《股市投资数据分析》实验1指导书(2015.3.19)

一、《股市投资数据分析》实验指导书

实验项目一

1、实验项目名称：

股市基本面数据分析

2、实验项目目的和任务：

·目的：

（1）掌握基本面的内容及数据提取；

（2）分析基本面对股市的影响的数据分析 。

·任务

（1） 数据下载和集成；

（2） 数据的分析。

5、实验内容：

请你选择一只股票（股票代码末两位与你的学号一致）,解包实验1，生成文件及文件夹。请阅读rendeme.txt文件。

（1）生成个股基本信息数据集；股市行情数据（个股和行业指数及行业其他股票的数据）。

（2）进入中国人民银行网站，提取M1和M2、行业数据等数据.

（3）进入国家统计局下载相关宏观数据。

（2）画出M2-M1与股票走势、成交量的折线图，分析货币供应量对股市的影响（统计分析）.

（3）画出存款保证金率与股市走势的折线图，并进行影响（统计）分析。

（4）从偿债能力分析、资本结构分析、经营效率分析、盈利能力分析、投资收益分析等数据分析（以上各方面分析可分别选中一个指标进行，如偿债能力分析可选速动比率，参见课件PPT）你所选的公司在行业中的地位。分析方法可用聚类分析进行分类，还可以进行综合指标评价等等。

3、实验内容：

请你选择一只股票（股票代码末两位与你的学号一致），或者解压教师提供的包含股票行情日交易数据的五个目录及其文件：

（1）Daysh.txt (上海交易数据)；

（2）daysz.txt（深圳交易数据）；

（3）remoteSH和remoteSZ（个股基本信息）

（4）readme.txt（说明）。

首先，阅读readme.txt文件，把数据导入到分析软件，以下通过导入到SAS软件，步骤如下：

（1）在E盘创建文件夹：SASLAB；

（2）运行如下程序，创建SAS数据库SASLAB，分别生成沪深行情数据集daysh和daysz。

Libname SASLAB 'e:\saslab';

data SASLAB.daysh;

infile 'e:\saslab\daysh.txt' dlm=',';

input zqdm cjrq kpj zgj zdj zxj cjl cje;

run;

data SASLAB.daysz;

infile 'e:\saslab\daysz.txt' dlm=',';

input zqdm cjrq kpj zgj zdj zxj cjl cje;

run;

如选择某支股票（不妨设600001），程序如下：

data saslab.sh600001;

set saslab.daysh;

where zqdm='600001';

run;

(3)在中国人民银行和国家统计局分别下载相应的数据，如M1、M2、CPI、PMI、PPI等；计算M2-M1；

（4）提取所选股票的财务数据，计算偿债能力分析、资本结构分析、经营效率分析、盈利能力分析、投资收益分析等的某些指标；

（5）画出M2-M1与行情走势的图，说明他们之间的关系。并从统计的角度分析他们之间的相关性；

（6）存款保证金率与行情走势的图，说明他们之间的关系。并从统计的角度分析他们之间的相关性；

（7）从偿债能力分析、资本结构分析、经营效率分析、盈利能力分析、投资收益分析等选择某些财务比率进行数据分析（如聚类分析等），你所选的公司在行业中的地位。

实验项目二

1、实验项目名称：

股票日交易行情技术图形及指标分析。

2、实验项目目的和任务：

·目的：

（1）掌握股票行情走势图的绘制；

（2）熟悉技术指标的计算及分析。

·任务

（1）绘制股票走势图；

（2）计算技术指标；

（3）用技术指标分析和预测行情。

3、实验内容：

请你继续用项目一的股票。

（1） 利用平均移动线公式：

1i15

MVi??pj，如5天平均移动线MV5??pj，即 ij?15j?1

1(今收盘价?前一天收盘价???前四天收盘价) 5

计算所选股票的5天、20天、60天、120天和250天的平均移动线。可以用函数

lag(zxj),lag1(zxj),lag2(zxj),lag3(zxj),……,lag5(zxj)

（2）查资料计算如下的指标值：

计算MACD、RSI、KDJ、BOLL、EMV、OBV和EXPMA值。

如：MACD（5，20）=MV5-MV20等等。

（3）画出所选股票的K线图（或条形图或点线图），其中还包含画出5天、10

天、30天、60天、120天和250天的图形；

参考以下两个程序（需改动，合并到一个程序中）：

1）移动平均线

data study.indexma;

set study.indexsh;

ma10=(zxj+lag(zxj)+lag2(zxj)+lag3(zxj)+lag4(zxj)+lag5(zxj)

