日期股票代码名称收盘价最高价最低价开盘价涨跌额涨跌幅2016/6/3'000300沪深3003189.32553201.74923162.0883172.94622.22580.7018 2016/6/2'000300沪深3003167.09973168.8243151.06543158.0259 6.55270.2073 2016/6/1'000300沪深3003160.5473181.79263159.81753172.9619-9.0128-0.2844 2016/5/31'000300沪深3003169.55983170.9263068.59643068.5964102.8503 3.3538 2016/5/30'000300沪深3003066.70953075.26133037.66473056.3138 4.21020.1375 2016/5/27'000300沪深3003062.49933073.75623052.17933059.732-1.7118-0.0559 2016/5/26'000300沪深3003064.21113072.5243027.4443056.6004 4.98520.163 2016/5/25'000300沪深3003059.22593089.10223054.86973079.7486-4.3297-0.1413 2016/5/24'000300沪深3003063.55563083.25713052.59053083.2441-23.6669-0.7666 2016/5/23'000300沪深3003087.22253098.47823076.50393078.5159.00420.2925 2016/5/20'000300沪深3003078.21833078.53163041.51693047.777815.71810.5132 2016/5/19'000300沪深3003062.50023086.9773058.1453060.3426-5.5356-0.1804 2016/5/18'000300沪深3003068.03583072.61223039.46183071.5292-17.9891-0.5829 2016/5/17'000300沪深3003086.02493105.20133073.4593095.5229-9.2836-0.2999 2016/5/16'000300沪深3003095.30853095.55543053.66193064.526120.37340.6626 2016/5/13'000300沪深3003074.93513103.09553064.6913081.6797-15.2021-0.492 2016/5/12'000300沪深3003090.13723095.34893035.02283059.38317.32860.2377 2016/5/11'000300沪深3003082.80863102.87683063.08833080.636113.69620.4463 2016/5/10'000300沪深3003069.11243084.72453055.18313055.2119 3.4970.1141 2016/5/9'000300沪深3003065.61543115.43013055.00573115.4301-64.739-2.0681 2016/5/6'000300沪深3003130.35443216.8933130.14693213.1358-83.5655-2.6001 2016/5/5'000300沪深3003213.91993217.2823196.56613204.1686 4.45850.1389 2016/5/4'000300沪深3003209.46143222.88163198.29193203.4653-4.0783-0.1269 2016/5/3'000300沪深3003213.53973218.4853151.40453159.82356.7946 1.7992 2016/4/29'000300沪深3003156.74513171.28873149.39663153.5371-3.8358-0.1214 2016/4/28'000300沪深3003160.58093174.76623135.64253169.3333-5.3347-0.1685 2016/4/27'000300沪深3003165.91563188.82643162.69143181.9305-13.2449-0.4166 2016/4/26'000300沪深
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2015/2/16'000300沪深3003499.4833504.4753466.6073473.28929.6550.8547 2015/2/13'000300沪深3003469.8283509.5053452.0793458.82726.9540.7829 2015/2/12'000300沪深3003442.8743453.5823405.6273435.3618.750.2548
2015/2/11'000300沪深3003434.1243445.6553412.1363415.97727.1810.7978 2015/2/10'000300沪深3003406.9433407.183339.5483345.07761.022 1.8238
2015/2/9'000300沪深3003345.9213376.5263298.5973305.73433.501 1.0114
2015/2/6'000300沪深3003312.423374.0513285.9353352.33-54.526-1.6194
2015/2/5'000300沪深3003366.9463487.9513366.8623487.951-34.822-1.0236 2015/2/4'000300沪深3003401.7683476.8173399.5653446.144-35.677-1.0379 2015/2/3'000300沪深3003437.4453441.7093360.7173388.60283.485 2.4891
2015/2/2'000300沪深3003353.963407.2563347.0853360.193-80.43-2.3419
2015/1/30'000300沪深3003434.393514.2173431.9363496.885-47.408-1.3616
2015/1/29'000300沪深3003481.7983505.5823453.9013474.915-43.525-1.2346 2015/1/28'000300沪深3003525.3233583.3123512.3933547.239-49.608-1.3877 2015/1/27'000300沪深3003574.9313616.2583510.0173614.038-33.054-0.9161 2015/1/26'000300沪深3003607.9853611.6173559.3763580.11836.253 1.015
2015/1/23'000300沪深3003571.7323627.8063548.6263582.088 4.1190.1155
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2015/1/21'000300沪深3003548.8853557.7943409.433420.491152.663 4.4951 2015/1/20'000300沪深3003396.2223419.2043325.6813336.79341.067 1.224 2015/1/19'000300沪深3003355.1553497.2523330.9813414.013-279.991-7.7023 2015/1/16'000300沪深3003635.1463662.1583601.2583616.24831.0250.8608 2015/1/15'000300沪深3003604.1213604.1213482.273501.719101.698 2.9036 2015/1/14'000300沪深3003502.4233547.2423471.563522.907-11.617-0.3306 2015/1/13'000300沪深3003514.043550.1583494.7683506.4510.4640.0132 2015/1/12'000300沪深3003513.5763560.5273461.3223531.515-33.147-0.9346 2015/1/9'000300沪深3003546.7233689.7533536.3953547.574-12.536-0.3522 2015/1/8'000300沪深3003559.2593659.9453552.13650.073-84.531-2.3199 2015/1/7'000300沪深3003643.793671.193601.6983620.924 2.7310.075
