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	<title>投资大视野 &#187; 指数投资</title>
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	<description>The Big Picture in Investment</description>
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		<title>重新审视长期投资</title>
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		<pubDate>Sat, 11 Jul 2009 08:31:27 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
				<category><![CDATA[指数投资]]></category>
		<category><![CDATA[长期投资]]></category>

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		<description><![CDATA[长期投资的理念，伴随着基金业多年的投资者教育，无疑已经深入人心了。但是，长期投资是否真的如许多宣传材料所描述的那么美妙？作为一个理性的投资者，预期听信简单的分析，还不如找来原始数据，自己仔细端详端详一番。 长期数据回报，计算时间很重要 长期投资，这里指的自然是动辄20-30年甚至以40年为周期的买入并长期持有投资法。由于许多市场包括中国A股均属于新兴市场，根本没有足够长的时间段去进行分析，因此一般谈及长期投资，往往用的是美国股市的数据。而这方面研究最为著名着，则当属美国沃顿商学院的讲座教授Jeremy Siegel，其1994年出版的那本Stocks for the Long Run更是成为这方面研究的经典，最新的第四版则于2007年出版。 对于许多经典著作，不同版本更多只是印次的区别，抑或稍微进行一些小修小补，但是对于此书，却可能因为着关键数据的差别。此书最初出版时的1994年美股尚处于一个大牛市的末期，而第三版出版时的2001年则起步于1981年的大牛市已经结束，而在第四版2007年出版之后，不过一年的次贷危机更是完全使历史回报数据大大改变。 为了更形象的说明此问题，本文以另一位相关研究专家Robert Shiller提供的1871年迄今的美股价格指数数据来进行说明。 起点 终点 持有年数 价格+派息 年化回报 价格指数 年化回报 1871年1月 1994年12月 124 8.92% 3.80% 1871年1月 2000年12月 130 9.30% 4.48% 1871年1月 2008年12月 138 8.39% 3.91% 很显然，若将1994年底的数据以及次贷危机大跌后的数据与2000年互联网泡沫破裂前的数据相比较，便会发现一场互联网泡沫可以足足将年华回报率提高仅0.7%个百分点——可别小看这0.7个百分点的差距，若是1871年起美股名义年化回报仅为3.8%而非4.48%的话，那么当时S&#38;P 500指数的点位便仅为569.5点而非1330.93点，后者要较前者高出足足133.70%。 长期投资，生不逢时很可怕 在美股历史上，有数次股市长期走平，使身处那个时代的长期投资者根本难以获得丰厚回报的情况。最著名同时也是最漫长的两次，自然当属1929年美国大萧条后的那次以及1981年美国重新进入大牛市前的那段时期。 对此问题，其实即使在Jeremy Siegel于2003年出版的第三版Stocks for the Long Run中便已有数据显示。 时间段 股市总回报% 1871-2001 6.8 1946-1965 10 1966-1981 -0.4 1982-2001 10.5 很显然，若你在1946年至1965年这20年进行长期持有的投资，算上指数表现和派息，可以获得10%的年化回报，若是在1982年起至2001年的20年间进行长期投资， 算上指数表现和派息，更可以获得10.5%的年化回报。但是，若你不幸在1966年至1981年这16年间进行买入并持有的投资，那么即使算上股息的补贴，依然会有0.4%的亏损，可见生不逢时之可怕。 <a href='http://www.touzidashiye.com/html/y2009/1071.html'>[...]</a>]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><!-- 		@page { margin: 2cm } 		P { margin-bottom: 0.21cm } 		H2 { margin-bottom: 0.21cm } 		H2.western { font-family: "Arial", sans-serif; font-size: 14pt; font-style: italic } 		H2.cjk { font-family: "方正宋三_GBK"; font-size: 14pt; font-style: italic } 		H2.ctl { font-family: "Tahoma"; font-size: 14pt; font-style: italic } 		TD P { margin-bottom: 0cm } --></p>
<p>长期投资的理念，伴随着基金业多年的投资者教育，无疑已经深入人心了。但是，长期投资是否真的如许多宣传材料所描述的那么美妙？作为一个理性的投资者，预期听信简单的分析，还不如找来原始数据，自己仔细端详端详一番。<span id="more-1071"></span></p>
<h2>长期数据回报，计算时间很重要</h2>
<p>长期投资，这里指的自然是动辄20-30年甚至以40年为周期的买入并长期持有投资法。由于许多市场包括中国A股均属于新兴市场，根本没有足够长的时间段去进行分析，因此一般谈及长期投资，往往用的是美国股市的数据。而这方面研究最为著名着，则当属美国沃顿商学院的讲座教授Jeremy Siegel，其1994年出版的那本Stocks for the Long Run更是成为这方面研究的经典，最新的第四版则于2007年出版。</p>
<p>对于许多经典著作，不同版本更多只是印次的区别，抑或稍微进行一些小修小补，但是对于此书，却可能因为着关键数据的差别。此书最初出版时的1994年美股尚处于一个大牛市的末期，而第三版出版时的2001年则起步于1981年的大牛市已经结束，而在第四版2007年出版之后，不过一年的次贷危机更是完全使历史回报数据大大改变。</p>
<p>为了更形象的说明此问题，本文以另一位相关研究专家Robert Shiller提供的1871年迄今的美股价格指数数据来进行说明。</p>
<table style="width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" bordercolor="#000000">
<col width="51*"></col>
<col width="68*"></col>
<col width="51*"></col>
<col width="51*"></col>
<col width="34*"></col>
<tbody>
<tr valign="TOP">
<td width="20%">
<address>起点</address>
</td>
<td width="27%">
<address>终点</address>
</td>
<td width="20%">
<address>持有年数</address>
</td>
<td width="20%">
<address>价格+派息</address>
<address>年化回报</address>
</td>
<td width="13%">
<address>价格指数</address>
<address>年化回报</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="20%">
<address>1871年1月</address>
</td>
<td width="27%">
<address>1994年12月</address>
</td>
<td width="20%">
<address>124</address>
</td>
<td width="20%">
<address>8.92%</address>
</td>
<td width="13%">
<address>3.80%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="20%">
<address>1871年1月</address>
</td>
<td width="27%">
<address>2000年12月</address>
</td>
<td width="20%">
<address>130</address>
</td>
<td width="20%">
<address>9.30%</address>
</td>
<td width="13%">
<address>4.48%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="20%">
<address>1871年1月</address>
</td>
<td width="27%">
<address>2008年12月</address>
</td>
<td width="20%">
<address>138</address>
</td>
<td width="20%">
<address>8.39%</address>
</td>
<td width="13%">
<address>3.91%</address>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>很显然，若将1994年底的数据以及次贷危机大跌后的数据与2000年互联网泡沫破裂前的数据相比较，便会发现一场互联网泡沫可以足足将年华回报率提高仅0.7%个百分点——可别小看这0.7个百分点的差距，若是1871年起美股名义年化回报仅为3.8%而非4.48%的话，那么当时S&amp;P 500指数的点位便仅为569.5点而非1330.93点，后者要较前者高出足足133.70%。</p>
<h2>长期投资，生不逢时很可怕</h2>
<p>在美股历史上，有数次股市长期走平，使身处那个时代的长期投资者根本难以获得丰厚回报的情况。最著名同时也是最漫长的两次，自然当属1929年美国大萧条后的那次以及1981年美国重新进入大牛市前的那段时期。</p>
<p>对此问题，其实即使在Jeremy Siegel于2003年出版的第三版Stocks for the Long Run中便已有数据显示。</p>
<table style="width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" bordercolor="#000000">
<col width="128*"></col>
<col width="128*"></col>
<tbody>
<tr valign="TOP">
<td width="50%">
<address>时间段</address>
</td>
<td width="50%">
<address>股市总回报%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="50%">
<address>1871-2001</address>
</td>
<td width="50%">
<address>6.8</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="50%">
<address>1946-1965</address>
</td>
<td width="50%">
<address>10</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="50%">
<address>1966-1981</address>
</td>
<td width="50%">
<address>-0.4</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="50%">
<address>1982-2001</address>
</td>
<td width="50%">
<address>10.5</address>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>很显然，若你在1946年至1965年这20年进行长期持有的投资，算上指数表现和派息，可以获得10%的年化回报，若是在1982年起至2001年的20年间进行长期投资， 算上指数表现和派息，更可以获得10.5%的年化回报。但是，若你不幸在1966年至1981年这16年间进行买入并持有的投资，那么即使算上股息的补贴，依然会有0.4%的亏损，可见生不逢时之可怕。</p>
<h2>股息再投资不容忽视</h2>
<p>“炒股票”，这是许多投资者对于股票投资的一种表述。“炒”字，充分显示了交易者对于短期差价的重视——但是对于长期投资者而言，股票价格的差价固然贡献多多，但绝不是唯一的因素</p>
<p>依然以Jeremy Siegel于2003年出版的第三版Stocks for the Long Run中的数据为例，从下表我们可以看到，1946至2001年期间，美国股市的年化回报为11.6%，其中7.5%来自于股价的上涨，而3.8%则来自于股息派发再投资产生的收益。尤其值得注意的是1966-1981年这段令人沮丧的震荡市，6.6%的年化回报不但大大低于历史的平均水平，而且大部分来自于股息回报。显然，对于长期投资而言，股息再投资，是真正分享股市长期投资的必经之路。但是，股息再投资的重要性在宣扬长期投资时，往往被忽略，由此导致许多投资者对于基金等长期投资对象的分红套现格外看重，而没有意识到惟有将这些分红设定为基金份额再投资，才有可能如美国投资者那样在长期的持有过程中真正享受到丰厚的回报。</p>
<table style="width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" bordercolor="#000000">
<col width="64*"></col>
<col width="64*"></col>
<col width="64*"></col>
<col width="64*"></col>
<tbody>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address><br class="spacer_" /></address>
</td>
<td width="25%">
<address>名义总回报%</address>
</td>
<td width="25%">
<address>名义资本增值%</address>
</td>
<td width="25%">
<address>股息回报%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address>1946-1965</address>
</td>
<td width="25%">
<address>13.1</address>
</td>
<td width="25%">
<address>8.2</address>
</td>
<td width="25%">
<address>4.6</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address>1966-1981</address>
</td>
<td width="25%">
<address>6.6</address>
</td>
<td width="25%">
<address>2.6</address>
</td>
<td width="25%">
<address>3.9</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address>1982-1999</address>
</td>
<td width="25%">
<address>17.3</address>
</td>
<td width="25%">
<address>13.8</address>
</td>
<td width="25%">
<address>3.1</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address>1982-2001</address>
</td>
<td width="25%">
<address>14.1</address>
</td>
<td width="25%">
<address>10.9</address>
</td>
<td width="25%">
<address>2.9</address>
</td>
</tr>
<tr valign="TOP">
<td width="25%">
<address>1946-2001</address>
</td>
<td width="25%">
<address>11.6</address>
</td>
<td width="25%">
<address>7.5</address>
</td>
<td width="25%">
<address>3.8</address>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>就算保本亦如何</h2>
<p>相比债市，股市一直被认为风险颇大的市场。而长期持有的投资法，则被视为化解股市风险的良方。指数基金的开创者，另一位著名的长期持有专家，先锋基金的创始人John Bogle在他那本同样堪称经典的Common Sense on Mutual Funds中有这样一个数据，从1802年至1997年，若你任意一年买入股票并持有5年，那么最坏的年回报是-0.6%，而最好的则是14.4%；但是若你的持有时间延长至10年，那么最坏的年回报是2.4%，而最好的年回报则是11.2%。</p>
<p>咋看这个数据，我们不得不感叹长期持有的确是化解风险的良方——只要持有10年，就没有亏本的可能。但是，细细看来，仍有问题。一个是数据本身的问题，由于上述统计截至于1997年，上一个大牛市尚未结束，所以统计上有更乐观的牛市偏向。以Robert Shiller提供的1871年至2008年股市回报数据来重新计算，以任意一个月买入并持有10年作为长期持有策略，那么将有1.88%的可能出现3%以下的亏损，另有0.26%的可能出现3-5%的亏损。当然，2%左右的亏损可能的确不能改变长期持有股市安全性大增的结论，但问题就在于：我们买股票绝对不是为了保本，若是要保本，直接持有现金或者定期存款、国债是更好的选择。</p>
<p>“跑不赢刘翔，但要跑赢CPI”，这是这两年很流行的一句“理财金句”。虽然提倡短期也要跑赢CPI存在误导，但是长期来看，这的确是投资理财最基本的一个目标。如果将通货膨胀的因素考虑进去，只考虑股市的实际投资回报，那么相关数据是否还那么乐观呢？以上述数据调整CPI之后的投资回报来进行计算，则有0.13%的几率出现5%-10%的亏损(购买力意义上的)，有1.95%的几率出现3%-5%的亏损，有8.84%的几率出现3%以下的亏损。显然，10年期持有，依然有近10%的可能无法实现资产保值这个基本目标，而是最终输给了通货膨胀。</p>
<h2>持有多久才安全</h2>
<p>在Bogle的原始数据中，10年已经是一个可以让投资者很安心的持有时段了。但是根据最新数据并调整CPI后的结果告诉我们，10年似乎仍不够让人放心。那么，多少年才足够呢？</p>
<p>从下表我们可以看出，若是不考虑通货膨胀的因素，那么即使面对2008年次贷危机这样百年罕见的大金融风暴，持有20年也是一个足够令人放心的周期了。在20年的持有周期下，不但没有出现亏损的情况，而且3%以下年化回报的情况也不过3%，3%-5%也不过2.99%，差不多94%的几率下你可以获得5%以上的名义回报。</p>
<p>但是，若我们将通货膨胀因素考虑进去，那么我们便会发现20年的持有虽然回报表现不错，但依然不够完美。一方面，依然存在0.07%的小概率情况会跑输通货膨胀出现购买力的损失，另一方面，依然有14.73%的情况真实回报会在3%以下。需知，美国有TIPS通货膨胀保护债券，其收益率是以剔除通货膨胀因素后的真实收益率来计算，而在经济最景气时，20年期的TIPS债券也可以提供3%的真实回报，这意味着即使持有20年，股票依然有将近15%的概率会跑输给债券，这显然不是一个令人愉快的数据。从图表上我们可以看到，当长期持有的期限延长至30年，只有0.69%的几率出现3%以下的真实回报，这才能确保我们真正取得确保的跑赢债券的收益。</p>
<table style="width: 449px;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" bordercolor="#000000">
<col width="82"></col>
<col width="50"></col>
<col width="50"></col>
<col width="50"></col>
<col width="2"></col>
<col width="50"></col>
<col width="50"></col>
<col width="49"></col>
<tbody>
<tr>
<td colspan="8" width="439" valign="BOTTOM">
<address>不同持有周期回报分布表</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address> </address>
</td>
<td colspan="3" width="166">
<address>通胀调整真实回报</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td colspan="3" width="165">
<address>未调整名义回报</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>年化回报</address>
</td>
<td width="50">
<address>10年</address>
</td>
<td width="50">
<address>20年</address>
</td>
<td width="50">
<address>30年</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>10年</address>
</td>
<td width="50">
<address>20年</address>
</td>
<td width="49">
<address>30年</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>&lt;-10%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.00%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>-10% to -5%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.13%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.00%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>-5% to -3%</address>
</td>
<td width="50">
<address>1.95%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>0.26%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.00%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>-3% to 0%</address>
</td>
<td width="50">
<address>8.84%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.07%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>1.88%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.00%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.00%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>0% to 3%</address>
</td>
<td width="50">
<address>10.72%</address>
</td>
<td width="50">
<address>14.73%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.69%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>4.94%</address>
</td>
<td width="50">
<address>0.71%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.00%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>3% to 5%</address>
</td>
<td width="50">
<address>11.18%</address>
</td>
<td width="50">
<address>14.02%</address>
</td>
<td width="50">
<address>20.71%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>13.00%</address>
</td>
<td width="50">
<address>2.99%</address>
</td>
<td width="49">
<address>0.39%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>5% to 10%</address>
</td>
<td width="50">
<address>37.56%</address>
</td>
<td width="50">
<address>57.93%</address>
</td>
<td width="50">
<address>76.83%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>40.61%</address>
</td>
<td width="50">
<address>52.63%</address>
</td>
<td width="49">
<address>46.98%</address>
</td>
</tr>
<tr valign="BOTTOM">
<td width="82">
<address>&gt;10%</address>
</td>
<td width="50">
<address>29.63%</address>
</td>
<td width="50">
<address>13.25%</address>
</td>
<td width="50">
<address>1.77%</address>
</td>
<td width="2">
<address> </address>
</td>
<td width="50">
<address>39.31%</address>
</td>
<td width="50">
<address>35.87%</address>
</td>
<td width="49">
<address>37.04%</address>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p><br class="spacer_" /></p>

