股票加速上涨阶段

优质回答与知识(10)

的氛围,那样的爱得不能分开。我和你就象是金色的新娘,你就是新郎,你高高地将我

2020-08-30 16:20:32

好的配资公司还是有的,配资是一种合作,安全是股民一个永恒的话题the basket. There was fine

2020-08-30 16:36:28

首先要理解这三点点,买入的力量大于卖出力量,继续上涨,买入力量等于卖出力量,小幅震荡为主,买入力量小于卖出力量,回调,或者是转为下跌趋势。上涨中肯定是盈利盘要不断卖出,落袋为安。特别是上次出现的阶段性顶部,技术分析中的阻力位,更是让大量盈利盘,想卖出,避免回调,落袋为安。这个位置成交量大,说明交易活跃,买卖分弃大,卖出的多,买入的更多,再多卖出的股票也抵挡不住,大家的买入热情,让股价创新高,说明肯定是有大题材和概念,让游资和散户趋之若鹜,不计成本的买入。不然大家不会追高买入,理性的应该是等待回调买入。所以认为突破放巨量,是正常的。希望采纳。

2020-08-30 16:34:12

这分两种情况 如是上涨初期 这是庄家压低股价建仓 稍后即将发动大行情 如果前面已经有很大涨幅 而出现你说的情况则大事不好 庄家在派发股票 稍后即将大跌 望采纳 谢谢

2020-08-30 16:31:18

答覆楼主:成交量巨大,很明显表示主力、操盘手介入。(1)在下跌波段a.k线图为长上影线:俗称贯压。近期走势不利多方。b.k线图为长下影线:俗称回补。近期走势止跌。(2)在上涨波段a.k线图为长上影线:俗称阻卖。获利、解套卖压沈重。近期走势偏空。b.k线图为长下影线:俗称拉抬。主力加码吸筹。近期走势偏多。这些只是一般概念。尚需加上『线纯』问题,以及过去20个交易日的走势。一起研判,将会有更清晰的预测走势。以上是个人见解,仅供参考。

2020-08-30 15:19:25

如果是相对低位的话,有可能是庄家在压价吸筹 高位的话,就是在慢慢的出货了。

2020-08-30 15:05:56

这个需要深入的去研究,一般来说容易上涨的股票可以根据以下几个特征去分析:1、相对时空位置处在低位;2、主力开始发动行情之日最高点最低点震荡幅度以超过4.5%为好,最好是6.2%以上。3、主力开始发动行情之日成交量换手率起码应急超过3%,以超过4.5%为好,最好是6.2%以上。4、最好是主力刚开始发动行情之日即突破颈线或突破盘区或突破前高点甚至仅仅是创新高,这样更容易有大行情。5、没有被大肆炒作的个股,或是有炒作题材的个股,利空出尽的个股,最好是属于市场热点板块,极端情况下甚至是热点中的龙头,更容易有大行情。6、小盘股更容易有大行情,如流通盘不超过8000万的股票或流通市值不超过十个亿的股票更容易有大行情。7、在大盘上涨的背景下,个股更容易有大行情。所以在进场炒作时最好有大盘的配合。这些可以慢慢去领悟,在股市中没有百分之百的成功战术,只有合理的分析。每个方法技巧都有应用的环境,也有失败的可能。新手在把握不准的情况下不防用个牛股宝手机炒股去跟着牛人榜里的牛人去操作,这样稳妥得多,希望可以帮助到您,祝投资愉快!

2020-08-30 15:26:06

洗盘。波动较大,黎明前的黑暗

2020-08-30 15:16:30

股票上涨信号大致有以下几种:从K线图及技术指标方面看,个股起涨有以下特点:①股价连续下跌,KD值在20以下,J值长时间趴在0附近。②5日RSI值在20以下,10日RSI在20附近。③成交量小于5日均量的1/2,价平量缩。④日K线的下影线较长,10日均线由下跌转为走平已有一段时间且开始上攻20日均线。⑤布林线上下轨开口逐渐张开,中线开始上翘。⑥SAR指标开始由绿翻红。在上述情况下若成交量温和放大,可看作底部启动的明显信号。从个股走势及盘面上来看,个股起涨有以下特点:①个股股价在连续小阳后放量且以最高价收盘,是主力在抢先拉高建仓,可看作起涨的信号。②个股股价在底位,下方出现层层大买单,而上方仅有零星的抛盘,并不时出现大手笔炸掉下方的买盘后又扫光上方抛盘。此为主力在对倒打压,震仓吸货,可适量跟进。③个股在低价位出现涨停板,但却不封死,而是在“打开-封闭-打开”之间不断循环,争夺激烈,且当日成交量极大。这是主力在利用涨停不坚的假象振荡建仓,这种情况往往有某种突发利好。④个股低开高走,盘中不时往下砸盘,但跟风者不多,上方抛盘依然稀疏,一有大抛单就被一笔吞掉,底部缓慢抬高,顶部缓慢上移,尾盘却低收。这是主力故意打压以免暴露痕迹。对这种情况可在尾盘打压时介入。⑤个股在经历长时间的底部盘整后向上突破颈线压力,成交量放大,并且连续多日站在颈线位上方。此突破为真突破,应跟进。以上几种情况,是将个股走势与盘面特点结合技术指标综合分析。一旦发现两者都符合,便很有可能是该股中期的底部,以后的涨幅很可能会十分可观。平时多看盘慢慢的就会掌握一些规律,炒股最重要的是掌握好一定的经验与技巧,这样才能作出准确的判断,新手在把握不准的情况下不防用个牛股宝手机炒股去跟着里面的牛人去操作,这样要稳妥得多,希望可以帮助到您,祝投资愉快!

