第一资本金融股票成交量

『壹』 股票的指数，成交量等等概念的含义

股票指数定义：
股票指数即股价平均数。但从两者对股市的实际作用而言，股价平均数是反映多种股票价格变动的一般水平，通常以算术平均数表示。人们通过对不同的时期股价平均数的比较，可以认识多种股票价格变动水平。而股票指数是反映不同时期的股价变动情况的相对指标，也就是将第一时期的股价平均数作为另一时期股价平均数的基准的百分数。

股票的计算依据：

通过股票指数，人们可以了解计算期的股价比基期的股价上升或下降的百分比率。由于股票指数是一个相对指标，因此就一个较长的时期来说，股票指数比股价平均数能更为精确地衡量股价的变动。

1. 股价平均数的计算股票价格平均数反映一定时点上市股票价格的绝对水平，它可分为简单算术股价平均数、修正的股价平均数、加权股价平均数三类。人们通过对不同时点股价平均数的比较，可以看出股票价格的变动情况及趋势。

(1)简单算术股价平均数简单算术股价平均数是将样本股票每日收盘价之和除以样本数得出的，即：简单算术股价平均数=(P1+P2+P3+…+ Pn)/n 世界上第一个股票价格平均——道·琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。

现假设从某一股市采样的股票为A、B、C、D四种，在某一交易日的收盘价分别为10元、16元、24元和30元，计算该市场股价平均数。将上述数置入公式中，即得：股价平均数=(P1+P2+P3+P4)/n =(10+16+24+30)/4 =20(元)

简单算术股价平均数虽然计算较简便，但它有两个缺点：一是它未考虑各种样本股票的权数，从而不能区分重要性不同的样本股票对股价平均数的不同影响。二是当样本股票发生股票分割派发红股、增资等情况时，股价平均数会产生断层而失去连续性，使时间序列前后的比较发生困难。例如，上述D股票发生以1股分割为3股时，股价势必从30元下调为10元，这时平均数就不是按上面计算得出的20元，而是(10+16+24+10)/4=15(元)。这就是说，由于D股分割技术上的变化，导致股价平均数从20元下跌为15元(这还未考虑其他影响股价变动的因素)，显然不符合平均数作为反映股价变动指标的要求。

(2)修正的股份平均数 修正的股价平均数有两种：一是除数修正法，又称道式修正法。这是美国道·琼斯在1928年创造的一种计算股价平均数的方法。该法的核心是求出一个常数除数，以修正因股票分割、增资、发放红股等因素造成股价平均数的变化，以保持股份平均数的连续性和可比性。

具体作法是以新股价总额除以旧股价平均数，求出新的除数，再以计算期的股价总额除以新除数，这就得出修正的股介平均数。即：新除数=变动后的新股价总额/旧的股价平均数修正的股价平均数=报告期股价总额/新除数在前面的例子除数是4，经调整后的新的除数应是：新的除数=(10+16+24+10)/20=3，将新的除数代入下列式中，则：修正的股价平均数=(10+16+24+10)/3=20(元)得出的平均数与未分割时计算的一样，股价水平也不会因股票分割而变动。二是股价修正法。股价修正法就是将股票分割等，变动后的股价还原为变动前的股价，使股价平均数不会因此变动。美国《纽约时报》编制的500 种股价平均数就采用股价修正法来计算股价平均数。

(3)加权股价平均数 加权股价平均数是根据各种样本股票的相对重要性进行加权平均计算的股价平均数，其权数(Q) 可以是成交股数、股票总市值、股票发行量等。

2.股票指数的计算股票指数是反映不同时点上股价变动情况的相对指标。通常是将报告期的股票价格与定的基期价格相比，并将两者的比值乘以基期的指数值，即为该报告期的股票指数。

股票指数的计算方法有三种：一是相对法，二是综合法，三是加权法。

(1)相对法相对法又称平均法，就是先计算各样本股票指数。再加总求总的算术平均数。其计算公式为：股票指数=n个样本股票指数之和/n 英国的《经济学家》普通股票指数就使用这种计算法。