	Tag:<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e9%95%bf%e6%9c%9f%e6%8a%95%e8%b5%84" title="长期投资" rel="tag">长期投资</a><br />
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		<title>一叶知秋看中证(4）:红利还看收益指数</title>
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		<pubDate>Sun, 03 May 2009 09:25:11 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
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		<category><![CDATA[一叶知秋看中证]]></category>
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		<category><![CDATA[指数]]></category>

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		<description><![CDATA[有了规模指数和行业指数，对于整个A股分析便可以建立一个较为完整的框架了。当然，若是希望更细至的了解一些特殊投资策略的表现，抑或了解一些特别类型个股的表现，那么其它多个中证指数系列便可以起到拾遗补缺的作用了。 收益指数：反映股票总回报 总回报，是投资学上一个重要的概念。证券的投资回报被分类两部分：来自价格上涨的资本利得和来自派息的红利收入。然而，一般的股票指数，清一色都是价格指数，仅仅跟踪了股票价格涨跌的变化，而忽略了派息部分收入对投资者收益的巨大影响。 事实上，大量数据证明，派息收入是股市尤其是熊市和震荡市中投资者不可或缺的收益来源。以标准普尔指数公司统计的数据为例，截至2009年2月，其标杆性的标普500指数10年累计回报为-40.64%，很是惨淡的一个数字。当然，标普500指数同样只是一个价格指数，并未反映红利部分的回报。若我们对照来看考虑红利再投资收益的标普500总收益指数，那么10年累计回报为-3.43%，虽然在次贷危机影响下依然逃不过亏钱的命运，但是实际亏损幅度却是大大缩小。 正因为股息的重要性，所以在分析股市长期收益时，总回报指数就不可或缺了。目前，中证指数公司以收益指数为名，针对旗下规模指数、行业指数和下文将要介绍的风格指数均推出了对应的收益指数。 下表是截至2009年3月24日部分指数的纯价格指数与收益指数的对比。这些指数的基准点均为2004年12月31日，以1000点为基准。这也就意味着他们的点数除以1000后直接反映了2005年迄今的累计回报。我们可以看到，在A股，股息收入暂时还不是一块重要的投资收入。以沪深300指数为例，2005年迄今价格回报高达145%，而股息不过在此基础上不过额外再增加了8.85%的回报。当然，不同指数类别差别也很显著，股息收入占比最高的还是红利指数这个本就强调分红的指数，其价格表现仅轻微逊色于沪深300指数，但是股息收益却是沪深300指数的3倍，从而使总收益高于沪深300。 指数 价格指数 价格收益 收益表现 股息收益 价格/股息收益比 沪深300 2451.78 145.18% 2540.33 8.85% 16.4 中证100 2424.45 142.45% 2531.04 10.66% 13.36 中证500 2865.33 186.53% 2953.75 8.84% 21.1 中证800 2509.07 150.91% 2638.07 12.90% 11.7 300金融 3501.54 250.15% 3612.33 11.08% 22.58 中证红利 2410.78 141.08% 2677 26.62% 5.3 数据截至2009年3月24日 红利指数：专买高息现金牛 在上文谈及总收益指数时，已经提及了红利指数，这里就继续详细介绍。虽然从数据来看，股息收入暂时仍算不上整体市场的主要回报来源，但这并不等于股息收益就可以忽略不计。 一方面，A股市场正在逐渐成熟中，如美股等成熟市场那样越来越看重股息收入的情况也必然会在中国出现；另一方面，专挑高息股投资，本身也是近年很流行的一种投资策略&#8211;高派息使得上市公司的财务报表显得更为可信，因此市场愿意为此给出额外溢价。所以，红利指数就应运而生了。 考虑到A股派息风潮流行尚短，相比成熟市场的高息指数，入选中证红利指数要求算不上太严格，首先必须要满足下面三个条件： 过去两年连续现金分红且每年的现金股息率 （税后） <a href='http://www.touzidashiye.com/html/y2009/1030.html'>[...]</a>]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><!-- 	 	 --></p>
<p>有了规模指数和行业指数，对于整个A股分析便可以建立一个较为完整的框架了。当然，若是希望更细至的了解一些特殊投资策略的表现，抑或了解一些特别类型个股的表现，那么其它多个中证指数系列便可以起到拾遗补缺的作用了。<span id="more-1030"></span></p>
<h3>收益指数：反映股票总回报</h3>
<p>总回报，是投资学上一个重要的概念。证券的投资回报被分类两部分：来自价格上涨的资本利得和来自派息的红利收入。然而，一般的股票指数，清一色都是价格指数，仅仅跟踪了股票价格涨跌的变化，而忽略了派息部分收入对投资者收益的巨大影响。</p>
<p>事实上，大量数据证明，派息收入是股市尤其是熊市和震荡市中投资者不可或缺的收益来源。以标准普尔指数公司统计的数据为例，截至2009年2月，其标杆性的标普500指数10年累计回报为-40.64%，很是惨淡的一个数字。当然，标普500指数同样只是一个价格指数，并未反映红利部分的回报。若我们对照来看考虑红利再投资收益的标普500总收益指数，那么10年累计回报为-3.43%，虽然在次贷危机影响下依然逃不过亏钱的命运，但是实际亏损幅度却是大大缩小。</p>
<p>正因为股息的重要性，所以在分析股市长期收益时，总回报指数就不可或缺了。目前，中证指数公司以收益指数为名，针对旗下规模指数、行业指数和下文将要介绍的风格指数均推出了对应的收益指数。</p>
<p>下表是截至2009年3月24日部分指数的纯价格指数与收益指数的对比。这些指数的基准点均为2004年12月31日，以1000点为基准。这也就意味着他们的点数除以1000后直接反映了2005年迄今的累计回报。我们可以看到，在A股，股息收入暂时还不是一块重要的投资收入。以沪深300指数为例，2005年迄今价格回报高达145%，而股息不过在此基础上不过额外再增加了8.85%的回报。当然，不同指数类别差别也很显著，股息收入占比最高的还是红利指数这个本就强调分红的指数，其价格表现仅轻微逊色于沪深300指数，但是股息收益却是沪深300指数的3倍，从而使总收益高于沪深300。</p>
<table style="width: 494px;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" frame="hsides" rules="rows" bordercolor="#000000">
<col width="66"></col>
<col width="65"></col>
<col width="65"></col>
<col width="65"></col>
<col width="65"></col>
<col width="121"></col>
<tbody>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="11">
<p align="left">指数</p>
</td>
<td width="65">
<p align="left">价格指数</p>
</td>
<td width="65">
<p align="left">价格收益</p>
</td>
<td width="65">
<p align="left">收益表现</p>
</td>
<td width="65">
<p align="left">股息收益</p>
</td>
<td width="121">
<p align="left">价格/股息收益比</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="14">
<p align="left">沪深300</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2451.78</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">145.18%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2540.33</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">8.85%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">16.4</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="14">
<p align="left">中证100</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2424.45</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">142.45%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2531.04</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">10.66%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">13.36</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="14">
<p align="left">中证500</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2865.33</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">186.53%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2953.75</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">8.84%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">21.1</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="14">
<p align="left">中证800</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2509.07</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">150.91%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2638.07</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">12.90%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">11.7</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="14">
<p align="left">300金融</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">3501.54</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">250.15%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">3612.33</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">11.08%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">22.58</p>
</td>
</tr>
<tr valign="bottom">
<td width="66" height="12">
<p align="left">中证红利</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2410.78</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">141.08%</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">2677</p>
</td>
<td width="65">
<p align="center">26.62%</p>
</td>
<td width="121">
<p align="center">5.3</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="6" width="486" valign="bottom">
<p align="right">数据截至2009年3月24日</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>红利指数：专买高息现金牛</h3>
<p>在上文谈及总收益指数时，已经提及了红利指数，这里就继续详细介绍。虽然从数据来看，股息收入暂时仍算不上整体市场的主要回报来源，但这并不等于股息收益就可以忽略不计。</p>
<p>一方面，A股市场正在逐渐成熟中，如美股等成熟市场那样越来越看重股息收入的情况也必然会在中国出现；另一方面，专挑高息股投资，本身也是近年很流行的一种投资策略&#8211;高派息使得上市公司的财务报表显得更为可信，因此市场愿意为此给出额外溢价。所以，红利指数就应运而生了。</p>
<p>考虑到A股派息风潮流行尚短，相比成熟市场的高息指数，入选中证红利指数要求算不上太严格，首先必须要满足下面三个条件：</p>
<ol>
<li>
<p>过去两年连续现金分红且每年的现金股息率 	（税后） 均大于 0；</p>
</li>
<li>
<p>过去一年内日均流通市值排名在全部A股的前50%；</p>
</li>
<li>
<p>过去一年内日均成交金额排名在全部A股的前50%。</p>
</li>
</ol>
<p>在此基础上对样本空间内股票， 按照过去两年的平均税后现金股息率进行排名，挑选排名最前的 100 只股票组成样本股，但市场表现异常并经指数专家委员会认定不宜作为样本的股票除外。</p>
<p>红利指数的表现，上文在介绍收益指数时已经提及，其价格表现与沪深300指数相差有限，但是股息回报却大大优于沪深300指数，从而使其2005年以来的总回报达到167.7%，优于沪深300指数154%多达13.7个百分点。</p>

