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SSAR（股票收益自相关分析）是金融分析领域中常用的一种技术分析方法，主要用来评估股票价格变动是否存在自相关性，进而预测股票未来的价格趋势。本文将详细阐述SSAR的计算方法。 首先，我们需要明确SSAR的计算步骤。简单来说，SSAR的计算主要包括以下几个步骤：数据收集、收益计算、自相关系数计算和结果分析。 数据收集是基础工作，需要选取一定时间跨度的股票收盘价数据。通常，这个时间跨度至少应包含50个交易日，以便获得足够的数据点进行分析。收益计算则是通过计算连续交易日间的股票价格变动比率来实现的。变动比率公式为：（当日收盘价 - 前日收盘价）/ 前日收盘价。 自相关系数计算是SSAR的核心。自相关系数描述的是时间序列在滞后k期时的自相关程度，常用的是皮尔逊相关系数。计算公式为：r(k) = Σ[(X_t - X̄)(X_{t+k} - X̄)] / [Σ(X_t - X̄)^2 * Σ(X_{t+k} - X̄)^2]^(1/2)，其中X_t表示第t日的股票收益，X̄表示平均收益。 在得到自相关系数后，接下来是结果分析。如果自相关系数显著不为零，则表明股票收益存在自相关性。根据自相关系数的正负，可以判断股票收益是正相关还是负相关。正相关意味着过去一段时间内股票价格上涨（下跌），未来一段时间内也倾向于上涨（下跌）；负相关则相反。 最后，通过对SSAR的计算结果进行综合分析，投资者可以更好地把握股票价格的变动趋势，为投资决策提供参考。需要注意的是，SSAR仅作为辅助工具，投资者还需结合其他指标和实际市场情况作出决策。 总结来说，SSAR是一种通过分析股票收益自相关性来预测价格趋势的方法。掌握其计算步骤，可以帮助投资者更好地理解市场动态，提高投资成功率。