(2)综合法综合法是先将样本股票的基期和报告期价格分别加总，然后相比求出股票指数。即：股票指数=报告期股价之和/基期股价之和 代入数字得：股价指数=(8+12+14+18)/(5+8+ 10 + 15) = 52/38=136.8% 即报告期的股价比基期上升了36.8%。从平均法和综合法计算股票指数来看，两者都未考虑到由各种采样股票的发行量和交易量的不相同，而对整个股市股价的影响不一样等因素，因此，计算出来的指数亦不够准确。为使股票指数计算精确，则需要加入权数，这个权数可以是交易量，亦可以是发行量。

(3)加权法加权股票指数是根据各期样本股票的相对重要性予以加权，其权数可以是成交股数、股票发行量等。按时间划分，权数可以是基期权数，也可以是报告期权数。以基期成交股数(或发行量)为权数的指数称为拉斯拜尔指数;以报告期成交股数(或发行量)为权数的指数称为派许指数。拉斯拜尔指数偏重基期成交股数(或发行量)，而派许指数则偏重报告期的成交股数(或发行量)。目前世界上大多数股票指数都是派许指数。
成交量指当天成交的股票数量。一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交投不活跃。成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据。投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注。
成交量的三种表达方式
市场人士常说“股市中什么都可以骗人，唯有量是真实的”，可以说，成交量的大小直接表明了多空双方对市场某一时刻的技术形态最终的认同程度。江恩十二条买卖规则中的第七条就是观察成交量，指出研究目的是帮 助决定趋势的转变，因此市场上有“量是价的先行，先见天量后见天价，地量之后有地价”之说。不过也不能把成交量的作用简单化、绝对化，由于国内股市中存在大量的对敲行为，成交量某种程度上也能骗人，因此还要结合实际情况具体分析。量虽是价的先行，但并不意味着成交量决定一切，在价、量、时、空四大要素中，价格是最基本的出发点，离开了价格其它因素就成了无源之水、无本之木。成交量可以配合价格进行研判，但决不会决定价格的变化，对于这一点要有清醒的认识，不要被伪说法所蒙蔽。 那么什么是成交量呢？成交量是一种供需的表现，当股票供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大；反之，股票供过于求，市场冷清无人，买气稀少，成交量势必萎缩。而将人潮加以数值化，便是成交量。广义的成交量包括成交股数、成交金额、换手率；狭义的也是最常用的是仅指成交股数。股票只要上市交易，每日都会有或多或少的成交量。一般而言向上突破颈线位、强压力位需要放量攻击，即上涨要有成交量的配合；但向下破位或下行时却不需要成交量的配合，无量下跌天天跌，直至再次放量，显示出有新资金入市抢反弹或抄底为止。价涨量增，价跌量缩称为量价配合，否则为量价不配合。 成交股数VOL，这是最常见指标，也是平常谈论中所指的成交量，它非常适合于对个股成交量做纵向比较，即观察个股历史上放量缩量的相对情况。最大缺点在于忽略了各个股票流通量大小的差别，难以精确表示成交活跃的程度，不便于对不同股票做横向比较，也不利于掌握主力进出的程度。当然在对个股研判时，目前最常用的还是成交股数。 成交金额AMOUNT，直接反映参与市场的资金量多少，常用于大盘分析，因为它排除了大盘中各种股票价格高低不同的干扰，通过成交金额使大盘成交量的研判具有纵向的可比性。通常所说的两市大盘多少亿的成交量就是指成交金额。对于个股分析来讲，如果股价变动幅度很大，用成交股数或换手率就难以反映出庄家资金的进出情况，而用成交金额就比较明朗。如附图中的浦发银行（600001）在2003年5月中上旬构筑头部时，用成交股数VOL来看，高位放量并不明显，主力似乎没有出货的迹象，但用成交金额AMOUNT来看，实际上已有一个高位放量、主力出货的过程。 换手率TUN，即每日的成交量/股票的流通股本，可以作为看图时固定运用的指标，比较客观，有利于横向比较，能准确掌握个股的活跃程度和主力动态。换手率可以帮助我们跟踪个股的活跃程度，找到“放量”与“缩量”的客观标准，判断走势状态，尤其是在主力进货和拉升阶段，可以估计主力的控筹量。当然大部分的分析软件上不提供换手率的走势图，只提供当日的换手率数值，因此运用换手率时还需找一个好软件才行。一般而言日换手率＜3%时为冷清，一种情况是该股属于散户行情，另一种情况是已高度控盘，庄股在高位震荡之际往往成交量大幅萎缩，换手率低。日换手率＞3%且＜7%时为活跃，表示有主力在积极活动。日换手率＞7%为热烈，筹码急剧换手，如发生在高位，尤其是高位缩量横盘之后出现，很可能是主力出货；如果发生在低位，尤其是在突破第一个强阻力区时，很可能为主力在积极进货。 实战中还可运用均量线（移动平均量线）对VOL、AMOUNT、TUN进行辅助研判，一般可设三个参数，即5日均量线、10日均量线及20日均量线。由于均量线反映的是一定时期内市场成交量的主要趋向，与常用的移动平均线的原理相同，可运用黄金交叉、死亡交叉等均线理论进行研判。