	Tag:<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%80%e5%8f%b6%e7%9f%a5%e7%a7%8b%e7%9c%8b%e4%b8%ad%e8%af%81" title="一叶知秋看中证" rel="tag">一叶知秋看中证</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%ad%e8%af%81%e6%8c%87%e6%95%b0" title="中证指数" rel="tag">中证指数</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e6%8c%87%e6%95%b0" title="指数" rel="tag">指数</a><br />
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		<title>一叶知秋看中证(3):行业指数</title>
		<link>http://www.touzidashiye.com/html/y2009/1000.html</link>
		<comments>http://www.touzidashiye.com/html/y2009/1000.html#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 13 Apr 2009 14:30:01 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
				<category><![CDATA[投资ABC]]></category>
		<category><![CDATA[指数投资]]></category>
		<category><![CDATA[一叶知秋看中证]]></category>
		<category><![CDATA[中证指数]]></category>
		<category><![CDATA[指数]]></category>

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		<description><![CDATA[在把握A股大格局上，首先关注的自然是此前提及的&#8221;二八&#8221;强弱，而接下来要注意的，就是行业冷暖的轮替了。 行业指数选哪一家 要反映行业冷暖，自然需要对应的行业指数。目前，已有多家指数研究机构推出了针对A股的行业指数，较为出名的包括申万、新华富时、中信标普的行业指数，不过由于这些行业指数往往是以收费方式提供给特别的客户使用，普通投资者常见的如大智慧、通达信等行情软件中并未内置相应的数据。与此相比，中证行业指数和中证规模指数等一样，均授权给了主流的行情软件服务商，因此普通投资者很容易就能在自己的行情软件中看到相应的数据和长期的K线走势图。 不过，和其它常见的行业指数样本涵盖整个市场，中证指数推出的行业指数则是在沪深300指数成份股基础上分类研制的行业指数，所以其行业指数也被命名为诸如&#8221;300能源&#8221;、&#8221;300材料&#8221;。究竟是全市场样本好还是蓝筹股标杆指数作为样本好，这是一个见仁见智的问题，不过从中证行业指数的设计上，明显可以看出其颇有&#8221;偷师&#8221;美国标普500指数的味道&#8211;后者的一级行业指数成份股同样来自于标普500指数而非整个市场，更重要的是，中证行业指数采用了和标普500指数完全一致的10个一级行业分类法，这倒是为两个行业指数系列之间的对比提供了一定的方便。 十大行业分类需明了 当然，因为A股在行业分布上的特色，所以中证指数公司虽然在10个一级行业的分类上与美国标普500指数完全一致，但是在一级行业大类下包含的子行业上则做了一些微调，下表便是10个一级行业具体对应的子行业。其中尤其值得注意的是，金融和地产这两个并不算太相关一般被分为两个一级行业的大类在中证行业指数体系下却被归类在了一类之中，考虑到这两者走势相关性并不算高，因此无论是利用此行业指数分析金融股还是地产股走势上，均可能会有比较大的偏差&#8211;在这点上其运用就不如其它九个一级行业指数来的得心应手。 沪深300一级行业分类 行业 代码 行业小类 300能源 000908 能源设备与服务、石油、天然气与消费用燃料 300材料 000909 化学制品、建筑材料、容器与包装、金属与采矿和纸类与林业产品等 300工业 000910 航空航天与国防、建筑产品、建筑与工程、电气设备、机械制造、工业集团企业、贸易公司与经销商、商业服务与商业用品，航空货运与物流、航空公司、 海运、公路与铁路和交通基本设施等 300可选 000911 汽车与汽车零部件、家庭耐用消费品、休闲设备与用品、纺织品、服装与奢侈品、酒店、餐馆与休闲、 综合消费者服务、媒体、经销商、百货商店和专营 零售等 300消费 000912 食品与主要用品零售、饮料、食品、家常用品、个人用品等 300医药 000913 医疗保健、设备与用品、医疗保健提供商与服务、制药和生物科技等 300金融 000914 银行、保险、资本市场和房地产管理和开发等 300信息 000915 软件与服务、技术硬件与设备和半导体产品与设备等 300电信 000916 综合电信业务、无线电信业务和通信设备等 300公用 000917 电力公用事业、燃气公用事业、复合型公用事业和水公用事业等 行业强弱当同步 在传统技术分析中，指数彼此间确认是一个很重要的分析方法，在美国最常见的就是道琼斯工业指数和道琼斯运输指数之间走势应当同步，若出现背离则必须特别加以关注。这个方法在此前介绍中证100指数和中证500指数时也已经应用过，当然其实更标准的用法还是如美国在工业和运输两个行业指数之间确认，所以我们可以将其用于中证10个行业指数彼此之间的确认。 还是说回2008年年初的那一波反弹，虽然代表权重股中证100指数未能创出新高，但是代表中小盘股的中证500却创出新高，这究竟意味着权重股的滞后，还是中小盘股的虚高呢？那就让我们来看看当时10大一级行业指数中，究竟有几个创出新高的呢？ 事实上，当时能够创出新高的只有300消费、300信息和300电信这三个一级行业指数，其余的或是如300医药、300可选、300工业、300材料这样构筑一个颇为标准的双头造型，要么就是干脆如300能源、300金融这样早已开始了一浪低于一浪的走势。俗话说得好，&#8221;独木难支&#8221;，仅仅依赖30%行业支撑的上涨显然有些勉为其难。 消费、可选对照看 当然，在行业分析时，很有价值的一对参照物便是必需消费(000912)与可选消费(000911)这两个行业指数，这两者彼此之间的走势，很大程度上能反映市场对于经济走势的预期。 需求的刚性和弹性，是经济学中一个重要的理论。若经济出现放缓，那么消费者首先消减的就必然是刚性较小弹性较大的可选消费品而尽可能保持必需消费品；反之若经济开始出现欣欣向荣的迹象，对于必需消费品也许不会有太大的促进作用，但是却会极大程度上的刺激可选消费品的消费。 所以观察这两者行业指数的走势，就能一定程度上了解市场对经济的预期。比如2008年初，可选消费行业未能创出新高，而必需消费行业却创出新高，显然市场对于经济走势的预期并不是那么乐观，所以热点才会转向必需消费行业；又比如今年3月中旬的那波调整中，必需消费行业低点跌破了2008年12月的高点；而可选消费行业的低点却仍高于2008年12月的高点，显然后者更为抗跌&#8211;可选消费行业受到市场追捧，代表了市场对经济预期的乐观，是个好兆头。 Tag:一叶知秋看中证,中证指数,指数]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><!-- 	 --> 在把握A股大格局上，首先关注的自然是此前提及的&#8221;二八&#8221;强弱，而接下来要注意的，就是行业冷暖的轮替了。<span id="more-1000"></span></p>
<h3>行业指数选哪一家</h3>
<p>要反映行业冷暖，自然需要对应的行业指数。目前，已有多家指数研究机构推出了针对A股的行业指数，较为出名的包括申万、新华富时、中信标普的行业指数，不过由于这些行业指数往往是以收费方式提供给特别的客户使用，普通投资者常见的如大智慧、通达信等行情软件中并未内置相应的数据。与此相比，中证行业指数和中证规模指数等一样，均授权给了主流的行情软件服务商，因此普通投资者很容易就能在自己的行情软件中看到相应的数据和长期的K线走势图。</p>
<p>不过，和其它常见的行业指数样本涵盖整个市场，中证指数推出的行业指数则是在沪深300指数成份股基础上分类研制的行业指数，所以其行业指数也被命名为诸如&#8221;300能源&#8221;、&#8221;300材料&#8221;。究竟是全市场样本好还是蓝筹股标杆指数作为样本好，这是一个见仁见智的问题，不过从中证行业指数的设计上，明显可以看出其颇有&#8221;偷师&#8221;美国标普500指数的味道&#8211;后者的一级行业指数成份股同样来自于标普500指数而非整个市场，更重要的是，中证行业指数采用了和标普500指数完全一致的10个一级行业分类法，这倒是为两个行业指数系列之间的对比提供了一定的方便。</p>
<h3>十大行业分类需明了</h3>
<p>当然，因为A股在行业分布上的特色，所以中证指数公司虽然在10个一级行业的分类上与美国标普500指数完全一致，但是在一级行业大类下包含的子行业上则做了一些微调，下表便是10个一级行业具体对应的子行业。其中尤其值得注意的是，金融和地产这两个并不算太相关一般被分为两个一级行业的大类在中证行业指数体系下却被归类在了一类之中，考虑到这两者走势相关性并不算高，因此无论是利用此行业指数分析金融股还是地产股走势上，均可能会有比较大的偏差&#8211;在这点上其运用就不如其它九个一级行业指数来的得心应手。</p>
<table style="width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="4" bordercolor="#000000">
<col width="29"></col>
<col width="26"></col>
<col width="201"></col>
<tbody>
<tr>
<td colspan="3" width="100%" valign="top">
<div><strong>沪深</strong><strong>300</strong><strong>一级行业分类</strong></div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>行业</div>
</td>
<td width="10%">
<div>代码</div>
</td>
<td width="78%">
<div>行业小类</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300能源</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000908</div>
</td>
<td width="78%">
<div>能源设备与服务、石油、天然气与消费用燃料</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300材料</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000909</div>
</td>
<td width="78%">
<div>化学制品、建筑材料、容器与包装、金属与采矿和纸类与林业产品等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300工业</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000910</div>
</td>
<td width="78%">
<div>航空航天与国防、建筑产品、建筑与工程、电气设备、机械制造、工业集团企业、贸易公司与经销商、商业服务与商业用品，航空货运与物流、航空公司、 			海运、公路与铁路和交通基本设施等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300可选</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000911</div>
</td>
<td width="78%">
<div>汽车与汽车零部件、家庭耐用消费品、休闲设备与用品、纺织品、服装与奢侈品、酒店、餐馆与休闲、 			综合消费者服务、媒体、经销商、百货商店和专营 			零售等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300消费</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000912</div>
</td>
<td width="78%">
<div>食品与主要用品零售、饮料、食品、家常用品、个人用品等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300医药</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000913</div>
</td>
<td width="78%">
<div>医疗保健、设备与用品、医疗保健提供商与服务、制药和生物科技等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300金融</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000914</div>
</td>
<td width="78%">
<div>银行、保险、资本市场和房地产管理和开发等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300信息</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000915</div>
</td>
<td width="78%">
<div>软件与服务、技术硬件与设备和半导体产品与设备等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300电信</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000916</div>
</td>
<td width="78%">
<div>综合电信业务、无线电信业务和通信设备等</div>
</td>
</tr>
<tr valign="top">
<td width="11%">
<div>300公用</div>
</td>
<td width="10%">
<div>000917</div>
</td>
<td width="78%">
<div>电力公用事业、燃气公用事业、复合型公用事业和水公用事业等</div>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>行业强弱当同步</h3>
<p>在传统技术分析中，指数彼此间确认是一个很重要的分析方法，在美国最常见的就是道琼斯工业指数和道琼斯运输指数之间走势应当同步，若出现背离则必须特别加以关注。这个方法在此前介绍中证100指数和中证500指数时也已经应用过，当然其实更标准的用法还是如美国在工业和运输两个行业指数之间确认，所以我们可以将其用于中证10个行业指数彼此之间的确认。</p>
<p>还是说回2008年年初的那一波反弹，虽然代表权重股中证100指数未能创出新高，但是代表中小盘股的中证500却创出新高，这究竟意味着权重股的滞后，还是中小盘股的虚高呢？那就让我们来看看当时10大一级行业指数中，究竟有几个创出新高的呢？</p>
<p>事实上，当时能够创出新高的只有300消费、300信息和300电信这三个一级行业指数，其余的或是如300医药、300可选、300工业、300材料这样构筑一个颇为标准的双头造型，要么就是干脆如300能源、300金融这样早已开始了一浪低于一浪的走势。俗话说得好，&#8221;独木难支&#8221;，仅仅依赖30%行业支撑的上涨显然有些勉为其难。</p>
<h3>消费、可选对照看</h3>
<p>当然，在行业分析时，很有价值的一对参照物便是必需消费(000912)与可选消费(000911)这两个行业指数，这两者彼此之间的走势，很大程度上能反映市场对于经济走势的预期。</p>
<p>需求的刚性和弹性，是经济学中一个重要的理论。若经济出现放缓，那么消费者首先消减的就必然是刚性较小弹性较大的可选消费品而尽可能保持必需消费品；反之若经济开始出现欣欣向荣的迹象，对于必需消费品也许不会有太大的促进作用，但是却会极大程度上的刺激可选消费品的消费。</p>
<p>所以观察这两者行业指数的走势，就能一定程度上了解市场对经济的预期。比如2008年初，可选消费行业未能创出新高，而必需消费行业却创出新高，显然市场对于经济走势的预期并不是那么乐观，所以热点才会转向必需消费行业；又比如今年3月中旬的那波调整中，必需消费行业低点跌破了2008年12月的高点；而可选消费行业的低点却仍高于2008年12月的高点，显然后者更为抗跌&#8211;可选消费行业受到市场追捧，代表了市场对经济预期的乐观，是个好兆头。</p>
<p><br class="spacer_" /></p>

