什么是换手率?
因为所以
换手率很后美开洲么候矿七高是不是就意味着跌停啊？
英文:TurnoverRate 换手率的计算公式为： 换手率=某一段时期内的成交量/发行总股数×100%（在我国：成交量/流通总股数×100%）编辑本段举例 例如，某只股票在一个月内成交了2000万股，而该股票的总股本为1亿股，则该股票在这个月的换手率为20%。在我国，股票分为可在二级市场流通的社会公众股和不可在二级市场流通的国家股和法人股两个部分，一般只对可流通部分的股票计算换手率，以更真实和准确地反映出股票的流通性。按这种计算方式，上例中那只股票的流通股本如果为2000万，则其换手率高达100%。在国外，通常是用某一段时期的成交金额与某一时点上的市值之间的比值来计算换手率。编辑本段换手率的高低往往意味着这样几种情况： 一般情况，大多股票每日换手率在1%——2.5%（不包括初上市的股票）。70%的股票的换手率基本在3%以下，3%就成为一种分界。 那么大于3%又意味着什么？ 当一支股票的换手率在3%——7%之间时，该股进入相对活跃状态。 7%——10%之间时，则为强势股的出现，股价处于高度活跃当中。（广为市场关注） 10%——15%，大庄密切操作。 超过15%换手率，持续多日的话，此股也许成为最大黑马。编辑本段中外换手率的不同 世界各国主要证券市场的换手率各不相同，相差甚远，相比之下，中国股市的换手率位于各国前列。编辑本段换手率的含义 ⑴股票的换手率越高，意味着该只股票的交投越活跃，人们购买该只股票的意愿越高，属于热门股；反之，股票的换手率越低，则表明该只股票少人关注，属于冷门股。 ⑵换手率高一般意味着股票流通性好，进出市场比较容易，不会出现想买买不到、想卖卖不出的现象，具有较强的变现能力。然而值得注意的是，换手率较高的股票，往往也是短线资金追逐的对象，投机性较强，股价起伏较大，风险也相对较大。 ⑶将换手率与股价走势相结合，可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升，成交量放大，可能意味着有投资者在大量买进，股价可能会随之上扬。如果某只股票持续上涨了一个时期后，换手率又迅速上升，则可能意味着一些获利者要套现，股价可能会下跌。 ⑷相对高位成交量突然放大，主力派发的意愿是很明显的，然而，在高位放出量来也不是容易的事儿，一般伴随有一些利好出台时，才会放出成交量，主力才能顺利完成派发，这种例子是很多的。 ⑸新股上市之初换手率高是很自然的事儿，一度也曾上演过新股不败的神话，然而，随着市场的变化，新股上市后高开低走成为现实。显然已得不出换手率高一定能上涨的结论，但是换手率高也是支持股价上涨的一个重要因素。 ⑹底部放量的股票，其换手率高，表明新资金介入的迹象较为明显，未来的上涨空间相对较大，越是底部换手充分，上行中的抛压越轻。此外，目前市场的特点是*部反弹行情，换手率高有望成为强势股，强势股就代表了市场的热点，因而有必要对他们加以重点关注。编辑本段决定因素 一般而言，新兴市场的换手率要高于成熟市场的换手率。其根本原因在于新兴市场规模扩张快，新上市股票较多，再加上投资者投资理念不强，使新兴市场交投较活跃。换手率的高低还取决于以下几方面的因素： （1）交易方式。证券市场的交易方式，经历了口头唱报、上板竞价、微机撮合、大型电脑集中撮合等从人工到电脑的各个阶段。随着技术手段的日益进步、技术功能的日益强大，市场容量、交易潜力得到日益拓展，换手率也随之有较大提高。 （2）交收期。一般而言，交收期越短，换手率越高。 （3）投资者结构。以个人投资者为主体的证券市场，换手率往往较高；以基金等机构投资者为主体的证券市场，换手率相对较低。编辑本段投资意义 挖掘领涨板块首先要做的就是挖掘热门板块，判断是否属于热门股的有效指标之一便是换手率。换手率高，意味着近期有大量的资金进入该股，流通性良好，股性趋于活跃。因此，投资者在选股的时候可将近期每天换手率连续成倍放大的个股放进自选或者笔记本中，再根据一些基本面以及其他技术面结合起来精选出其中的最佳品种。编辑本段投资与换手率 首先要观察其换手率能否维持较长时间，因为较长时间的高换手率说明资金进出量大，持续性强，增量资金充足，这样的个股才具可操作性。而仅仅是一两天换手率突然放大，其后便恢复平静，这样的个股操作难度相当大，并容易遭遇骗线，如06年2月24日，27日的高换手伴随天量，并不意味天价见天量，实为做量吸引眼球，为利空出货吸收买盘！之后是一浪一浪的下跌！ 另外，要注意产生高换手率的位置。高换手率可说明资金流入，亦可能为资金流出。一般来说，股价在高位出现高换手率则要引起持股者的重视，很大可能是主力出货（当然也可能是主力拉高建仓）；而在股价底部出现高换手则说明资金大规模建仓的可能性较大，特别是在基本面转好或者有利好预期的情况下。 投资者操作时可关注近期一直保持较高换手，而股价却涨幅有限（均线如能多头排列则更佳）的个股。根据量比价先行的规律，在成交量先行放大，股价通常很快跟上量的步伐，即短期换手率高，表明短期上行能量充足。形态上选择圆弧底，双底或者多重底，横盘打底时间比较长，主力有足够的建仓时间，如配合各项技术指标支撑则应该引起我们的密切关注！编辑本段换手率的观察 对于换手率的观察,投资者最应该引起重视的是换手率过高和过低时的情况。过低或过高的换手率在多数情况下都可能是股价变盘的先行指标。一般而言,在股价出现长时间调整后,如果连续一周多的时间内换手率都保持在极低的水平(如周换手率在2%以下),则往往预示着多空双方都处于观望之中。由于空方的力量已经基本释放完毕,此时的股价基本已进入了底部区域。此后即使是一般的利好消息都可能引发个股较强的反弹行情。 对于高换手率的出现,投资者首先应该区分的是高换手率出现的相对位置。如果此前个股是在成交长时间低迷后出现放量的,且较高的换手率能够维持几个交易日,则一般可以看作是新增资金介入较为明显的一种迹象。此时高换手的可信度比较好。