金融產品分析方法

Ⅰ 證券投資分析有哪些方法

證券投資分析方法答題可分為六類：技術分析法、投資組合分析法、基礎分析法、行為金融分析法、量化分析法、演化分析法。

一、技術分析法

技術分析法是對證券市場過去和現在的市場行為進行分析，運用圖形表態、邏輯和數學的方法，探索證券市場已有的一些典型變化規律，以此來預測證券市場中各類證券價格變動趨勢。

常見的技術分析方法有：圖示分析法分為切線分析法、k線分析法，還有指標分析法、形態分析法等。

二、投資組合分析法

投資組合分析法是根據不同證券不同的風險收益特徵，通過構建多種證券的組合投資以達到投資收益和投資風險平衡的分析方法。

在處理上，通過求解在特定的風險條件下實現收益的最大化或在特定的收益條件下使得風險最低，來求得組合內各個證券的組合系數，進而進行組合投資的分析方法。

三、基礎分析法

基礎分析法又叫做基礎面分析，是根據經濟學、金融學、投資學及會計學等基本原理，對影響證券市場供應關系的宏觀經濟指標、經濟政策走勢、行業發展狀況、產品市場狀況等進行分析，以此來評估證券的投資價值，為證券投資提供依據。

四、行為金融分析法

行為金融分析法源於20世紀80年代證券市場上不斷出現了一些與經典理論相悖而經典理論無法解釋的」異象「。該方法就是以這些「異象」為研究對象,從對標准金融理論的質疑開始,以行為科學為基礎研究投資者的心理行為,進行投資決策的分析方法。

五、量化分析法

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。

六、演化分析法

演化分析是由中國吳家俊在2010年「股市真面目」一書中創立的方法論體系，以生命科學原理和生物進化思想為基礎，運用生物學範式深入解析股市運行的內在動力機制，將股市波動的生命運動本質屬性作為主要研究對象及分析視角。

從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和周期性等方面入手，歸納總結出高勝算博弈的精髓，對市場的中期或重大波動行情做出正確判斷，為投資決策提供機會和風險評估的方法總和。