	Tag:<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%80%e5%8f%b6%e7%9f%a5%e7%a7%8b%e7%9c%8b%e4%b8%ad%e8%af%81" title="一叶知秋看中证" rel="tag">一叶知秋看中证</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%ad%e8%af%81%e6%8c%87%e6%95%b0" title="中证指数" rel="tag">中证指数</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e6%8c%87%e6%95%b0" title="指数" rel="tag">指数</a><br />
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		<title>一叶知秋看中证(2)：中证规模指数</title>
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		<pubDate>Fri, 03 Apr 2009 01:39:09 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
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		<description><![CDATA[&#8220;二八分化&#8221;，这是我们用来形容权重股或者中小盘股个别走强趋势的一个常用说法。那么，如何判断市场出现&#8221;二八分化&#8221;，如何判断究竟是权重股这&#8221;二&#8221;走强，还是中小盘股这&#8221;八&#8221;坚挺呢？中证指数中的规模指数系列就可以帮到你了。 沪深300指数不可不知 也许你对于中证规模指数系列并不熟悉，但是说起其中最主要的成员之一，那么你肯定是耳熟能详。是的，我说的就是沪深300指数。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，采用自由流通市值来确定权重编制而成的成份股指数，样本大体可以覆盖沪深A股六成左右的自由流通市值，相当具有代表性。 而且因为未来指数期货将以沪深300指数作为标的来交易，可想而知在指数赚钱效应的驱使下，沪深300指数的影响力将越来越大。所以，你可以不知道中证规模指数体系下的其它成员，但是却要早早习惯追踪沪深300指数的动向。 就此而言，沪深300指数在A股的地位，颇为类似于标普500指数在美股的地位&#8211;后者同样凭借更佳的权重确定以及指数期货的推波助澜，在美股市场超越老牌的道琼斯工业指数成为众多机构投资者跟踪比较市场表现的对象。 100、200和500 虽然沪深300指数是中证规模指数体系中最老资格而且注定也将是最具影响力的指数，但在实际分析中，反而是其它三大指数更具参考意义，它们便是：中证100指数、中证200指数和中证500指数。 中证100指数和中证200指数均脱胎于沪深300指数，中证100指数是从沪深300指数样本股中挑选规模最大的100只股票组成样本股，以综合反映沪深证券市场中最具市场影响力的一批大市值公司的整体状况。大体而言，我们可以认为中证100指数代表了权重股的表现。与之对应，中证200指数成份股包括沪深300成份股中非中证100的200家成份股公司，大体可以反映被市场称为二线蓝筹股的中等偏上市值个股的表现。 至于中证500指数，它的样本为：扣除沪深300指数样本股及最近一年日均总市值排名前300名的股票，剩余股票按照最近一年（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20%的股票，然后将剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前500名的股票作为中证500指数样本股。正因为这样的样本特性，所以其则大体反映了沪深A股中小盘股的表现。 有了中证100指数、中证200指数和中证500指数这三个指数，我们很容易就可判断权重股、二线蓝筹股和中小盘股的个别表现了。如2008年11月至2009年3月20日这轮反弹中，中证100指数仅上涨了33.07%，而中证500指数的涨幅却高达78.24%，孰强孰弱，显然从指数上便可一目了然。对投资者而言，若你喜欢炒卖中小盘股，那么有时候权重股指数甚至上证指数都无需太过关注，反而是中证500指数必须密切留意；相反若你比较稳健热衷权重股，那么中证100指数就是你的最佳伙伴了。 在中证规模指数系列中，还有中证700指数和中证800指数两个成员。中证700指数的样本的中证200指数+中证500指数，而中证800指数的样本则为中证100指数+中证200指数+中证500指数，当然亦可以表达为沪深300指数+中证500指数。不过由于这两者不过是现成指数的复合指数，参考意义有限。 100、500对照看 在实际操作中，追踪中证100指数和中证500指数不仅仅是了解市场动向，其还能为我们的决策提供很多的参考，尤其是两者之间的背离情况和两者之间的比值情况。 先来说背离。 理论上，权重股和中小盘股也许彼此走势会有强弱之分，但是大格局应该是一致的。但有的时候，两者会出现背离，比如前者创出新高，后者却滞涨，这就是格外值得关注的现象了，往往意味着市场趋势的改变。比如中证500指数2008年1月中旬的高点成功突破2007年10月中旬的高点再创新高，但是代表此轮行情的领涨版块权重股的中证100指数却未能创出新高，两者的背离果然意味着市场见顶，开始了近一年的快速熊市。 再说比值。虽然在短期数月内权重股或中小盘股可以单独走强，但是从长期数年表现来看，两者的回报应该是大体相近的。所以，只要观察中证100指数与中证500指数的比值，就可以知道从长期来看，目前市场究竟哪个版块走强，强度又有多少。若比值接近了此前的极端高点或者低点，投资者便当注意，很有可能强弱格局将要开始发生转变了。 Tag:一叶知秋看中证,中证指数,指数]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>&#8220;二八分化&#8221;，这是我们用来形容权重股或者中小盘股个别走强趋势的一个常用说法。那么，如何判断市场出现&#8221;二八分化&#8221;，如何判断究竟是权重股这&#8221;二&#8221;走强，还是中小盘股这&#8221;八&#8221;坚挺呢？中证指数中的规模指数系列就可以帮到你了。<span id="more-968"></span></p>
<h3>沪深300指数不可不知</h3>
<p>也许你对于中证规模指数系列并不熟悉，但是说起其中最主要的成员之一，那么你肯定是耳熟能详。是的，我说的就是沪深300指数。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，采用自由流通市值来确定权重编制而成的成份股指数，样本大体可以覆盖沪深A股六成左右的自由流通市值，相当具有代表性。</p>
<p>而且因为未来指数期货将以沪深300指数作为标的来交易，可想而知在指数赚钱效应的驱使下，沪深300指数的影响力将越来越大。所以，你可以不知道中证规模指数体系下的其它成员，但是却要早早习惯追踪沪深300指数的动向。</p>
<p>就此而言，沪深300指数在A股的地位，颇为类似于标普500指数在美股的地位&#8211;后者同样凭借更佳的权重确定以及指数期货的推波助澜，在美股市场超越老牌的道琼斯工业指数成为众多机构投资者跟踪比较市场表现的对象。</p>
<p><br class="spacer_" /></p>
<h3>100、200和500</h3>
<p>虽然沪深300指数是中证规模指数体系中最老资格而且注定也将是最具影响力的指数，但在实际分析中，反而是其它三大指数更具参考意义，它们便是：中证100指数、中证200指数和中证500指数。</p>
<p>中证100指数和中证200指数均脱胎于沪深300指数，中证100指数是从沪深300指数样本股中挑选规模最大的100只股票组成样本股，以综合反映沪深证券市场中最具市场影响力的一批大市值公司的整体状况。大体而言，我们可以认为中证100指数代表了权重股的表现。与之对应，中证200指数成份股包括沪深300成份股中非中证100的200家成份股公司，大体可以反映被市场称为二线蓝筹股的中等偏上市值个股的表现。</p>
<p>至于中证500指数，它的样本为：扣除沪深300指数样本股及最近一年日均总市值排名前300名的股票，剩余股票按照最近一年（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20%的股票，然后将剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前500名的股票作为中证500指数样本股。正因为这样的样本特性，所以其则大体反映了沪深A股中小盘股的表现。</p>
<p>有了中证100指数、中证200指数和中证500指数这三个指数，我们很容易就可判断权重股、二线蓝筹股和中小盘股的个别表现了。如2008年11月至2009年3月20日这轮反弹中，中证100指数仅上涨了33.07%，而中证500指数的涨幅却高达78.24%，孰强孰弱，显然从指数上便可一目了然。对投资者而言，若你喜欢炒卖中小盘股，那么有时候权重股指数甚至上证指数都无需太过关注，反而是中证500指数必须密切留意；相反若你比较稳健热衷权重股，那么中证100指数就是你的最佳伙伴了。</p>
<p>在中证规模指数系列中，还有中证700指数和中证800指数两个成员。中证700指数的样本的中证200指数+中证500指数，而中证800指数的样本则为中证100指数+中证200指数+中证500指数，当然亦可以表达为沪深300指数+中证500指数。不过由于这两者不过是现成指数的复合指数，参考意义有限。</p>
<p><br class="spacer_" /></p>
<h3>100、500对照看</h3>
<p>在实际操作中，追踪中证100指数和中证500指数不仅仅是了解市场动向，其还能为我们的决策提供很多的参考，尤其是两者之间的背离情况和两者之间的比值情况。</p>
<p>先来说背离。</p>
<p>理论上，权重股和中小盘股也许彼此走势会有强弱之分，但是大格局应该是一致的。但有的时候，两者会出现背离，比如前者创出新高，后者却滞涨，这就是格外值得关注的现象了，往往意味着市场趋势的改变。比如中证500指数2008年1月中旬的高点成功突破2007年10月中旬的高点再创新高，但是代表此轮行情的领涨版块权重股的中证100指数却未能创出新高，两者的背离果然意味着市场见顶，开始了近一年的快速熊市。</p>
<p>再说比值。虽然在短期数月内权重股或中小盘股可以单独走强，但是从长期数年表现来看，两者的回报应该是大体相近的。所以，只要观察中证100指数与中证500指数的比值，就可以知道从长期来看，目前市场究竟哪个版块走强，强度又有多少。若比值接近了此前的极端高点或者低点，投资者便当注意，很有可能强弱格局将要开始发生转变了。</p>

