● 摘要
证券市场中最基本的分析要素是价、量、时、空，而量价关系尤其是研究股票市场行为的基础。本文首先以我国上证指数、总成交量数据为基础，借助平稳性检验、Granger因果检验、相关分析等计量分析技术，分析沪市的量价之间的基本关系、量价之间的因果性检验、相互间的影响力度；然后以数支股票的高频分笔交易数据为研究对象，统计大额成交量在固定的时间段出现的频数；日大额成交量与日涨跌幅的相关性；月大额成交量与月涨跌幅的相关性；日大额成交量与日涨跌幅的同向性、逻辑相关性。分析结果显示：上证指数存在单位根，价格服从随机游走模型；成交量不存在单位根，是一个平稳序列。葛兰杰(Granger)因果关系检验发现股指涨跌幅与成交量互为因果关系，彼此互相影响。相关分析表明二者间呈弱相关，就序列自相关性来讲，涨跌幅序列不存在明显的序列自相关,但成交量序列存在明显的序列自相关。数支股票的高频分笔大额成交数据在最后半个小时出现的概率更高。日大额成交量净值和日涨跌幅二者相关分析表明，绝大部分的股票表现为中等程度的相关，说明在对涨跌幅进行预测的时候，日大额成交量净值是一个不容忽视的重要因素；在长期、短期的联动性比较上，因现有的数据形成的周期（自然月），不一定是资金流向本身的真实周期，因而对不同的股票，长期数据（月数据）并不都比短期数据（日数据）显得更有说服力。大额成交量和股价涨跌幅同向性分析表明，大额成交量和股价涨跌幅同向性程度平均达到了72.46%，很大程度上可以解释若当日大额资金表现为流入，那么股价上涨的可能性很大；若当日大额资金表现为流出，那么股价下跌的可能性很大。逻辑回归结果表示：通过大额日成交量净值对日涨跌幅进行预测，预测成功率为70.64%。因为现实交易中，大额的成交量有可能被分散进行交易，因而对大单进行筛选的条件使得结论有一定的局限性，但通过大额日成交量净值对日涨跌幅进行预测,本文的数据分析说明了这种方法是合理的，对证券投资有一定的参考价值。