由于是底部放量,加之又是换手充分,因此,此类个股未来的上涨空间应相对较大,同时成为强势股的可能性也很大。投资者有必要对这种情形作重点关注。如果个股是在相对高位突然出现高换手而成交量突然放大,一般成为下跌前兆的可能性较大。这种情况多伴随有个股或大盘的利好出台,此时,已经获利的筹码会借机出*,顺利完成派发,"利好出尽是利空"的情况就是在这种情形下出现的。对于这种高换手,投资者应谨慎对待。 除了要区分高换手率出现的相对位置外,投资者还要关注高换手率的持续时间,是刚刚放量的个股,还是放量时间较长的个股。多数情况下,部分持仓较大的机构都会因无法出*而采取对倒自救的办法来吸引跟风盘。对于那些换手充分但涨幅有限的品种反而应该引起警惕。但对于刚刚上市的新股而言,如果开盘价与发行价差距不大,且又能在较长时间内维持较好的换手,则可考虑适时介入。 实际上,无论换手率过高或过低,只要前期的累计涨幅过大都应该小心对待。从历史观察来看,当单日换手率超过10%以上时,个股进入短期调整的概率偏大,尤其是连续数个交易日的换手超过7%以上,则更要小心。编辑本段换手率指标HSL 换手率指标（HSL），按其属性为成交量类，但在量能技术分析中却极为重要。它表述为：日成交量与流通股的比值。其市场意义是个股的可流通股有多少参与了当日的买卖交易，并以比例的数值表示出来。比值越高，换手率越大，表明交易活跃，人气旺参与者众；反之，交投清淡，观望者众。利用分析家软件的公式编辑平台，能很容易编写出‘换手率指标’（HSL），并可将诸如‘芝麻点’，‘散兵坑’等量能特殊的技术形态也表现出来。所以换手率指标在个股分析上同成交量指标（VOL）相比，具有直观通用的特点（不论个股的流通股本的大小），实现对个股历史的成交进行量化分析比较。股价的变化机制，缘于市场的认同性和参与性， 亦即由于股票的供求关系发生失衡所造成的。再加之市场‘庄家’持巨资介入，通过控制个股的可流通量，打破供求平衡，从而操纵股价达到赢利的目的。庄家操纵股价，通常要通过复杂的运作才能如愿，从建仓，拉台到出货的三步曲中，打压，拉高，震仓等手法都会始终贯穿其全过程，对应的换手率大小也会出现不同的变化。不同的阶段行情，对应不同的换手率，同时也蕴涵着不同的技术意义。故必须具体分析，洞悉庄家的意图，把握进出机会，最终胜庄获利。编辑本段大底部时的低换手率（地量） 此时经较长时间的趋势性下跌，股价跌幅已较大（跌幅不够时会出现缩量续跌），庄家早已出逃，追涨者深度被套，该割肉的已断肢少腿，坚持抗战者也寥寥无几，受创的身心空意甚重，几乎没有人愿意参与买卖，成交量长期低迷不振，表现在换手率上为‘平均换手率’ML长时期低于某一标准值。但这种状况，往往又是‘庄家’卷土重来的绝好时机。主力吸筹往往在筹码分布上留下一个低位密集区。（当一只股票出现超过15%的日换手率后，如果该股能够保持在当日密集成交区附近运行，则可能意味着该股后市具潜在的极大的上升能量，是超级强庄股的技术特征，因而后市有机会成为市场中的最大黑马！）在大多数情况下，主力完成低位吸筹之后并不急于拉抬，甚至主力要把股价故意再作回到低位密集区的下方，因为这个地方市场基本没有抛压，所有投资者处在浅套状态，护盘相对容易一些。一旦时机成熟，主力从低位密集区的下方首先将股价拉抬到密集区的上方，形成对筹码密集区的向上穿越，这个穿越过程极易，如果主力巨量持仓的话，盘面上就不会出现太多的解套抛压，即股价上穿密集区而呈现无量状况，这个时候我们就知道该股已由主力高度持仓了。我们可以把换手率分成如下个级别： 绝对低量：小于1％ 成交低靡：1％——2％ 成交温和：2％——3％ 成交活跃：3％——5％相对活跃状态 带量：5％——8％ 放量：8％——15％高度活跃状态 巨量：15％——25％ 成交怪异：大于25％ 我们常使用3％以下这个标准，并将小于3％的成交额称为“无量”，更为严格的标准是2％。以上是通过筹码密集区的无量上穿来判断主力的持仓量的方法，即一旦发现筹码密集区以低靡成交量向上穿越，则被穿越的筹码大部分是主力持仓。这种估计主力持仓的方法尽管简单，但对于低位捉庄的参考价值却是巨大的。编辑本段波段性底部与回挡低点时的低换手率 此状况的低换手率，与上述不同点在于当前行情是处于多头市场，即72，120或250日均线呈多头的上行排列，主力资金已积极介入并持有了一定的筹码，回调仅是技术性的震仓或洗盘，目的是再次吸纳或清出浮动筹码，提高参与者的平均持股成本等，以便未来拓展获利空间。当行情作波段性调整时，多数人喜欢用传统技术指标或黄金比来预测可能的下跌位，但一些重要的技术点位常常被主力刻意打破而失效的情形是常有的事，使人在技术上产生诸多疑惑。而‘换手率’在此时却显得极有效真实，往往成为行情分析洞悉庄家行为的主要控制因素：此时当平均成交量（换手率）逐步萎缩到某一极限，表明多空双方衰竭：要卖的已卖出，不卖的短期也不会抛出，市场已没有多少再原参与交易，庄家还有继续打压或洗盘的必要吗？换言之，庄家震仓或洗盘目的基本达到！反转继续原趋势上涨当是主旋律。此时的低换手率，通常在技术形态上会出现大家熟知的‘散兵坑’或‘芝麻点’，一旦价格企稳带量上涨，即是介入良机。“大的成交量可以被人为的制造而骗人，但萎缩的成交量，尤其是地量级的低换手则是最真实的”！原由即于此。编辑本段在主升段拉升前的整理行情的间断性低换手 庄家在拉升前，为免拉升时因抛压过大而影响做庄甚至失败，需要不断地确认上挡的抛压，而大部分筹码能保持良好的安定性（即“锁仓”），是庄家所希望。从技术上来说，若低换手间断性地出现，是判断锁仓程度的唯一有效手段。显然，这一阶段中，如低换手间断性出现，可以是主升段跟庄的讯号，参与一段快速而又刺激的涨升行情。编辑本段股价高位高换手 高位高换手，是指股价在相对的高价位，换手率到达10%及以上的情形。但应分两种情况具体分析对待，其市场意义也有较大差别。 ⑴次高位高换手——次高位，如按庄家平均成本价的2倍（即涨幅度为100%），是庄家最可能出货的目标价计，则当涨幅小于30%—40%的高点，可划定为次高位。机构或庄家除运用常规手法洗盘外，在次高位的‘高换手洗盘’的方式也常被采用（对倒放量），且显得更为有效：在连续几日长阳上涨后，再度高开快速高走，甚至急冲涨停，但支持不久被打开，全天一路低走，换手陡然放大。 ⑵高位高换手：显然与‘次高位高换手’相对应，‘高位高换手’是指涨幅距庄家成本30%—40%以上时的高换手情形，且换手也不*限于10%以上，6%—8%以上也是可能的，因为庄家出货时常常非常隐蔽谨慎，尽量不露声色。当出现高位高换手行情后，股价滞涨，原趋势也发生明显逆转时，只有一个市场意义，庄家正在或已经出货！编辑本段高位低换手 此种情况大多是股价涨幅较大，但平均换手率低，形成量价背离，明显不足以维持高位的股价，但股价却并不下跌（或跌幅较小），而保持一种高位横向缩量整理形态。这通常是高控盘股的特征，表明庄家短期内并不急于出*，或志在高远，尚有后续题材等……，一旦携量向上突破，涨幅更为壮观。以上讲解了换手率的市场技术意义和基本技法，但（疑惑）目前大部分分析软件却未设置‘换手率指标’，而仅在动态栏中显示当日换手数据，不能用换手率来做历史全程的技术分析，显然其技术价值未被得到充分利用。当该指标与其他指标组合运用时，往往会提高这些指标的讯号质量，尤其是如与成本分析类指标配合时，无疑成为黄金组合，其本质性与效力性不可小视。 五换： 五天的换手率，即：最近五天合计成交量÷流通量×100%编辑本段交易方式影响换手率 证券市场的交易方式，经历了口头唱报、上板竞价、微机撮合、大型电脑集中撮合等从人工到电脑的各个阶段。随着技术手段的日益进步、技术功能的日益强大，市场容量、交易潜力得到日益拓展，换手率也随之有较大提高。[1]
南方稀土股票代号2021可能成为妖股（2021年稀土股票龙头排名）-聚富理财网
即日，小编为大师引见《南边稀土股票代号,2021大概变成妖股》的实质，诸位股民想要进修更多常识，敬请关心小编。
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题目一：稀土股票有哪些
回复：600111包头钢铁公司稀土，600058五矿兴盛（大股东波及稀本地货业），600362江西铜业（大股东波及稀本地货业），600259广晟有色，600330天通股子，600366宁波韵升，600549厦门钨业，，000636风华高科，00075第88中学色股子，000795太原刚玉，000897津滨兴盛，000969安乐高科技，000970中国科学院三环，002056横东家磁，002057中钢天源，002352鼎泰新材
题目二：南边稀土调整受益股票有哪些
回复：朔方稀土有了小收益
题目三：华夏南边稀土团体股票代码
回复：南边稀土公司方才挂牌，没有挂牌，故没有股票代码。
题目四：南边稀土钨精矿双雄霸主的股票代码是几何
回复：我只领会厦门钨业(600549)，广晟有色(600259)。其余也不太领会。
题目五：妖股是什么特性?
回复：有周期性，大盘不好的功夫
题目六：能变成妖股的，农户仍旧控盘，如何涨换手率都不大
回复：用户的领会是***的。庄股因为农户仍旧控盘，所以不妨无穷拉升，也不妨无穷下降。
《南边稀土股票代号,2021大概变成妖股》的实质即日先瓜分到这边了，由于炒买炒卖股票有危害的，大师不要盲目去入股，须要在炒买炒卖股票功夫连接进修与积聚体味。
对于《南边稀土股票代号,2021大概变成妖股》的拓展常识
答：暂时海内是按照拍板额*相映比例收取，不及5元按5元收取，最低规范为每笔5元。
场内etf买卖准则和股票一律，实行t+1买卖轨制，上涨或下跌幅控制也是正负10%，申诉数目为100份大概其整倍数，不及100份的*部不妨卖出。场内买卖不生存申购用度和赎回用度，买卖是依照证券公司的回佣规范收取，没有印花税。
答：大盘和个股是相得益彰的，大盘是由个股构成的，大盘的完全数据也是个股数据的汇总和领会；
大盘的走势和个股的走势是联合浮动的，个股的走势和确定大盘的走势，大盘的走势再反过来启发个股的走势；
大盘和个股又是彼此独力的，偶尔个股的走势保卫世界和平大会盘的走势会展示不普遍的*面；
大盘的走势不妨反应出个股在暂时功夫段内的受欢送水平。
固然常常有个股独力于大盘疏通，但这种*面一直是部分和阶段性的，绝大*部情景下，个股一直受制于大盘，与大盘共升降。以是大盘一直是最要害的，任何确定和操纵都要先看它的神色，如何夸大都然而分。任何抛开大盘做个股的办法和做法，都是舍本逐末、主次不分的，纵然胜利也是偶尔和姑且的，而波折将是必定和长久的。
常识二：
答：牛股是在一个功夫段内，上涨幅度和换手率，更加是上涨幅度均远远高于其它个股的股票的俗名。普遍牛股都有蓝图体裁,功绩杰出，震幅弹性较强。
采用牛股的本领：
【1】流利盘万万别太大，普遍在5000万股安排比拟好，即使是在2000万股安排那就更好了。
【2】功绩不要太好，只有过得去就不妨，稍微展示不足将更易被人看重。
【3】再次是看本领面。看股票价格是在上位仍旧在低位，炒高了最佳别碰，倘假如从山头上曲线下坠，在低位长久横盘后不复革新低，而拍板量却从来特殊小，则要提防该股有大概变成将来的大牛股。
【4】再看拍板量，价格与成交数量共同上面该当是涨时有量、跌时无穷，刚从底部启用时拍板量特大，在中位安排一段功夫后再次启用时拍板量应不过略有夸大，不许太大，太大了就有出货疑惑。
对于《南边稀土股票代号,2021大概变成妖股》的关系指摘网友指摘一
理财小白：挺不错的瓜分，我仍旧帮你点赞了，蓄意你此后不屈不挠。
小札股民：写的特殊好，领会的井井有条，蓄意此后不妨随着作家混
小克莱：小编是比拟好的股票行情网站，这篇作品是对于南边稀土股票代号,2021大概变成妖股的实质，写得特殊专科。
正文要害词：南边稀土股票代号,2021大概变成妖股