	Tag:<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%80%e5%8f%b6%e7%9f%a5%e7%a7%8b%e7%9c%8b%e4%b8%ad%e8%af%81" title="一叶知秋看中证" rel="tag">一叶知秋看中证</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e4%b8%ad%e8%af%81%e6%8c%87%e6%95%b0" title="中证指数" rel="tag">中证指数</a>,<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e6%8c%87%e6%95%b0" title="指数" rel="tag">指数</a><br />
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		<title>一叶知秋看中证(1)中证流通总市场指数</title>
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		<pubDate>Fri, 27 Mar 2009 04:48:38 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
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		<description><![CDATA[&#8220;以小明大，见一叶落而知岁之将暮，睹瓶中之冰，而知天下之寒。&#8221;，《淮南子·说山川》中的这一名句，最终被概括为&#8221;一叶知秋&#8221;这样一句成语，而这种从个别的细微的迹象，可以看到整个形势的发展趋向与结果，更是许多人努力的目标。 生活是如此，投资又何尝不是如此。若能在瞬息万变的投资市场即使把握大格局进而预测到市场未来的脉络，无疑对于投资致胜大有帮助。要做到这一点，大量的学习长期的经验是必不可少的。当然，工欲善其事，必先利其器。要把握市场脉络，一个好的指数是绝佳的臂助。而在中国A股投资市场上，中证指数公司推出的系列指数无疑是普通投资者通过指数观察市场的最佳载体。而本系列则将对其中最重要的几个指数系列指数一一介绍，希望更好的帮助您通过指数&#8221;一叶知秋&#8221;。 (1)总市场指数：中证流通指数 &#8220;今天股市涨了几点阿？&#8221;这是经常会出现在股民之间的一句问话。其实，若从严格的表达角度来看，这是一句病句。因为股市本身并无点数可言，有点数的是反映股市表现的指数。当然，因为习惯使然，约定成俗大家都明白这句话其实问的是今天上证指数涨了多少点。 什么是权重 因为历史原因，无论是老股民还是新股民，谈起股市表现，上证指数几乎已经成为A股代名词，这就之如恒生指数之于港股，道琼斯工业平均指数之如美股，日经225指数之如日股。当然，广泛使用并不等于便是最佳选择。事实上，上证指数由于设计上的问题，其实绝不是一个反映A股真正表现的好指标&#8211;没有涵盖深圳的股票表现暂且姑且不仑，上证指数最大的问题就在于按照总市值设定权重。 一个指数会包含很多成分股，一般而言不同成份股的权重是不同的，权重直接决定了不同股票对一个指数的影响力。比如若股票A在一个指数中占据20%的权重，那么其上涨10%，在其它指数成份股价格不变的前提下，就会推高指数2%(20%×10%=2%)；而与此对比，若股票B尽在一个指数中占据2%的权重，那么其上涨10%，在其它指数成份股价格不变的前提下，就会推高指数0.2%(2%×10%=0.2%)。这也就意味着，一个指数的表现，很大程度上取决于权重股的表现。 权重的确定方法 那么，如何来确定每个成份股在指数中的权重呢？指数根据设计思路，会按照不同的标准来决定一个股票在指数中的权重，比如传统的道琼斯工业平均指数按照股价为权重，股价越高则权重越大，正因此美国早期股票不流行送转，而是喜欢股价一路向上，从而加大对指数的影响力；又比如有些等权重指数，每个股票权重完全一致。当然，最普遍的，还是按照市值来确定权重，这是最具投资性的确定方法，最适合作为一种投资跟踪标的而存在&#8211;只有在市场上流通最多规模最大的股票才可能在指数中占据较高的权重，所以利用市值确定权重，就不用担心一些股票权重很大，但市场上却根本没有如此多的股票，造成跟踪指数的机构投资者(尤其是指数基金)无股可买的问题。 总市值权重法的问题 从编织规则来看，上证指数虽然也是用市值来确定权重的指数，但其参考对象却是总市值。总市值确定权重其实存在很大的问题，因为往往一个上市公司的大量股权名义上是流通的，但实际上却是处于非流通状态的&#8211;比如海外市场很多家族企业，很多创始人的股份；而在中国A股，以前还有法人股目前有限售股等问题，非流通的股权就更多了。 若不考虑上述问题，仅仅按照总市值确定权重，就会造成部分实际流通股比例很低的超级大盘股占据过高的权重&#8211;对指数投资而言，这些股权实际买不到，会造成跟踪投资困难的问题，与此同时亦会导致这些股份对指数的影响过大，并不能真正反映绝大多数普通流通股投资者的投资表现。在A股市场，这一情况最明显的莫过于中国石油了，中国石油总股本1830亿股，A股为1619.22亿股。但是如此庞大规模的A股中实际通过IPO发售到市场上的仅为区区40亿股，而处于限售状态的A股却高达1579.22亿股。 什么是自由流通量 为了避免像中石油这样的股票权重过高，中证指数公司发布的指数，都会经过&#8221;自由流通量&#8221;调整的步骤，剔除限售股、公司创建者、家族高管持股、国家持股、战略投资者持股等超过总股本5%以上股东持有的股份，以剩下的自由流通股份来计算权重。 正因为进行了上述调整，且囊括了深证市场的股票表现，所以中证流通是一个远比上证指数更好反映A股整体市场表现的指数，而不会出现上证指数过于偏袒大盘股，往往造成投资中小盘股的投资者&#8221;赚了指数不赚钱&#8221;的问题，也会规避明明中小盘股涨翻天，上证指数却因为权重股盘整而巍然不动的失真情况。以2008年11月截至2009年3月20日区间表现为例，上证指数因为权重股的相对滞涨，仅反弹了31.95%，而同期中证流通指数却反弹了54%，后者显然更好更真实的反映了这段时间A股翻倍反弹个股遍地的盛况&#8211;虽然上证指数因为广受关注，在技术分析层面是一个更为重要的指数。 本文为一叶知秋看中证系列文章，此系列更多文章请点击链接查看。 Tag:一叶知秋看中证,指数、中证指数]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><!-- 	 	 --></p>
<p>&#8220;以小明大，见一叶落而知岁之将暮，睹瓶中之冰，而知天下之寒。&#8221;，《淮南子·说山川》中的这一名句，最终被概括为&#8221;一叶知秋&#8221;这样一句成语，而这种从个别的细微的迹象，可以看到整个形势的发展趋向与结果，更是许多人努力的目标。</p>
<p>生活是如此，投资又何尝不是如此。若能在瞬息万变的投资市场即使把握大格局进而预测到市场未来的脉络，无疑对于投资致胜大有帮助。要做到这一点，大量的学习长期的经验是必不可少的。当然，工欲善其事，必先利其器。要把握市场脉络，一个好的指数是绝佳的臂助。<span id="more-891"></span>而在中国A股投资市场上，中证指数公司推出的系列指数无疑是普通投资者通过指数观察市场的最佳载体。而本系列则将对其中最重要的几个指数系列指数一一介绍，希望更好的帮助您通过指数&#8221;一叶知秋&#8221;。</p>
<p><br class="spacer_" /></p>
<h2>(1)总市场指数：中证流通指数</h2>
<p>&#8220;今天股市涨了几点阿？&#8221;这是经常会出现在股民之间的一句问话。其实，若从严格的表达角度来看，这是一句病句。因为股市本身并无点数可言，有点数的是反映股市表现的指数。当然，因为习惯使然，约定成俗大家都明白这句话其实问的是今天上证指数涨了多少点。</p>
<h3>什么是权重</h3>
<p>因为历史原因，无论是老股民还是新股民，谈起股市表现，上证指数几乎已经成为A股代名词，这就之如恒生指数之于港股，道琼斯工业平均指数之如美股，日经225指数之如日股。当然，广泛使用并不等于便是最佳选择。事实上，上证指数由于设计上的问题，其实绝不是一个反映A股真正表现的好指标&#8211;没有涵盖深圳的股票表现暂且姑且不仑，上证指数最大的问题就在于按照总市值设定权重。</p>
<p>一个指数会包含很多成分股，一般而言不同成份股的权重是不同的，权重直接决定了不同股票对一个指数的影响力。比如若股票A在一个指数中占据20%的权重，那么其上涨10%，在其它指数成份股价格不变的前提下，就会推高指数2%(20%×10%=2%)；而与此对比，若股票B尽在一个指数中占据2%的权重，那么其上涨10%，在其它指数成份股价格不变的前提下，就会推高指数0.2%(2%×10%=0.2%)。这也就意味着，一个指数的表现，很大程度上取决于权重股的表现。</p>
<h3>权重的确定方法</h3>
<p>那么，如何来确定每个成份股在指数中的权重呢？指数根据设计思路，会按照不同的标准来决定一个股票在指数中的权重，比如传统的道琼斯工业平均指数按照股价为权重，股价越高则权重越大，正因此美国早期股票不流行送转，而是喜欢股价一路向上，从而加大对指数的影响力；又比如有些等权重指数，每个股票权重完全一致。当然，最普遍的，还是按照市值来确定权重，这是最具投资性的确定方法，最适合作为一种投资跟踪标的而存在&#8211;只有在市场上流通最多规模最大的股票才可能在指数中占据较高的权重，所以利用市值确定权重，就不用担心一些股票权重很大，但市场上却根本没有如此多的股票，造成跟踪指数的机构投资者(尤其是指数基金)无股可买的问题。</p>
<h3>总市值权重法的问题</h3>
<p>从编织规则来看，上证指数虽然也是用市值来确定权重的指数，但其参考对象却是总市值。总市值确定权重其实存在很大的问题，因为往往一个上市公司的大量股权名义上是流通的，但实际上却是处于非流通状态的&#8211;比如海外市场很多家族企业，很多创始人的股份；而在中国A股，以前还有法人股目前有限售股等问题，非流通的股权就更多了。</p>
<p>若不考虑上述问题，仅仅按照总市值确定权重，就会造成部分实际流通股比例很低的超级大盘股占据过高的权重&#8211;对指数投资而言，这些股权实际买不到，会造成跟踪投资困难的问题，与此同时亦会导致这些股份对指数的影响过大，并不能真正反映绝大多数普通流通股投资者的投资表现。在A股市场，这一情况最明显的莫过于中国石油了，中国石油总股本1830亿股，A股为1619.22亿股。但是如此庞大规模的A股中实际通过IPO发售到市场上的仅为区区40亿股，而处于限售状态的A股却高达1579.22亿股。</p>
<h3>什么是自由流通量</h3>
<p>为了避免像中石油这样的股票权重过高，中证指数公司发布的指数，都会经过&#8221;自由流通量&#8221;调整的步骤，剔除限售股、公司创建者、家族高管持股、国家持股、战略投资者持股等超过总股本5%以上股东持有的股份，以剩下的自由流通股份来计算权重。</p>
<p>正因为进行了上述调整，且囊括了深证市场的股票表现，所以中证流通是一个远比上证指数更好反映A股整体市场表现的指数，而不会出现上证指数过于偏袒大盘股，往往造成投资中小盘股的投资者&#8221;赚了指数不赚钱&#8221;的问题，也会规避明明中小盘股涨翻天，上证指数却因为权重股盘整而巍然不动的失真情况。以2008年11月截至2009年3月20日区间表现为例，上证指数因为权重股的相对滞涨，仅反弹了31.95%，而同期中证流通指数却反弹了54%，后者显然更好更真实的反映了这段时间A股翻倍反弹个股遍地的盛况&#8211;虽然上证指数因为广受关注，在技术分析层面是一个更为重要的指数。</p>
<p><strong>本文为<a href="http://www.touzidashiye.com/zhongzhengzhongzheng" target="_blank">一叶知秋看中证</a>系列文章，此系列更多文章请点击链接查看。</strong></p>