Ⅱ 論述四種主要的證券分析方法。

基本分析法、技術分析法、投資組合分析法和行為金融分析法。
基本分析方法又叫基本面分析,是根據經濟學、金融學、會計學及投資學等基本原理，對決定證券價值和價格的基本要素進行分析,從而評估證券的投資價值,判斷證券的合理價位,最終提出相應的投資建議的一種分析方法。任何資產都有其內在價值,當市場價格與其內在價值不相等時就會出現「定價錯誤」。基本分析方法的主要內容就是對能夠影響證券價格的因素,如宏觀經濟、行業因素和公司具體因素三個層次進行分析。基本分析方法的優點主要是能夠比較全面地把握證券價格的基本走勢,適用於波動周期比較長的證券價格預測;缺點是對短線投資者的指導作用比較弱,預測的精度比較低。這些基本走勢若能夠預測出來,便不能夠被輕易左右,可見基本分析方法適合於長線投資。
技術分析方法是以證券市場過去和現在的市場行為為分析對象,運用圖表形態、邏輯和數學的方法,探索證券市場已有的一些典型變化規律,並據此預測證券市場的未來變化趨勢的技術方法。該方法的基本假定是「歷史會重演」。它以證券市場已有的價、量為基礎,運用圖示分析法,如K線類、切線類、波浪類;指標分析法,如趨向指標(DMI)、能量潮(OBV，又稱平衡成交量法，是由格蘭維爾於1963年提出。能量潮是將成交量數量化，製成趨勢線，配合股價趨勢線，從價格的變動及成交量的增減關系，推測市場氣氛。)及乖離率(BIAS，是測量股價偏離均線大小程度的指標。)等;量價關系分析法,如古典量價關系理論、葛蘭碧量價關系理論等。技術分析方法的優點是以市場數據為基礎,對市場的反應比較直接,其結果也更接近市場實際,分析的結論時效性強對短線投資有很強的指導意義。其缺點是考慮問題的范圍較窄,對市場的長遠趨勢不能進行有效判斷。
對廣大個人投資者來說，基本面分析和技術分析是最常見和最重要的方法，下面將這兩種方法做一下比較。基本分析能夠從邏輯的角度說明價格漲跌的原因,而技術分析在入市時機的選擇上更有優勢。一般相對而言,技術分析和基本分析相比,具有自身獨特的優勢:第一,技術分析可提前反映價格趨勢的變化,具有領先優勢。歷史上一些最為著名的牛市或熊市在開始的時候,幾乎找不到任何錶明經濟基礎已改變了的資料,等到好消息或壞消息出籠的時候,新趨勢早已形成。第二,技術分析可確定出入市時機。基本分析得出的結論雖帶有預見性,但容易造成過早入市,技術分析法在這方面卻可以充分發揮作用,當圖表發出買入信號時,技術分析者可隨時買入。尤其是在期貨市場,其杠桿作用註定了時機的選擇是交易成敗的關鍵。時機不對,即使交易者對大趨勢把握准確,仍然可能賠錢。第三,技術分析比較靈活,適用於任何交易媒介和任何時間尺度，並且技術分析法的適用面極廣，它既可應用於股票市場,也可運用於期貨、期權市場,外匯、黃金市場等。而基本分析在這一點上卻很受限制,由於它進行的是因素分析,在分析某一市場之前,分析者必須成為這個市場的專家,了解這些市場的基本面情況,而經濟基本面的資料太繁雜了,因此,基本分析者往往顧此失彼。第四,技術分析可以反映市場的心理和情緒。純粹的基本分析法是一種邏輯方法,它假設投資者是理性的,而事實上金融市場的交易者在許多時候往往是非理性的,存在心理偏誤,這些心理偏誤會影響投資者的行為,從而對價格走勢產生重要的影響。由於這些情緒的發展需要時間來完成,所以,技術分析者有機會在趨勢的早期階段辨識這些心理的變化,滿懷信心地買進或賣出。
投資組合分析法是根據不同的證券具有不同的風險收益特徵,通過構建多種證券的組合投資以達到投資收益和投資風險平衡的分析方法,在處理上，它通過求解在特定的風險條件下實現收益的最大化或在特定的收益條件下使得風險最低，來求得組合內各個證券的組合系數，進而進行組合投資的分析方法。它可以分為傳統的證券組合分析方法和現代證券組合分析方法。傳統分析方法是根據不同證券對相同的系統性風險的不同反應,來降低非系統性風險;而現代組合分析方法是一種數量化的組合管理方法,以實現投資收益和風險的最佳平衡,如馬克維茨的均值方差模型、夏普和林特納的資本資產定價模型和羅斯的套利定價理論。投資組合分析方法的優點是在投資分析中對風險進行分類和定量化描述,尋求收益和風險的制衡(trade-off),在理論上證明了組合投資可以有效降低非系統風險的同時,還能夠運用定量化的方法來求解證券組合中各個證券的最佳比例關系,這樣就克服了傳統證券組合方法在確定各組合證券比例中的盲目性,從而實現投資收益和風險的最佳平衡。缺點是需要計算復雜模型；對證券市場的假定條件過於苛刻,甚至這些條件與實際市場存在很大差距，如果證券市場的發展不是很成熟的話,一些條件不可能滿足;計算組合比例需要大量的數據支撐,而且模型沒有考慮到有的證券之間根本無法構建投資組合。投資組合分析方法由於受到市場條件的限制,如交易成本的存在、對信息的了解度等,因此該方法比較適合於機構投資者,並且在配合基本面分析的情況下進行。由於考慮到了風險和收益的制衡,使證券組合的收益有時較低,但收益較穩定,比較適合於基金公司和社保公司資本的運作。
行為金融分析法源於20世紀80年代證券市場上不斷出現了一些與經典理論相悖而經典理論無法解釋的「異象問題,如周末現象(一些下個周一的信息提前反映到本周五的股票價格上)、假日現象等,一些投資者利用這些「異象」進行投資確實獲得了超常收益。因此該方法是以這些「異象」為研究對象,從對標准金融理論的質疑開始,以行為科學為基礎研究投資者的心理行為,進行投資決策的分析方法。該方法以古典金融理論的嚴格假定與現實市場相悖為出發點,如市場無摩擦、投資者是完全理性的,而在證券市場中並不是每一個投資者都會用投資理論中的復雜數學方法來推導所謂的理性與均衡價格來指導自己的投資行為,投資者並不總是根據基本面來進行投資決策,有時會根據噪音來決策,成為所謂的噪音交易者(noise traders)。行為金融分析方法的優點是能夠使投資者在證券投資過程中保證正確的觀察視角,特別是在市場重大轉折點的心理分析上,往往具有很好的效果;缺點是該方法基於人的不同理性行為和心理假設,很難得到一個統一的結論用於指導投資者的行為。
總之，以上四種分析方法的使用都是有條件的，並且各有優缺點，要想在證券市場中獲得穩定的利潤,只靠一種分析方法來指導投資決策是不行的,甚至是要冒很大風險的,必須把上述幾種方法結合起來使用。相信隨著證券市場的不斷發展,投資者會變得越來越成熟,對市場的洞察力也會越來越強,進而嫻熟地綜合運用各種分析方法，以最小的損失獲取更大的收益。