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A股：大家要做好心理准备了，股市或将迎来大变盘？
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基金：开放的利好是全方位的
用同花顺软件，每天股票按照换手率、量比排名怎么查？
具体操作
1.点击下方“A股”。
2.按右箭头键分别找出“换手率”，“量比”。
3.分别点击“换手率”，“量比”就可以看到排行榜了。 同花顺是一款功能非常强大的免费网上股票证券交易分析软件，投资者炒股的必备工具。 同花顺股票软件是一个提供行情显示、行情分析和行情交易的股票软件，它分为免费PC产品，付费PC产品，电脑平板产品，手机产品等适用性强的多个版本。同花顺股票软件注重各大证券机构、广大股民的需求和使用习惯，同花顺股票软件全新版免注册。全新版同花顺股票软件新增强大功能：自主研发的搜牛财经及自定义选股，新增通达信模式。 2015年8月18日，收到证监会《调查通知书》，因公司涉嫌违反证券期货法律法规，根据有关规定，证监会决定对公司进行立案调查。
请有关高手帮忙写个代码，通达信条件选股的，成交量换手率涨跌幅去ST去停牌？
成交量大于3:v>ref(v,1)*3；(当前成交量是昨天的3X倍)换手率大于3:VOL/CAPITAL*100>3;（当前换手率大于3%）流通股本小于100000:FINANCE(7)5.6,100);去停牌:=DYNAINFO(4)>0;当前的涨跌幅度最大在 -1.0%至1.0%之间的股票
JCF首卷首篇┃张中祥：国家碳市场：发展、评估、与地方碳市场的协调和共同繁荣
天津大学马寅初经济学院创院院长、卓越教授，国家能源、环境和产业经济研究院院长张中祥的论文“China’scarbonmarket:development,evaluation,coordinationoflocalandnationalcarbonmarkets,andcommonprosperity”作为Elsevier出版的新刊JournalofClimateFinance首卷、首篇文章（文章编号：100001），2022年12月正式发表。
文章从中国全国碳市场评价，燃煤电厂在首个履约周期未完成履约的成因，电力市场、绿色电力和碳市场协调发展，未来完善与加快推进全国碳市场建设的着力点，全国碳市场下地方碳市场下一步应该做什么，碳配额和有偿分配收益向欠发达地区倾斜以促进共同繁荣等六个主要方面对中国碳市场的现状与发展方向进行了详细的论述和分析。
自中国全国碳市场运行以来，总体上讲，碳价并未出现大幅涨落，挂牌价格在40～60元/吨范围内波动。然而，挂牌价格高估了整体碳市场价格，原因在于大宗协议绝对主导整体碳市场交易，而大宗协议交易相对挂牌交易存在一定的折价。大宗协议交易主要是通过集团内部配额分配、不同排放控制企业之间直接谈判或通过中介谈判实现的。由此产生的交易相对复杂，交易过程不够透明，结算的交易价格既不能反映配额的价值，也不能反映减排的边际成本，价格信号失真。
从市场交易情况看，参与交易的企业主要以履约为目的，成交量存在明显的履约驱动现象，2021年12月成交总量达1.36亿吨，是前5个月的交易量总和的3.2倍，成交量分别占首个履约周期整体交易量的76%和第一年整体交易量的70%。而且，市场流动性明显不足，首个履约周期换手率只有2%，甚至低于试点碳市场的平均换手率5%，而同期欧盟碳市场换手率高达758%。配额清缴工作结束，全国碳市场交易量又明显降低。
首个履约周期未完成履约的成因
鉴于排放交易被认为是帮助控排企业以最低成本履行减排义务的一种手段，履约完成率是评估排放交易制度绩效的关键指标，而**尚未公布根据控排企业数量衡量的履约完成率这一重要数据。本文围绕此问题开展了大量的工作，最终整理出全国分省控排企业履约数据，发现全国有121家控排企业没有完成履约，按企业数量计，全国履约完成率为94.4%，比国家公布的按履约量计的履约完成率低5.1%。而且，各省市履约存在明显差别，六省市100%完成履约，但最低的省只有82.9%，全国有14个省市履约率低于全国94.4%的平均水平。
文章详细分析了首个履约周期未完成履约的成因。一是控排企业还缺乏对碳排放交易机制的了解，对碳资产的管理意识还不强。纳入全国碳交易的企业当中只包含了此前7个碳试点中的186家发电企业，90%以上纳入的企业没有参与过地方碳试点交易。全国碳市场下不断有缺乏碳交易的经验的控排企业和行业纳入，碳试点和全国碳市场初期控排企业遇到上述问题程度不同会持续存在。二是大电厂配额富余但又惜售，不愿意出售富余配额，导致小电厂无配额可买，按企业数计的履约率低于按履约量计的履约率，在一些省市两者差距非常大，比如，宁夏按履约量计，履约完成率高达98.3%；但按企业数量计，履约完成率只有82.9%。三是与燃煤元素碳含量高限值定得过高有关。在企业没有实测该数值的情况下，需采用的高限值比实测值估计高出了20-30%左右。对于一个60万千瓦的燃煤电厂，碳价按每吨50元计算，这种差异会增加2000-3000万元的履约成本。由于缺乏有效的监管措施与核查手段，也导致部分企业铤而走险，违规造假，全国碳市场披露的首例数据造假企业就与此有关。
碳市场与相关市场的协同
从理论上讲，碳交易主要是通过煤电成本升高引导电力行业内部之间的结构调整。但中国的电价是国家制定的，煤电成本上升，的确可以增加新能源的竞争力，但如果碳成本由发电企业独自承担传导不到下游，一方面，这可能影响碳价达到一定的合理水平。煤电厂并不期望碳价太高，因为煤电企业承受不起。另一方面，碳价格信号无法真正在电力消费侧发挥作用，达到倒逼下游产业与企业进行结构调整与转型升级的目的。
