权贵如何操纵股市 权贵如何操纵股市行情

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题,关于权贵如何操纵股市,权贵如何操纵股市行情这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

本文目录
  1. 牛散王子权是谁
  2. 股市中如何看资金的流入流出?
  3. 为什么如今股市的两极分化这么严重,跌的一直跌,涨的一直涨?
  4. 你因为什么爱上了股市?

牛散王子权是谁

对于这个问题,我的回答是:

王子权,中国资本市场投资者,被誉为“新四大牛人”之一。他曾经挑战中国三大股市,曾经一天盈利5亿元的传奇经历也被人们所熟知。

王子权毕业于广东工业大学,他的投资生涯从1995年开始,创办了独门独户的投资公司——珠江投资,之后逐渐在金融领域广泛涉足。他擅长价值投资,进入股市不久就获得了不少收益,后来通过对美国成熟市场的研究,他经常通过对股票的技术分析及基本面分析,成功找到市场机遇,在股市上大获成功。

然而,王子权也曾遭遇到过很大的挫折,曾三次破产重组,但时间久了,他一步步走出谷底,之后获得了更高的成就,股权占有率最高时曾经达到了新股权贵。

近几年来,王子权也开始在食品、TV直播、德甲等多个领域投资,扩大了自己的投资版图。

股市中如何看资金的流入流出?

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提到资金流入流出,有必要提一下资金流向。那什么是资金流向?

资金流向(moneyflow)在国际上是一个成熟的技术指标。计算方法很简单,比如中国平安一天交易4小时,合240分钟,这240分钟里股价下跌的有125分钟,上涨的有80分钟,不涨不跌的有35分钟,把那下跌的125分钟里的成交量加起来,就是资金流出量;把上涨的80分钟里的成交量加起来,就是资金流入量。不涨不跌的35分钟扔掉不要。把资金流出量和流入量互相减一下,谁数额大就代表当天的资金流出或流入。

这里的说资金“入和出”其实不恰当的,其实我觉得所谓的资金流入,更恰当的说法是“买涨资金量”,资金流出是“卖跌资金量”。

我们先不说他效果如何,我们先说一下他是如何实现的。判断流向的关键就在于哪些是买涨资金量,哪些是卖跌资金量?

一般有两种方法:

方法1:价格变化倒推法

举个例子,在某一个时刻里,最新价较前一刻是上涨的,则将这一刻的成交量计作资金流入,反之则计作资金流出,若最新价与前一分钟相比没有发生变化,则算作中性盘,或与上一笔流向一致。(这个规则的不同,是导致很多软件中统计的数据有差异的一个原因)

按照这个逻辑,其实最简单的判断当天是否资金流入的方式,就是拿今天的收盘价和昨天的收盘价比较,如果大于昨收,那今天的成交量全部都算是资金流入了。

可这一天价格来回波动不知道多少次,几个亿的交易额简单粗暴的划分成资金流入显现我不能接受啊。这一天光流入不流出我心里不安啊。

好吧,衍生的需求就出现了,把时间单位的颗粒度由天降到分钟去,用现价和前一分钟的价格比,如果现价高于前一个分钟的价格,则这一分钟的成交量算做资金流入,于是分时成交量中的红绿柱就这么出来了。

你看,按照这个方式统计,满足了你一天时间内既有资金流入,也有资金流出的诉求,也就是买涨量和卖跌量。在这个算法下,一天涨跌数不是五五开,每分钟涨跌的成交量又随机,所以流入流出绝大多数情况不相等,两者的差值就是最简单的当日资金净流入。

按照交易所level1的行情数据提供能力,每5s价格就更新一次,1分钟内价格也会有来回波动12次,如果把时间的颗粒度降低到5s中,那这里面的资金流入流出的统计会比分钟的更准。

这种算法很容易实现,用交易所传送的数据,前后时刻的最新价格一比较,成交量归到流入或流出即可。

所以统计的时间颗粒维度越低,这个数据越精准,越高,越粗糙。

单纯从数据准确性而说,要选一个最准的就是level2下,按照每一笔的成交价格和成交量之间的对比去判断流入还是流出。

当然除了准确性以外,人们还希望通过这种方式捕捉交易量大的买涨或者卖跌时机,可统计的时间颗粒度过大,所有成交全部都是大单,只有时间颗粒度降低之后,真正大的成交量就会从数据中脱颖而出。

所以,不同的软件商看到的净流入流出数据各不相同,第二个原因在于统计的时间颗粒度不同。

方法2:主动性买入卖出判断法

有人说,算法1很被动,所有那一刻的成交数据都因为上一刻的价格被归到了流入或者流出,这不公平,反应不出来我此刻的成交意愿,所以第二种算法就出现了,由主动性的买入卖出去判断当前的资金流向。

怎么定义主动性的买入和卖出?