2015/1/6'000300沪深3003641.0593683.2263587.2313608.428-0.482-0.0132 2015/1/5'000300沪深3003641.5413669.0423551.513566.089107.836 3.0516 2014/12/31'000300沪深3003533.7053542.343452.4983462.38976.151 2.2025 2014/12/30'000300沪深3003457.5543491.8263422.1743450.814 2.0990.0607 2014/12/29'000300沪深3003455.4553524.283405.8363502.1839.6160.2791 2014/12/26'000300沪深3003445.8393453.3383335.0123343.64110.42 3.3105 2014/12/25'000300沪深3003335.4193335.7793226.3223254.48105.034 3.2514 2014/12/24'000300沪深3003230.3853340.3573188.4953332.146-94.539-2.8433 2014/12/23'000300沪深3003324.9243431.7793316.9133358.798-69.557-2.0491 2014/12/22'000300沪深3003394.4813455.2073357.6613396.25111.3140.3344 2014/12/19'000300沪深3003383.1673397.1833280.9163345.62937.24 1.113 2014/12/18'000300沪深3003345.9273393.7113322.2293359.09-14.671-0.4366 2014/12/17'000300沪深3003360.5983368.1943275.7363325.8257.196 1.7314 2014/12/16'000300沪深3003303.4023303.4023207.6883221.35886.174 2.6785 2014/12/15'000300沪深3003217.2283226.2213143.2973176.82924.0010.7516 2014/12/12'000300沪深3003193.2273239.4473167.9283182.92310.2150.3209 2014/12/11'000300沪深3003183.0123254.4243158.4433185.161-38.534-1.1961
2014/12/10'000300沪深3003221.5463229.0473058.1913120.212114.633 3.6896 2014/12/9'000300沪深3003106.9133387.8273074.5163233.097-145.968-4.4873 2014/12/8'000300沪深3003252.8813270.8813075.73108.272127.996 4.096
2014/12/5'000300沪深3003124.8853195.7983011.9363143.96820.5340.6615 2014/12/4'000300沪深3003104.3513104.892968.8762975.403136.802 4.6099 2014/12/3'000300沪深3002967.5493028.2252912.2462936.12443.609 1.4914 2014/12/2'000300沪深3002923.942944.5062804.2932807.338104.128 3.6927 2014/12/1'000300沪深3002819.8122855.3322808.6532825.61110.9930.3914 2014/11/28'000300沪深3002808.8192809.5432740.3742753.92554.329 1.9724 2014/11/27'000300沪深3002754.492754.492718.7042737.0331.472 1.1558
2014/11/26'000300沪深3002723.0182723.362690.312695.26337.457 1.3948
2014/11/25'000300沪深3002685.5612686.0632643.8432650.08536.303 1.3703 2014/11/24'000300沪深3002649.2582667.6712602.9442614.1665.803 2.5471
2014/11/21'000300沪深3002583.4552585.3622530.0322537.53846.356 1.8271 2014/11/20'000300沪深3002537.0992545.4732522.8362528.78-0.124-0.0049 2014/11/19'000300沪深3002537.2232550.52531.3182538.233-4.193-0.165
2014/11/18'000300沪深3002541.4162570.2112534.9272565.273-25.685-1.0005 2014/11/17'000300沪深3002567.1012614.0862565.9432613.513-13.992-0.5421 2014/11/14'000300沪深3002581.0932581.9322557.6662569.211 1.3430.0521 2014/11/13'000300沪深3002579.752607.5192567.4632597.389-14.568-0.5615 2014/11/12'000300沪深3002594.3182594.3182539.6012545.40335.706 1.3955 2014/11/11'000300沪深3002558.6122602.3732532.5722578.438-7.118-0.2774 2014/11/10'000300沪深3002565.732565.732514.712529.8363.577 2.5409
2014/11/7'000300沪深3002502.1532541.5492489.4192508.765-3.914-0.1562 2014/11/6'000300沪深3002506.0672510.9852482.9832505.167 2.6190.1046
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2014/10/31'000300沪深3002508.3252512.1892466.5042473.50139.4 1.5958 2014/10/30'000300沪深3002468.9252474.3762443.7592450.36117.5410.7156 2014/10/29'000300沪深3002451.3842461.2682415.7032423.81334.731 1.4372 2014/10/28'000300沪深3002416.6532416.7662373.1552373.15547.821 2.0188 2014/10/27'000300沪深3002368.8322377.5422361.682377.542-21.874-0.915 2014/10/24'000300沪深3002390.7062404.9932385.7252397.848-5.23-0.2183 2014/10/23'000300沪深3002395.9362424.6622392.5322415.44-22.705-0.9388 2014/10/22'000300沪深3002418.6412447.4672417.5622434.886-14.75-0.6062 2014/10/21'000300沪深3002433.3912459.2552432.5522453.406-21.32-0.8685 2014/10/20'000300沪深3002454.7112456.6212441.8962448.45312.9790.5315 2014/10/17'000300沪深3002441.7322456.1052410.4012443.222-2.663-0.1089 2014/10/16'000300沪深3002444.3952480.32441.8222448.968-19.479-0.7906 2014/10/15'000300沪深3002463.8742465.4982431.1882444.53817.3120.7076 2014/10/14'000300沪深3002446.5622467.9042436.3362451.094-8.384-0.3415 2014/10/13'000300沪深3002454.9462460.3892430.5462457.412-11.843-0.4801 2014/10/10'000300沪深3002466.7892482.1362457.6842472.096-15.166-0.6111 2014/10/9'000300沪深3002481.9552488.1132461.1122480.197 3.5720.1441 2014/10/8'000300沪深3002478.3832478.3832445.2682460.8727.395 1.1177 2014/9/30'000300沪深3002450.9882454.8852444.2042452.166 3.1890.1303 2014/9/29'000300沪深3002447.7992453.6652435.6112443.9110.5980.4348 2014/9/26'000300沪深3002437.2012439.6492420.4992430.8080.2360.0097 2014/9/25'000300沪深3002436.9652462.6682429.5872453.423-4.899-0.2006 2014/9/24'000300沪深3002441.8642443.9782387.072391.41942.402 1.7671 2014/9/23'000300沪深3002399.4622402.4822379.5212379.52120.5420.8635 2014/9/22'000300沪深3002378.922419.3262374.1082419.326-46.291-1.9087 2014/9/19'000300沪深3002425.2112430.1492402.3132409.31316.5470.687 2014/9/18'000300沪深3002408.6642414.9462389.6222396.3797.3380.3056 2014/9/17'000300沪深3002401.3262405.3712379.0912395.36112.5610.5258
