『壹』 股票何時買賣 看一眼成交量就夠了
一般炒股的朋友買賣股票主要採取兩種選股方式：一種是以基本面選股；另一種是以技術面選股。無論是基本面還是技術面選股，量在價先已成為當前買賣股票最基本的常識，因為股市出現異動，量放大了還是縮小了，是向上突破還是向下突破都需要量上的配合。因此買賣股票都不會脫離量對個股走勢的影響。
成交量選股注意事項
(1)量是價的先行指標，成交量需要與股價結合起來綜合分析，因為成交量脫離不了股價的變動，不能只單獨分析成交量。
(2)股價上漲時需要成交量的配合，但是下跌時則不需要。
(3)不同板塊，不同股票的成交量分析標准不同，小盤股換手率大於10%才算是放量，大盤股換手率大於5%才算是放量。
反映成交量的指標主要有四個：成交股數、成交金額、量比、換手率。
1、成交股數（VOL）這是大家最熟悉的指標了。主要從形態上給我們一個直觀的印象。其常規技術手段是放量、縮量、背離等。所謂量價配合知識，如量價齊升是良性的，放量滯漲是危險的。
2、成交金額（AMOUNT）對於價格波動很大的庄股來說，用這個指標遠比用成交股數或換手率分析更加清晰明了。
3、量比量比是一個橫向比較指標。反映的是當天即時成交額相比過去一段時間成交的活躍程度（比如現在是下午兩點，量比是3，就是說當前的成交，是過去一段時間的同樣時間段內成交的3倍）。
小技巧：就是追漲的時候要看量比是否大於2。就是說如果當天的量能活躍度如果不是前幾天（參數不同）的兩倍以上的話，堅決不追漲幅超過2%的股票。
4、換手率很多分析人士用換手率來統計主力的持倉情況。常規庄股（非指標股而言），一般60日換手200％代表主力明顯介入或出局。一般單日的換手技巧不如量比更有效。有時候換手天天很大，但不代表當天有大的異動或氣勢的改變。（3％的換手率是重要分界線：日換手小於3％的屬於冷清的當日階段走勢，大於3％的換手說明市場關注度明顯增強，有可能是熱點板塊；大於7％的位置如果是技術高位，小心主力趁亂出逃）。
成交量的五種形態：
1、縮量，縮量是指市場成交極為清淡，大部分人對市場後期走勢十分認同，意見十分一致。這裡面又分兩種情況：一是市場人士都十分看淡後市，造成只有人賣，卻沒有人買，所以急劇縮量；二是，市場人士都對後市十分看好，只有人買，卻沒有人賣，所以又急劇縮量。
2、放量，放量一般發生在市場趨勢發生轉折的轉折點處，市場各方力量對後市分歧逐漸加大，在一部分人堅決看空後市時，另一部分人卻對後市堅決看好，一些人紛紛把家底甩出，另一部分人卻在大手筆吸納。
3、堆量， 當主力意欲拉升時，常把成交量做得非常漂亮，幾日或幾周以來，成交量緩慢放大，股價慢慢推高，成交量在近期的K線圖上，形成了一個狀似土堆的形態，堆得越 漂亮，就越可能產生大行情。相反，在高位的堆量表明主力已不想玩了，在大舉出貨，這種情況下我們要堅決退出，不要幻想再有巨利獲取了。
4、市場分歧促成成交，所謂成交，當然是有買有賣才會達成，光有買或光有賣絕對達不成成交。成交必然是一部分人看空後市，另外一部分人看多後市，造成巨大的分歧，又各取所需，才會成交。
5、量不規則性放大縮小，這種情況一般是沒有突發利好或大盤基本穩定的前提下，妖庄所為，風平浪靜時突然放出歷史巨量，隨後又沒了後音，一般是實力不強的莊家在吸引市場關注，以便出貨。
量價選股的方法：
開門見山
在下跌過程中，出現低位放量中陽（最好是漲停）當天換手超過3％，但不過5％。之後的兩天連續有3％以上的換手，不過8％，就構成底部反彈的經典組合開門見三，一旦回落馬上介入，通常有15％左右的空間。
倍量匯集切割線
在反彈初期，低位用小幅放量中陽切過所有的短期（5日、10日）均線後放量上攻，在長期均線（60日）附近，用倍量中陽完成對大均線的穿越。這種匯集成本的量價結構又叫雙升切割線，在均線的共振下，是底部加速的重要標志。
在盤局的尾段，股價反彈走勢具有以下特徵：
（1）波動幅度逐漸縮小。
（2）量縮到極點。
（3）量縮之後量增，突然有一天量大增，且盤出中陽線，突破股票盤局，股價站在10日均線之上。
（4）成交持續放大，且收陽線，加上離開底價三天為原則。
（5）突破之後，均線開始轉為多頭排列。而盤整期均線疊合在一起。
『貳』 請教上午10點怎麼能看到每天股票的成交量排行榜呢
可以看量比排名 但是一般都是大盤股在前面
『叄』 股票技術分析中的MACD,KDJ,RSI,BOLL,OBV,W&R,DMI,ASI,MIKE,VR,EXPMA,ARBR,SAR,BETA分別代表什麼意思
我跟你說主要的吧!
