證券投資理財芻議

摘要：隨著國內居民個人財富的迅速增長，人們對于理財產品的需求越來越迫切。證券投資具有收益高、風險大的原則，而我國證券市場發展迅速，作為普通投資者甄選難度加大，文章提出從股指上把握大趨勢，順勢而為，從基本面與技術面結合把握個股買賣時機、波段獲利，從而成為證券投資理財市場中的獲勝者。

關鍵詞：證券投資；理財；股指

2013年7月19日央行宣布從7月20日開始全面放開金融機構貸款利率管制，與此同時，周小川在2013年8月19日的新聞焦點訪談中提到人民幣存款利率也將市場化，只是待時機與技術成熟問題。在此種背景下普通投資者如何實現自己財富增值的目標，成為困擾投資者的一個難題。

據中國人民銀行相關數據統計，2010、2011、2012年末全國居民儲蓄存款分別達307166.39億元、357901.58億元、415549.87億元。如何將居民儲蓄轉化為內需或者盤活此部分存量資產成為熱點；與此同時，隨著個人財富的增長，如何將存量資金引入投資市場也成為政府與投資者關心的議題。文章就證券市場投資機會展開探討。

理財即對于財產（包含有形財產和無形財產=知識產權）的經營。多用于個人對于個人財產或家庭財產的經營，是指個人或機構根據個人或機構當前的實際經濟狀況，設定想要達成的經濟目標，在限定的時限內采用一類或多類金融投資工具，通過一種或多種途徑達成其經濟目標的計劃、規劃或解決方案。個人理財是指根據財務狀況，建立合理的個人財務規劃，并適當參與投資活動。隨著我國證券市場的發展與規范，投資者面臨選擇越來越廣，同時操作難度越來越大的局面；由于證券投資的資金可大可小，且不影響正常的職業生涯，逐漸成為投資者喜愛的投資活動。

從上圖的數據中可以看出國內銀行存款利率（目前三個月存款利率為2.6%）在高通脹情況下已為負利率，特別是在2011年間通脹率在5%上方運行時，投資者更加需要一種能使財富保值增值的途徑和產品。

根據美林投資時鐘理論，在經濟復蘇時選擇證券投資的收益是最大的，而2008年經濟危機使國內經濟進入了調整軌道，與此同時，我國的證券市場從2007年10月指數從進入下降趨勢，至2012年底已經過了五年的調整，這中間孕育著投資機會與時機的來臨。

而2010、2011、2012年全國股票交易市場數據顯示上海成交304312.00億元、237555.30億元、164460.85億元，深圳為241321.52億元、184089.26億元、150122.42億元。從近三年的情況看由于市場的不景氣，市場成交額呈逐年下降趨勢，從2012年12月至2013年2月初的行情中（以指數的上漲為例），市場熱點多集中在頻繁的轉換當中。作為普通投資者如何把握證券市場中的機會與風險，無論是誰都不可能讓投資者在短期內找到一個可行的操作方法與實戰方法，市場每天都在發生變化。通常用在股市中的分析方法有基本面分析、技術分析、數據挖掘。而2013年股息紅利所得稅收政策改革，使證券市場進入理性繁榮期，投資者持股時間越長稅負越低。再依據中國證券市場22年的發展情況，得出證券投資理財的易用規律原則如下：

首先，把握大勢。即上證指數與深圳成指的漲跌規律，逆市上漲的個股也有，但要花太多時間去尋找投資機會，而在指數漲跌過程大部分個股都將隨勢（指數）一起漲跌。而股指的漲跌可以通過移動平均線與成交量一起進行分析，一種是移動平均線形成金叉向上，另一種是K線遠離移動平均線時常有反彈機會。且通常大漲后必有大跌，而在牛市中獲利的機會與概率要比平常高很多。

第二，個股選擇。普通投資者的資金是有限的，重點在于股票品種的選擇，此時即可以是基本面選股也可以是技術面選股，還可以是通過數據挖掘技術找到股票與板塊間的關聯與異動性。進行個股選擇時可以從資金面、市場供求、信息面、財務分析、公司價值等方面選擇個股。在資金寬裕、市場活躍時可選擇流通盤大的個股，在資金趨緊、市場人氣、交投清淡時選擇流通盤較小的個股進行投資。另外每年的1月證券市場較為活躍。

第三，時機把握。即買入與賣出點位的選擇。對于短線投資者來說重在市場的敏銳、熱點的捕捉，而對于長線投資者來說重在對于算出一個合理價位區間買入個股，這需要綜合基本面與技術面的知識去挖掘上市證券的投資價值機會。通常這時會通過技術指標值把握買入與賣出的點位。

第四，對信息的收集能力。投資者平常需要關注財經資訊同時還要留意上市公司的公告與企業的活動，并形成積累與記憶，因為公司的投入有時在短期內不會見效，但長期公司的收益肯定會上去。公司獨特的研發與產品，這些都是構成選擇個股的關鍵信息之一，所以作為證券市場的投資者必須對信息有收集、分析、儲存能力，并關注全球市場的動態和國家財經資訊對行業、個股將會產生的影響，這樣在投資買賣時才能做到心中有數。個股的上漲與下跌均需要時間，真正的獲益者往往是持股期在一年或者更長時間的波段內。

參考文獻：

[1]丁廉業.數據挖掘技術在證券分析中的應用.西南財經大學，2009

[2]杜修平.基于數據挖掘的證券態勢估計系統.天津大學，2006