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2014/8/25'000300沪深3002342.8632367.6062338.4552367.019-22.501-0.9513 2014/8/22'000300沪深3002365.3642368.4572350.9862352.31611.120.4723
2014/8/21'000300沪深3002354.2442367.462333.2992365.731-11.896-0.5028 2014/8/20'000300沪深3002366.142375.4752360.8372371.649-8.628-0.3633
2014/8/19'000300沪深3002374.7682379.4742358.9652378.8860.2060.0087
2014/8/18'000300沪深3002374.5622379.8042361.1972366.27213.9270.59
2014/8/15'000300沪深3002360.6352366.9022333.1232337.98524.69 1.057
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2014/8/11'000300沪深3002365.3492367.0042337.0142338.00834.215 1.4677 2014/8/8'000300沪深3002331.1342339.272319.2882329.184 3.6770.158
2014/8/7'000300沪深3002327.4572369.2042326.2682363.608-35.764-1.5134
2014/8/6'000300沪深3002363.2212371.6672334.3342358.206-6.132-0.2588 2014/8/5'000300沪深3002369.3532380.7742353.7952376.797-6.267-0.2638 2014/8/4'000300沪深3002375.622375.622332.1382336.6346.218 1.9841
2014/8/1'000300沪深3002329.4022371.52328.9662341.227-20.849-0.8871 2014/7/31'000300沪深3002350.2512350.5512316.5852321.96728.24 1.2162 2014/7/30'000300沪深3002322.0112339.0382316.0582324.69-9.358-0.4014 2014/7/29'000300沪深3002331.3692342.772316.2172326.0387.4720.3215 2014/7/28'000300沪深3002323.8972331.4722272.3832272.38363.443 2.8066 2014/7/25'000300沪深3002260.4542260.892239.0662243.06723.439 1.0478 2014/7/24'000300沪深3002237.0152239.8152199.8332199.83339.182 1.7828 2014/7/23'000300沪深3002197.8332210.2822190.5552191.394 5.1350.2342 2014/7/22'000300沪深3002192.6982197.5922162.2362162.43626.403 1.2188 2014/7/21'000300沪深3002166.2952171.942158.9552164.223 2.1510.0994 2014/7/18'000300沪深3002164.1442176.3252145.4462147.6637.0760.328 2014/7/17'000300沪深3002157.0682166.9322147.0842166.831-13.8-0.6357 2014/7/16'000300沪深3002170.8682183.2482166.7742172.824-4.108-0.1889 2014/7/15'000300沪深3002174.9762176.2722165.2062170.089 3.2180.1482 2014/7/14'000300沪深3002171.7582171.9022145.2782149.54223.749 1.1056 2014/7/11'000300沪深3002148.0092154.7352134.7952136.317 5.1620.2409 2014/7/10'000300沪深3002142.8472151.7742139.5222146.601-5.863-0.2729 2014/7/9'000300沪深3002148.712178.512148.262178.135-31.763-1.4567
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2014/7/4'000300沪深3002178.6952183.7982174.0732180.445-1.497-0.0687 2014/7/3'000300沪深3002180.1922184.9642164.8432169.0039.3250.4296 2014/7/2'000300沪深3002170.8672171.512155.6092163.998 6.3080.2914
2014/7/1'000300沪深3002164.5592171.152157.1332169.199-0.559-0.0258 2014/6/30'000300沪深3002165.1182168.2212152.3062152.30614.860.6911
2014/6/27'000300沪深3002150.2582159.5262138.9272146.374 1.1820.055 2014/6/26'000300沪深3002149.0762151.1142134.8912135.15615.7050.7362 2014/6/25'000300沪深3002133.3712141.7262126.0352141.726-11.45-0.5338 2014/6/24'000300沪深3002144.8212145.2132130.2922131.68610.7110.5019 2014/6/23'000300沪深3002134.112147.2272132.4542137.926-2.619-0.1226 2014/6/20'000300沪深3002136.7292137.0342120.8072124.9639.8220.4618 2014/6/19'000300沪深3002126.9072166.4072119.4982161.426-33.332-1.543 2014/6/18'000300沪深3002160.2392172.5492158.4972169.252-9.435-0.4349 2014/6/17'000300沪深3002169.6742185.6812168.4452185.681-22.181-1.012 2014/6/16'000300沪深3002191.8552196.3432174.2772176.43815.6130.7174 2014/6/13'000300沪深3002176.2422183.6452150.5692150.98722.832 1.0603 2014/6/12'000300沪深3002153.412160.9882148.4132156.761-7.356-0.3404 2014/6/11'000300沪深3002160.7662163.612152.082156.151-0.502-0.0232 2014/6/10'000300沪深3002161.2682161.5262132.4472138.67126.987 1.2645 2014/6/9'000300沪深3002134.2812153.9032126.6652128.225-0.435-0.0204 2014/6/6'000300沪深3002134.7162149.7832123.982149.214-15.886-0.7387 2014/6/5'000300沪深3002150.6022150.932123.5242126.60722.328 1.0491 2014/6/4'000300沪深3002128.2742149.4522117.3132149.407-21.644-1.0067 2014/6/3'000300沪深3002149.9182168.9952149.2912157.64-6.546-0.3036 2014/5/30'000300沪深3002156.4642166.9072146.2182156.381 1.30.0603 2014/5/29'000300沪深3002155.1642178.0922154.9252171.26-14.188-0.654 2014/5/28'000300沪深3002169.3522171.1722142.0072147.46722.072 1.0279 2014/5/27'000300沪深3002147.282160.0272145.7522154.395-8.696-0.4033 2014/5/26'000300沪深3002155.9762165.4212147.4452161.8927.5620.352 2014/5/23'000300沪深3002148.4142148.5832128.6632130.77517.5460.8234 2014/5/22'000300沪深3002130.8682160.9092128.8582134.087-5.037-0.2358 2014/5/21'000300沪深3002135.9052136.12096.5142106.76220.1340.9516 2014/5/20'000300沪深3002115.7712131.5672110.722124.7080.6280.0297