MACD根據兩條不同速度的指數平滑移動平均線來計算兩者之間的離差狀況作為行情研判的基礎，實際是運用快速與慢速移動平均線聚合與分離的徵兆，來判斷買進與賣出的時機與信號。MACD使用滯後性的均線指標，來顯示趨勢特徵。當用長均線減去短均線後，這些滯後指標就成為了一個動力振盪指標(Momentum oscillator)。其結果是它構造了一根在零點線上下擺動的振盪線，並且沒有上下幅度限制。在實際操作中，MACD指標不但具備抄底(價格、MACD背離時)、捕捉強勢上漲點(MACD連續二次翻紅時買入)的功能，而且能夠捕捉最佳賣點，幫助投資者成功逃頂。
KDJ指標的應用法則KDJ指標是三條曲線，在應用時主要從五個方面進行考慮：KD的取值的絕對數字；KD曲線的形態；KD指標的交叉；KD指標的背離；J指標的取值大小。
第一，從KD的取值方面考慮。KD的取值范圍都是0～100，將其劃分為幾個區域：80以上為超買區，20以下為超賣區，其餘為徘徊區。
根據這種劃分，KD超過80就應該考慮賣出了，低於20就應該考慮買入了。應該說明的
是，上述劃分只是一個應用KD指標的初步過程，僅僅是信號，完全按這種方法進行操作很容易招致損失。
第二，從KD指標曲線的形態方面考慮。當KD指標在較高或較低的位置形成了頭肩形和多重頂(底)時，是採取行動的信號。注意，這些形態一定要在較高位置或較低位置出現，位置越高或越低，結論越可靠。
第三，從KD指標的交叉方面考慮。K與D的關系就如同股價與MA的關系一樣，也有死亡交叉和黃金交叉的問題，不過這里交叉的應用是很復雜的，還附帶很多其他條件。
以K從下向上與D交叉為例：K上穿D是金叉，為買入信號。但是出現了金叉是否應該買
入，還要看別的條件。第一個條件是金叉的位置應該比較低，是在超賣區的位置，越低越好。
第二個條件是與D相交的次數。有時在低位，K、D要來回交叉好幾次。交叉的次數以2次為最少，越多越好。
第三個條件是交叉點相對於KD線低點的位置，這就是常說的「右側相交」原則。K是在D已經抬頭向上時才同D相交，比D還在下降時與之相交要可靠得多。
第四，從KD指標的背離方面考慮。在KD處在高位或低位，如果出現與股價走向的背離，則是採取行動的信號。
第五，J指標取值超過100和低於0，都屬於價格的非正常區域，大於100為超買，小0為超賣。
RSI的原理簡單來說是以數字計算的方法求出買賣雙方的力量對比，譬如有100個人面對一件商品，如果50個人以上要買，競相抬價，商品價格必漲。相反，如果50個人以上爭著賣出，價格自然下跌。
強弱指標理論認為，任何市價的大漲或大跌，均在0-100之間變動，根據常態分配，認為RSI值多在30-70之間變動，通常80甚至90時被認為市場已到達超買狀茶(Overbought)，至此市場價格自然會回落調整。當價格低跌至30以下即被認為是超賣(Oversold)，市價將出現反彈回升。
『肆』 股票的成交量什麼是大，什麼是小
換手率是判斷成交量大小的標准：我們可以把換手率分成如下個級別： 絕對地量：小於1% 成交低靡：1%——2% 成交溫和：2%——3% 成交活躍：3%——5% 帶量：5%——8% 放量：8%——15% 巨量：15%——25% 成交怪異：大於25% 我們常使用3%以下這個標准，並將小於3%的成交額稱為「無量」，這個標准得到廣泛認同。更為嚴格的標準是2%。特別注意大盤股，雖然只有1%左右，但是卻是成交幾億，這個是很活躍的。這種判斷要結合其在前期高位的換手率和低位的換手率。
『伍』 如何看股票走勢圖
出了那幾條彩色的線條外還有那些方塊影線什麼的怎麼看？
這是K線圖，彩色線是均線，方塊影線是日K，空心是漲，實心是跌。
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除了K線圖還有一副走時圖下面那些象波紋的怎麼看？
那是技術指標圖，很多技術指標，不知道你說的是哪個。
