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作为退役的量化交易架构师,在这里给大家分享炒股底层逻辑

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发表于 2020-3-17 09:02:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
资本市场价格决定理论基础逻辑解析系列,是讲解股票、期货、外汇、债券等资本市场的一些现象背后的逻辑,并且由浅入深,通过这系列带大家明白资本市场价格涨跌的原理、金融危机的实质、索罗斯等金融大鳄如何利用这些原理进行金融战等。& d7 H5 r& ^  f2 |! d* P- ^7 R
  看这系列文章的门槛不高,但至少你要先知道什么是分时走势,什么是K线与均线,还有一些常见的术语如浮盈、浮亏,利多利空等。) o- G5 h; o' p9 g0 ^

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$ W6 {5 M: @$ k" U  资本市场价格决定理论基础逻辑解析系列(1)——为什么股票放量涨是好事?为什么放量之后会更好涨?
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  此文因为是系列第一篇,所以先从简单的讲起,为什么成交量活跃一般是好事?股价会更容易涨?( v5 V  e8 }( b; M2 m3 g% f
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  首先科普下股票市场价格决定机制的最基本的设定,就是你在股票分时走势看到的曲线,都是由每一分钟的平均成交价连接而成的,而最新的价格也就是最新的成交价。曾有朋友问过我,股价涨上去的前提是不是要有足够多的资金进来才可以涨上去呢?答案是不需要,因为这样的价格决定机制,使得最新的价格跟总成交量无关,我就直接举个简单且极端的例子:如果那一分钟内只发生了一手成交,股价原先是10元,但那一手(一手100股)的成交价却是20元(忽略涨跌停限制而言),那么我们会看到这个股的价格从10元瞬间飙到了20元,也就是说这一次成交,仅仅用了2000元就使这上市公司的市值整整翻了一倍,也就是说原市值1亿元现在就去到了2亿元,听上去很荒谬,但这确实是现今市场经济所采用的的市场价格决定机制,不单只是股票,你能想到的所有市场的价值评估都是以这种方式。当然,现实中这种极端的案例很少出现,毕竟一个活跃的市场很少说只有一手成交,也很少有傻帽会挂高一倍的价格去买这股,就算有,那么他也必须先把挂11元、12元、一直到20元所有的卖盘全接下,才能把价格推到20元,这需要一笔相当大的资金。然而现实当中,确实存在一些因为成交清淡,只需要少量的成交额就能把资本价格推到高位或打到低位,理解这现象相当重要,这个我们会在以后深入探讨。
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  为什么放量涨一般是好事?意味着之后会更加好涨?- q  V: G) q4 l
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  很简单,想象一下,你之所以去买一个股票,难道不是因为对这支股票有信心,你觉得它以后会涨所以才去买的,不是吗?例如现在这支股票10元一股,你觉得它会涨到15元,那么还没涨之前,你一般是握在手里不抛售的,对吧?
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  如果同时还有大量的人跟你抱着同样的想法,都觉得这股会涨所以买下——这里可以反推回来,买下的人肯定是觉得这股会涨,那么会发生什么事呢?
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  因为大量的股票在这些人手里,他们都想着等涨了以后再卖出,那么自然卖盘会减少,这就相当于这部分卖盘被冻结了。股价之所以涨,都是因为在这一价格点上买盘多于卖盘,现在的价格点卖盘量无法满足买盘量,于是买方只能在更高的价格点成交,股价就是这么涨上去的。
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  在股票市场里,除了成交量,还有一个与之相关的概念叫换手率,简单来讲就是一个K线周期内发生成交的股数占总股本的比例,想象一下,如果某个时间突然放量,发生的换手率例如到达90%,新接盘的人如我前面所说,都想着等涨了再卖,那么自然卖盘会非常少,只剩下那10%的潜在卖盘,而买盘却是无限的,所以自然会更容易涨。
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  好了,有聪明的小伙伴会问,这样只解释了它会涨而已,但没有解释它会涨多少啊?接下来就解释为什么成交量越活跃,后面将会爆发越大的行情。! G! o, D; Q/ K, w8 \/ [0 H2 k- y
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  想象一下,你选股的时候,一般会在你对之最有信心、预期涨幅最大的股票投入最多的资金不是吗?例如假设这个市场只有2个股票,你肯定会在一个你觉得未来涨幅最大的那一只买多一些,相对信心没那么足的那一只买少一些不是吗?这里我们可以倒推,如果你花了越多的钱去持仓某一只股票,可以推出你是对这只股票越有信心,你对它预期的目标价位越高。
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( F6 n$ ], W! `- C5 ?0 a; t/ f  那么我们把这同样的逻辑扩大到整个市场,如果这个市场里,某一只股票发生的成交量相对于其他股票多,那么可以推出相对于其他股,这股票的买方预期它的涨幅越大,于是可以推出它会到了相对于其他股更大的涨幅,这群人才会卖出。$ {5 d; B  p& F

