中国之信集团股票成交额

① 哪里可以查询中国股市季度的成交金额和季度股市市价总值

登陆中国证券登记结算公司的网站 市场信息 周报、月度报告 、年度报告都有，没有直接的季度报告， 你可以把月度报告加一下 www.chinaclear.cn 。 这的数据保证真实、准确、权威

② 为什么中国信安股票2016年7月29下跌那么大

中信国安这只股票背靠大股东，但质地太差，屡创新低。

③ 单只股票单日成交额 最高记录是多少哪支股创造的

中国石油07年11月5日上市，当天成交额近700亿，应该是A股单日最大的交易额了。
宏达股份08年4月29日几分钟成交近60亿，景象也是非常壮观了。

④ 目前市值468亿元由中国航天科工集团控股的股票是哪一家呢

根据你提供的信息，估计是航天信息，当前市值424亿左右，航天科工控股的还有航天发展和航天晨光，不过和你说的市值相距甚远。。。

⑤ 中国股票2000年-2017

首先要明确一点：国家为什么要建立股票市场，我认为最根本的目的是为国有企业融资，这是看待中国股市的核心，只有明白了这一点，才会明白中国为什么是“政策市”，才会明白，为什么几年前2245点会开始走熊，才会明白周5为什么会大涨。 可以说，中国股市的涨跌都是国有企业改制的需要，这是核心问题，至于民营企业，也都是陪嫁的丫鬟，当跟着玩就是了。交易所正式成立的时候，当时只有8个股票，就是所谓的老八股，当时实行的是1%涨跌幅限制，指数从96点开始，经过两年到达1429，当时可以说是很疯狂，后来波动极大，指数从1429点跌到386点，跌幅高达80%左右。1992年5月21日，奠定了中国政策市的基础，当时，取消了涨跌幅限制，当天，大盘高开，涨幅高达100%，指数从600点涨到1200点，其中，几个新股的发行矿升3000%左右，管理曾没没有潦倒市场如此狂热，于是先通过舆论手段干涉股市，但是不管用，形态和前几个月说风险教育的时候一个道理，各种媒体使劲唱空，但是指数依然上涨，后来采取了加快新股发行的方式来降温，指数才开始跌到1000点。从这点可以看出，在90年代，中国已经奠定了政策市的基础，这个时候的一个细节值得留意。当时市场太疯狂，深圳市政府将涨跌幅限制从1%降为0。5%，并且买入方还要交纳印花税，此举措导致了10个月的暴跌。比如，深发展从30元跌到10元，面队这种局面，政府决定托市，就象周5为什么要托市是一个道理。深圳市政府筹集了2个亿决定救市，方法就是买进深发展，稳定龙头，稳定大势，通过救市资金绝密有序的行动，深发展的股价慢慢回升，2个月左右，从13涨到了25左右，市场在深发展的带动下，逐步恢复人气，政府的救市成功，这些回忆，充分说明了中国市政策市，中国的涨跌都是政府主导的。在政府托市以后，指数一路走高，这时候，政府开始“发挥”证券市场的真正功能：为国企融资，于是，第一次大扩容开始了，1992年，两第上市公司共有54家，1993年，达到177家，扩容的势头很凶猛，1993年，指数达到1558点，但这个1558点，成了一到坎，用了7年时间才跨越，随着发行新股的加快，市场进入低迷期，导致低迷的原因有几个，一是上交所设备严重不足，二是金融市场整顿，金融市场的整顿是关键因素，指数大幅下跌，政府开始着急，1994年，政府发布了4个救市的措施，但是市场还是不见起色。这个时候，有一个案例去要说一下，就是开启上市公司并购先河的深宝安收购延中实业，通过一系列的强行收购和发收购，深宝安成了延中实业的大股东，当然，后来证明深宝安是失败的投资，但是这个事例绝对不能 小看，因为，企业的重组和并购是股票市场永恒的话题，是短期暴利的最大的一个话题。比如，双汇为什么会因为收购大涨，最近山东海化为什么因为收购成为热门话题，徐工科技为什么那么多人关注，就这个原因。上回书说到证券市场萧条，政府的4个救市措施也不见效，市场甚至说要关闭股市，政府于是再次扮演救世主的角色。1994年，个大媒体发表新华社的稿子：暂停新股发行，并采取措施扩大入市资金范围，市场再度亢奋，从300点涨到了1000点，从此，300点成了中国股市的铁底。