长城网2024年11月15日发布:藏不住了,A股又陷入泥潭之中!
作者:Galan | 责任编辑:Admin
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大家好,我是小雅,好久没和大家唠嗑了,最近我重启自媒体,希望一如既往让大家眼前一亮!
近期,曾一度支撑上证走势的红利板块持续下滑,而与之相似的国债市场却屡创新高,这一现象让众多投资者感到困惑不解。今日,我们便来深入探讨这背后的原因及所反映的市场动态。本文共分为四个部分,并且在结尾处,我为大家准备了一份小礼物,以表达对各位读者长期支持的诚挚感谢。
一、 红利股防守稳固
红利股因其较高的安全性但相对较低的弹性,往往在市场行情不佳时被视为防守型投资的首选。然而,随着市场持续深度下跌,大型资金逐渐意识到持有红利股的机会成本正在不断上升。
当市场出现反弹迹象时,若能准确捕捉到弹性较大的投资方向,便能迅速获得可观的收益,这相较于坚守在红利股中苦等回报要诱人得多。因此,部分大资金选择暂时撤离红利股,持币观望,等待合适的抄底时机。这一举动暗示着大资金认为市场底部已近在咫尺。然而,尽管如此,投资者们仍倾向于抛售红利股而购入国债,原因在于国债相较于红利股而言,提供了更高的安全保障。
当然,红利股价格下跌时,究竟是孕育着机会还是潜藏着风险,这完全取决于对未来市场预期的评估。
二、 避险首选
若未来市场预期不佳,尽管红利股的盈利可能会受到一定影响,但由于它们多属于民生和垄断性行业,因此受到的冲击将远小于其他行业。在这种情况下,红利股的股息依然会成为大资金追逐的目标,所以如果未来预期持续不佳,红利股仍有可能上涨。相反,如果未来市场预期向好,投资者们可能不再满足于红利股提供的微薄股息,而会转向追求更高弹性的投资方向。因此,当未来预期向好时,红利股反而可能面临下跌的风险。
三、小心有猫腻
部分大型资金选择暂时从红利股中撤出,持币以待,寻找抄底良机,这表明市场底部可能正逐渐逼近。但在此关键时刻,我们更应保持谨慎,因为底部区域往往真假反弹频现,陷阱重重。那么,作为普通散户,该如何准确判断市场走势呢?无需过多解释,接下来,通过以下图表,大家将能直观地找到答案!
总体而言,当市场越接近底部时,各种复杂和混淆的迹象就越容易出现。在这个关键时刻,洞察机构的动向变得尤为关键。
四,特别福利
都在说轻指数,重个股,那么具体如何重视呢?看下图:
图中的红框,代表了持续得到机构资金关注的个股数量,大家可以看出来,真正持续得到机构大资金关注的,比如连续一周以上的已经接近1200家,这才是重点,关注起来吧!
五、特别提醒
PS:为了让大家能有更清楚的认识,我在下面用文字描述了一下
首先,让我们观察图一,它描绘了市场中最可能出现的情景:当利好预期被交易后,若实际情况未能如预期般乐观,市场便会进入调整阶段。在此过程中,机构投资者会散布各种信息,试图干扰投资者的判断。他们最常用的手段之一就是在调整中制造反弹,这往往会让投资者感到恐慌和迷茫,不确定是应该抓住反弹机会离场,还是继续持有等待未来好转。这种不确定性正是大资金所期望达到的效果。
众所周知,此时的关键是看清机构的行为。然而,机构投资者的交易行为与散户截然不同。大多数人难以察觉这种差异,那么该怎么办呢?
实际上,随着计算机技术的飞速发展,大数据挖掘技术已经能够模拟现实世界的许多现象。就像饿了么通过分析用户的点餐频率来了解消费者的口味偏好,谷歌利用搜索数据预测感冒指数一样,当我们积累了足够的历史数据时,便可以通过大数据模型还原各种场景。首先,我们需要记录所有的「交易行为」数据,经过长时间的积累,再利用大数据模型进行计算分析,便能够识别出不同的「交易行为」特征。
接下来,让我们看图二。图中的橙色柱体代表了我使用了十多年的金融大数据系统中反映机构资金活跃程度的 「机构库存」数据。这一数据体现了机构资金的交易意愿。当 「机构库存」数据越活跃时,意味着有更多机构资金参与交易,且这种参与具有持续性。
其实,大家一看便知,为何左侧的股票表现更佳,而右侧的股票相对较差。原因很简单:左侧的股票有持续的机构资金参与,而右侧的股票则早已失去了机构资金的支持。因此,投资者需要提前做好准备。当市场预期开始转变时,机构资金已经开始行动。如果你没有及时跟进,很容易在混乱中犯错。相反,如果市场预期没有落空,那么那些有机构资金参与的股票将更有上涨的动力。
总之,多关注数据总是有益无害的。
本篇就聊到这里,关注小雅,随时随地带给你不同视角。
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最新评论
韦恩·多斯特 2024-11-14 18:23
在此过程中,机构投资者会散布各种信息,试图干扰投资者的判断。
IP:95.17.1.*
约瑟芬·德雷 2024-11-14 18:13
图中的红框,代表了持续得到机构资金关注的个股数量,大家可以看出来,真正持续得到机构大资金关注的,比如连续一周以上的已经接近1200家,这才是重点,关注起来吧!
IP:72.55.4.*
尤瑟夫·夏因 2024-11-14 22:20
就像饿了么通过分析用户的点餐频率来了解消费者的口味偏好,谷歌利用搜索数据预测感冒指数一样,当我们积累了足够的历史数据时,便可以通过大数据模型还原各种场景。
IP:39.71.7.*