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		<title>080425暂时恐要进入调整</title>
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		<pubDate>Fri, 25 Apr 2008 08:55:13 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
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		<category><![CDATA[模拟操作]]></category>

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		<description><![CDATA[操作回顾：短线抢反弹的这波已经于尾盘跌破止损点后清仓。短期内恐怕将有一波调整，继续耐心等待下一波短线上涨。至于日线模拟部分，根据计划以510050开盘价2.979元买入16700股，动用资金49749.3，累计持有50ETF为25700股，平均成本2.88935元，剩余资金24602.64元。 操作计划：已持有仓位2.834元于止损。 Tag:模拟操作]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><b>操作回顾：</b>短线抢反弹的这波已经于尾盘跌破止损点后清仓。短期内恐怕将有一波调整，继续耐心等待下一波短线上涨。至于日线模拟部分，根据计划以510050开盘价2.979元买入16700股，动用资金49749.3，累计持有50ETF为25700股，平均成本2.88935元，剩余资金24602.64元。</p>
<p>操作计划：已持有仓位2.834元于止损。</p>

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		<title>080408补涨行情继续中</title>
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		<pubDate>Tue, 08 Apr 2008 08:27:23 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
				<category><![CDATA[指数投资]]></category>
		<category><![CDATA[模拟操作]]></category>

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		<description><![CDATA[补涨行情依然继续。根据中证规模指数，周二代表权重股表现的中证100指数仅上涨0.79%，代表二线蓝筹股表现的中证200指数则上涨1.97%，代表中小盘股表现的中证500指数更是涨幅高达2.26%。这已经是第二个交易日中证500指数的涨幅大幅高于中证100指数了。当然，若你是最近十多个交易日并未换股，那么近期持有中小盘股依然是一件心痛的事情。过去10个交易日，中证100指数依然上涨4.14%，而中证500指数则下跌9.4%。即使是经历了这两日此消彼长，权重股依然有优势。 根据上证所Topview数据，上周四机构资金净流入32.08亿元。当日，上证指数上涨2.94%，以涨幅计不如此前3月28日4.94%的单日涨幅，但为何后者不过是昙花一现，而上周四的上涨却能延续至本周一周二，关键就在于3月28日机构资金净流出8201万元，明显是借上涨出货，而上周四的上涨则是机构真正买上去的。截至上周五，机构持有的上证A股流通股比例为18.605%，而上周二最低时为18.305%。当然，相比上证指数创下6124.04点历史高点时23.27%的机构持仓比例来看，目前依然处于较低水平。 细看资金流向，上周四银行流入15.393亿元，房地产流出2.038亿元，钢铁流入3.612亿元，电力流入1.873亿元，而煤炭石油则净流入5.574亿元，五大行业中有四个行业，上一次出现这样的局面已经是1月23日了。上周四五大行业累计流入额为24.414亿元，这意味着当日流入五大支柱行业之外的资金仅为7.666亿元。根据Wind资讯统计，五大行业流通A股市值大致占上证A股的60%左右，但却吸引了将近80%的资金流入，可见机构投资者显然更为看好五大行业的权重股。 补涨行情中，金融股颇为落寞。申万23个一级行业中，22个上涨，唯独金融服务行业微跌0.18%。昨日涨幅靠前的，是农林牧渔、餐饮旅游、综合三个行业，不过这三个行业即使经历了昨日的大涨之后，过去5个交易日的涨幅依然排名靠后，补涨的意味可见一斑。虽然金融服务行业近期表现让投资者颇为失望。但须知投资看的不是一时得失，而是长期表现。过去20个交易日中，金融服务和另一强势行业地产股分别下跌3.78%和3.68%，而其他21个行业跌幅多大于10%，其中跌幅超过20%的便有10个。 从上证50指数小时图上来看，14小时RSI指标目前在60左右徘徊。在判断牛熊问题上，RSI是一个很好用的指标，牛市中，往往要高见70乃至80才回调，回调一般也不会跌破40；但是熊市中，则一般冲高至60就回头，下探往往却要到30乃至20。要确立目前的上涨不是如此前那样只是小规模反弹，RSI必须突破60，冲上70才可。对此，投资者不妨在明日多加观察。 操作计划：以3.041和3.109元再各用2.5万元继续增持50ETF，短期依然相信50ETF及其代表的权重股是上涨的主流，为稳妥起见，回避中小盘股的超跌反弹行情。现持有仓位，若跌破2.841则止损。 Tag:模拟操作]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>补涨行情依然继续。根据中证规模指数，周二代表权重股表现的中证100指数仅上涨0.79%，代表二线蓝筹股表现的中证200指数则上涨1.97%，代表中小盘股表现的中证500指数更是涨幅高达2.26%。这已经是第二个交易日中证500指数的涨幅大幅高于中证100指数了。当然，若你是最近十多个交易日并未换股，那么近期持有中小盘股依然是一件心痛的事情。过去10个交易日，中证100指数依然上涨4.14%，而中证500指数则下跌9.4%。即使是经历了这两日此消彼长，权重股依然有优势。</p>
<p>根据上证所Topview数据，上周四机构资金净流入32.08亿元。当日，上证指数上涨2.94%，以涨幅计不如此前3月28日4.94%的单日涨幅，但为何后者不过是昙花一现，而上周四的上涨却能延续至本周一周二，关键就在于3月28日机构资金净流出8201万元，明显是借上涨出货，而上周四的上涨则是机构真正买上去的。截至上周五，机构持有的上证A股流通股比例为18.605%，而上周二最低时为18.305%。当然，相比上证指数创下6124.04点历史高点时23.27%的机构持仓比例来看，目前依然处于较低水平。</p>
<p>细看资金流向，上周四银行流入15.393亿元，房地产流出2.038亿元，钢铁流入3.612亿元，电力流入1.873亿元，而煤炭石油则净流入5.574亿元，五大行业中有四个行业，上一次出现这样的局面已经是1月23日了。上周四五大行业累计流入额为24.414亿元，这意味着当日流入五大支柱行业之外的资金仅为7.666亿元。根据Wind资讯统计，五大行业流通A股市值大致占上证A股的60%左右，但却吸引了将近80%的资金流入，可见机构投资者显然更为看好五大行业的权重股。</p>
<p>补涨行情中，金融股颇为落寞。申万23个一级行业中，22个上涨，唯独金融服务行业微跌0.18%。昨日涨幅靠前的，是农林牧渔、餐饮旅游、综合三个行业，不过这三个行业即使经历了昨日的大涨之后，过去5个交易日的涨幅依然排名靠后，补涨的意味可见一斑。虽然金融服务行业近期表现让投资者颇为失望。但须知投资看的不是一时得失，而是长期表现。过去20个交易日中，金融服务和另一强势行业地产股分别下跌3.78%和3.68%，而其他21个行业跌幅多大于10%，其中跌幅超过20%的便有10个。</p>
<p>从上证50指数小时图上来看，14小时RSI指标目前在60左右徘徊。在判断牛熊问题上，RSI是一个很好用的指标，牛市中，往往要高见70乃至80才回调，回调一般也不会跌破40；但是熊市中，则一般冲高至60就回头，下探往往却要到30乃至20。要确立目前的上涨不是如此前那样只是小规模反弹，RSI必须突破60，冲上70才可。对此，投资者不妨在明日多加观察。</p>
<p><b>操作计划：</b>以3.041和3.109元再各用2.5万元继续增持50ETF，短期依然相信50ETF及其代表的权重股是上涨的主流，为稳妥起见，回避中小盘股的超跌反弹行情。现持有仓位，若跌破2.841则止损。</p>

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		<title>借指数看懂二八现象</title>
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		<pubDate>Mon, 24 Dec 2007 05:18:00 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
				<category><![CDATA[指数投资]]></category>