2020-08-30 14:41:34

资本资产定价模式(CAPM)在上海股市的实证检验 资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个领域。1952年,亨利·马柯维茨发展了资产组合理论. 一、资本资产定价模式(CAPM)的理论与实证:综述 (一)理论基础 资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个领域。1952年,亨利·马柯维茨发展了资产组合理论,导致了现代资产定价理论的形成。它把投资者投资选择的问题系统阐述为不确定性条件下投资者效用最大化的问题。威廉·夏普将这一模型进行了简化并提出了资产定价的均衡模型—CAPM。作为第一个不确定性条件下的资产定价的均衡模型,CAPM具有重大的历史意义,它导致了西方金融理论的一场革命。 由于股票等资本资产未来收益的不确定性,CAPM的实质是讨论资本风险与收益的关系。CAPM模型十分简明的表达这一关系,即:高风险伴随着高收益。在一些假设条件的基础上,可导出如下模型: E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj 其中: E(Rj )为股票的期望收益率。 Rf 为无风险收益率,投资者能以这个利率进行无风险的借贷。 E(Rm )为市场组合的期望收益率。 bj =sjm/s2m,是股票j 的收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率,常被称为"b系数"。其中s2m代表市场组合收益率的方差,sjm 代表股票j的收益率与市场组合收益率的协方差。 从上式可以看出,一种股票的收益与其β系数是成正比例关系的。β系数是某种证券的收益的协方差与市场组合收益的方差的比率,可看作股票收益变动对市场组合收益变动的敏感度。通过对β进行分析,可以得出结论:在风险资产的定价中,那些只影响该证券的方差而不影响该股票与股票市场组合的协方差的因素在定价中不起作用,对定价唯一起作用的是该股票的β系数。由于收益的方差是风险大小的量度,可以说:与市场风险不相关的单个风险,在股票的定价中不起作用,起作用的是有规律的市场风险,这是CAPM的中心思想。 对此可以用投资分散化原理来解释。在一个大规模的最优组合中,不规则的影响单个证券方差的非系统性风险由于组合而被分散掉了,剩下的是有规则的系统性风险,这种风险不能由分散化而消除。由于系统性风险不能由分散化而消除,必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资。非系统性风险,由于可以分散掉,则在定价中不起作用。 (二)实证检验的一般方法 对CAPM的实证检验一般采用历史数据来进行,经常用到的模型为: 其中: 为其它因素影响的度量 对此模型可以进行横截面上或时间序列上的检验。 检验此模型时,首先要估计 系数。通常采用的方法是对单个股票或股票组合的收益率 与市场指数的收益率 进行时间序列的回归,模型如下: 这个回归方程通常被称为"一次回归"方程。 确定了 系数之后,就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的β系数与收益再进行一次回归,并进行相应的检验。一般采用横截面的数据,回归方程如下: 这个方程通常被称作"二次回归"方程。 在验证风险与收益的关系时,通常关心的是实际的回归方程与理论的方程的相合程度。回归方程应有以下几个特点: (1) 回归直线的斜率为正值,即 ,表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增大而上升。 (2) 在 和收益率之间有线性的关系,系统风险在股票定价中起决定作用,而非系统性风险则不起决定作用。 (3) 回归方程的截矩 应等于无风险利率 ,回归方程的斜率 应等于市场风险贴水 。 (三)西方学者对CAPM的检验 从本世纪七十年代以来,西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。这些检验大体可以分为三类: 1.风险与收益的关系的检验 由美国学者夏普(Sharpe)的研究是此类检验的第一例。他选择了美国34个共同基金作为样本,计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差,并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归,他的主要结论是: a、在1954—1963年间,美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。 b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。 c、风险与收益的关系是近似线形的。 2.时间序列的CAPM的检验 时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black,Jensen与Scholes在1972年做的,他们的研究简称为BJS方法。BJS为了防止β的估计偏差,采用了指示变量的方法,成为时间序列CAPM检验的标准模式,具体如下: a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。 b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合,划分的标准是β系数的大小。这样从高到低系数划分为10个组合。 c、采用第二期的数据,对组合的收益与市场收益进行回归,估计组合的β系数。 d、 将第二期估计出的组合β值,作为第三期数据的输入变量,利用下式进行时间序列回归。并对组合的αp进行t检验。

2020-08-31 12:31:47

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