因此，碳市场的发展需要进一步进行电价机制改革配合，这涉及到电力市场、绿色电力市场和碳相关市场的协调发展。文中提出，为碳价作为市场化手段在实现“双碳”目标中发挥有效作用，国家应充分利用全国碳市场建设的契机，推进电价机制改革，建立电力市场与碳市场的联动机制，让电价反映市场供需及碳减排成本，形成电价与碳价有机融合的价格体系，促进碳市场和电力市场协同发展。但结合中国实际，全面的电价改革可能需要时间。在这项期待已久的改革实施之前，必须寻找其他方案来反映发电新增的碳成本。除了发电厂承担一定的成本外，可参照脱硫电价、脱硝电价，在一定的过渡期内，国家可设定减碳电价，与脱硫电价、脱硝电价一起作为电价的构成部分。
完善与加快推进全国碳市场建设的着力点
在未来全国碳市场建设的重点方面，文章认为重点涉及四个关键领域：碳排放交易立法；进一步完善有利于将碳排放交易作为市场工具使用的规则；扩大全国碳交易市场覆盖范围，钢铁、水泥、电解铝行业应优先纳入第二批全国碳市场；促进市场主体多元化，增加交易品种。
从启动碳排放交易试点起，文章作者就一直呼吁需要全国性的碳排放权交易立法，从而为碳排放权交易的设计和操作、所有排放数据得到正确测量、报告和核实的执行以及对非履约控排单位的惩罚措施提供统一的指导方针和办法。同时这一立法将排放配额定义为一种金融资产和环境可靠的减排量。如果碳排放交易立法短期不可能的话，至少需要把拟定的碳排放权交易管理条例上升为更具约束力的***条例。同时，要进一步完善有利于发挥碳排放交易作为市场手段实现“双碳”目标的规则。
文章指出，在确保全国启动碳交易并平稳规范运行下，要加快扩大碳市场的参与行业和主体范围。优先考虑那些碳排放量大、数据容易核查核实、碳配额也容易分配的行业。外部环境也是确定优先顺序的考虑因素，从减少欧盟碳边境调节机制影响角度，可把欧盟碳边境调节机制(CBAM)覆盖的行业作为优先考虑的部门。结合这三点考虑，文章提出下一步应优先考虑把氧化铝、水泥、钢铁纳入全国碳市场。这三个行业占到全国碳排放总量的25%，再加上电力行业的45%，这样全国碳排放总量的70%就纳入全国碳市场，可最大化地发挥碳价格的激励作用，确保以最低的成本实现“双碳”目标。与此同时，文章指出，要逐步增加交易品种，加快产品与服务创新，探索引入个人和机构投资者和金融机构入市进行交易，助力提升市场流动性。
文章指出，生态环境部2022年11月3日公布的配额分配方案，2021、2022年度采用了不同的配额分配基准值，使基准值更加符合行业实际情况，值得肯定的。然而，上述方案仍未向市场主体提供长期稳定的政策预期。中国碳市场的健康有序发展，需要建立科学的配额分配长效机制，这样才有利于控排企业对配额收紧和更新时间尺度有清晰的预期，从而科学与全面决策以保障碳市场长期稳定运行。
针对当前区域碳试点市场与全国碳市场并行的状况，现有的碳试点市场下一步应该如何发展?文章就此问题从五个方面展开论述：首先，区域碳市场可以继续探索和完善更多的机制设计；其次，区域碳市场可将更多行业和排放单位纳入其中；三是探索早于全国率先向总量型碳市场转变；四是通过粤港澳大湾区碳市场建设探索跨行政区域制度管辖的区域性碳市场的建设；第五，探索全国碳市场与区域碳市场的连通，在全国碳市场与区域碳市场之间开展碳配额交易。
此外，文章还强烈建议不断提高碳配额有偿分配比例，这不仅可减缓大电厂惜售对小电厂无法购买碳配额完成履约的困扰，还可形成较高的碳价，更有效地降低排放，也可以有效应对外部政策变化，如欧盟CBAM对中国出口的可能影响。更重要的是，通过拍卖有偿分配碳配额所得可设立转型基金,国家按照一定的准则用于支持经济欠发达或经济发展慢的地区，受减排约束影响更大的地区、行业和群体，减少区域间的差异，助力共同富裕。
最后，文章强调，数据质量、监督和管理是碳市场稳定健康运行的重中之重。数据质量问题不仅仅涉及控排企业，也与第三方核查服务机构的工作质量、合规性、及时性密切相关。鉴于碳市场数据质量工作的重要性和艰巨性，对控排企业与第三方核查服务机构都需要加强监督和管理。这就需要监管部门、控排企业及第三方核查服务机构各司其职，从碳排放的计量、披露、审核等环节防范造假风险，确保所有排放数据可正确测量、报告和验证，真实准确，单位减排在全国各部门、各地区间具有可比性，维护碳市场的稳定运行与健康发展。
张中祥从上世纪90年代在荷兰格罗宁根大学法学院和经济学院任职时起就呼吁在全球实施碳排放交易这一市场机制。早在1998年，他就与美国环境和资源经济学家协会理事长TomTietenberg教授等欧美学者应邀为联合国贸发会议(UNCTAD)撰写、1999年由联合国正式出版的《温室气体排放交易国际规则》的报告，1998年美国未来资源研究所(RFF)曾以EmissionsTrading101对这个联合国报告做过报道；他在法学和经济学国际杂志JournalofWorldTrade上发表了全球该领域第一篇论述温室气体排放交易和世界贸易的论文；在美国东西方中心任职资深研究员时，张中祥应邀与包括已故PeterBohm（斯德哥尔摩大学经济学教授、1985年Elsevier出版的著名Handbook丛书作者）,WallaceOates（美国国家科学院院士、世界顶级公共财政和环境经济学家）和DavidPearce（首位欧洲环境和资源经济学家学会终身成就奖获得者，为张中祥1997年由英国EdwardElgar出版、入选“环境经济学里程碑”丛书的英文独著的封面写了荐言）在内的其他5位欧美顶级经济学家对欧盟碳排放交易体系提出改进建议。
2015年张中祥发表的“CarbonEmissionsTradinginChina:TheEvolutionfromPilotstoaNationwideScheme”（中国碳排放交易：从地区试点向全国体系演变）的文章入选位居SSCI公共管理类期刊首位的ClimatePolicy办刊20年20篇优秀文章“Top20papersfor20years”，之前该文也荣获两年一次的天津市社会科学优秀成果一等奖。