迎着卖1到卖5的价格去买的,价格再高也必须拿下的,就是主动性买入,记入流入,同时他也是行情中的外盘

迎着买1到买5的价格去卖的,价格再低也必须抛掉的,就是主动性卖出,记入流出,同时他也是行情中的内盘

外盘和内盘的差,也是资金的净流入流出

这种算法也很容易实现,每次交易所传来的数据,用当前时刻最新价和买一卖一比较,低于等于买1的就是流出,高于等于卖1的就是流入。剩下的统计,就和第一种方式一样了。

如果不同的软件厂商看到的净流入流出数据各不相同,除去第一个统计时间维度的问题外,统计方法也是第二个最主要的原因。

教大家一个肉眼就能判断是用的方法1还是方法2的办法

看他的分时成交明细,如果价格较上一个明细上涨,量就标B的,有价格较上一个明细下跌,就标S的就是方法1,反之就是方法2,找几只股票多看一会,就能看出来区别了。

不过,资金流向的算法是不错的,但从交易所给的原始数据中及操盘者的操作手法上,有很多坑,导致数据的结果可能有很大的偏差。

1、当前绝大多数的行情提供商使用的是LEVEL1的数据,最高的频率也只能是5s中给一次数据,在这一次数据中,我们获得的5s内的全部成交量,而最新价与5档行情确实这5s内的最后一笔成交撮合数据,所以,如果在这5s的成交量中,如果前4s的50000手成交按照规则全部是流入,而最后一笔1手是流出,那因为我们只能看到最后一笔,所以,这5s内的50001手就成为流出。

这个坑很深,原来有topview可以解决,后来因为基金和权贵反对关停了,现在是leve2可以相对精准的解决这个问题,但level2最多也只能是每一个档位的前50笔明细,如果过多,依旧不够精准。

2、其实现在除了国家队明确表示我要救市,给你大单往下砸以外,所有的大额成交单都开始学会了藏匿,交易工具中有定额拆单、随机拆单、多账户批量拆单等方式,可以让一笔大单以无所遁形的形式分成无数个小单在成交记录中出现,有时候操盘者利用这些指标数据,做一些这样的成交单,造成股市的蝴蝶效应,以达到掩护自己真实成交意图的目的。

3、使用这些数据得出的特大单、大胆、中单、小单之类的本质就是用成交量或者成交金额区分开,然后做加减处理,但这个地方算法不同,区别也会很大,因为不同的股票盘子大小各异,单纯的用成交量并不合适,所以增加了金额的判断。至于区间是多少,这就各有各的理解了,所以数据不同,也很正常。

4、当然,所有这些都是基础原理,不同的软件商会在这个基础上延伸出很多更为复杂的计算方式和计算结果,不了解就不妄加揣测了。

好了,这一次主要聊资金流向,顺道就说了有一定关联的的内盘外盘、红绿柱分时、成交量明细后的BS这些内容。如果今后有人单纯拿资金流向忽悠人,就基本可以忽略这个山炮了。

说实话,这些统计的数据,很难说出来哪种更合理,但如果非要我有一个选择,第一种可能更偏好一些吧。但对于选股这件事情而言,八仙过海各显神通,没有统一标准,每个人用的方式也不经相同,所以数据就是数据,他不存在对或者错,只是看适不适合你的交易体系而已。

为什么如今股市的两极分化这么严重,跌的一直跌,涨的一直涨?

很高兴回答:为什么如今的股市两级分化严重,跌的一直跌,涨的一直涨?这个问题其实要从几方面看:

政策方向:2020年我们的股市完成了指数重新编制,政策上支持蓝筹股做大做强,创业板注册制落地实施,退市机制逐步完善,以及未来全面性注册制的预演,蓝筹股t+0的预期,说明我国开始注重股市资本市场,而股市中大部分股票的持股人多为机构,基金公司等等,再加上配合政策方向的支持,所以就导致了具有核心资产的股在不断上涨,也就是大而美的蓝筹股上涨,而中小市值的股票除了绩优的股票外,大部分处于下跌状态并且下降趋势未曾转变。

投资思路:当前市场看着高高在上的很多股票可能很多投资者是不敢买入的,而机构基金们报团取暖也是抓住了散户投资者的心,越不敢买入越涨,最终导致了高价格高高在上,低价股有一些股票甚至已经跌破了指数2400点了,那么这种现象到底正常吗,答案在现阶段肯定是有点不正常,既然显得不正常,那么我们投资者就应该趁着这个机会把手中各方面相对较差的股票趁反弹的机会进行调仓换股,而高高在上的股票只能等待回调在分批低买,眼前的股市不适合追高,但也不适合买低价绩差股,因为从目前来看低价绩差股任何一次反弹都是逃命的机会,既然给了投资者机会那就要牢牢抓住,不要等到退市的那一天在想办法。

综上所述,虽然现在的股市很多投资者都不喜欢,但是存在即合理,散户投资者们所能做的就是需要有所改变,有所侧重,换句话说实在不会选择股票还可以买ETF指数基金来抵抗当前市场的风险呢,总之呢未来我国的股市很可能就会这样的持续下去,作为散户投资者的我们要么选择优质标的趁回调的时候分批进入,要么就是选择ETF指数基金抵抗一下风险,如果一味的不曾改变,依然抱着固有的思路在炒股的话,那很可能就是送钱童子了。所以,投资者要考虑怎么在以后的股市中取得成功才是我们现阶段值得深度思考的地方!

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希望更多的投资者在留言区踊跃发言,一起探讨,成长未来!

你因为什么爱上了股市?

自己不能办企业的话,通过股市买股票,其实就是买企业,找到好的企业,做价值投资,和企业一起成长。这是我爱上股市的原因。

文章到此结束,如果本次分享的权贵如何操纵股市和权贵如何操纵股市行情的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

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文章来源: 菜菜
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