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K線圖下面的是不是交易量？
對，交易量，柱子越高說明交易量越高。
『陸』 「聰明基金「Smart beta策略能賺大錢嗎
自2000年以後，股票已經經歷了兩輪大熊市，而現在又開始有走軟跡象。養老基金，保險公司以及捐獻基金尋找新的回報來源就沒什麼奇怪的了。「smart-beta」正是最新的基金管理業的術語。
「Alpha」是選擇單個標的資產超越大盤的技能。
「beta」則是資產組合相對於整體市場(如以某個指數基金為代表)的相對收益。
傳統的「市值加權」法，是投資者按市值等比例購買股票或者債券的方法，
而「smart beta」則是嘗試在跟蹤某一大類資產的同時，調整成份證券權重，以獲取增強性收益的投資方法。
[Smart Beta]
眾所周知，beta在CAPM模型中衡量了相對於持有整個市場所帶來的風險溢價（risk premium）的大小。整個市場通常用市場投資組合（market portfolio）或市場指數基金（market index fund）來表示。市場指數通常都是市值加權（market capitalization weighted）。如果把市場指數換成按非市值加權的指數或投資組合，其得到的beta即為smart beta，又被稱為alternative beta或exotic beta。理由是因為這些新指數的權重是由某些量化演算法得出的，看上去比最普通簡單的市值加權要更「聰明」些。
現在比較流行的演算法有：
等權重加權（Equal Weight, EW）:
等風險加權（Risk Parity），可以看作是調節波動率後的等權重
等風險貢獻加權（Equal Risk Contribution ，ERC），可以看作是考慮了資產回報率之間協方差後的risk parity
最小方差加權（Minimum Variance, MV
最大多樣化加權（Maximum Diversification，MD
如下圖所示，從左至右，這些加權法需要的參數逐漸增加。ERC，MV，和MD都屬於「robust risk parity」因為它們把協方差考慮在內。最經典的均值-方差優化法（mean-variance optimization）需要知道預期回報，方差與協方差，因為此優化法同時使風險最小化，預期回報最大化，不過，這里涉及到因子對准問題（Factor Alignment Problem, FAP），下文中會提到。smart beta策略只考慮波動率與協方差，所以，我們把它們看作只關注風險（risk-based）而不關注預期回報（return-based）的策略。
[隨機折現因子，SDF]
事實上，CAPM模型是資產定價模型（asset pricing model）的一個比較有名的特例，因為廣義的隨機折現因子（stochastic discount factor，SDF）在CAPM中被狹義的市場投資組合所代表了。
按資產定價模型的定義：p = E(mx)，任何資產的價格就是折現後所得回報的期望，其中x是資產在未來的回報，m就是隨機折現因子SDF。利用協方差的定義，我們得到
所以，任何資產的價格等於用無風險率折現後所得回報的期望再加上一個風險溢價（risk premium），而這個溢價是SDF與未來回報的協方差。
按照芝加哥大學經濟學教授John Cochrane的說法，投資者的狀態有『好』和『壞』之分（good vs. bad times）。『壞』的狀態一般指個人財富降低，導致其發生的原因可以是由於個人負債過高，或收入降低等等造成的。而SDF是定義這個狀態『壞』時的指標，狀態越『壞』，指標越高。由於大部分資產在狀態『好』時，回報很高，所以這個協方差通常為負。更重要的是，如果一個資產的回報與個人狀態好壞無關，即與SDF無關（風險中性狀態，risk-neutral），那它的價格只能由無風險率決定（協方差為零）。