『贰』 股票成交问题！！！！！！！！！！

现量就是股票当天最后一笔成交量。
绿色表示最后一笔是卖出单的成交；
红色表示最后一笔是买进单的成交；
紫色表示大额成交，即超过500手（50000股）不管买进卖出均为紫色。

查询股票你可以直接去证券网站，输入你的股票代码即可。譬如：
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『叁』 请问如何查询一只股票的买入量和卖出量

中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中，波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究，大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动，与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比，中国股票市场的波动显著大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后，可以认为分解股票的总体波动性，在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先，市场中有大量的散户投资者，而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量，但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz（1952）的资产组合理论，这一类投资者不能够做到分散化投资，对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次，市场具有高度不完全性，缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险，但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具，也不能全部做到风险的分散化，构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外，中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义：近年来，中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳，对于某些特定股票的重视被加深，而分散化的做法反而逐渐淡化，所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有，中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利，此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下，而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为，这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析，可以认为对于股票的总体波动进行分解，分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是，无论是国内还是国外，很少有研究者将总体波动性分解，并同时在不同层面（市场、公司）对波动性进行实证分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）发现，在美国股市中，尽管市场波动并未增加，但是在1962年到1997年间，个别公司的不确定性大大增强了。但是，目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况，宋逢明和江婕（2003）得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当，但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法，然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中，将一只股票的收益分解为两部分：市场收益与个别收益。通过这种分解，我们可以构造衡量个股的两种波动的度量，这两种波动之和就是该股票收益的波动，所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型，我们可以得到一种个股收益波动的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{图}[，it]）
其中r[，it]为个股的超额收益，r[，mt]为市场超额收益，且capm模型本身有r[，mt]与{图}[，it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β，且个股β是随时间变化的。为解决这一问题，下面我们给出一种简化的模型，该模型不需要个股β的信息。同时，该模型可以对个股收益的方差进行类似于（1）的分解。
首先，考虑如下不需要β的个股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]与ε[，it]不是正交的，因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型（2），个股收益的方差为：
附图{图}然而，这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是，对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根据这种分解方法，我们就可以利用模型（2）中的残查项ε[，it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解为随机选取的个股的波动期望值（随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[，it]）。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型（4）的个股超额收益分解所得到的等式（4）中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始，至2001年12月31日终。这一样本期内，股票数量发生了巨大变化，从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1，311，427组。为了得到模型（2）中的个股超额收益（r[，it]）和市场超额收益（r[，mt]），采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式（4）中的两种波动成分量，采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔，本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔，本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动，以mkt[，t]表示，由下式计算：
附图{图}
其中μ[，mt]是时间间隔t内市场收益r[，ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的，取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动，即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动，即个别因素造成的收益波动，首先要根据公式（4）计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然后计算个股在时间间隔t内的波动：
附图{图}
如前所述，为了消除计算中的个股之间的协方差量，必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量，以firm[，t]表示：
附图{图}
经过上述步骤，就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法，即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法，估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小，进行图形分析。图1（a）显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，并按照流通市值进行加权平均，从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势，但是不够明显。