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2014/4/25'000300沪深3002167.8262201.7122167.642195.815-22.648-1.0339 2014/4/24'000300沪深3002190.4742209.4542186.7632192.769-4.194-0.1911 2014/4/23'000300沪深3002194.6682205.5942187.3882191.231-2.127-0.0968 2014/4/22'000300沪深3002196.7952196.8492165.0752184.0179.5470.4365 2014/4/21'000300沪深3002187.2482231.7072186.7552209.942-37.231-1.6737 2014/4/18'000300沪深3002224.4792228.772203.0472215.879-0.324-0.0146 2014/4/17'000300沪深3002224.8032241.6222221.9542238.779-7.723-0.3459 2014/4/16'000300沪深3002232.5262245.3152221.1532223.468 3.0630.1374 2014/4/15'000300沪深3002229.4632261.4742225.6852261.411-39.15-1.7257 2014/4/14'000300沪深3002268.6132275.832255.4562267.943-2.053-0.0904 2014/4/11'000300沪深3002270.6662281.1052261.1332269.565-3.095-0.1361 2014/4/10'000300沪深3002273.7612290.7422229.5152241.45235.141 1.5698 2014/4/9'000300沪深3002238.622246.7932228.9942239.791 1.3040.0583
2014/4/8'000300沪深3002237.3162243.972178.9052179.9251.844 2.3722
2014/4/4'000300沪深3002185.4722186.1542155.2772157.98220.4640.9452 2014/4/3'000300沪深3002165.0082196.1382160.7472188.642-15.719-0.7208 2014/4/2'000300沪深3002180.7272182.6832164.0082166.06717.6120.8142 2014/4/1'000300沪深3002163.1152170.0952141.1512143.71716.810.7832 2014/3/31'000300沪深3002146.3052165.2542134.4222156.054-5.66-0.263 2014/3/28'000300沪深3002151.9652172.6682144.5842154.515-3.742-0.1736 2014/3/27'000300沪深3002155.7072186.8932146.9162168.344-15.34-0.7066 2014/3/26'000300沪深3002171.0472186.0782165.2172181.231-3.393-0.156 2014/3/25'000300沪深3002174.442191.4912164.6692170.78-2.114-0.0971 2014/3/24'000300沪深3002176.5542186.7312150.8712161.89817.7560.8225 2014/3/21'000300沪深3002158.7982163.2252077.7592079.87171.831 3.4419 2014/3/20'000300沪深3002086.9672134.7922086.4972116.185-33.903-1.5985 2014/3/19'000300沪深3002120.872131.2832101.2852131.283-17.263-0.8074 2014/3/18'000300沪深3002138.1332152.4622134.9232146.124-4.905-0.2289 2014/3/17'000300沪深3002143.0382143.1962118.9532132.79320.2020.9517 2014/3/14'000300沪深3002122.8362140.3842109.5752129.87-17.497-0.8175 2014/3/13'000300沪深3002140.3332149.4362115.9862119.54726.199 1.2392 2014/3/12'000300沪深3002114.1342130.5862090.7572102.801 5.4730.2595 2014/3/11'000300沪深3002108.6612118.792088.7292092.60810.8740.5184 2014/3/10'000300沪深3002097.7872149.6762095.0672149.676-70.571-3.2546 2014/3/7'000300沪深3002168.3582189.392161.4362170.043-5.276-0.2427 2014/3/6'000300沪深3002173.6342181.4272136.4542159.3979.6580.4463 2014/3/5'000300沪深3002163.9762189.0932159.5952187.352-20.297-0.9292 2014/3/4'000300沪深3002184.2732188.6012161.5892183.858-6.097-0.2784 2014/3/3'000300沪深3002190.372194.2242167.912173.90711.3990.5231 2014/2/28'000300沪深3002178.9712180.4742133.5482149.44624.863 1.1542 2014/2/27'000300沪深3002154.1082180.0632150.1352170.81-9.297-0.4297 2014/2/26'000300沪深3002163.4052164.6982137.0792147.737 5.4960.2547
利用股票组合复制沪深300指数 宏源期货刘健 一．指数复制方式综述 指数期货与商品期货区别在于，商品期货有实实在在的商品现货与之对应，而股价指数是通过某种规则计算的金融指标，当前并没有与沪深300指数期货对应的可交易的指数现货品种，因此需要投资者去构造现货组合，也称复制指数。利用股指期货进行期现套利的关键在于如何构造交易成本低，拟合精度高现货组合，进而达到有效复制指数的效果。构造现货组合的方式分为如下几种：a.利用股指期货标的指数基金复制指数；b.利用几种ETF基金复制指数；c.利用股票组合复制指数。 (一). 利用股指期货标的指数基金复制指数 采用指数期货标的对应的指数基金来替代现货是最简单易行的方法。目前市场上以沪深300指数为跟踪标的的基金达到15只，其中仅2009年一年就有10只沪深300指数基金发行。截止2009年底，累计基金份额超过1100亿份，其中嘉实沪深300、华夏沪深300、国泰沪深300和易方达沪深300四只基金份额超过100亿。 从基金类型上看，嘉实沪深300等四只基金为LOF，其余均为传统的开放式基金。传统的开放式基金采用网下申购、赎回的交易方式，基于T+2 交易机制和“未知价”的结算原则，将在一定程度上影响套利的效果。LOF基金的流动性较差，也不太适合大规模套利。 (二). 利用几种ETF基金拟合指数 与普通的指数基金相比，ETF基金具有以下优点：首先，ETF基金相对于LOF基金，具有交易成本低、交易方便，交易效率高等特点。其次，ETF基金采用完全被动的指数化投资策略，管理费较低，操作透明度较高，可以让投资者以较低的成本投资于一篮子标的指数成份股。 由于沪深300指数的标的股票来自沪深两市，这为跨市场ETF基金的推出制造了一定的难度，目前国内尚无基金公司推出沪深300ETF基金，如果国内先锋300ETF基金能早日推出，将给期现套利带来极大的便利。