把上式寫成預期回報率（expected return）的形式，會更直觀些
進一步推導得到預期資產回報率的「beta表達式」
換句話說，人們只有承擔系統性風險（systemic risk，與SDF相關）才能取得收益。如果承擔非系統性風險（idiosyncratic risk），則無任何益處。
由此可見，SDF作用很重要，但是它只存在於理論中。人們千方百計地在真實世界裡尋找替代品，即所謂的風險因子（risk factor）。所以，我們也可以這樣認為：人們承擔的（系統性）風險越大（尤其在狀態『壞』時），作為補償的因子風險溢價（factor risk premium）也越大（尤其在狀態『好』時）。高風險的資產必須有足夠高的預期回報率，即足夠低的價格，才能吸引人們來購買並持有它。
[多因子模型]
由於我們在CAPM中假設SDF只與市場投資組合回報有關，所以市場投資組合是CAPM中唯一的因子。在此基礎上，我們也可以進一步假設SDF與多個因子線性相關
由此得到多因子模型。因子不同，對投資者狀態『壞』時的定義也不同，由此承擔的風險敞口以及獲得的溢價也會不同。Fama-French三因子模型是多因子模型中的經典代表。諾獎得主Gene Fama和Dartmouth大學教授Ken French通過對大量股票中某些共同特徵進行篩選，從而得到有別於大盤因子的兩個新因子：規模與價值（HML，SMB）用以組成三因子模型。這個模型恰好能很好地解釋股票的預期回報。後來，該模型又加上了動量因子（momentum），遂成四因子模型。從結構上講，這與Stephen Ross提出的套利定價理論（arbitrage pricing theory）相似。唯一不同的是，APT直接從統計的層面入手，假設資產回報率可以由一系列因子表示。
[基於因子的資產配置策略]
前面啰里啰唆說了這么多，我只想強調因子的重要性。需要指出的是，上文中提到的廣義資產定價模型與風險因子不只局限於股票市場，而是適合任何資產和資本市場。可以這么說，風險因子才是資產之間聯動的根本原因，資產配置實際上是因子的配置。
我們可以把各種資產比作各種食物，把各種因子比作各種營養，比如維生素。理論上來說，我們既可以通過攝取不同食物來獲得不同維生素，也可以通過直接服用維生素來獲得所需營養。比如，為了治療腳氣，人們即可以多吃穀物，獼猴桃，藍莓等富含維生素B1的食物，也可以直接服用維生素B1葯片。
如同某一食物含有多種營養一樣，買入並持有某一個資產可能會帶來不同的因子風險敞口（factor risk exposure）。比如，在美國NASDAQ上市的網路，它的股票價格即包含了科技板塊的風險，也包含了中小版塊的風險，另外，由於公司的總部在中國，它還包含了中國經濟發展的風險。當然，還可能包括一些其他未知風險。這也是多因子模型中資產表現評估（performance assessment）的精髓。
同樣道理，如果我們只想要某單一風險，如同維生素B1葯片，我們就要巧妙選取資產來達到此目的。在上文提到的Fama-French三因子模型中，Fama和French為我們很好地展示了如何對大量股票進行篩選，把具有共性的多支股票組合在一起，構造出所需要的因子（factor mimicking portfolio）。人們根據不同的風險偏好選擇不同因子，以獲得不同的因子風險敞口從而賺取不同的因子風險溢價，比如，動量因子，基本面指數。
至於如何發現新的有用的風險因子，則不在本帖討論范圍內。不過，下圖展示了資產配置策略的發展過程與新風險因子的發現密不可分。這些新因子現在已被大眾廣泛應用於投資中了
70年代，人們開始將投資組合用於主動投資管理中（active management）。