上世纪90年代在联合国贸发会议秘书处组织开展碳排放交易研究和推广的高级官员FrankJoshua曾在媒体公开留言，很高兴看到经过张教授等领域开拓者当年和之后持续不断的呼吁和努力，碳排放交易这一市场机制被世界上越来越多的国家和地区接受并付诸实施，在全世界创造了不计其数的工作机会和商业业务。
文章全文链接：
ZhongXiangZhang(2022),China’sCarbonMarket:Development,Evaluation,CoordinationofLocalandNationalCarbonMarketsandCommonProsperity,JournalofClimateFinance,Vol.1,Article100001.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949728022000013
什么是换手率
换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。其计算公式为：周转率(换手率)＝(某一段时期内的成交量)/(可流通总股数)x100%换手率的高低往往意味着这样几种情况：(l)股票的换手率越高，意味着该只股票的交投越活跃，人们购买该只股票的意愿越高，属于热门股；反之，股票的换手率越低，则表明该只股票少人关注，属于冷门股。(2)换手率高一般意味着股票流通性好，进出市场比较容易，不会出现想买买不到、想卖卖不出的现象，具有较强的变现能力。然而值得注意的是，换手率较高的股票，往往也是短线资金追逐的对象，投机性较强，股价起伏较大，风险也相对较大。(3)将换手率与股价走势相结合，可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升，成交量放大，可能意味着有投资者在大量买进，股价可能会随之上扬。如果某只股票持续上涨了一个时期后，换手率又迅速上升，则可能意味着一些获利者要套现，股价可能会下跌!
【东吴金工金工定期报告】TPS与SPS选股因子绩效月报2023063
研究结论
✦TPS因子多空对冲绩效（全市场）：2006年1月至今，TPS因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为38.31%，年化波动为15.81%，信息比率为2.42，月度胜率为77.51%，月度最大回撤为19.45%。
✦SPS因子多空对冲绩效（全市场）：2006年1月至今，SPS因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为42.42%，年化波动为12.63%，信息比率为3.35，月度胜率为82.29%，月度最大回撤为11.85%。
✦6月份TPS因子收益统计： 在全体A股中，TPS因子十分组多头组合的收益率为1.13%，十分组空头组合的收益率为4.47%，十分组多空对冲的收益率为-3.34%。
✦6月份SPS因子收益统计：在全体A股中，SPS因子十分组多头组合的收益率为1.70%，十分组空头组合的收益率为4.76%，十分组多空对冲的收益率为-3.06%。
✦TPS因子选股模型简介：从考察日频换手率稳定性的角度，我们构造了成交价改进换手率因子TPS（Turn20conformedbyPLUS）。因子计算过程简单，且效果优秀。在回测期2006/01/01-2022/04/30内，以全体A股为研究样本，TPS因子的月度IC均值为-0.082，年化ICIR为-2.72；10分组多空对冲的年化收益为42.15%，年化波动为16.46%，信息比率为2.56，月度胜率为79.49%，最大回撤为15.93%，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子。另外，在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净TPS因子仍然具备不错的选股能力。
✦SPS因子选股模型简介：从考察日频换手率稳定性的角度，我们构造了成交价改进换手率因子SPS（STRconformedbyPLUS）。因子计算过程简单，且效果优秀。在回测期2006/01/01-2022/04/30内，以全体A股为研究样本，SPS因子的月度IC均值为-0.084，年化ICIR为-3.28；10分组多空对冲的年化收益为47.70%，年化波动为13.27%，信息比率为3.59，月度胜率为83.59%，最大回撤为12.28%，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子。另外，在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净SPS因子仍然具备较强的选股能力。
✦风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。
相关研究：
【东吴金工线上路演视频】“技术分析拥抱选股因子（十）：成交价改进换手率因子——TPS与SPS
在全体A股中，6月份TPS因子十分组多头组合的收益率为1.13%，十分组空头组合的收益率为4.47%，十分组多空对冲的收益率为-3.34%。
在全体A股中，选TPS因子值最小的10%，等权重构成TPS组合。该组合在6月的净值走势如图3所示。
在全体A股中，6月份SPS因子十分组多头组合的收益率为1.70%，十分组空头组合的收益率为4.76%，十分组多空对冲的收益率为-3.06%。
在全体A股中，选SPS因子值最小的10%，等权重构成SPS组合。该组合在6月的净值走势如图4所示。
2. 附录：成交价改进换手率TPS因子与SPS因子选股模型简介
2.1 价格因子的构建与选择
我们采用了因子双分组的方法来寻找价格变动率因子，主因子为换手率而辅因子为三个价格因子。三个候选价格辅因子，分别为日内收益率、振幅与威廉上下影线差。主因子Turn20的构建方法为每月月底，回看过去20天，计算这20天换手率的均值，再做横截面市值中性化处理，作为本月的换手率因子。