Ⅲ 數據分析的五個基本步驟在金融分析中的應用

1、確定目標

在進行數據分析之前，我們需要結合自己的業務確定數據分析的目標是什麼，可衡量的指標是什麼，對指標進行拆分，找出可收集數據的最小單元，這樣做運銀能夠針對性的進行數據分析，提高數據運營效率，避免數據採集過多，造成無用數據被浪費。

2、搜集數據

當我們確定好目標後，就需要進行針對性的搜集數據，這里所說的搜集數據既包括通過埋點採集的用戶全生命周期數據，也包括自己網上收集的數據，如行業數據報告，還包括通過訪問或者電話等得到的人工整理數據。至於採用哪些具體的數據，還需要根據數據分析的目標而定。

3、整理數據

我們搜集好數據之後旁拿宴，需要對數據進行整理，尤其是搜集的數據來源很多的情況下敏返，比如埋點採集的數據，網上收集的數據，人工整理數據，有時候會出現重復、錯亂等情況，就需要整理數據，盡最大可能提高數據的准確性。

4、分析數據

分析數據諸葛君為大家分享過多次，國慶期間的八大數據分析模型就是用來分析數據的，需要注意的是，在分析數據的過程中，我們要結合自己的產品，選擇合適的數據分析模型，有必要的情況下，需要自己去定義自己的分析模型，總之思路是：方法在這里，怎麼用在於你。

5、可視化呈現

身為數據運營者，數據分析的結果往往是需要給領導和整個團隊匯報的，這個時候我們就需要對數據分析結果做可視化的呈現，一般情況下用圖表的形式呈現即可。通過數據分析找出業務問題所在，同時提出自己的解決方案，不光要知道為什麼，還需要知道怎麼辦。

總結：以上五大步驟構成一個完整的數據分析過程，從開始思考目標到最後可視化呈現，從發現問題到提出解決方案，身為數據運營者，我們既需要有整體思維，能夠從全流程去把握數據分析方法，也需要對細節極致追求，優化每一個步驟，比如：搜集數據時如何才能更加快速准確，就可以作為優化的目標。當我們能夠從整體和細節都游刃有餘得進行數據分析的時候，你就是一個合格甚至優秀的數據運營者。

Ⅳ 金融有哪些分析方法

金融分析一共有以下這些方法
1、套利是指利用一個或多個市場上存在的價格差，在不冒任何風險（或風險極小的）情況下通過踐買貴賣賺取利差的行為。套利是市場無效率的產物。在有效的金融市場上，金融資產不合理定價引發的套利行為，最終會使市場重新回到不存在套利機會的均衡狀態，這時確定的價格就是無套利均衡價格。
2、風險中性指的是這樣一種狀態：投資者並不需要額外的收益來吸引他們承擔風險；所有現金流量都可以通過無風險利率進行貼現求得現值。無套利定價法與風險中性定價法可謂殊途同歸。
3、狀態價格定價技術是無套利原則以及證券復制技術的具體運用。如果我們知道某種資產在未來各種狀態下的回報狀況以及市場無風險利率水平，我們就可以對該資產進行定價。
4、積木分析法主要以圖形來分析收益/風險關系以及金融工具之間的組合/分解關系。