80年代，市場指數基金的流行使人們更加便捷且廉價地投資整個市場，因為CAPM模型讓他們意識到只有承擔系統性風險（systemic risk）才能取得收益，其風險及收益的大小由beta來衡量。而那些市場超額回報則由alpha來衡量。
90年代，人們不再局限於市場這個單一因子，APT和Barra多因子模型擴大了人們選擇因子的范圍，其中包括國家地域因子，行業因子，宏觀因子等。
2000年之後，人們對因子的認識又擴展到了新領域：風格因子與策略因子。比如，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的規模，價值，和動量因子。新的因子又比如carry，低波動率，流動性（liquidity），基本面因子，以及本帖介紹的smart beta策略等。更重要的是，人們意識到之前他們認為的alpha，其中有很大一部分是非傳統的beta。那些業內人士把這些beta包裝成alpha在推銷（sell beta as alpha，見下文「另類投資」部分）。
隨著ETF的流行，人們能夠越來越方便地接觸到不同因子並直接應用於投資中，尤其是應用於被動投資中。與對沖基金，共同基金，期貨等相比，ETF的優點是更透明，成本更低，進入市場的門檻更低。一些較受歡迎的因子ETF或smart beta ETF包括：RSP（標准普爾500等權ETF），SPLV（標准普爾500低波動率ETF），FNDB（Schwab美國基本面指數ETF）等等。
[全天候式投資組合（All-weather Portfolio）]
上文中提到了宏觀因子（macro factors），就不得不提一下與之有關的資產配置策略：全天候式投資組合（All-weather Portfolio）。此策略是美國知名對沖基金Bridgewater的負責人Ray Dalio長期研究的成果，其核心觀點是將宏觀因子，經濟情景（economic scenario），和上文中提到的等風險權重（risk parity）結合在一起。
宏觀因子與資產回報之間的相關性很低，尤其是在短期，但使用經濟情景可以在長線投資中彌補這個不足。另外，由於一般投資者不喜歡借錢來投資（leverage aversion），這造成了投資組合中股票等高風險資產的權重高於理論中的最優值。使用等風險權重可以糾正這一偏差。
這里，宏觀因子主要考察的是經濟增長和通貨膨脹，並由此定義四種經濟情景：
（1）經濟增長上升，通脹上升
（2）經濟增長上升，通脹下降
（3）經濟增長下降，通脹上升
（4）經濟增長下降和通脹下降。
然後，從歷史數據中找出資產價格的變化與這些經濟情景的關系，從而確定可投資的資產以及相應的權重，使得投資組合在每個經濟情景中分配到的風險相等（如下圖所示）。這樣，隨著時間的推移，該投資組合能夠經受住各種宏觀風險的沖擊，「全天候式」的名稱由此而來
不過，全天候式投資組合在2013年遇到了些小麻煩。在標准普爾500指數增長30%的情況下，Ray Dalio旗下的全天候式投資組合基金的回報率為-3.9%。於是，全天候式投資這個概念也遭受了質疑 。但我認為資產配置的重要功能之一就是幫助保護投資者的財富，防範風險。所以其分散風險的優勢要在長線投資中才能顯現出來，人們不應該太在意短期的失利，下文中會提到。
[耶魯模式 Yale Model]
耶魯大學捐贈基金（Yale Endowment）由於其在同行中長期傲人的投資表現，已經被視為是資產配置行業的一個榜樣，簡稱耶魯模式（Yale Model）或常春藤投資組合（Ivy Portfolio）。耶魯模式之所以能取得不錯的收益，主要得益於其在另類投資（alternative investment）中的高配置，包括各種私募基金，對沖基金，風險資本（venture capital），房地產等。近年來，其占整個投資組合的比重高達60%。耶魯基金從上世紀90年代就開始投資當時頗具神秘色彩的私募基金和對沖基金了。這些基金的特點是乏人問津，投資准入門檻高，因此其收益可以說是來源於價值因子和低流動性因子。
