美国股市主要指数一览表：
股价指数中英文名称 代码 成份股数 特性
道琼工业平均指数Dow Jones Industrial Average DJIA 30 优价蓝筹股
道琼运输平均指数Dow Jones Transportation Average DJTA 20 运输类股
道琼公用事业平均指数Dow Jones Utilities Average DJUA 5 公共事业股
纳斯达克综合指数NASDAQ Composite COMP 6711 高科技类股
纳斯达克100指数Nasdaq 100 Index NDX 100 大型及非金融类股
史坦普500指数S&P 500 Index SPX 500 大型股
史坦普400指数S&P 400 Index MID 400 中型股
史坦普100指数S&P 100 Index OEX 100 蓝筹股
罗泰2000指数Russell 2000 Index RUT 2000 小型股
除了大，除了多，隔了一个太平洋，种族不同，肤色不同，语言不同，当然股票交易市场也会有异，将其与中国股市不同之处略述如下：
一、 交易时间不同
美国股市交易时间较长，为美东时间早九点半到下午四点，也就是北京时间晚上十点半到凌晨五点，美国因为有夏令时间，因此夏天的交易时间与冬天相比会提前一小时，为北京时间晚上九点半到凌晨四点。
二、 交易代码不同
美国股票交易代码则为上市公司英文缩写，微软（Microsoft）的股票交易代码为MSFT，中国刚上市的分众传媒股市交易代码为FMCN。
三、 交易单位不同
中国股票交易为100股，美国股票交易单位没有限制，你可以只买1股。（交易手续费远超过股价了，不划算）
四、 涨跌幅度限制不同
美国股市无涨跌幅度限制，原有股价涨跌单位为1/16美元，现今多改为小数点制（最低为1美分）。
五、 开户手续不同
买卖美国股票只需要开立一个证券户头，此证券户头同时拥有银行户头的功能，若你将钱存进此户头但未购买股票，券商会付给你利息，但要扣10%的税，如果想免税可选择自动转存短期基金，由券商代为操作获利。
六、 交易手续费不同
为了鼓励外国人投资美国股票，因此外国人买卖美国股票的资本利得是免税的，但是美国公司给予你的现金分红要扣10%的税。买卖美国股票的手续费，不以“交易金额”的比率计算，而以“交易笔数”为基准，而且因券商的不同而有异，此外网络下单也比电话委托下单便宜的多。像在知名网络券商盈透证券（Interactive Brokers）开户交易，每笔交易手续费最低仅为1美元（不过盈透证券有每月最低10美金消费的规定）；若在拥有中文网站并有中文客户服务的第一理财（Firstrade）交易，每笔手续费为6.95美元。在美国，不同的券商提供不同的服务，买卖手续费也有异，因此你可以依个人的需要选择一家适合你的券商来开户。一般而言，IB盈透证券，因其较低的交易成本和全面的投资品种，最受交易频繁的美国老手欢迎；而第一理财（Firstrade），则比较适合刚接触美股的投资新手。
在纳斯达克上市的股票中国人怎么交易
两种办法，第一种，如果你是准备用自己的资金炒美股，可以直接去美国开户（或者在国内通过美国网络券商在网上完成开户），第二种，如果你是想做日内交易（day trade，使用的资金不是自己的），可以找日内交易公司，例如swift trade、title trading、holdbrothers这些，交一定保证金然后做日内交易。
七、税负不同
为了鼓励外国人投资美国股票，因此外国人买卖美国股票的资本利得是免税的，但是美国公司有可能给予您的现金股利要预扣10%的税。
八、融资制度
美国股票可以融资。融资限额为您资产总值的一倍，无级数限制；而中国股票不可以。
九、做空机制
中国股市没有做空机制，只有股票上涨的时候才能实现盈利。在这种情况下，股价很容易偏离其实际价值，市盈率高企。另外，由于没有做空机制，只要庄家控制了流通股的大部分，股价就能完全按照庄家的意图上下波动。
在美国，由于做空机制的存在，只要对股票走势判断正确，就算在熊市当中也能赚钱。而且由于没有股票在手中也能做空，使得庄家操控股价的难度空前加大。
十、 T＋0制度
中国股市实行T＋1制度，也就是说一旦买入股票，第二个交易日才能抛出。这种情况下，在买入股票的交易日剩余时间里面就能听天由命，即使盘面发生再激烈的变化，也已经回天乏力。
美国股市实行T＋0制度，也就是说可以即买即卖，于是美国也产生了大量优秀的即日股票交易商。股民如果参与美国股票市场，如果自己对股市产生新的判断，可以立刻把想法付之行动。
十一、没有非流通股
在中国股市上，有高达2/3的非流通股。非流通股包括国有股和法人股。国有股一股独大的现象十分普遍，而这些国有股又不能上市流通，价值不能与流通股相提并论。如果国有股减持，必然面对要不国有资产流失，要不国有股价值得不到投资者承认的两难问题
作者：量化投资Quant
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