

第五步：从图3和图4中不难看出，贵州茅台的pe贪梦指标在2018年1月10日偏离其均值约2个sd，之后伴随换手率(触发信号)的异常波动，贵州茅台快速从高位回落，中间虽有反复，但下降趋势不改。截至2018年4月20日已回归到其一年pe的均值位置。事实上，在过去的一段时间内，贵州茅台公司的基本面(盈利)并没发生多大的变化，就是均值回归和正态分布这一规律在起作用。图4的pb贪梦指标也验证了这一规律。

第六步：我们再以恒瑞医药为例，图6是它一年维度pe贪梦指标。我们不难看出，恒瑞医药在其pe贪梦指标达到1个sd和2个sd时，分别对应2017年10月27，2018年1月25和2018年3月21日，股价有明显的回调。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。