雖然，這些因子給耶魯基金帶來了可觀的回報，但在08金融危機中，由於人們的恐慌性拋售，低流動性資產重創了該基金。從理論上來講，這符合上文中提到的因子投資的特性，即人們承擔的（系統性）風險越大（尤其在狀態『壞』時），作為補償的因子風險溢價（factor risk premium）也越大（尤其在狀態『好』時）。
然而08金融危機過後，在標准普爾500屢創新高的情況下，耶魯基金的資產始終沒有超過08年的最高點。一個很重要的原因是因為耶魯基金的成功模式開始被不少養老金機構和規模較小的大學捐贈基金效仿，導致了在另類投資中的風險溢價大幅減少。耶魯基金在其年報中也承認了這一點。但它近年來仍能在投資表現上對同行保持微弱的優勢，其成功的關鍵在於它能夠找到最優秀的基金經理來管理投資，這在其年報中也提到了。可惜的是，這些最優秀的基金經理中的大部分都已不接受新的資金。因此，這個成功的關鍵只適用於耶魯自己而無法被他人復制。
由此可見，耶魯基金在可預見的未來仍可能繼續領跑這個行業，但它作為一種已被大眾所熟悉的投資模式不可能在短期內重塑輝煌。
[另類投資不另類]
隨著耶魯基金的成功，那些往日不為人知的另類投資（alternative investment）也掀開了它們神秘的面紗。以其中的對沖基金為例，其高回報及低相關性吸引了人們來研究它。
研究結果顯示對沖基金的回報能提供的alpha非常有限，而有很大一部分是來自各種beta，我有一個帖子專門討論了這個現象。除去少數明星基金，大部分對沖基金能取得回報的一個重要原因並不是因為它們能提供下行風險的對沖（protection on downside risk），恰恰相反，而是因為它們在市場下行的時候回報足夠糟糕，也就是說它們對尾部風險（tail risk）的敞口很大。這與我們之前的認知不太一樣，但符合因子投資的特徵。
大家可能都知道股神巴菲特與另類投資公司Protege Partners之間的十年賭約吧。巴菲特在2008年初跟對方打賭說「an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years」。那到目前為止（2014年）結果怎樣呢？有「好事」者把兩者做了一個比較，發現巴菲特建議的投資暫時領先（見下圖）
進一步的研究發現，如果我們把指數基金降低杠桿並收取費用，我們竟然得到了與對沖基金同樣的收益！（見下圖）
另一方面，如果想要得到私募基金的回報，我們只有增加杠桿並收取費用即可。由此可見，另類投資行業經常把已知的beta當成alpha來推銷。然而，隨著因子研究的不斷深入，人們對另類投資的理解也越來越深刻。另類投資已變得不再另類。
[重新審視Smart Beta]
在了解了因子與資產之間的關系後，我們現在再來重新審視一下Smart Beta策略，看看它們是不是有特別之處呢？回答是否定的。
研究顯示這些Smart Beta策略其實都是某些因子的組合。比如，等權重加權法偏向於規模因子。這個很容易理解，因為這種加權法使小盤股獲得與大盤股同樣的權重。又比如，最小方差加權法偏向於低beta因子與低波動率因子。然而，等風險加權法與等風險貢獻加權法更偏向於低beta因子和規模因子。
如下圖所示，Smart Beta策略與上文中提到的其他因子策略同屬一個均值-方差框架內，但正如上文中提到的，Smart Beta策略的著重點是風險，而其他因子策略的著重點是預期回報（risk-based vs. return-based）。不過，最後的效果是相似的，都具有某些因子偏向（factor tilt）
更令人意想不到的是，與Smart Beta正好反向操作的策略竟然也能賺錢。究其原因，原來這些反向策略仍就偏向規模與價值因子。即使是隨機投資組合（random portfolio，即著名的「猩猩擲飛鏢選股法」，在《漫步華爾街》一書中屢次被提及）也有類似的因子偏向（factor tilt，下圖所示）。由此可見，Smart Beta策略能跑贏大盤就不足為奇了，因為它們承擔了一定的因子風險。