图1（b）对图1（a）中的数据进行滞后12阶（即数据滞后一年）的简单移动平均，进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小，波动不明显，但1992年初，市场波动值约在0.020到0.025之间，至2001年底样本期末，市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后，市场波动的下降趋势更为明显。
图2（a）则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形，从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2（b）同样是图2（a）中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势，但是很不明显。期初波动值约为0.020，至2001年底，波动值约为0.010。从整体上看，图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动（firm[，t]）
从图形分析中可以看出，中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势，而个别因素的波动成分在样本期内有下降，但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动，说明其变化趋势有可能是随机性的。因此，除了进行图形分析，要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势，还是仅仅为随机性趋势，还需要进一步进行计量经济学分析。
2.确定性趋势检验
为了便于分析，将市场波动数据进行年度化（即原始月数据乘以12）。第一步先分析他们的自相关结构。
市场波动的自相关系数下降很快，但是在0附近波动，因而不能明显判断序列的平稳性，不能排除单位根存在的可能。公司个别波动的自相关函数下降很快，且在0附近基本没有波动，因而可以初步判断序列是平稳的，并初步排除单位根存在的可能。
表1 自相关系数
滞后阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市场波动 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司个别波动 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
为了检验序列是否有单位根，以及是否有确定性趋势，需要进行adf检验。首先，根据campbell & perron（1991）推荐的方法确定滞后阶数为9阶。表2将市场波动的三种形式adf检验模型同时估计出，并给出ρ统计量和τ统计量的检验结果：
表2 市场波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常数项 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常数项和趋势项 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三种模型的ρ统计量都显著地拒绝了存在单位根的零假设，在10％的置信水平下，τ统计量也可以拒绝模型1和模型2的存在单位根的零假设。我们主要注意模型3，即包含时间趋势项的形式，可见ρ统计量和τ统计量都非常显著地拒绝了存在单位根的零假设；而且f统计量表明整个模型是显著的。
对模型3进行普通ols估计，得到的各项系数的普通t检验结果都是显著的，其中趋势项的系数为-0.00269，其t统计量是-2.79，在5％的置信水平下，可以显著地拒绝时间趋势项系数为零的零假设。结合前面的结果，可以确定中国股市中市场波动的成分序列没有单位根，且模型3的显著性表明该时间序列具有确定性趋势。其趋势项系数为-0.00269，表明随时间变化，年度化的mkt[，t]数据具有减小的趋势。
表3给出了个别波动时序数据的adf检验结果，根据前面提到的方法，确定滞后阶数为5阶。
表3 公司个别波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常数项 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常数项和趋势项 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
对于模型3，该模型的检验结果显著拒绝了存在单位根的零假设，虽然模型整体是显著的，但是时间趋势项的t统计量为-2.32，不能拒绝时间趋势项系数为零的零假设，说明时序数据不符合该模型。继而检验模型2同样拒绝了存在单位根的零假设，其常数项的t统计量为2.49，不能拒绝常数项系数为零的零假设。模型1仍然拒绝了存在单位根的零假设，最后确定该序列无单位根，但是不包含确定性趋势。
经过上述的计量经济学检验，证实了前面图形分析的结论，即：中国股票的市场波动成分随时间变化有减小的确定性趋势，但是股票的个别因素波动成分没有确定性趋势。这说明，中国股市的总体波动中，市场因素造成的波动在不断减少，而股票个别因素造成的波动没有确定的变化趋势。
3.波动趋势的原因讨论
经过计量经济学研究，可以确认在样本期内中国股票的市场波动成分有减小的确定性趋势。下面将对这一现象作进一步分析，讨论其可能的成因，但更明确的定论还有待进一步研究的证明。
首先，中国股票市场处于逐步成熟的过程中，随其发展，市场的透明度也在不断提高，使得不同投资者之间的信息不对称状况得到了改善，根据我们模拟信息不对称下市场波动的结果，可以证明：信息不对称的程度对市场波动性的影响是存在的，当市场中有严重的信息不对称时，市场波动较大，当信息不对称较缓和时，市场波动也降低。因此我国股市中的信息不对称程度的降低是市场波动逐步减少的一个原因。
其次，中国股票市场目前还处于高速的成长期，在本文选用的样本期内，这一成长趋势更为明显。其间市场中的股票数量有显著增加，其结果是中国a股市场中股票收益的平均相关系数不断下降，而且这一相关性下降自1993年起尤其明显。单个股票收益间相关性的下降在一定程度上使得市场收益趋于相对稳定，因而造成中国股票的市场波动成分逐渐减小。
第三，中国股票市场的监管也在不断加强，不断有新的法规出台从政策角度完善中国股票市场。而且进一步的分析发现中国股票的市场波动成分与个别因素波动成分的比值在样本期内不断下降，且在市场波动成分在总体波动中也占相对小的比例，从一定程度上反映了市场的持续完善化。市场的完善也会促使市场收益的稳定，即市场波动成分呈变小趋势。
同时，在中国股票市场中，机构投资者正在逐渐替代散户成为市场投资的主要力量。机构投资力量的加强使得市场中的炒作成分变小，也减少了投机成分，因而有利于市场收益的稳定。这同样也可能是市场波动成分下降的原因。还有数据显示，样本期内中国股票市场中的交易日益活跃，这虽然可能导致个别股票收益波动增加，但是对于市场整体来说，增加的交易量可能会减小市场收益的波动。
四、结论
本文采用的波动性度量，可以有效地对总体波动性进行分解，并方便地对不同波动成分作出估计。通过移动平均方法和确定性趋势检验，得到了如下主要结论：首先，中国股票的市场波动随时间变化有减小的确定性趋势，从中可以看到中国股市在10多年的发展中确实在不断进步，股票市场的投资环境在逐渐完善。其次，虽然从表面上看，中国股票市场的平均个别因素波动成分有下降趋势，但经过计量经济学方法的检验，证明这一趋势不是确定性的，表明中国市场中的上市公司质量并没有得到根本性的改良，企业治理仍有待提高。
同时本文对中国股票的市场波动减小的结论提出了一些可能的解释，为后续研究提供了方向，可在此基础上，进一步论证中国股票市场的不同波动成分变化趋势的深层原因。
【参考文献】
[1]宋逢明，江婕.中国股票市场波动特性的实证研究[j].金融研究，2003.（4）.
[2]campbell，j.y.，and p.perron，1991，pitfalls and opportunities：what macroeconomists should know about unit roots[j].nber macroeconomics annual 6，141-201.
[3]campbell，j.y.，m.lettau，b.g.malkiel，and y.xu，2001，have indivial stocks become more volatile？an empirical exploration of idiosyncratic risk[j].the journal finance lvi 1，1-43.
[4]hamilton，j.d.，1994，time series analysis[m].princeton university press.
【原文出处】财经论丛
【原刊地名】杭州
【原刊期号】200404
【作者简介】作者单位：清华大学经济管理学院