沪深300指数是首个覆盖沪深两市的指数，有望成为首个股指期货的标的指数。和上证指数等其他指数的编制方法不同，沪深300指数在编制方法上有以下几个特点： 1.其选样标准非常关注选取市场规模大、流通性好的股票。其选取方法是先对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股。 这种选取方法导致了沪深300指数样本股具有较高的总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率。其总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率分别达到约70%、60%和56%。 2.其将自由流通量作为权数，即将真正在目前在市场上可实现流通的股本作为权数，而在权重的确定方面，按流通比率，按九级靠档，进行调整。但当成分股派息时，指数不予调整，而是任其自由回落。 沪深300指数按流通比率九级靠档规则 3.对成分股调整每半年调整一次，每次比例不超过10%，但对总市值排名在沪深市场前10位的新发行股票，可启动快速进入机制，即在上市后第10个交易日进入，同时剔除最近一年日均总市值排名最末的股票。 沪深300指数在编制方法上的特点较典型地反映在中国银行的上市上，中国银行2006年7月5日上市，立即计入上证指数，导致当日上证指数虚升，中国银行按总股本计入上证指数，其权重排名第一，中国银行的走势因此对上证指数的走势举足轻重。但中国银行却是以自由流通量根据九级靠档，进行调整后计算其权重的，因此，其在沪深300指数中的权重排名目前仅排到13，而且，它是在上市的第11日才计入沪深300指数的，故其对沪深300指数的影响并不显著。 由于沪深300指数在编制方法上剔除了*ST、ST股票，剔除了最近一年有重大违规事件和财务报告有重大问题的股票，因此，其样本公司的业绩和质量要普遍高于市场的平均水平，也得到基金等机构投资者的较高关注，在今年上半年的行情中也表现得相对出色。
2012-8-312204.87 2012-8-302211.37
2012-8-292214.81 2012-8-282238.41 2012-8-272228.20 2012-8-242275.68 2012-8-232302.20 2012-8-222295.59 2012-8-212313.70 2012-8-202301.79 2012-8-172313.48 2012-8-162319.67 2012-8-152331.61 2012-8-142357.02 2012-8-132351.93 2012-8-102399.89 2012-8-92411.65 2012-8-82389.37 2012-8-72388.32 2012-8-62385.30 2012-8-32353.74 2012-8-22334.88 2012-8-12358.65 2012-7-312332.92 2012-7-302335.79 2012-7-272349.11 2012-7-262347.49 2012-7-252360.08 2012-7-242375.99 2012-7-232365.43 2012-7-202398.16 2012-7-192424.62 2012-7-182414.87 2012-7-172414.20 2012-7-162399.73 2012-7-132450.63 2012-7-122449.18 2012-7-112425.57 2012-7-102406.71 2012-7-92416.04 2012-7-62472.61 2012-7-52430.37 2012-7-42464.92 2012-7-32468.72 2012-7-22465.24 2012-6-292461.64 2012-6-282426.91 2012-6-272447.20 2012-6-262454.72 2012-6-252456.88 2012-6-212512.19 2012-6-202552.61 2012-6-192558.62 2012-6-182581.21 2012-6-152568.05 2012-6-142560.42 2012-6-132580.64 2012-6-122540.18 2012-6-112558.26 2012-6-82524.33 2012-6-72542.18 2012-6-62557.40 2012-6-52558.84 2012-6-42559.03 2012-6-12633.00 2012-5-312632.04 2012-5-302642.26 2012-5-292650.85 2012-5-282614.69 2012-5-252573.10 2012-5-242595.26 2012-5-232616.87 2012-5-222627.52 2012-5-212587.23 2012-5-182573.98 2012-5-172613.94 2012-5-162574.65 2012-5-152617.37 2012-5-142615.53 2012-5-112636.92 2012-5-102657.21 2012-5-92657.51 2012-5-82709.12 2012-5-72717.78 2012-5-42715.88 2012-5-32691.52 2012-5-22683.49 2012-4-272626.16 2012-4-262631.49 2012-4-252625.99 2012-4-242604.87 2012-4-232606.04 2012-4-202626.84 2012-4-192596.06 2012-4-182599.91 2012-4-172541.88 2012-4-162574.04 2012-4-132580.45 2012-4-122570.44 2012-4-112520.04 2012-4-102519.79 2012-4-92495.15 2012-4-62519.83 2012-4-52512.83 2012-3-302454.90 2012-3-292443.12 2012-3-282474.90 2012-3-272547.14 2012-3-262555.44 2012-3-232552.94 2012-3-222583.75 2012-3-212587.79 2012-3-202584.45 2012-3-192630.01 2012-3-162623.52 2012-3-152585.55 2012-3-142605.11 2012-3-132681.07 2012-3-122654.40 2012-3-92664.30 2012-3-82635.79 2012-3-
沪深300指数基本面分析 沪深300作为即将推出的股指期货的交易标的，越来越受到市场的关注，与此同时，其良好的市场表现也使得以其为投资标的的指数基金业绩表现较为突出，那么作为一种强调交易性和投资性的指数，其成分股基本面上的特征是否满足投资性的要求呢？在这里，我们主要基于财务指标从盈利能力、成长能力、分红派息以及估值等角度对沪深300指数推出以来其基本面特征变化进行一个简单的分析。 一、沪深300成分股的盈利能力突出 盈利能力直接反映了指数的篮筹特征和长期回报能力，图1反映了前后四批沪深300成分股的税后利润及其市场占比以及主营收入市场占比的情况： 图1：沪深300成分股盈利能力分析（一） 数据来源：中证指数 图1显示，沪深300成分股主营收入市场占比基本稳定在70％左右，而其净利润市场占比更是维持在85％以上，且还呈现一定上升趋势。而从沪深300指数成分股的净利润分布来看，2006年底沪深300成分股占整个市场净利润的比重为92.2％。进一步，我们对其净利润占市场比进行了分析，如下图所示：
图2：2006年沪深300 成分股净利润市场贡献度 数据来源：中证指数 由上图我们可以看出，沪深300指数成分股的净利润权重集中度较高，其总共300只成分股净利润合计占市场的比重为92.2％，但其中前5位就贡献了全市场43.56％的净利润，也占整个沪深300成分股净利润的一半，前40位成分股净利润的市场贡献度更是高达70％。 图3的单位指标统计同样显示了沪深300的篮筹长期回报特征，根据统计，沪深300指数成分股的加权EPS和ROE基本都在全市场水平的1.2倍以上。图3：沪深300成分股盈利能力分析（二） 数据来源：中证指数 以上的分析表明，沪深300成分股将市场上盈利能力最强的公司基本已经全部囊括，总体而言，其成分股的资产质量极佳，盈利能力较强，堪称整个市场
关于沪深300指数的波动趋势研究数学建模96988334
关于沪深300指数的波动趋势研究 摘要 本文从沪深300指数2011.8.1-2013.8.2每日每时刻的指数数据出发，针对每日指数波动方式、未来趋势预测、交易模型、模型评价，分别利用聚类分析、灰色系统理论模型、动量交易模型做出建模分析。 首先，本文用EXCEL对原始数据进行整理，整理出每日指数随时刻波动的矩阵数据；再用matlab的cluster函数对其进行聚类分析。得出结果表明两年每日的波动方式大致可分为平缓、微小波动、剧烈波动三种指数波动方式，并且将其用于指导第二题指数未来趋势分析 其次，为了减少随机事件对沪深300指数的影响，本文建立了GM（1,1）灰色预测模型，运用线性最小二乘法对其进行拟合，对2012全年月份均值进行拟合，对2013一月到八月份的月均值进行预测，同时还用2012年度月均值以及2013前八个月的月均值进行误差检验。结果表明，此模型的精度较高，适合做中长期预测。 然后，从行为金融学的视觉出发，结合动量效应，建立期货交易数学模型。并对所建立的数学模型进行验证，发现运用此模型在两年交易中获得了较高的收益率，实际价值高。 最后，从平均收益率，平均亏损率、综合风险指数三个指标建立综合评价指标体系，并对问题三所建的模型进行评价，指出问题三所建模型的长处及缺陷，并就改进提出意见。 关键词：聚类分析灰色预测模型动量交易模型行为金融学 一、问题重述 1.1问题背景 随着我国金融市场的进一步开发,股指期货（亦称期指）这一金融衍生工具也于2010年4月进入了交易市场.期指是一种以股价指数为标的物的标准化期货合约,具有价格发现、风险管理、杠杆投资等多种功能,是一种高风险、高利润率的金融创新工具. 在期指投资中,由于存在保证金制度和逐日结算制度,因而风险控制是尤为重要的.如果能有效预测其标的指数的变动,便可根据其涨跌趋势建仓,有效 规避风险的同时获取尽可能多的利润. 1.2问题提出 请根据数据分析以下问题：