双分组分析方法，首先是在每个月底，以A股所有股票为样本空间，根据主要因子，也就是换手率因子作十分组，在双分组表中分为十列。主要因子1到主要因子10，即为一个月换手率最小的1/10股票到最大的1/10股票。接着再根据辅助因子，也就是要考核的3种收益率，进行每一主因子分组内部的排序，在双分组表中体现为十行。双分组分析方法之所以能成功区分辅因子优劣，是根据主要因子换手率分组后，从每一行来看，哪一个收益率因子能做出更有效的收益区分。
第一个构建的辅助因子是日内收益率，日内收益率的构建方法为，今日收盘价减去今日开盘价的差除以昨日收盘价。
表3展现的是换手率、日内收益率双分组下各组的年化收益率。从表1来看每一行辅助因子的平均收益率，单调性并不强，第一组出现在了第三名的位置，所以它的单调性相对来讲没有那么完美。
第二个被考核的辅助因子是振荡幅度，振幅的构建方法为，今日最高价减去今日最低价的差除以昨日收盘价。
表4展现的是换手率、振幅双分组下各组的年化收益率。我们可以发现根据振幅因子分出来的双分组并不具备单调性，几乎呈乱序姿态排列，因此振幅因子并不能作为价格变动率因子辅助换手率因子。
第三个考核的价格因子，就是这次我们主要推荐的影线差。从这里开始，我们正式给它一个代号，叫做PLUS，英文是thePremiumbetweenLowerandUpperShadow。PLUS的构建方法为上影线减去下影线后除以昨日收盘价。
表5展现的是换手率、影线差双分组下各组的年化收益率。从表5可以看出影线差分出来的单调性是三个辅助因子中最好的。收益率最高的分组就是第一组，以此类推，所以它的单调性是清晰的。而通过双分组技术分析，对比三个辅助因子的分组能力，影线差即为当前能够跟换手率配合的最优解。
2.2搭配组合的选择
“量量配合”的成功，提供给了本篇报告的“价量配合”以启发。与量量配合所不同的是，PLUS因子与Turn20和STR的相关性都在0.2以下，因此传统数理意义上的加法与乘法，在价量配合中是可行的。而为了让因子在横截面具有可加性或可乘性，在对因子进行横截面标准化后，还需在横截面给因子做非负化处理，即给所有因子加上横截面最小值使所有因子值为非零有理数。而非负化的处理，成功使不同因子在相乘步骤中不会因为符号问题丢失单调性。
首先是Turn20乘以PLUS之后的回测结果，如图5和表7所示，十分组多空对冲年化收益为43.17%，信息比率为2.48，胜率达到78.46%，月度RankIC均值达到了-0.111，RankICIR高达-3.13。相比于传统Turn20因子和单独的PLUS因子，此因子组合的选股能力和回测表现在各方面都得到了提升。
第二个组合为STR乘以PLUS的组合，如图6与表8所示。十分组多空对冲年化收益率为49.25%，信息比率达到了3.31，胜率达到81.03%。月度RankIC均值达到了-0.116，RankICIR高达-3.66。此因子组合同样比原始的STR与单独的PLUS表现更加出色，比第一个组合在信息比率上甚至高出了0.82。
2.3纯净化模型的构建
为了进一步提升新因子组合的选股能力，在本节中，我们将用微观层面或日频上的价量配合取代先前所提到的月频上的价量配合。首先是针对原本的换手率，每天以全A股为样本作为横截面，每只股票的换手率作为因变量，影线差PLUS作为自变量，使用一元线性回归的方法取得残差项。残差项即为去除影线差后的纯净换手率，被命名为Turn_dePLUS。每一个日期横截面做一次相同的回归，便能够得到每只股票在时间序列上的纯净换手率因子值Turn_dePLUS。与计算Turn20相同，每月底取前20交易日Turn_dePLUS因子平均值，便能够得到新的纯净换手率月度因子Turn20_dePLUS。图7为Turn20_dePLUS十分组及多空对冲净值走势，在展现了相比原始Turn20更强的单调性的同时，还体现出了Turn20_dePLUS多头组相对Turn20多头组的优势。
既然换手率可以被影线差纯净化，影线差也可以被换手率纯净化。影线差PLUS因子的纯净化步骤，与原始换手率的纯净化步骤基本一致。每天以全样本为横截面，将PLUS因子作为因变量，换手率作为自变量，进行横截面的一元线性回归，取得残差项作为纯净影线差PLUS因子，该日度因子即为PLUS_deTurn。在每月底回看过去20个交易日的PLUS_deTurn因子值取平均值，得到的即为最终的月度因子PLUS_deTurn20。图9是PLUS_deTurn20因子的表现，信息比率是0.87，与原始的PLUS因子相比有了较大的下滑。然而作为辅助因子，我们更看重PLUS_deTurn20与主因子的相关性。
表12为PLUS_deTurn20因子、Turn20_dePLUS因子、STR_dePLUS因子的相关性矩阵。与之前一样，Turn20_dePLUS因子、STR_dePLUS因子的相关性依然较高，符合统计逻辑。然而Turn20_dePLUS因子与PLUS_deTurn20因子的相关性下降到了-0.102，STR_dePLUS因子与PLUS_deTurn20因子的相关性更是下降到了0.009，相关性近似为0。从相关性角度出发，纯净化步骤非常成功的降低了主因子与辅因子之间的相关性，从因子表现来说，纯净化步骤也意外的为主因子带来了提升。因此纯净化步骤成功为最终因子的构建奠定了基础。
2.4 用成交价改进换手率的TPS因子和SPS因子
TPS全名为Turn20conformedbyPLUS，构建方法是把Turn20_dePLUS与PLUS_deTurn20相乘，得出传统换手率Turn20的价量配合的纯净化加强版。类似2.4节，TPS的两个月频因子相乘，也需在横截面标准化后，给因子做非负化处理。