『肆』 金融上，第一市场指什么啊还有第二、第三、第四市场啊。谢谢！

一、第一市场（指的是一级市场）：也称发行市场或初级市场，是资本需求者将证券首次出售给公众时形成的市场。它是新证券和票据等金融工具的买卖市场。

二、第二市场（指的是二级市场）：指在证券发行后各种证券在不同的投资者之间买卖流通所形成的市场，又称流通市场或次级市场。比如上海证券交易所和深圳证券交易所就属于二级市场。

三、第三市场（指的是三级市场）：三级市场，相对于一二级市场而言。不同行业会根据自己的特点有所侧重，但主要还是依据市场先后优先次序或者重要性的差别划分的。

四：第四市场（指的是司机市场）：指的是机构投资者之间交易场外进行的大宗交易。这些大宗交易主要是由计算机完成的。既可以节省佣金费用，又可以节约时间，还不占用交易所的“跑道”以免制造“交通堵塞”。

(4)第一资本金融股票成交量扩展阅读：

一级市场的主要功能：

1、促进短期闲散资金转化为长期建设资金。

2、调节资金供求，引导资金流向，沟通储蓄与投资的融通渠道。

3、二级市场的股价变动能反映出整个社会的经济情况，有助于抽调劳动生产率和新兴产业的兴起。

4、维持股票的合理价格，交易自由、信息灵通、管理缜密，保证买卖双方的利益都受到严密的保护。已发行的股票一经上市，就进入二级市场。投资人根据自己的判断和需要买进和卖出股票，其交易价格由买卖双方来决定，投资人在同一天中买入股票的价格是不同的。