沪深300指数综合分析 A Comprehensive Analysis of the Shanghai-Shenzhen 300 Index 钦万勇郭涛 内容概述： 随着股指期货准备工作紧张、有序地进行，市场对于沪深300指数的认识参与性也越来越积极，沪深300指数的重要性也为更多的投资者所认可。通过本文的分析，旨在探寻一年以来沪深300指数的整体运行情况、特点和规律，使更多的投资者更加充分了解沪深300指数，为沪深300股指期货的推出做好准备。本文选取2006年11月27日至2007年11月26日期间的市场数据作为沪深300指数综合分析的数据基础。 Abstract: As the preparations for the launch of stock index futures proceed, the market is showing an increasing interest in knowing more about the Shanghai-Shenzhen 300 Index, and an increasing number of investors have come to recognize the importance of the Index. The purpose of this article is to uncover, through analysis, the performance, the characteristics, and the patterns of the Shanghai-Shenzhen 300 Index so that investors can have a better understanding of the Index and be prepared for the launch of the Shanghai-Shenzhen 300 Index Futures. Our analysis of the Shanghai-Shenzhen 300 Index uses the market data for the period from November 27, 2006 to November 26, 2007. 一、沪深300指数运行概况 1、沪深300指数基本走势 沪深300指数自面市以来，经过一段时间的运行，市场反应良好。该指数精选了300只沪深两市流通市值大、流动性好的蓝筹股作为样本股，具有代表性，能够有效反应出沪深两市A股市场行情走势的整体状况和整体波动特征。 一年来沪深300指数上涨3163.5点，涨幅达193.3%，振幅为261.94%，最高价5891.72点，最低价1604.82点，共243个交易日，其中156个交易日指数上涨，87个交易日指数下跌，上涨天数为下跌天数的1.8倍。总成交量为169222608亿股，总成交额为231727.45亿元。总市值为283732.88亿元，流通市值51695.89亿元。指数总价值59035.94亿。按时点时段分析，期间年收益率135.18%。图1是沪深300指数日走势及成交额图。
刘忠 统计学博士,中证指数有限公司副总经理，曾任上海证券交易所信息中心总监助理。8年金融、证券从业经验。 演讲题目：沪深300指数编制方法与运行分析 各位领导，各位来宾，大家下午好! 我想大家已经从不同的渠道获悉已经成立的中国金融期货交易所正在准备推出沪深300指数期货，非常感谢中金所选择沪深300指数。我想大家也非常关心这个沪深300指数，也希望能进一步的了解这个指数。我在这里给大家介绍一下沪深300指数方法以及其他的一些情况，包括沪深300指数的编制背景、编制方法维护与管理，以及对一些运行这一年多来的分析，最后向大家介绍一下沪深300指数的发布渠道。 沪深300指数的开发历程与意义 沪深300指数是在证监会的关心和指导下，由上证所与深交所共同研究开发，并在2005年4月8日联合发布的第一支跨市场指数，有时候我们也称之为统一指数。与我国市场现有的其他指数不同，沪深300指数具有更加丰富的背景和意义。 1、沪深300指数的开发历程 从开始酝酿至今，沪深300指数大致经历了四个阶段。 （1）第一个阶段要从1999年或者更早的时候算起，那时候市场开始讨论股指期货，选择统一指数作为股指期货交易标的成为研究和讨论的焦点之一。证监会顾问办、沪深交易所、证券公司、高等院校等都对统一指数以及股指交易标的进行了大量的研究，当时形成的一个普遍共识是作为股指标的指数的成分股数量应该在300只左右，各个方面的研究都得出这样一个结论，这个结论的重要基础就是要覆盖当时市场50%的市值，现在就不止了。 沪深证券交易所具有技术、资源、经验和研究等方面的显著优势，对统一指数投入了很大力量。比如，上海证券交易所对境外大部分股指期货标的指数进行了综合分析和比较研究，并组建了国际专家组进行统一指数的咨询评估。 （2）2003年-2005年，沪深交易所联合工作和模拟运行 2003年，沪深交易所从市场发展的全局考虑，决定共同推出统一指数。沪深交易所组建了联合工作组，在已有经验和成果的基础上，强强联合，在充分比较和论证，并多方咨询评估于后，共同设计了既借鉴国际先进经验又结合国内实际情况的统一指数。 2003年末，沪深统一指数联合工作组完成了沪深300指数编制方法、日常维护规则、计算发布方案等主要技术环节准备，2004年初指数开始模拟测试和试运行。 （3）2005年，指数的正式发布 2004年沪深300指数经过一年的模拟测试和试运行，从技术系统、管理维护、行情数据等各方面都表现平稳，各项指标反映良好，基本具备了发布条件。 2005年4月8日沪深300指数通过上海、深圳证券交易所行情系统正式对外发布。
沪深300指数的计算方法 指数成份股的选样空间，上市交易时间超过一个季度；非ST、*ST股票，非暂停上市股票；公司经营状况良好，最近一年无重大违法违规事件、财务报告无重大问题；股票价格无明显的异常波动或市场操纵；剔除其他经专家认定不能进入指数的股票。选样标准为选取规模大、流动性好的股票作为样本股。 选样方法为先计算样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均总市值、日均流通市值、日均流通股份数、日均成交金额和日均成交股份数五个指标，再将上述指标的比重按2：2：2：2：1进行加权平均，然后将计算结果从高到低排序，选取排名在前300位的股票。指数以调整股本为权重。例如，某股票流通股比例（流通股本/总股本）为7%，低于20%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间（30，40）内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。 指数成份股原则上每半年调整一次，一般为1月初和7月初实施调整，调整方案提前两周公布。近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非这只股票影响指数的代表性。沪深300指数以2004年12月31日为基日，以该日300只成份股的调整市值为基期，基期指数定为1000点，自2005年4月8日起正式发布。 计算公式为：报告期指数=报告期成份股的调整市值/基日成份股的调整市值×1000 其中，调整市值=∑（市价×调整股本数），基日成份股的调整市值亦称为除数，调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。沪深300的分级靠档方法如下表所示： 自由流通比例 沪深300指数另外，沪深300指数的选样方法是对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按照日均
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a519012036.html, 沪深300指数收益率波动实证研究 作者：王潇 来源：《时代经贸》2012年第12期 【摘要】波动性是股票市场的重要特征，本文从股票的波动性出发，选取沪深300综合 指数为研究对象，采用GARCH模型族对2005到2012年沪深300指数日收益率的波动情况进行了实证分析。实证分析结果表明，沪深300指数具有明显的ARCH效应，股指收益率具有 显著的“尖峰厚尾”特点，并存在波动的集群效应，表现出明显的波动持续性。 【关键词】沪深300指数；收益率；波动性；GARCH模型 一、引言 股票市场的波动性是近来金融研究的热点，对金融市场收益和波动的研究主要是源于对资产定价和风险管理的需要。大量的研究表明金融数据具有尖峰厚尾、波动丛集性或波动集中、杠杆效应的特性，而经典的线性结构以及时间序列模型确不能够很好地解释金融数据的上述特征，也就不能够把握数据的有关特征。为了刻画金融数据的特征，现在被广泛应用的一种特殊非线性模型是称之为“ARCH”的模型，即自回归条件异方差模型。 ARCH模型首先由Engle（1982）提出，Bollerslev（1986）在Engle的基础上对异方差的表现形式进行了直接的线性扩展，形成了应用更为广泛的GARCH模型。在随后的几十年中，经济学家们又对上述模型进行了扩展和完善，形成了GARCH—M、TARCH、EGARCH等模型。进而形成了一个GARCH模型族。本文即运用GARCH模型族作为工具，对沪深300指数的收益率波动性进行了实证分析。 我国近年来股票市场的波动性进行了大量的实证研究，边一斐运用GARCH模型对我国沪市指数进行了实证研究，确定了指数EGARCH模型为上证综指长期波动的最优预测模型。谷岭基于GARCH模型族的上海股市波动性分析证明上证综指期望收益与期望风险之间存在正相关关系。此外，还有很多学者对沪市深市的指数波动性进行了分析，研究了股票周内效应等等方面。但是国内众多的研究都未将沪深股市结合起来，因此，本文选取能够较好代表沪深两市的沪深300指数进行研究，使用GARCH模型分析对我国的整个股票市场的收益率波动性。 二、模型设计 （一）GARCH模型 广义的ARCH模型，即GARCH模型由Bollerslev（1986）和Taylor（1986）各自独立地发展起来的。GARCH模型允许条件方差依赖于自身的前期值，因此在最简单的情况下，即GARCH（1，1）模型如下：