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		<description><![CDATA[从“二八现象”到“八二现象”，这无疑是经历了前期深幅调整后沪深A股最大的特色。为什么如今市场追捧中小盘股而看淡大盘股，其中原因种种，不过这并非本文的主旨。投资者炒股，首先要知其然，其次才是知其所以然。为何有的投资者早就看出了“二八”将转为“八二”，中小盘股即将走强？其实，这并不需要过于高深的分析技巧和复杂的逻辑思维，只要你懂得查看、比较一些关键指数的不同走势，对此往往就能做到先知先觉。了解中证规模指数 谈及A股表现，上证指数和深证成指无疑是被谈论最多的标志性指数。不过因为设计上的缺陷，权重股对上证指数的影响过于严重，因此对市场总体表现有所失真。伴随指数期货即将推出，作为指数期货标的的沪深300指数自然越来越受到市场的关注。当然，作为股票投资者，尤其并不局限于大盘股投资，那么仅仅了解沪深300指数是远远不够的，而应当对于包含沪深300指数的中证规模指数系列有一个总体的了解。 中证规模指数大体包含中证100指数、中证200指数、中证500指数和中证流通指数四个核心指数。其中中证100指数大体代表的是沪深两市流通市值前100名个股的总体表现，而中证200指数则代表的是沪深两市流通市值101名至300名个股的总体表现；至于中证500指数代表的是沪深两市流通市值301名至800名个股的总体表现。中证流通指数则可以视为代表沪深两市所有流通股份的总体表现。当然，除了上述四个核心指数，还有沪深300指数、中证700、中证800三个复合指数，其中沪深300指数可以视为中证100指数+中证200指数，中证700指数可以视为中证200指数+中证500指数，而中证800指数则可视为中证100指数+中证700指数。查看这些不同指数的表现，我们就可以轻松知晓某日或者一段时间里不同规模个股表现之间的差异。 留意规模指数之间的背离 懂技术分析的读者，相信对于背离这个概念并不陌生。当指数不断创新高，而某个技术指标(比如RSI)却无法随之同创新高时，我们就会称之为出现背离，更精确的说是“顶背离”；与此对照当指数不断创新低，而某个技术指标(比如RSI)却无法随之同创新低时，我们就称之为“底背离”。一般而言，无论顶背离和底背离都会被视为趋势反转的前兆。 在分析规模指数时，背离的概念同样很重要。当我们发现某个规模指数在创新低时而有另外一个规模指数却未创新低，那么这两个规模指数就出现了背离，而这种背离往往意味着市场未来将不再是普涨，而可能转变成二八或者八二格局。 先看5·30，因为印花税上调，所以沪深A股呈现普跌。连跌数日后A股出现了一波强劲的反弹，但是反弹之后又是下跌，直到7月初才彻底企稳，展开了7月之后波澜壮阔的普涨行情。仔细比较中证100指数和中证500指数在6月的表现，我们就会发现一次背离。首先，5·30大跌后的第一次反弹，中证500指数未能突破5·30前的高点，而中证100指数则成功突破，一个创新高一个未创新高，显然可以视作一个“顶背离”，这时其实以中证100指数为代表的权重股的强势已经显露，聪明的投资者已经及早向“二八”中的“二”转移。虽然第一轮反弹很快都夭折，但是在普跌中，这两个指数表现同样不同，中证500指数不幸跌破了5·30第一波下跌的低点，而中证100指数却企稳于前期低点之上，一个创新低，一个没创，显然是一个“底背离”。这个底背离也告诉我们，是该投奔权重股的时候了。若这时再不看清形式，恐怕就将错过此后权重股波澜状况的一波行情了。 看完5·30后中证100指数和中证500指数的背离，我们不妨再看近期走势。自11月以来，A股普遍进入深幅调整。但是细细比较中证100指数和中证500指数，表现却不尽相同。先看中证500指数，在11月中便已经抵达低点，此后则走出W底的形态；而中证100指数却一浪低于一浪，仍处于下跌形态，一个指数创新低而另一个未创新低，显然再次出现底背离，不过这次强势却轮到了中证500指数为代表的中小盘股。事实上，当A股出现反弹，中小盘股的上涨力度明显强于权重股，再次证明了指数间背离的重要参考意义。 行业指数有助精选 借助中证规模系列指数，已经可以帮助我们及早判断“二八”或者“八二”格局的变化。当然，对投资者而言，在此基础上，若能提前了解行业冷暖，在配合规模大小，自然能够有助于精选个股。 近期中证指数公司在沪深300指数成分股的基础上发布了10个行业指数，虽然其分类不如中信、申万、新华富时等服务商的行业指数，但胜在所有行情系统均以内置，对普通投资者更易得到。经常观察这些行业指数之间的背离状况，自然更有助于让我们了解把握行业冷暖。 近期要论表现最佳行业，信息和电信无疑是排名靠前的。仔细观察沪深300电信指数和沪深300信息指数，其实早就已有端倪。上文已经提及，即使是相对强势的中证500指数，也是在11月中旬在企稳，然后逐步走强。但是细看信息和电信行业指数，前者低点出现在10月末，后者则出现在11月初，当中证500指数仍在下跌时，它们就已经企稳甚至出现一浪高于一浪的走势了。基于这样的背离形态，我们很显然可以得出猜测，电信和信息行业理当比中证500指数来得更为强势，而近期这两者的走势，的确也证明了这一点。若读者希望加深印象，不妨在看看沪深300金融指数，其实此指数除了金融外还包括地产业，看看它一浪低于一浪迄今尚未企稳的形态，我们便可知这两个行业近期有多么疲软了。 No tags for this post.]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>从“二八现象”到“八二现象”，这无疑是经历了前期深幅调整后沪深A股最大的特色。为什么如今市场追捧中小盘股而看淡大盘股，其中原因种种，不过这并非本文的主旨。投资者炒股，首先要知其然，其次才是知其所以然。为何有的投资者早就看出了“二八”将转为“八二”，中小盘股即将走强？其实，这并不需要过于高深的分析技巧和复杂的逻辑思维，只要你懂得查看、比较一些关键指数的不同走势，对此往往就能做到先知先觉。<strong>了解中证规模指数</strong></p>
<p>谈及A股表现，上证指数和深证成指无疑是被谈论最多的标志性指数。不过因为设计上的缺陷，权重股对上证指数的影响过于严重，因此对市场总体表现有所失真。伴随指数期货即将推出，作为指数期货标的的沪深300指数自然越来越受到市场的关注。当然，作为股票投资者，尤其并不局限于大盘股投资，那么仅仅了解沪深300指数是远远不够的，而应当对于包含沪深300指数的中证规模指数系列有一个总体的了解。</p>
<p>中证规模指数大体包含中证100指数、中证200指数、中证500指数和中证流通指数四个核心指数。其中中证100指数大体代表的是沪深两市流通市值前100名个股的总体表现，而中证200指数则代表的是沪深两市流通市值101名至300名个股的总体表现；至于中证500指数代表的是沪深两市流通市值301名至800名个股的总体表现。中证流通指数则可以视为代表沪深两市所有流通股份的总体表现。当然，除了上述四个核心指数，还有沪深300指数、中证700、中证800三个复合指数，其中沪深300指数可以视为中证100指数+中证200指数，中证700指数可以视为中证200指数+中证500指数，而中证800指数则可视为中证100指数+中证700指数。查看这些不同指数的表现，我们就可以轻松知晓某日或者一段时间里不同规模个股表现之间的差异。</p>
<p><strong>留意规模指数之间的背离</strong></p>
<p>懂技术分析的读者，相信对于背离这个概念并不陌生。当指数不断创新高，而某个技术指标(比如RSI)却无法随之同创新高时，我们就会称之为出现背离，更精确的说是“顶背离”；与此对照当指数不断创新低，而某个技术指标(比如RSI)却无法随之同创新低时，我们就称之为“底背离”。一般而言，无论顶背离和底背离都会被视为趋势反转的前兆。</p>
<p>在分析规模指数时，背离的概念同样很重要。当我们发现某个规模指数在创新低时而有另外一个规模指数却未创新低，那么这两个规模指数就出现了背离，而这种背离往往意味着市场未来将不再是普涨，而可能转变成二八或者八二格局。</p>
<p>先看5·30，因为印花税上调，所以沪深A股呈现普跌。连跌数日后A股出现了一波强劲的反弹，但是反弹之后又是下跌，直到7月初才彻底企稳，展开了7月之后波澜壮阔的普涨行情。仔细比较中证100指数和中证500指数在6月的表现，我们就会发现一次背离。首先，5·30大跌后的第一次反弹，中证500指数未能突破5·30前的高点，而中证100指数则成功突破，一个创新高一个未创新高，显然可以视作一个“顶背离”，这时其实以中证100指数为代表的权重股的强势已经显露，聪明的投资者已经及早向“二八”中的“二”转移。虽然第一轮反弹很快都夭折，但是在普跌中，这两个指数表现同样不同，中证500指数不幸跌破了5·30第一波下跌的低点，而中证100指数却企稳于前期低点之上，一个创新低，一个没创，显然是一个“底背离”。这个底背离也告诉我们，是该投奔权重股的时候了。若这时再不看清形式，恐怕就将错过此后权重股波澜状况的一波行情了。</p>
<p>看完5·30后中证100指数和中证500指数的背离，我们不妨再看近期走势。自11月以来，A股普遍进入深幅调整。但是细细比较中证100指数和中证500指数，表现却不尽相同。先看中证500指数，在11月中便已经抵达低点，此后则走出W底的形态；而中证100指数却一浪低于一浪，仍处于下跌形态，一个指数创新低而另一个未创新低，显然再次出现底背离，不过这次强势却轮到了中证500指数为代表的中小盘股。事实上，当A股出现反弹，中小盘股的上涨力度明显强于权重股，再次证明了指数间背离的重要参考意义。</p>
<p><strong>行业指数有助精选</strong></p>
<p>借助中证规模系列指数，已经可以帮助我们及早判断“二八”或者“八二”格局的变化。当然，对投资者而言，在此基础上，若能提前了解行业冷暖，在配合规模大小，自然能够有助于精选个股。</p>
<p>近期中证指数公司在沪深300指数成分股的基础上发布了10个行业指数，虽然其分类不如中信、申万、新华富时等服务商的行业指数，但胜在所有行情系统均以内置，对普通投资者更易得到。经常观察这些行业指数之间的背离状况，自然更有助于让我们了解把握行业冷暖。</p>
<p>近期要论表现最佳行业，信息和电信无疑是排名靠前的。仔细观察沪深300电信指数和沪深300信息指数，其实早就已有端倪。上文已经提及，即使是相对强势的中证500指数，也是在11月中旬在企稳，然后逐步走强。但是细看信息和电信行业指数，前者低点出现在10月末，后者则出现在11月初，当中证500指数仍在下跌时，它们就已经企稳甚至出现一浪高于一浪的走势了。基于这样的背离形态，我们很显然可以得出猜测，电信和信息行业理当比中证500指数来得更为强势，而近期这两者的走势，的确也证明了这一点。若读者希望加深印象，不妨在看看沪深300金融指数，其实此指数除了金融外还包括地产业，看看它一浪低于一浪迄今尚未企稳的形态，我们便可知这两个行业近期有多么疲软了。</p>
<p><img src="http://www.touzidashiye.com/wp-content/uploads/2007/12/zz100500.png" height="391" width="600" /></p>
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		<title>美国楼价开始下跌</title>
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		<pubDate>Sun, 12 Aug 2007 12:35:32 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
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		<category><![CDATA[美股]]></category>
		<category><![CDATA[美国楼市]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://www.touzidashiye.com/html/y2007/37.html</guid>
		<description><![CDATA[美国次级按揭债危机，是造成近期全球金融市场动荡的根本原因。 也许，在美国和欧洲、日本央行的注资下，这场危机可以被控制在次级按揭债，而不进一步扩散。但是，从近期美国楼价的最新数据来看，次级按揭债本身，有的好头痛了。 先引一段文字，解释一下什么叫次级按揭债。 所谓次级按揭，是指美国向信用分数较低、收入证明缺失、负债较重的人提供住房贷款。贷款人可以在没有资金的情况下购房，仅需声明其收入情况，无需提供任何有关偿还能力的证明。 美国次级按揭客户的偿付保障不是建立在客户本身的还款能力基础上，而是建立在房价不断上涨的假设之上。在房市火爆的时候，银行可以借此获得高额利息收入 而不必担心风险；但如果房市低迷，利率上升，客户们的负担将逐步加重。当这种负担到了极限时，大量违约客户出现，不再支付贷款，造成坏账。此时，次级债危 机就产生了。 那么，近期美国楼市怎样呢？且让我们来看看S&#38;P/Case-Shiller® Home Price Indices，这是由著名金融学家Robert Shiller和标准普尔共同推出的楼价指数，包含了美国最重要20个城市的楼价走势，并以此得出10城和20城两个复合指数。 虽然此指数7月31日刚刚公布5月数据，但是美国楼价下跌已经是板上钉钉的事情了。请看走势图(略有缩小，点击可看完整版)： 很显然，如果说2006年，美国楼价还只能说增速放缓，那么到了近期，楼价便正式开始下跌了。今年5月，10城指数年化下跌3.4%，看着不是可怕的数字，可要知道，这是美国楼价自1991年夏天以来的最大跌幅了。 对于美国楼市，正如指数开发者Shiller所言，“就全国范围而言，年化楼价的下跌并无任何趋缓或者翻转的迹象(At a national level, declines in annual home price returns are showing no signs of a slowdown or turnaround)” 。 所以，次级按揭接下去，麻烦多多。 Tag:美国楼市]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>美国次级按揭债危机，是造成近期全球金融市场动荡的根本原因。</p>
<p>也许，在美国和欧洲、日本央行的注资下，这场危机可以被控制在次级按揭债，而不进一步扩散。但是，从近期美国楼价的最新数据来看，次级按揭债本身，有的好头痛了。</p>
<p>先引一段文字，解释一下什么叫次级按揭债。</p>
<blockquote><p>所谓次级按揭，是指美国向信用分数较低、收入证明缺失、负债较重的人提供住房贷款。贷款人可以在没有资金的情况下购房，仅需声明其收入情况，无需提供任何有关偿还能力的证明。</p>
<p>美国次级按揭客户的偿付保障不是建立在客户本身的还款能力基础上，而是建立在房价不断上涨的假设之上。在房市火爆的时候，银行可以借此获得高额利息收入 而不必担心风险；但如果房市低迷，利率上升，客户们的负担将逐步加重。当这种负担到了极限时，大量违约客户出现，不再支付贷款，造成坏账。此时，次级债危 机就产生了。</p></blockquote>
<p>那么，近期美国楼市怎样呢？且让我们来看看<a href="http://www2.standardandpoors.com/portal/site/sp/en/us/page.topic/indices_csmahp/0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0.html" target="_blank">S&amp;P/Case-Shiller® Home Price Indices</a>，这是由著名金融学家Robert Shiller和标准普尔共同推出的楼价指数，包含了美国最重要20个城市的楼价走势，并以此得出10城和20城两个复合指数。</p>
<p>虽然此指数7月31日刚刚公布5月数据，但是美国楼价下跌已经是板上钉钉的事情了。请看走势图(略有缩小，点击可看完整版)：</p>
<p><a href="http://www.touzidashiye.com/wp-content/uploads/2007/08/shiller-home.png" title="shiller-home.png"><img src="http://www.touzidashiye.com/wp-content/uploads/2007/08/shiller-home.png" alt="shiller-home.png" width="400" /></a></p>
<p>很显然，如果说2006年，美国楼价还只能说增速放缓，那么到了近期，楼价便正式开始下跌了。今年5月，10城指数年化下跌3.4%，看着不是可怕的数字，可要知道，这是美国楼价自1991年夏天以来的最大跌幅了。</p>
<p>对于美国楼市，正如指数开发者Shiller所言，“就全国范围而言，年化楼价的下跌并无任何趋缓或者翻转的迹象(At a national level, declines in annual home price returns are showing no signs of a slowdown or turnaround)” 。</p>
<p>所以，次级按揭接下去，麻烦多多。</p>