这个时候，还有一个案例值得说，不要走开，广告后更精彩。管金生，这个神化中的人物，相信很多人没有听说过，在1994年粉末等场。要说中国股票市场有大鄂的话，管金生就是他们的爷爷。1992年，上交所首先向券商推出了国债期货交易，这个时候国债期货是不对公众开放的，1993年，国债期货向公众开放，各路资金纷纭入市，，全国国债期货的交易所达到14家，交易量达到3个亿，这个时候，王股民他哥成了最大的赢家之一，而万国证券的总经理管金生在历史性的这个时间成了风云人物。管金生联合辽发等机构在327国债期货和约上做空的理由是，当时市场传言财政部对327国债进行帖利，但是管金生认为国家的财政很空虚，没有道理拿钱来补贴，，这时上交所不知道，管金生已经超过规定持仓量，1995年2月23日，财政部确实要对国债进行贴利，而此时管金生已经持有巨额空单，而中经开为首的机构做多，本来管由于持有大量空单可以站住脚跟，但是他的联盟机构却不讲江湖道义，突然空翻多，联盟瓦解，管金生的赌性开始出现。面对巨额亏损，还开始大量的抛售共计2000亿的国债，327国债被打回到147元，当日多头全线爆仓，管金生从亏损转为巨额赢利，，但是保证金根本没有，说白了是透支交易，当天晚上上交所取消了违规交易，管金生损失了13亿。管金生后来被判17年，也由于这个事件，中国的首个金融起火品种宣布取消，万国证券和申银证券合并为申银万国证券。由于国债期货吸引了大量的资金，股市资金被分流，行情陷入低密，而随着国债期货的关闭，对股市又产生利好，资金大量的又流回股市 ，1995年5月18日，在国债期货取消以后的三天内，上证指数上涨了300点，升幅达到了50%左右，这就是著名的5。19行情，这个时候，政府再次出手打压股市，措施就是继续发行新股，市场在经历上次的扩容后，心理非常脆弱，5月23日，指数大跌16%，5。19屁股还没做稳的机构和散户全部被套，这个时候，还有个细节需要说，上面应该是5。18行情，写错了。在5。18行情后的几个月，刮起了一股“议化”行情，为迎接议化上市，主力大肆吃进上石化和马钢，短短几天，两个票上涨30%左右，但是在议化4月11号上市后，上石化和马钢大跌15%左右，经典的第一次上演了“利好出尽就是利空”在经历几年的大起大落以后，绩优股成了市场的主流，1996年，国务院想利用股市实现国企的改制和解困，下发文件要求国企进行股份制改造，引发了长达一年的牛市行情，指数在一年间上涨200%，1996年初，深发展和长红已经跌到最低点，随着上面利好的逐步推出，市场再度搏起，深发展从6元到20元，长哄从7元到27元，这个时候，政府再次出手打压，连出12道金牌，，人民日报的文章、、涨跌幅10%的限制等，也陆续推出，在12月16到24日，上证跌掉30%，在期间，政府又安抚，说人民日报的的文章是保护投资者利益，在97年1月，指数又开始回涨，但是到97年4月，政府又开始唱空，，期间的东南亚金融危机等，导致了一段时间的熊市，到1998年5月，政府又开始托市，降息、降低印花税等措施陆续推出，但是指数还是走低。这个时期的特点就是绩优股受到热捧，比如深发展涨了14倍。19995年5月，朱总理直接导演了长达两年的牛市，以总理对一份内参的批示拉开了序目。那封内参是说股民对股市不满的，总理批示后，发表了8条意见，包括基金 入市，降低印花税等，，5月18日，证监会开会转达了总理的意见。5月19日，两市创几年来单日最大的涨幅，成交量也比前几个交易日翻倍，从这个时候开始，指数大幅上涨。5。19成为了牛市的代名词。引领大涨的是科技股，东方明珠、上海三毛、中信国安等网络概念大幅度上涨，其他股也开始大涨政府这个时候更是火上浇油，平均每两天就出一个利好，到2000年，网络股、大盘股、资产重组轮番表演，指数达到2000点以上。牛市被国有股减持终结，2001年6月，指数到了2245点，在国有股减持公布后，开始大跌。期间虽然后反复，但是始终没有回到历史高点。以后的大家想比都知道了，2005年，指数最低到了998点，尚主席的股权分置改革拉开了这次牛市的序幕，指数最高到了4335点。