沪深300指数编制方案 2016.12
目录 1、引言 (3) 2、样本空间 (3) 3、选样方法 (3) 4、指数计算 (4) 5、指数修正 (8) 6、样本股的定期审核 (10) 7、样本股的临时调整 (12) 8、样本股备选名单 (15) 9、样本股股本维护 (15) 10、指数管理 (16) 11、指数规则的修订和补充 (18) 12、信息披露 (18) 13、指数发布 (19) 附录A：自由流通量 (21) 附录B：名词解释 (23) 附录C：指数计算说明 (25) 联系我们 (35) 免责声明 (36)
一、引言 沪深300指数是由沪深A股中规模大、流动性好的最具代表性的300只股票组成，于2005年4月8日正式发布，以综合反映沪深A 股市场整体表现。 二、样本空间 沪深300指数样本空间由同时满足以下条件的沪深A股组成： ?非创业板股票：上市时间超过一个季度，除非该股票自上市以来日均A股总市值在全部沪深A股（非创业板股票） 中排在前30位； 创业板股票：上市时间超过三年。 ?非ST、*ST股票，非暂停上市股票。 三、选样方法 沪深300指数样本是按照以下方法选择经营状况良好、无违法违规事件、财务报告无重大问题、股票价格无明显异常波动或市场操纵的公司： ?计算样本空间内股票最近一年（新股为上市第四个交易日
以来）的A 股日均成交金额与A 股日均总市值； ? 对样本空间股票在最近一年的A 股日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票; ? 对剩余股票按照最近一年A 股日均总市值由高到低排名，选取前300名股票作为指数样本。 四、 指数计算 沪深300指数以“点”为单位，精确到小数点后3位。 4.1 基日与基期 沪深300指数以2004年12月31日为基日，基点为1000点。 4.2 指数计算公式 沪深300指数采用派许加权综合价格指数公式进行计算，计算公式如下： 1000= ?报告期成份股的调整市值 报告期指数除数 其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数)。 指数计算中的调整股本数系根据分级靠档的方法对样本股股本进行调整而获得。要计算调整股本数，需要确定自由流通量和分级靠档两个因素。详细内容见第4.4条“自由流通量”和第4.5条“分级靠档”。
日期股票代码名称收盘价最高价最低价开盘价涨跌额涨跌幅2016/6/3'000300沪深3003189.32553201.74923162.0883172.94622.22580.7018 2016/6/2'000300沪深3003167.09973168.8243151.06543158.0259 6.55270.2073 2016/6/1'000300沪深3003160.5473181.79263159.81753172.9619-9.0128-0.2844 2016/5/31'000300沪深3003169.55983170.9263068.59643068.5964102.8503 3.3538 2016/5/30'000300沪深3003066.70953075.26133037.66473056.3138 4.21020.1375 2016/5/27'000300沪深3003062.49933073.75623052.17933059.732-1.7118-0.0559 2016/5/26'000300沪深3003064.21113072.5243027.4443056.6004 4.98520.163 2016/5/25'000300沪深3003059.22593089.10223054.86973079.7486-4.3297-0.1413 2016/5/24'000300沪深3003063.55563083.25713052.59053083.2441-23.6669-0.7666 2016/5/23'000300沪深3003087.22253098.47823076.50393078.5159.00420.2925 2016/5/20'000300沪深3003078.21833078.53163041.51693047.777815.71810.5132 2016/5/19'000300沪深3003062.50023086.9773058.1453060.3426-5.5356-0.1804 2016/5/18'000300沪深3003068.03583072.61223039.46183071.5292-17.9891-0.5829 2016/5/17'000300沪深3003086.02493105.20133073.4593095.5229-9.2836-0.2999 2016/5/16'000300沪深3003095.30853095.55543053.66193064.526120.37340.6626 2016/5/13'000300沪深3003074.93513103.09553064.6913081.6797-15.2021-0.492 2016/5/12'000300沪深3003090.13723095.34893035.02283059.38317.32860.2377 2016/5/11'000300沪深3003082.80863102.87683063.08833080.636113.69620.4463 2016/5/10'000300沪深3003069.11243084.72453055.18313055.2119 3.4970.1141 2016/5/9'000300沪深3003065.61543115.43013055.00573115.4301-64.739-2.0681 2016/5/6'000300沪深3003130.35443216.8933130.14693213.1358-83.5655-2.6001 2016/5/5'000300沪深3003213.91993217.2823196.56613204.1686 4.45850.1389 2016/5/4'000300沪深3003209.46143222.88163198.29193203.4653-4.0783-0.1269 2016/5/3'000300沪深3003213.53973218.4853151.40453159.82356.7946 1.7992 2016/4/29'000300沪深3003156.74513171.28873149.39663153.5371-3.8358-0.1214 2016/4/28'000300沪深3003160.58093174.76623135.64253169.3333-5.3347-0.1685 2016/4/27'000300沪深3003165.91563188.82643162.69143181.9305-13.2449-0.4166 2016/4/26'000300沪深
怎么看股票沪深300指数的方法 沪深300指数是沪深证券交易所于联合发布的反映A股市场整体走势的指数，但是很多人都看不懂这个指数。下面是为您整理的沪深300指数内容，希望对你有所帮助。 一、沪深300指数是以2004年12月31日为基期，基点为1000点，其计算是以调整股本为权重，采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其中，调整股本根据分级靠档方法获得。 二、凡有成份股分红派息，指数不予调整，任其自然回落。 三、沪深300指数会对成分股进行定期调整，其调整原则为： 1、指数成份股原则上每半年调整一次，一般为1月初和7月初实施调整，调整方案提前两周公布。 2、每次调整的比例不超过10%。样本调整设置缓冲区，排名在240名内的新样本优先进入，排名在360名之前的老样本优先保留。 3、近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非该股票影响指数的代表性。 由于沪深300指数覆盖了沪深两个证券市场，具有很好的总体市场代表性，因此在中国股指期货标的指数选择上呼声最高，已经成为中国股指期货的标的物。 下一项指数代码：
沪市000300 深市399300。 沪深300指数以2004年12月31日为基日，基日点位1000点。 沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本，其中沪市有179只，深市121只。 样本选择标准为规模大、流动性好的股票。 沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。 常见的沪深300指数基金及代码1、310398 申万巴黎沪深300 2、519671 银河沪深300价值 3、161211 国投沪深300金融地产指数(LOF) 4、161207 国投瑞和沪深300 5、110020 易方达沪深300 6、161811 银华沪深300(LOF) 7、450008 富兰克林国海沪深300 8、160615 鹏华沪深300(LOF) 9、202015 南方沪深300 10、270010 广发沪深300指数 11、481009 工银沪深300 12、000051 华夏沪深300 13、165309 建信沪深300(LOF)