图10与表13是TPS因子的十分组表现，TPS的十分组多空对冲年化收益率达到了42.15%，信息比率达到了2.56，月度胜率高达79.49%，最大回撤为15.93%。月度RankIC均值达到了-0.107，RankICIR高达-3.23。相比于原始Turn20，绩效有了大幅提升。TPS的成功也为SPS的构建提供了更多的信心。
SPS全名为STRconformedbyPLUS，构建方法是把STR_dePLUS与PLUS_deTurn20相乘，也就是STR的价量配合的纯净化加强版。同样的，SPS的两个月频因子相乘，也需在横截面标准化后，给因子做非负化处理，避免负负得正。
图11与表14是SPS因子的十分组表现，SPS的十分组多空对冲年化收益率达到了47.70%，信息比率到达了3.59，月度胜率高达83.59%，最大回撤仅为12.28%。月度RankIC均值达到了-0.113，RankICIR高达-3.87。SPS因子的选股能力相比于原始STR有较大的提升。
表15和表16分别为TPS和SPS的因子改进过程的绩效提升表。表13是Turn20的改进过程，从原先Turn20的信息比率的2.07，月频乘上影线差PLUS后变为2.48。微观层面日度对影线差做纯化，得到Turn20_dePLUS的信息比率是2.16。再乘上PLUS_deTurn20形成Turn20价量配合加强版——TPS因子，信息比率提升至最终的是2.56。
表16是STR的改进过程，从原先STR的信息比率是3.01，月频乘上影线差PLUS后提升至3.31。接着在微观层面日度对影线差做纯化，得到STR_dePLUS的信息比率为3.46、最终再乘上PLUS_deTurn20形成STR价量配合加强版——SPS因子，信息比率提升至最终的3.59。
得到了TPS与SPS以后，我们首先考察了SPS与TPS的分年度表现，表17和表18分别展示了TPS与SPS的多头组合(分组1)年化收益率、空头组合(分组10)年化收益率、多空对冲组合年化收益率，和多空对冲组合的绩效指标。按月度胜率看，最低的2007年、2013年、2020年，TPS的月度胜率也达到了66.67%。同样的，最低的2019年和2020年，SPS的月度胜率也达到了66.67%；其中2008年和2012年，月度胜率高达100%。TPS和SPS均表现出极佳的稳定性和优秀的抗风险能力。
2.5 纯净TPS因子和SPS因子的选股能力
我们更加希望TPS与SPS是传统换手率外的新因子，因此检验两个新因子额外的选股能力。图12与图13分别为TPS和SPS与Turn20正交后的十分组多空对冲净值走势。
其中TPS正交Turn20后的年化收益率为17.52%，信息比率仍有1.38，最大回撤下降到13.25%，稳定性有所提升。SPS正交Turn20后的年化收益率为18.18%，信息比率为1.47，最大回撤为13.12%。
前文提到了Turn20因子十分组组内收益率标准差，结论为Turn20分组越大,组内股票收益率标准差越大。图14与图15则展示了TPS、SPS与Turn20因子的十分组组内收益标准差对比。相比Turn20，TPS大分组的组内收益标准差有所下降。而SPS大分组的组内收益标准差相比TPS下降幅度更大。因此，TPS与SPS成功地印证了前文所提到的改进Turn20的可能性，成功把大涨的股票从大分组里解救了出来。
得到TPS因子与SPS因子后，我们考察其与市场常用风格因子的相关性。以全体A股为研究样本，2010/01/01-2022/05/31为回测区间，下表19与表20展示了TPS因子、SPS因子与十个常用Barra风格因子的相关系数。
为了剔除上述因子与行业的干扰，我们每月月底将TPS因子与SPS因子对Barra风格和28个申万一级行业虚拟变量进行回归，取得残差作为纯净TPS与纯净SPS因子。下图16与图17展示了TPS因子与SPS因子的十分组及多空对冲净值走势，下表21与下表22汇报了两个因子的分年度表现情况。剔除常用风格与行业之后，纯净TPS与纯净SPS仍有一定的选股能力，纯净TPS的多空收益为21.16%，年化波动率为7.84%，信息比率达到2.70，胜率为80.95%，最大回撤仅为6.51%。纯净SPS的多空收益为20.74%，年化波动率为8.33%，信息比率达到2.49，胜率为79.59%，最大回撤仅为8.89%。
2.6 新因子的参数敏感性
在前述回测中，我们都只考虑了每月月底回看过去20个交易日的情况。本小节内容，我们改变回看天数为40、60个交易日，检验SPS与TPS因子的回测效果，并与Turn20因子进行对比。
下表23展示了在回看40、60个交易日的情况下，回测时间段2006/01/01-2022/05/31内，TPS和SPS因子十分组多空对冲的绩效指标。综合TPS、SPS和Turn20，回看40日的各项绩效指标，与20日相差稍有下降；回看60日，回测绩效再稍有下降，但仍有选股能力。整体而言，回看天数对TPS和SPS的影响不大。
2.7 因子的多空收益分解
表24与表25为TPS与SPS的多空收益分解，可以发现两个因子的空头超额收益都大于多头超额收益，多空收益比例约为4比6，空头收益虽然多，但不至于太偏向空头。
3.风险提示
模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。
股票市场中换手率的英文怎么说
股票市场中换手率的英文翻译是:Turnoverrateinstockmarket
换手率是什么意思
换手率说简单点就是市场上流通股的成交率。一般在软件上可以看到当日的换手率，其公式是，当日成交量/市场上流通总股数*100%比如，今天换手率是10%，而你从软件上看到该股流通总股数是1亿股，那么他今天的成交量就是1000万股。换手率大就说明该股是热门股，在牛市的时候，一般来说是好事。但是如果该股在高位，也可能是主力出货，要谨慎分析。
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