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生意参谋行业大盘的数据

更新时间:2021-11-03 15:35:32

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   看盘的几个小技巧:
第一:看盘的首要重点是看板块和热点个股的轮动规律,进而推测出行情的大小和持续性时间变化。比如每天应该注意是否有涨停个股开盘,如果有,那么说明主力资金还在努力选择突破口,如果两市都有10只以上的涨停个股开盘,则说明市场处于多头气氛,人气比较旺,少于这个标准则说明市场人气不佳,投资者应该当心大盘继续下跌风险。如果每天盘面都有跌停板,并且是以板块方式出现,那么,应该警惕新一轮的中级调整开始。在热点上,如果前一交易日涨停的个股或是上涨比较好的板块难以维持两天以上的行情,那么,就说明主力资金属于短炒性质,此个股或板块不能成为一波行情的领头羊,同时也意味着这一轮上涨属于单日短线反弹。反过来讲,如果热点板块每天都有2-3个以上,平均涨幅都在2%以上,并相互进行有效轮番上涨,则中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期,有色资源、煤炭资源、稀土资源以及新能源、智能电网等板块交替上涨,从而产生中级行情。
第二:看盘应该注重关注成交量。根据两市目前市值情况看,上海大盘成交量小于1000亿应做震荡整理理解,700亿以下为缩量,小于500亿可以理解为地量,超过1100亿应该理解为放量。地量背后往往意味着反转,例如,2010年6月底和7月初之间,先后多个交易日上海股市成交量低于500亿,这个时候空仓资金应为自己的重新进场做好准备。当大盘摆脱下降趋势,走出一个缓慢的底部构筑的形态下,成交量温和状态下,投资者可以以不超过半仓的水平买股持股。如果,当股票持续上涨,成交量放大,换手率超过15%(中小板、创业板个股特定条件下可以放宽到20%左右,另外新股、次新股、限售股、转赠股、配股上市日不在此列),5-20日线开始死叉转向,那么此类短线题材股和概念股应该考虑逐步抛售。
第三:努力培养盘感,运用技术手段捕捉市场机会。不管是什么品种的股票,如经过短期暴跌,跌幅超过50%,下跌垂直度越大,那么关注价值就越高,当某一天突然缩量,短线买进的机会来了。因为急跌暴跌后,成交量突然萎缩就杀跌盘已经枯竭,肯定会出现反弹,这个时候可以坚决地战胜自己恐慌情绪积极进去抢一把反弹就走人。同样,如果股票价格在接连涨了很多时间,而且高位开始频繁放量,可是价格始终盘旋在某个小区域,连续用小单在尾盘直线拉高制造高位串阳K线,筹码峰密集严重扩散,则说明这个完全是主力在出货!必须坚决清仓。
第四:别小看低位的三连阳,别漠视高位的三连阴。一般讲股票价格在接连下跌一段时间后,突然在某天不那么狂跌,而且,K线上接连出现红三兵,价格波动幅度又不是那样大,通常价格一串上去又被单子砸下来了,请你注意了,这个时候往往就是有主力潜伏着开始收货中;反过来,如果在涨势继续了一段时间,股票价格已经很大幅度地脱离了主力原始成本,这个时候出现了高位几连阴,股票价格重心开始下移,尤其是在一些时候,主力利用快要收盘的时候,突然用几笔单把股票价格迅速买回日均线,在随后的几天里同样的手法经常出现,K线图上收出长下影,那说明主力出货的概率已经达到80%以上,它的这些做法都是为了麻痹经验不足的资金。假如某天连10日、20日、30日线都跌破,不管是赚还是赔,坚决离场。
第五:大涨买龙头,如何发觉龙头,其实在市场大跌气氛里很容易判断龙头股,应密切注意涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股,特别是价格处于“三低”范畴,或是股价在15-20元之间,离新多主力拉升底部区域不足50%空间,在大盘大跌的当日或随后几天时间里,果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的,则有望成为反弹的龙头。市场的法则永远是“强者恒强,弱者恒弱”。当中级以上行情出现的时候,投资者要善于提早发现谁是龙头,并果断追进,抓稳抓牢,别因一时盘面震荡轻易下马。通常洗得越凶,后期飚涨概率越大。炒股抢占先机概念很重要。有的股票难当龙头最好在行情启动初期果断放弃,不要跟自己过不去。
第六:在涨势中不要轻视冷门股、问题股。 你只要它涨得好,涨得牛就是,“涨时重势,跌时重质”就是这个道理。任何时候,主力和庄家比我们聪明,他们不是傻瓜,当股票一个敢于在大势不好的情况下缩量封出涨停板,肯定有其不被市场大众知道的东西隐藏在后面。熊市里,很多2-5元中小盘个股就是这样无量快速涨停,通常这个时候非常考验短线高手的看盘功力,因为这样的股票往往留给人的思考、判断、下单时间不会超过一分钟,一般此类股很容易出现连续涨停,甚至是一字涨停,像2010年7月27日,很多ST股大跌的时候,ST黑化却震荡走高,上方买盘都被逐步吃掉,并在临近收盘的最后10分钟封上涨停,这说明市场已有嗅觉灵敏的资金闻到了变盘气息在重组前夜下手。 大数据可以应用在哪些行业

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总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我们面前。