⑥ 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

⑦ 为什么一个年销售额1-2亿的企业，一上市市值就能几十亿，而且有的股价比几百亿的大公司都高出好多倍。

市值是指一家上市公司的发行股份按市场价格计算出来的股票总价值，其计算方法为每股股票的市场价格乘以发行总股数。整个股市上所有上市公司的市值总和，即为股票总市值。
市盈率（Price earnings ratio，即P/E ratio）也称“本益比”、“股价收益比率”或“市价盈利比率（简称市盈率）”。市盈率是最常用来评估股价水平是否合理的指标之一

市盈率＝普通股每股市场价格÷普通股每年每股盈利 每股盈利的计算方法，是该企业在过去12个月的净收入除以总发行已售出股数。市盈率越低，代表投资者能够以较低价格购入股票以取得回报。 假设某股票的市价为24元，而过去12个月的每股盈利为3元，则市盈率为24/3=8。该股票被视为有8倍的市盈率，即每付出8元可分享1元的盈利。 投资者计算市盈率，主要用来比较不同股票的价值。理论上，股票的市盈率愈低，愈值得投资。比较不同行业、不同国家、不同时段的市盈率是不大可靠的。比较同类股票的市盈率较有实用价值。 【市场表现】 [编辑本段] 决定股价的因素 股价取决于市场需求，即变相取决于投资者对以下各项的期望：
(1)企业的最近表现和未来发展前景
(2)新推出的产品或服务
(3)该行业的前景 其余影响股价的因素还包括市场气氛、新兴行业热潮等。 市盈率把股价和利润连系起来，反映了企业的近期表现。如果股价上升，但利润没有变化，甚至下降，则市盈率将会上升。 一般来说，市盈率水平为： ★0-13： 即价值被低估 ★14-20：即正常水平 ★21-28：即价值被高估 ★28+： 反映股市出现投机性泡沫 股息收益率 上市公司通常会把部份盈利派发给股东作为股息。上一年度的每股股息除以股票现价，是为现行股息收益率。如果股价为50元，去年股息为每股5元，则股息收益率为10%，此数字一般来说属于偏高，反映市盈率偏低，股票价值被低估。 一般来说，市盈率极高(如大于100倍)的股票，其股息收益率为零。因为当市盈率大于100倍，表示投资者要超过100年的时间才能回本，股票价值被高估，没有股息派发。 平均市盈率 美国股票的市盈率平均为14倍，表示回本期为14年。14倍PE折合平均年回报率为7%（1/14）。
如果某股票有较高市盈率，代表： (1)市场预测未来的盈利增长速度快。
(2)该企业一向录得可观盈利，但在前一个年度出现一次过的特殊支出，降低了盈利。
(3)出现泡沫，该股被追捧。
(4)该企业有特殊的优势，保证能在低风险情况下持久录得盈利。
(5)市场上可选择的股票有限，在供求定律下，股价将上升。这令跨时间的市盈率比较变得意义不大。 计算方法 利用不同的数据计出的市盈率，有不同的意义。现行市盈率利用过去四个季度的每股盈利计算，而预测市盈率可以用过去四个季度的盈利计算，也可以根据上两个季度的实际盈利以及未来两个季度的预测盈利的总和计算。 相关概念 市盈率的计算只包括普通股，不包含优先股。 从市盈率可引申出市盈增长率，此指标加入了盈利增长率的因素，多数用于高增长行业和新企业上。 个股的流通市值=流通股*股价。这意味着流通市值越小，越容易控盘。比如一个流通5000万的股票，股价是10元，那么只要5亿资金就可全部控盘，而一个流通5亿的股票，10元需要50亿才能控盘，拉升起来相对流通市值小的股票比较困难。

⑧ 中国股市成交额由几个板块构成

是由股市所有股票的成交额加起来的。创业板 中小板 上海主板 深圳主板
炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！