) J  M) u9 z" M" H( B4 T* U  所以,越是放量,越是说明这股后面是要价格到了高位原先接盘的人才会选择卖出,那么还没到那高位之前,卖盘会相对稀少,所以越是放量,之后的行情越大。
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  如果你理解了上面,那么就能反推,为什么缩量涨是坏事,一般会容易跌?+ z. V" @2 E6 Y
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  如果一个股票,在上涨的过程中持续保持放量,那么就可以持续用我上述的逻辑去推出它会更好涨,因为不管是哪个价格点,新进场接盘的人倾向于等股价涨到他们预期的价位才会抛售,那么卖盘是持续少的。% x) x2 G% E6 ]
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  但如果后面越涨成交量越低,虽然价格涨上去了,但成交量却很低,那就意味着有大量的潜在卖盘,因为大部分人都是在低位买的,现在价格涨到一定高位进场的人不多,大部分人都处于浮盈状态,那么自然抛压严重。
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  有聪明的小伙伴就会想到,这同样的逻辑可以用在卖方上面啊,毕竟成交里面买盘跟卖盘必定相等,有多少人买就有多少人卖,那么卖的人肯定是不看好这个股,那为什么不能推出它更容易跌呢?: t: V# Y( F- A% ?3 `
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  能想到这点的小伙伴,说明已经对市场交易有一定理解了。是的,我们看到的分时走势线上面的最新价格,都是最新一分钟的成交价,成交里面买卖必相等,而卖的人肯定是觉得这股涨到头了接下来要跌才会卖的,那么把我上述的逻辑用在这,就会这样:卖的人越多,说明越多的人觉得它跌的幅度越大,那就意味着要跌到越低的位置,这群人才会考虑买进。
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* p6 j6 Q; ]# q- V  是的,在其他一些市场,如大宗商品期货市场,贵金属市场,外汇市场等,确实是这样,所以严格来讲,放量之后未必一定是大涨,也有可能大跌,总之就体现在“大”字,所以更准确的说法是——放量之后必有大行情,只是不知道是大涨还是大跌罢了,关于这点我会在下一集描述震荡的本质时详细解释。所以,一个成熟的操盘手,一般都不会预判涨跌,而是选择行情启动的时候入场,方向错了就严格止损,具体方法就不在这里详细说了。
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  I8 A" M+ S0 A$ ~. t  回到股票市场,股票市场跟其他市场有点不一样,股票是有总股本的,所以潜在卖盘不是无限的,卖盘肯定不会超过总股本数,然而潜在的买盘却可以是无限的,随着成交的累积,潜在卖盘只会越来越少,买盘却不会。所以相对于其他市场,股票市场出现放量后,涨的可能性会相对大些,当然,凡事都有例外,至于为什么会出现例外,我会在下一集描述震荡的本质时详细解释。
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7 c* G4 i4 m5 j0 j, p  利用这个理论来炒股的错误示范:
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4 X- L( `7 D2 D  理解了上述内容,有些人会天真的以为,那我就等放量之后进场买股咯,我看出现天量柱之后就进去。其实观察成交量的指标并不只有成交量柱,还需要其他很多指标工具配合着用,可以说成交量柱是最次要的,只看成交量柱就相当于瞎子似的。
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: ~9 k9 W! [3 d  o  举个简单的例子:某个股从10元涨到20元,伴随着100万手的成交量;而另一个股同样的时间段内只有50万手的成交量,但是股价只从10元涨到11元。你觉得这两个股哪个才是放量涨?$ a0 C: V) S' m
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  可以告诉你,显然是后者。前者虽然有100万手成交量,但是它分散在10元--20元的区间内,而后者50万手的成交是集中在10--11元的窄区间内。所以是我的话,我肯定选择后者进场。( \5 `" V9 A0 l  W& _  _; g' y3 L% L
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  所以单单看成交量柱子是没用的,一般价格大波动肯定是伴随着天量柱的。* v8 P+ {1 ~8 d
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5 c8 _6 T0 I  Z; o- u. @  以上就是本集内容,如果有发现错漏或有什么疑问的地方,欢迎在下方留言,也可以把问题发我邮箱hejialei1985@sina.com
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  敬请期待下集:股票涨跌的基础逻辑全解析系列(2)——为什么股价总是震荡?震荡的本质是什么?
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  ==============分割线,下面是题外话================
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7 N6 W9 N6 b6 e. E  本集阐述的逻辑,还可以用在老百姓最关心的房地产市场上。; G& ]* t, R# w! P
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  关于房地产市场,有一个政策看似是压房价,实则是让房价更容易涨——那就是俗称的“T+2年”,意思是买房后要等2年后才允许转卖,否则要承担高额的税费。+ {5 W* T+ Y0 D5 Y( @! @

) }, ], m" I8 U$ p$ U& A9 f- W  这让我想起了A股市场的T+1,意思是当天买的股要等第二天才能卖。A股操盘手都知道,因为这个因素,导致当天放量涨的股,越放量涨就越好涨,因为当天进场接的盘都被冻结了,自然卖盘越来越少,所以更好涨。$ n5 Q( _# {- H  R+ f% I! U3 q

: K! J' d) ?! a$ H  而房地产市场的这个政策,使得新买的盘要等两年后才能卖,自然卖盘就会减少,如果出现了放量,那么卖盘就空前衰竭,自然容易暴涨: o' K  u& o# F9 ]) A: |$ Z7 W
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  (持续更新)
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发表于 2020-3-17 09:02:57 | 显示全部楼层
先声明一点,此系列所讲述的资本价格涨跌技术分析背后的底层逻辑并不是什么深奥难懂的东西,但把这些底层逻辑数据化加入到量化分析系统里面又是完全另外一回事,需要大量专业知识
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