如何對股票進行聚類分析案例

⑴ 什麼是海龜交易法則

《海龜交易法則》由 中信出版社出版，出版時間為2007年。作者是（美）柯蒂斯·費思。

主要講述的是海龜所用的交易系統是一個完整的交易系統。這是我們取得成功的一個主要因素。我們的系統使我們更容易地進行一致性的、成功的交易，因為它沒有給交易員的判斷力留下重要的決策任務。

⑵ 求股票交易價格計算方法。

舉個例子：某日某股票在集合竟價時間內的買賣申報狀況如下，求集合競價成交價格。 12元價位的成交量最大，為440手，高於12.00元價位的買入委託300手和低於12.00元價位的賣出委託280手全部滿足成交願望。三個條件全部具備，因此12.00元為該股票當日的集合競價的成交價格，即當日開盤。

股票的理論價格的計算公式是：預期股息/市場利率。
得出來的價格一般與發行價格相同，但是發行價格不得低於票面金額。其發行價格一般多於票面價格0.01元，其發行價格為1.01元。市場價格一般是指在二級市場上買賣的價格，是由股票的供求關系決定並受多種因素影響，起伏變化較大。而交易的價格又相對於發行價格而言的一種價格，是指買賣雙方對已經發行過的證券進行交易時報出或成交的價格。
股票交易成交價格是由影響股票價格的各種因素共同作用的結果。從交易技術的角度來看股票交易價格是如何產生的。
1.股票交易按價格優先、時間優先的原則竟價撮合成交。價格優先是指較高價格買進申報優先於較低價格買進申報，較低價格賣出申報優先於較高價格賣出申報。而時間優先是指買賣方向、價格相同的，先申報者優先於後申報者。先後順序按交易主機接受申報的時間確定。 2。集合競價時，成交價格的確定原則是a。成交量最大的價位b。高於成交價格的買進申報與低於成交價格的賣出申報全部成交c。與成交價格相同的買方或賣方至少有一方全部成交。兩個以上價位符合上述條件的，上交所取其中間價為成交價，深交所取距前收盤價最低的價位為成交價。集合竟價的所有交易以同一價格成交。


另外除股價外還有股票交易費。
股票交易費用是指投資者在委託買賣證券時應支付的各種稅收和費用的總和，通常包括印花稅、傭金、過戶費、其他費用等幾個方面的內容。

一、印花稅

印花稅是根據國家稅法規定，在股票(包括A股和B股)成交後對買賣雙方投資者按照規定的稅率分別徵收的稅金。印花稅的繳納是由證券經營機構在同投資者交割中代為扣收，然後在證券經營機構同證券交易所或登記結算機構的清算交割中集中結算，最後由登記結算機構統一向征稅機關繳納。其收費標準是按A股成交金額的4‰計收，基金、債券等均無此項費用。

二、傭金

傭金是指投資者在委託買賣證券成交之後按成交金額的一定比例支付給券商的費用。此項費用一般由券商的經紀傭金、證券交易所交易經手費及管理機構的監管費等構成。

三、過戶費

過戶費是指投資者委託買賣的股票、基金成交後買賣雙方為變更股權登記所支付的費用。這筆收入屬於證券登記清算機構的收入，由證券經營機構在同投資者清算交割時代為扣收。過戶費的收費標准為：上海證券交易所A股、基金交易的過戶費為成交票面金額的1‰，起點為1元，其中0.5‰由證券經營機構交登記公司;深圳證券交易所免收A股、基金、債券的交易過戶費。

四、其他費用

其他費用是指投資者在委託買賣證券時，向證券營業部繳納的委託費(通訊費)、撤單費、查詢費、開戶費、磁卡費以及電話委託、自助委託的刷卡費、超時費等。這些費用主要用於通訊、設備、單證製作等方面的開支。

其中委託費在一般情況下，投資者在上海、深圳本地買賣滬、深證券交易所的證券時，向證券營業部繳納1元委託費，異地繳納5元委託費。其他費用由券商根據需要酌情收取，一般沒有明確的收費標准，只要其收費得到當地物價部門批准即可，目前有相當多的證券經營機構出於競爭的考慮而減免部分或全部此類費用。

⑶ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。