Ⅳ 金融市場的技術分析方法

技術分析方法是市場經驗的科學總結，經過現代市場幾代人的研究、創新和發展，技術分析方法體系愈加成熟和完善。然而，技術分析方法也有其局限性，例如，一種技術分析方法不是萬能的，它可能只適合於某一市場環境，而對於另一種市場環境無能為力，甚至會導致錯誤。因此，正確認識和深入理解技術分析方法的特點，掌握每一種技術分析方法所適用的市場環境，是有效應用技術分析方法的關鍵。 
一、常見的錯誤認識和錯誤應用 
在技術分析方法應用中，缺乏分析經驗的投資者常有以下的錯誤的認識和應用： 
1. 過分依賴技術分析結果。 
有一些投資人認為技術分析方法應該是准確無誤的分析工具，所以迷信某一種分析方法得出的預測結論。筆者在工作時遇到投資者T。T是一名經濟學講師，很鍾情技術分析方法，有一次，他根據自己的技術分析結果，以2900元/噸做了50手豆粕期貨賣單，結果豆粕期貨不跌反漲，向上突破了3000元/噸的關鍵阻力位，我們催促他按計劃止損，但他拒絕執行，並拿出圖紙比劃著解釋：「我還是堅持看空，因為有一種技術分析方法支持我的做空觀點。」最後，豆粕期貨猛漲到3400元/噸以上，這位投資者損失慘重。 
2. 把某種分析方法作為市場預測的萬能工具。 
有一些投資者這樣認為：每一種技術分析方法都可以應用到任何市場環境中。例如，他們不管市場是有趨勢還是無趨勢，都要看移動平均線，或者不管波浪形態清楚與否，都執著地數浪¨¨¨很明顯，移動平均線方法一般適用於有趨勢的市場，但如果用於振盪盤整市場，它提供的買賣信息則大多是偽信號，投資者如果用這些信息做交易，就會受到「左一巴掌，右一巴掌」的懲罰，一些投資者在交易中「買也賠錢，賣也賠錢」，原因概出於此。 
波浪分析方法是投資大師們公認的、最好的、最有價值的技術分析方法之一，但它也不是萬能的。實踐中，我們經常看到，有時市場波浪行進形態很清晰，非常易於辨認和數浪，但當市場過於強勢時，由於波浪的延伸、再延伸而使數浪者迷茫；當市場處於無趨勢的盤整時期，由於調整浪存在多重性和多種結構，使得數浪十分復雜或容易數錯。 
3. 忽略市場環境，錯用技術分析方法。 
有些投資者不考慮市場環境，片面、習慣應用自己所熟悉的技術分析方法，比如習慣 應用移動平均線和KD指標等，對其他分析方法的應用缺乏研究。有的還習慣使用單一的分析方法，忘記了道氏「不同分析方法要相互印證」的教誨。 
上述的錯誤認識和錯誤應用，極大地影響了技術分析方法的有效發揮。 
二、正確認識和理解是技術分析應用的關鍵 
實踐證明，技術分析方法應用的關鍵是對技術分析方法的正確認識和理解。筆者認為要從以下幾個方面正確理解技術分析方法： 
1. 技術分析方法是一面鏡子，歷史會重演，但絕不是簡單的重復。 
技術分析方法的出現使人們可以藉助市場的歷史信息，對今後市場的變化進行推斷預測。技術分析方法的開創者們認為，「歷史會重演」，但是這種重演絕不是簡單的重復。比如，上證指數曾經經歷了7年牛市，展現出完整的5個上升浪形態，其中1、3、5三個推動浪都具有5個子浪結構，但它們的內部結構、運行時間、浪的長度都各有不同。 
2. 技術分析多以統計分析為手段，其分析結果是一種概率事件，並非絕對事件。 
這一認識十分關鍵，它可以使你客觀、辯證地對待每一種技術分析的結果，不會犯上面所說的一些錯誤。例如，甲、乙兩分析師在某日收市後，根據大連大豆期貨市場內在信息，分析次日大豆期貨走勢。甲預測價格上漲，乙預測價格下跌，熟是熟非？只能由次日連豆期貨價格走勢所裁定，而在此之前，沒有任何人能夠裁定。這個例子說明，市場分析結果僅僅是一種預測，有可能對也有可能錯，應該把這種預測結果作為制定投資計劃的依據，但在計劃中必須作好應對預測結果錯誤的准備。投資計劃中的止損項目正是防止分析結果出錯的必要措施。