一、股票中 一 九 和2 8 现象是什么意思
大盘指标股和中小盘股票的跷跷板效应吧，股指变化不大，股票分化厉害
二、哪些行业的股票是周期性股票？为什么？
周期性行业是指行业的景气度与外部宏观经济环境高度正相关，并呈现周期性循环的行业。
周期性行业的特点是产品价格、需求以及产能呈现周期性波动的，行业景气度高峰期来临时产品需求上升，价格大涨，为满足突然膨胀的需求，产能大幅度扩张，而在萧条期时则刚好相反。
汽车、钢铁、房地产、有色金属、石油化工等是典型的周期性行业，其他周期性行业还包括电力、煤炭、机械、造船、水泥、原料药产业。
食品饮料、交通运输、医药、商业等收益相对平稳的行业就是非周期性产业。
还有一些产业被称之为防御性产业。
这些产业运动形态的存在是因为其产业的产品需求相对稳定，并不受经济周期牌衰退阶段的影响。
在经济衰退时,防御性产业或许会有实际增加,例如,食品业和公用事业属于防御性产业。
参考资料： http://www.souping.com/more?cat=%CE%CA%D6%AA&aid=87721
三、为什么股票市场星期六，日不开盘？还有节假日
股票的交易时间是： 星期一至星期五上午9:30至11:30，下午13:00至15:00。
上午9:15开始，投资人就可以下单，委托价格限于前一个营业日收盘价的加减百分之十，即在当日的涨跌停板之间。
9:25前委托的单子，在上午9:25时撮合，得出的价格便是所谓“开盘价”。
9:25到9:30之间委托的单子,在9:30才开始处理。
如果你委托的价格无法在当个交易日成交的话，隔一个交易日则必须重新挂单。
休息日：周六、周日和上证所公告的休市日不交易。
（一般为五一、十一、春节、元旦、清明、端午、中秋等国家法定节假日）
四、股票在法定节假日能交易吗？
法定 节假日不能进行股票交易！。
因为交易所休市呢。
不过，有的券商的交易界面允许提前挂单委托买入和卖出。
但是只是委托，不能交易。
只能在交易所开市后的第一个交易日把这些委托作为有效委托报进场内。
五、股票为什么会有市场
你问的问题好深奥哦。
股票市场是一个投资市场，同时也是一个投机市场。
正常的股票市场，是为了让企业能够通过发行流通股票，来融资。
以此来补充自身发展时的资金不足，或是发展时所需的资金量。
股民（也就是股东）通过企业的正常发展壮大，靠手中的股票来获得企业成长发展后，所带来的利益（也可认为是分红）。
当企业壮大后，当初购买的股票，也会随着企业成长，而增值（有点像是品牌价值）。
至少你说的，为什么在高价还有人买入，是看中它的什么。
这个问题很难说，高价买入的有散户也有庄家，大家考虑也不一样。
不过最终的目的是从中获得利益。
散户高价买入，是期望后期能再高价卖出一样，认为还有上涨空间。
庄家高价买入，有可能是为了迷惑散户，造成散户的错觉，以为后期还会上涨，也有可能是庄家手上的筹码不足，此时价位对于庄家来说还可以接受，于是庄家不断吃进筹码，以期将来能赚取更大的利益。
中国的股票市场，盲目跟风居多。
毕竟，对于中国来说，股票市场的投资，还是在发展中，还需要不断完善。
不过，无论散户与庄家，大家都是想在这个市场里，以自己的思考，来获得合法的利益。
六、什么是波动溢出效应和均值溢出效应，为什么股市有均值溢出效应？
均值溢出和波动溢出都指可以被人们观察到的金融市场间（包括跨国间的同一类金融市场与一国内的不同金融市场，当然还包括跨国间的不同金融市场）的信息传导现象。
按照金融市场的强有效市场假说，任何与金融市场有关的信息都会在最快的时间内同时被所有金融市场所消化，并反映在价格水平上，也就是说每个金融市场的价格都会遵循随机游走的规律，而市场回报可表现出白噪声。
金融市场间并不应存在溢出效应，因为所有信息会在同一时刻被所有市场吸收。
但通过众多学者研究发现，溢出效应是存在的，信息是可以被观察出跨市场传导的。
为了研究的方便，这种溢出效应被人为分解为两种类型：均值溢出和波动溢出。
均值溢出一般指一个市场价格或回报的变动对其它市场产生的影响，这种影响有正负之分，例如利率上升会引致股票价格下降。
而波动溢出则是指一个市场波动的变化（一般用方差来衡量波动）对其它市场产生的影响，这种影响无正负，而只有大小之分。
很容易想象，当美国股票市场波动增加，或者说剧烈增加时，其它国家股票市场的波动也会增加，这其实就是“金融传染”的表现。
在实证研究中，学者一般喜欢用VAR和GARCH模型分别表示均值溢出和波动溢出，即VAR系数反映了均值水平（或称做一阶矩水平）的市场间相互作用，而GARCH系数反映了波动水平（或称二阶矩水平）的市场间相互作用。
2009年，宾夕法尼亚大学的德裔金融学教授Diebold与他的合作者在EconomicJournal杂志上提出了一种对均值溢出效应的可度量方法，被称作均值溢出指数。
虽然这个指数仍存在一些未解决的困难（如对结构VAR的识别问题），但已被大量学者广泛应用。
参考文档
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