	Tag:<a href="http://www.touzidashiye.com/html/ytag/%e7%be%8e%e5%9b%bd%e6%a5%bc%e5%b8%82" title="美国楼市" rel="tag">美国楼市</a><br />
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		<item>
		<title>奢侈品股票ETF推出</title>
		<link>http://www.touzidashiye.com/html/y2007/21.html</link>
		<comments>http://www.touzidashiye.com/html/y2007/21.html#comments</comments>
		<pubDate>Thu, 02 Aug 2007 02:38:28 +0000</pubDate>
		<dc:creator>张翼轸</dc:creator>
				<category><![CDATA[基金]]></category>
		<category><![CDATA[指数投资]]></category>
		<category><![CDATA[美股]]></category>
		<category><![CDATA[ETF]]></category>

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		<description><![CDATA[记得汇丰曾经推出过一个挂钩奢侈品股票的外汇理财产品，不过挂钩的公司不过5家。如果你真的相信奢侈品行当真的是印钞机，那么Claymore联合Robb Reporter推出的这个奢侈品股票ETFClaymore/Robb Report Global Luxury Index ETF(ROB)就比较适合你了。 有ETF自然要有跟踪的指数，这会推出奢侈品股票指数的，不是声名显赫的指数公司，而是声名显赫的奢侈品消费杂志Robb Reporter。小弟也订阅这本杂志，权当了解美国高档杂志的定位和内容。必须承认，别人老美的奢侈品消费品种还是丰富的多，绝非我们只会集中在高级时装、珠宝、名车的内地时尚杂志所能比拟。 言归正传，Robb Report的这个环球奢侈品指数，目前共有42个成分股，平均P/E为18.23倍，平均P/B则为2.67倍，平均市值242.5亿美元。如果你对奢侈品行业比较了解，相信在下面的名单中将看到好多熟悉的名字。 Name Weighting CIE FINANC RICHEMONT-UTS 5.35 % LVMH MOET HENNESSY LOUIS VUITTON 5.15 % DAIMLERCHRYSLER AGORD NPV(REGD) 5.10 % PERNOD-RICARD SA 5.05 % CHRISTIAN DIOR SA 5.00 % PPR SA 4.96 % UBS AG 4.94 % CREDIT SUISSE GROUP 4.82 % BAYERISCHE MOTOREN WERKE <a href='http://www.touzidashiye.com/html/y2007/21.html'>[...]</a>]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>记得汇丰曾经推出过一个挂钩奢侈品股票的外汇理财产品，不过挂钩的公司不过5家。如果你真的相信奢侈品行当真的是印钞机，那么Claymore联合Robb Reporter推出的这个奢侈品股票ETF<a href="http://www.claymore.com/etf/public/fund/Overview.aspx?ID=083d13e9-9d1e-43f8-8d32-607febb611cf" title="Fund Detail">Claymore/Robb Report Global Luxury Index ETF</a>(ROB)就比较适合你了。</p>
<p>有ETF自然要有跟踪的指数，这会推出奢侈品股票指数的，不是声名显赫的指数公司，而是声名显赫的奢侈品消费杂志Robb Reporter。小弟也订阅这本杂志，权当了解美国高档杂志的定位和内容。必须承认，别人老美的奢侈品消费品种还是丰富的多，绝非我们只会集中在高级时装、珠宝、名车的内地时尚杂志所能比拟。</p>
<p>言归正传，Robb Report的这个环球奢侈品指数，目前共有42个成分股，平均P/E为18.23倍，平均P/B则为2.67倍，平均市值242.5亿美元。如果你对奢侈品行业比较了解，相信在下面的名单中将看到好多熟悉的名字。</p>
<table style="width: 416px" border="0">
<tr>
<td align="left">Name</td>
<td align="left">Weighting</td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">CIE FINANC RICHEMONT-UTS</font></td>
<td align="right">
<p align="left"><font size="1">5.35 %</font></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">LVMH MOET HENNESSY LOUIS VUITTON</font></td>
<td align="right">
<p align="left"><font size="1">5.15 %</font></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">DAIMLERCHRYSLER AGORD NPV(REGD)</font></td>
<td><font size="1">5.10 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">PERNOD-RICARD SA</font></td>
<td><font size="1">5.05 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">CHRISTIAN DIOR SA</font></td>
<td><font size="1">5.00 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">PPR SA</font></td>
<td><font size="1">4.96 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">UBS AG</font></td>
<td><font size="1">4.94 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">CREDIT SUISSE GROUP</font></td>
<td><font size="1">4.82 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">BAYERISCHE MOTOREN WERKE AG (BMW)</font></td>
<td><font size="1">4.76 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">GOLDMAN SACHS GROUP INC</font></td>
<td><font size="1">4.58 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">COACH INC</font></td>
<td><font size="1">3.92 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">LUXOTTICA GROUP SPA</font></td>
<td><font size="1">3.67 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">JULIUS BAER HOLDING AG</font></td>
<td><font size="1">3.52 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">PORSCHE AG-PFD</font></td>
<td><font size="1">3.48 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">NORTHERN TRUST CORP</font></td>
<td><font size="1">3.07 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">STARWOOD HOTELS</font></td>
<td><font size="1">2.98 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">NORDSTROM INC</font></td>
<td><font size="1">2.67 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">DASSAULT AVIATION SA</font></td>
<td><font size="1">2.45 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">HERMES INTERNATIONAL</font></td>
<td><font size="1">2.37 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">SHISEIDO CO LTD</font></td>
<td><font size="1">2.23 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">THE SWATCH GROUP AG-B</font></td>
<td><font size="1">2.20 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">WYNN RESORTS LTD</font></td>
<td><font size="1">2.20 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">POLO RALPH LAUREN CORP</font></td>
<td><font size="1">2.08 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">EMBRAER-EMPRESA BRASILEIRA DE<br />
AERONUTICA SA</font></td>
<td><font size="1">1.82 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">TIFFANY &amp; COMPANY</font></td>
<td><font size="1">1.48 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">BURBERRY GROUP PLC</font></td>
<td><font size="1">1.24 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">SHANGRI-LA ASIA LIMITED</font></td>
<td><font size="1">1.24 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">BULGARI SPA</font></td>
<td><font size="1">0.93 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">VALENTINO FASHION GROUP S</font></td>
<td><font size="1">0.78 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">REMY COINTREAU SA</font></td>
<td><font size="1">0.73 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">SOTHEBYS HOLDINGS CL A</font></td>
<td><font size="1">0.66 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">TODS SPA</font></td>
<td><font size="1">0.61 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">WILMINGTON TRUST CORP</font></td>
<td><font size="1">0.60 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">SAKS INC</font></td>
<td><font size="1">0.60 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">TOTO LTD</font></td>
<td><font size="1">0.51 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">HARRY WINSTON DIAMOND CORP</font></td>
<td><font size="1">0.48 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">ORIENT-EXPRESS HOTELS LTD</font></td>
<td><font size="1">0.42 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">MANDARIN ORIENTAL INTERNATIONAL LTD</font></td>
<td><font size="1">0.42 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">BANYAN TREE HOLDINGS LTD</font></td>
<td><font size="1">0.29 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">BANG &amp; OLUFSEN A/S</font></td>
<td><font size="1">0.29 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">DUCATI MOTOR HOLDINGS SPA</font></td>
<td><font size="1">0.20 %</font></td>
</tr>
<tr>
<td align="left"><font size="1">RODRIGUEZ GROUP</font></td>
<td><font size="1">0.15 %</font></td>
</tr>
</table>
<p>很可惜的是，无论是Claymore还是Robb Reporter的网页上，我都找不到这个指数的往绩表现，因此也无从知晓投资奢侈品股票是否就一定能够获得高于市场平均水平的回报。</p>
<p>研究过几个奢侈品公司，所以知道在高昂价格的背后，未必有极高的毛利率和净利率，名牌服饰就财务角度而言，甚至未必如卖佐丹奴、班尼路这样的大众品牌来的赚钱。虽然这几年来奢侈品股票成为业绩的新宠，但未必等于长远来看这个产业的股票就一定能为投资人带来丰厚回报。</p>
<p>不过，持有这个ETF的最大好处也许就在于——以后踏进大多数奢侈品消费场所，作为股东的自豪感油然而生。看着周围忙忙碌碌的Sales，心中来句“我的这些员工还干得不错”。</p>

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