既然談到了均值-方差優化框架，這里就順便提一下因子對準的問題（Factor Alignment Problem）。此問題的出現是因為在均值-方差優化法中的預期回報，風險與優化問題的約束條件（optimization constraints）三者所側重的因子有時不盡相同（misalignment）。比如，在預測預期回報中使用的因子可能在風險模型中沒有被使用到。當我們運用優化演算法時，更惡化了這個問題，因為我們可能低估了那部分因子的風險，從而在使預期回報最大化的過程中，高估了與風險模型無關的那部分因子的預期回報。慶幸的是，Smart Beta策略和其他因子策略都只側重均值-方差優化法中的一部分，從而避免了此問題。
雖然Smart Beta策略只是普通的因子配置，但它如此受歡迎有它的道理。我認為主要原因有下列幾個：
（1）美聯儲的QE大幅降低了固定收益類資產的回報，使得投資者不得不尋找其他投資門道來增加收益。
（2）08金融危機中的恐慌和之後美聯儲的QE都影響了市場對各種資產的真實定價功能，資產與資產間原有的聯系減弱了。取而代之的是，大部分資產都隨著美聯儲的貨幣政策起舞。「risk-on/off」模式使得傳統的資產分散化投資（diversification）失靈了。
（3）投資者們仍然對08金融危機時財富大幅縮水記憶猶新，所以比起資產的預期回報，他們更注重風險的控制，更偏愛能控制風險的策略。
（4）08金融危機後，投資者希望在投資中減少人為操縱的因素，更偏愛透明度高，原理簡單的投資產品。
（5）依照某些演算法或規則產生的投資策略（rule-based strategy）可以大大降低由於人們行為上的偏差（behaviour bias）而造成的損失。
（6）傳統的對沖基金和共同基金的高費用一直受人詬病。
因此，這些主題明確，成本更低，且看上去能控制風險的Smart Beta策略在經過精心包裝後迅速受到了大眾的追捧。目前掌握著金融市場大部分資金的機構投資者（institutional investors），比如養老基金，大學捐贈基金，資產管理公司，保險公司等都在往這個方向發展，這股趨勢對人們投資理念的影響深遠。
[市場與因子風險溢價]
雖然因子投資有種種優點，但是，我們沒有任何理論可以保證某一個因子策略可以始終跑贏市場。
事實上，我們經常看到的是這樣的情形：某一個策略或資產在某一段時間內的表現持續地領先整個市場，通過媒體的報道和業界專業人士的包裝，普通投資者們立刻對它們趨之若鶩。於是，這些策略中對應的資產價格井噴式地被抬高，預期回報大幅降低，直到泡沫破裂，重新回歸長期均線為止。這樣的例子比比皆是，比如90年代的增長型股票策略，08金融危機前的新興市場策略，危機後的黃金，低波動率策略，高股息策略等等。
投資者持有資產時因為包含了風險因子才會得到風險溢價，用以補償他們所承擔的某一種系統性風險，我們知道風險溢價是隨時間變動的（time varying），我們不知道何時能夠得到補償。這也是為什麼股神巴菲特不斷鼓勵人們不要在意一時的得失也不要隨意改變投資風格，而要做長線投資。只有這樣獲得溢價補償才是大概率事件。巴菲特本人就用他大半生的經歷來證明這個理念的正確性。如果我們用多個因子構造出一個投資組合，我們就可以利用它們之間穩定的低關聯性等優點進行分散化投資，以避免上述單因子策略出現的損失。美國著名對沖基金AQR就巧妙地利用了因子的這些優點構造投資組合並取得了持久且不錯的收益。