『伍』 香港第一资本金融投资集团是真的吗会骗人吗

[提要]今日沪指在3000点盘亘不进，甚至一度跌破，正在市场悲观情绪笼罩的时候，午后盘面突变，三大股指迅速拉升，难得的千股涨停现象再现。从前日的千股跌停到今日的千股涨停，A股市场走势可谓是跌宕起伏，惊心动魄!香港第一资本金融集团分析师曾经说过：数学不能控制...
今日沪指在3000点盘亘不进，甚至一度跌破，正在市场悲观情绪笼罩的时候，午后盘面突变，三大股指迅速拉升，难得的千股涨停现象再现。从前日的千股跌停到今日的千股涨停，A股市场走势可谓是跌宕起伏，惊心动魄!香港第一资本金融集团分析师曾经说过：数学不能控制金融市场，心理因素才是控制市场的关键!此次股指的暴涨暴跌，更多的是市场情绪的极端化变动造成的，当然这也是此前股指暴涨暴跌留下的后遗症，市场可谓是过度反应了!
市场在当前都处于较为敏感的时期。就国内而言，经济始终难言企稳，短期增长遭遇诸多困境。稳增长是稳信心、稳汇率的最有效途径，当前市场仍面临一定的不确定性。今年A股对于香港第一资本金融集团来说无疑是多事之秋，9月14日再现的千股跌停，已经是今年第16次千股跌停的景象了，而今日由于香港第一资本金融集团的投资收盘又出现千股涨停的奇观，市场稳定性和持续性有待加强!这也要求监管层必须将稳定中国的证券市场、防范证券市场的系统性风险的工作作为后期日常管理工作的重点之一。从最近管理层的一系列维稳举措来看，后期维稳的力度会一如既往，甚至会逐步加大。另一方面，相关举措的陆续出台并不妨碍证券市场的市场化功能，反而是市场化正常运作的保护和屏障。近几日，因为香港第一资本金融集团没有投资导致股指较为快速的下跌，使得市场悲观情绪浓重，喊空声音不绝于耳，此起彼伏。不过鉴于量能持续的萎缩态势，可见多空交投并不活跃，短期多空势均力敌，上行和下行的空间其实有限。根据技术分析，沪指将延续箱体窄幅整理，整理区间在3000-3200点上下，3000点的支撑力度是较强的。
此时，在多空力量相对均衡的态势下，市场箱体震荡筑底走势是大概率事件，而且在技术上也可以找到这个箱体。可以说，在政策维稳，人民币(6.3707, 0.0022, 0.03%)汇率渐进稳定和A股估值优势凸显的背景下，香港第一资本金融集团认为市场反弹的基础是存在的，只是短期应该还是以区间震荡为主，用时间来换取上行的空间。因而当前的区域也属于中长线投资的可操作区域。然而香港第一资本金融集团如果继续观望A股随着市场持续下跌，A股的估值优势开始显现，不少优质错杀个股都具备了一定的安全边际，中长线的投资机会开始出现。

『陆』 第一资本金融投资有限公司是骗子吗

有几个不是骗子～如果真有那能力会把高利润给你吗

『柒』 什么是大金融股

银行业属于我国金融行业中最大的一个行业，所谓大金融，也就是指银行、证券、保险、信托以及互联网金融理财等等。一般而言，大金融板块主要以银行股为主。保险券商次之。

大金融股是指市值巨大、占据股指成份较大的银行、保险、证券这三类股票。我们知道金融股是处于金融行业和相关行业的公司发行的股票。

金融股包括银行股、券商股、保险股、信托股、期货股等。大金融板块的股票有：比如工商银行、中国银行、建设银行、农业银行等等;保险中的平安保险、中国人寿等等；券商中的中信证券、申银万国、海通证券等等。

(7)第一资本金融股票成交量扩展阅读：

从市场因素判断，金融股具有四大投资优势：

一、股价不高，金融股中大部分个股的整体股价目前仍然不高，特别是证券股和信托股基本上处于刚刚起步阶段；

二、增量资金介入明显，从成交量分析金融股上涨时放量显著，而下跌时量能迅速萎缩，显示出介入资金是立足于长线投资，并坚定看好该板块的后市；

三、技术形态良好，个股底部形态构筑完整扎实；

四、有政策利好支持，金融股是解决股权分置的潜在试点板块。

在目前的市场大背景下，金融股的市场号召力和对资金的吸引力正在逐步显现出来，该板块有望成为领涨核心，值得投资者的密切关注。

『捌』 美国第一资本金融公司是世界500强吗

好像不是
查到的信息是：2005年度美国商业科技500强

『玖』 香港第一资本金融集团是不是骗人的

骗了我一千多，然后说系统维护不给打钱了