沪深300指数动量择时测试 1、当价格突破前期N天高点（低点），则做多（做空）固定持有K天；以反方向突破前期M（M 表4：N=50，M=17，K=20 总结：通过20/10，30/13，50/17三组参数测试表明，固定持有天数以及保守的信号处理方式的测试结果并不理想，首先由于信号处理的保守性，在牛市中损失了一大部分收益，固定的持有天数使得出现亏损时无法及时离场导致亏损不断放大。从这一角度出发，首先不再限制信号的产生以及非固定离场，然后将两者结合，并做对比。 2、当价格突破前期N天高点（低点），则做多（做空）固定持有K天；只要是突破N天高点（低点）都是有效信号。（不提前离场，无信号重置要求） 表5：N=20，M=10，K=20 表7：N=50，M=17，K=20 总结：在不限制信号的有效性的前提下，收益明显提高，夏普率也提高，不过这里导致夏普率提高的更大情况是收益对其的贡献；不限制信号的有效性最大回撤也有所增大，这也是符合预期的。 3、当价格突破前期N天高点（低点），则做多（做空）固定持有K天；以反方向突破前期M（M 总结：如果允许提前离场，除了50天长周期上没有好的表现，另外两个能够降低回撤。 4、当价格突破前期N天高点（低点），则做多（做空）固定持有K天；以反方向突破前期M（M 宏观经济与中国沪深300指数（原创） 楼主卢孙博2011-04-25 14:52 1 宏观经济因素（GDP） 整体来说，中国宏观经济在一季度运行良好，GDP增速放缓趋势低于市场预期，有助于股票市场的估值支持，但是通货膨胀压力仍然较大， 这使得金融市场存在较多的看空压力。 一季度经济增长好于预期。一季度GDP同比增长9.7%，增速比第四季度回落0.1个百分点，高于市场普遍趋于的9.2%的增长率。季度环比 年华增长率为8.7%，由于这是中国统计局首次公布季度环比数据，因而 市场大多数券商认为，这因为数据统计、校正的口径和方法的问题，使得 环比增长率略显得偏低。 图1 中国宏观经济走势图 从上图可以看出，中国经济正处于调整回升阶段。 二、三季度经济增长可能放缓。受中国政府十二五规划的影响，中国 经济正处于转型的关键阶段。中国经济动力正从外需拉动型转为内需拉动 型，中国经济增长模式正从外需导向型转为内生增长型，中国产业正从抵 消粗放型增长模式转为高效集约型增长模式。因而改革带来的阵痛将在某 种程度上影响中国宏观经济数据，这是为什么市场普遍认为中国经济增长将2011年放缓的重要原因。然而，一季度的数据表明，中国经济受上一年经济增长惯性影响，仍处于一种高速增长态势。而国家经济调控的影响将逐渐在随后季度体现出来，因而二季度、三季度中国经济可能会小幅放缓。 GDP构成因素结构分析。根据已公布的宏观经济数据，我们可以看到，投资增长超预期，而消费方面增速放缓，进出口方面增长超预期。就投资方面而言，由于房地产的调控仍在继续，信贷资金仍会受到较为强大的政府力量控制，因而，很难再出现一季度的高速增长，因而二、三季度可能会出现大为放缓的态势，从而使得投资因素呈现放缓趋势。就消费方面而言，随着十一五期间家电下乡政策与汽车消费优惠政策的结束，中国消费需求可能出现全年放缓态势。就进出口因素而言，一季度中国对外贸易出现贸易逆差现象。受到人民币升值压力与国际贸易条件恶化的影响，我预计中国全年贸易顺差将会叫2010年度出现大幅的下降。 因而，整体而言，中国社会总需求将有所回落，中国经济增长速度将会放缓，而中国经济发展将会变得更为稳健。 2 经济周期因素 由图1.1可以看到，中国经济存在一定的周期性增长，1992年至1 999年中国经济增长速度呈现逐步放缓的趋势，这主要是由于中国为了进一步实现市场经济，实现中国经济的软着陆以及受亚洲金融危机的影响。而2000年至2007年中期，受世界经济繁荣因素、中国改革开放进入新千年后的进一步开放的影响，再加之先前的经济改革使得中国市场微观经济主体活力进一步释放，这些因素综合起来使得中国经济增长呈现高速增长状态。2007年中期至2009年，受到中国经济过热使得国内通货膨胀压力骤增，中国的宏观经济政策收紧，再加之政策的时滞性使得中国宏观经济收紧政策与国际金融危机趋于同步，这样使得中国经济增速出现大幅度回落。2009年至今，由于中国政府实行积极的宏观经济政策，中国经济增速全面回升，而宽松的货币政策以及过热的经济发展使得国内社会矛盾凸显，通货膨胀率回到2007年水平，这使得中国经济增速能否持续蒙上一层阴影。 3 金融货币与经济政策因素 整体而言，中国正处于经济政策的拐点与矛盾凸显期，具有一定的不确定性。货币供给仍然稳健增长，一季度M2同比增长较为稳定，而M1则出现环比小幅下降。 沪深300指数及成分股结构特点分析 作者：张慎峰游航 股市是经济的晴雨表,指数是股市的风向标。沪深300指数作为反映沪深两个股票市场运行情况的跨市场指数,自推出以来运行稳定,为指数化投资和指数衍生产品创新提供了基础条件。近年来,随着我国宏观经济增速放缓,股票市场进入低潮期,沪深300指数也一直在低位震荡。特别是沪深300股指期货上市后,人们对它的关注和疑虑更加放大。本文将从指数行业及权重结构、指数基本面及估值分析、指数分红和资本回报率、指数编制方法、指数投资者结构等角度客观地分析沪深300指数的优势及局限性,为投资者理性选择符合自身投资风格的指数提供参考。 沈阳股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、大连股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、鞍山股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、抚顺股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、本溪股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、丹东股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、锦州股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、营口股指期货（沪深300指数期货） （沪深300股指期货（沪深300指数期货））、阜新股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、辽阳股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、铁岭股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、朝阳股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、盘锦股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））、葫芦岛。手续费最低、最好的股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货））公司最安全的股指期货（沪深300指数期货）（沪深300股指期货（沪深300指数期货）宝城期货公司赵博洋！ 一、沪深300指数是A股市场成熟行业蓝筹公司的代表,是中国股市的中流砥柱 沪深300指数是第一只获得上海和深圳两家交易所合法授权发布的跨市场指数。自2005年4月8日正式推出以来,沪深300指数以规模和流动性作为选样的两个根本标准,并赋予流动性更大的权重,反映的是流动性强和规模较大的蓝筹企业股价的综合变动,是A股市场基础指数的代表。 (一)成分股公司多为实体经济骨干企业,市值较大,指数抗操纵性强,波动率低 沪深300指数样本权重股特征分析 沪深300指数是首个覆盖沪深两市的指数，有望成为首个股指期货的标的指数。和上证指数等其他指数的编制方法不同，沪深300指数在编制方法上有以下几个特点： 1.其选样标准非常关注选取市场规模大、流通性好的股票。其选取方法是先对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股。 这种选取方法导致了沪深300指数样本股具有较高的总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率。其总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率分别达到约70%、60%和56%。 2.其将自由流通量作为权数，即将真正在目前在市场上可实现流通的股本作为权数，而在权重的确定方面，按流通比率，按九级靠档，进行调整。但当成分股派息时，指数不予调整，而是任其自由回落。 沪深300指数按流通比率九级靠档规则 3.对成分股调整每半年调整一次，每次比例不超过10%，但对总市值排名在沪深市场前10位的新发行股票，可启动快速进入机制，即在上市后第10个交易日进入，同时剔除最近一年日均总市值排名最末的股票。 沪深300指数在编制方法上的特点较典型地反映在中国银行的上市上，中国银行2006年7月5日上市，立即计入上证指数，导致当日上证指数虚升，中国银行按总股本计入上证指数，其权重排名第一，中国银行的走势因此对上证指数的走势举足轻重。但中国银行却是以自由流通量根据九级靠档，进行调整后计算其权重的，因此，其在沪深300指数中的权重排名目前仅排到13，而且，它是在上市的第11日才计入沪深300指数的，故其对沪深300指数的影响并不显著。 由于沪深300指数在编制方法上剔除了*ST、ST股票，剔除了最近一年有重大违规事件和财务报告有重大问题的股票，因此，其样本公司的业绩和质量要普遍高于市场的平均水平，也得到基金等机构投资者的较高关注，在今年上半年的行情中也表现得相对出色。宏观经济与中国沪深300指数
沪深300指数及成分股结构特点分析
沪深300指数样本权重股特征分析
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