市場是個零合游戲（zero-sum game），任何異於市場的投資，必定有一個與之對應的反向投資，而它們在長期都將回歸到市場這個動態的均衡點上（equilibrium）。任何想跑贏市場的投資策略（包括因子策略，擇時策略等）只適用於一部分人，因為這需要另一部分人反向操作來支持他們。如果市場內的大部分人都採用同一種策略，那新的市場均衡點就形成了，投資策略也就失去了意義。這也是為什麼包括對沖基金在內的另類投資在被大眾熟悉後就失去了往日的光環。
有人擔心如果市場上大量的資金流向指數基金和被動投資策略，主動投資的交易減少會導致市場失去發現資產真實價值的功能。我倒不這么認為，因為從本帖的分析中我們了解了，只有長期持有整個市場投資組合才是真正的被動投資。除此之外的其它異於市場權重加權的策略或指數都是主動投資，因為它們都具有某些因子的偏向。為了保持這些因子敞口，人們要定期地主動地進行再平衡調整（rebalance，即始終持有對某個因子偏向最強的資產，拋棄偏向最弱的資產）。只不過，主動投資的控制權不在投資者而在指數或ETF管理公司那裡。無論如何，主動投資仍是市場中的大多數。
另一方面，傳統意義上的主動投資（包括共同基金，對沖基金）從長遠看並不會消失。盡管主動投資的表現不盡如意，收費也較高。如下圖所示，以代表對沖基金整體水平的指數HFRX已經連續十年跑輸僅由股票和債券組成的簡單投資組合了
但是投資者們寄希望於將來能夠選到更優秀的基金經理來跑贏被動投資，而且主動投資的參與者越少，能跑贏的概率越大，因此，投資者們仍然堅守著自己的主動投資倉位盡管有一些下降。投資者的這個看似愚蠢的決定其實是經過理性思考後做出的。
這就是主動投資與被動投資之間此消彼長的辯證關系，假設在極端情況下，資產的價格反映了所有信息，那麼人們就沒有動力去主動尋找新的信息。大家都被動接受信息的結果是整個市場沒有信息。那麼，這時候主動尋找新信息就可以佔得先機。此關系可以看作是對有效市場假說（EMH）的一個註解。所以，完全有效的市場是不穩定的均衡點，永遠不可能達到。市場始終處在半informative 半uninformative的狀態，兩者的人數多少取決於信息的成本和市場本身的結構。比如，在像中國這樣不成熟市場中，由於種種原因使得獲得信息的成本較高，從而使主動投資者更可能取得較高的回報。不過，隨著市場的不斷完善，獲得信息的成本降低，越來越多的投資者會加入到被動投資的陣營中。
[結語]
總而言之，風險因子才是資產之間聯動的根本原因，它描述了資產間某些共同特徵。資產配置的實質是因子的配置。大規模的資產配置投資很難不涉及到某些因子敞口，而且，因子投資的特性會不斷激勵人們挖掘新的因子。隨著資產定價理論的不斷發展，我們不知道的beta會越來越少。
『柒』 什麼是股票大盤股
這是一個相對而言的概念，是依據市場股票數量和盤子大小比較得出的分類，目前一般指流通股大於10億股的稱為大盤股。
『捌』 怎樣介定股票成交量和換手率的大小
換手率的高低往往意味著這樣幾種情況：
(l)
股票
的換手率越高，意味著該只股票的交投越活躍，人們購買該只股票的意願越高，屬於熱門股；反之，股票的換手率越低，則表明該只股票少人關注，屬於冷門股。
(2)換手率高一般意味著股票流通性好，進出市場比較容易，不會出現想買買不到、想賣賣不出的現象，具有較強的變現能力。然而值得注意的是，換手率較高的股票，往往也是短線資金追逐的對象，投機性較強，股價起伏較大，風險也相對較大。
(3)將換手率與股價走勢相結合，可以對未來的股價做出一定的預測和判斷。某隻股票的換手率突然上升，成交量放大，可能意味著有投資者在大量買進，股價可能會隨之上揚。如果某隻股票持續上漲了一個時期後，換手率又迅速上升，則可能意昧著一些獲利者要套現，股價可能會下跌。
一般而言，新興市場的換手率要高於成熟市場的換手率。其根本原因在於新興市場規模擴張快，新上市股票較多，再加上投資者投資理念不強，使新興市場交投較活躍。換手率的高低還取決於以下幾方面的因素：
(l)交易方式。證券市場的交易方式，經歷了口頭唱報、上板競價、微機撮合、大型電腦集中撮合等從人工到電