+lag6(zxj)+lag7(zxj)+lag8(zxj)+lag9(zxj))/10;

proc gplot data=study.indexma;

plot zxj*cjrq ma10*cjrq / vaxis=axis1 haxis=axis2 overlay;

symbol1 i=join v=dot l=1 h=1.5 c=red;

symbol2 i=join v=dot l=1 w=2.5 w=2;

axis1 label=('Price') logbase=10 order=(3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000) ;

axis2 label=('Date') order=('30oct07'd to '24mar08'd by 30);;

title 'Shanghai StockIndex';

title2 'zxj and MoveAverage';

Run;

2）画条形图

Data study.indexsh2(keep=value cjrq cjl);

set study.indexsh;

value=zgj; output;

value=zdj; output;

value=zxj; output;

Run;

%let ref=3000;

goptions reset=global gunit=pct cback=white border

htitle=6 htext=3 ftext=swissb colors=(black);

Proc gplot data=study.indexsh2;

plot cjl*cjrq / vaxis=axis1 haxis=axis2;

plot2 value*cjrq /vaxis=axis3 vref=&ref;

symbol1 i=needle; MV5?

symbol2 i=hiloc;

axis1 label=('cjl') order=(0 to 10000000 by 2000000) offset=(0,50); axis2 label=('cjrq') order=('30oct07'd to '24mar08'd by 30);

axis3 label=('Index') order=(&ref to 6500 by 500) offset=(25,0); title 'Shanghai Index';

Run;

（4）找到牛、熊和盘整点（或阶段）（2）的某些指标来分析股票的变化；

（5）选择（4）中的最佳指标来预测未来的行情走势。

实验项目三

1、实验项目名称：

股市的熊市和牛市的数据分析

2、实验项目目的和任务：

·目的：

·目的：

熟悉牛市、熊市的判断的程序设计

·任务

（1）熟悉牛市、熊市的概念及特征；

（2）通过程序设计找出股票的牛熊市的转折点；

（3）分析下轮的可能的牛或熊市时间节点。

3、实验内容：

（1）通过所选股票的近几年zxj（收盘价）数据。按照划分标准进行编程；

（2）画出图形。

实验项目四

1、实验项目名称：

板块联动分析。

2、实验项目目的和任务：

·目的：

（1）了解板块的概念和联动机制；

（2）找出板块领涨股票的特征。

·任务

（1）分析板块的联动机制；

（2）找到领涨股。

（3）预测行情。

3、实验内容：

利用你所选股票的数据集。

（1）、根据过去一年的数据，定义联动：如，同时涨跌的天数达到95%以上；或者你认为有价值的定义，而与其他股票则是非联动；找到这些股票分析该板块联动的股票和时间段，并通过基本面，分析联动的原因。

（2）、定义领涨股票，并找到板块的领涨股及其特征。

（3）、总结一下板块联动的特征和机制。

（4）、根据板块领涨股的走势，预测你所选的股票未来的行情走势。

实验项目五

1、实验项目名称：

基本面与技术指标综合分析。

2、实验项目目的和任务：

·目的：

掌握预测技术在证券上的应用。

·任务

（1） 利用时间序列分析股票（数据只含收盘价）未来的走势；

（2） 利用神经网络分析股票（数据包含财务数据、成交量等市场数据）未来的走势；

3、实验内容：

（1）用时间序列技术根据过去一年所选收盘价，对未来的走势进行预测，步骤如下（资料可查看Lecture 16 SAS统计分析.ppt）：

1）建立数据集和绘制原始时间序列

2）对平稳性和季节性的识别

3）变换不平稳序列为平稳序列

4）检验待选的时间序列模型的自相关函数

5）估计备选时间序列模型的参数

6）利用确定的模型进行预测

以上也可通过SAS的解决方案、分析家界面完成，也可通过MATLAB实现。

（2）利用SAS企业挖掘器界面完成，进行预测；

（3）数据集除了收盘价，再考虑成交量、主要财务指标，再用(2)的方法进行挖掘。