京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据提前精准透漏八月走势_数据分析师考试
一)几句话解释牛市和暴跌的成因
1、牛市从何而来
3000点以上的牛市是融资数量大幅飙升引发,上交所融资余额从3月2日的0.792万亿到6月18日1.482万亿,3个半月上交所融资增加近8千个亿。实际上这段时间正好是外场配资最高速发展时期,外场配资没有数据,但是从场内融资看的规律应该也是场外资金进场的规律。正是3000点以后外场配资和内场融资两者叠加导致指数从3000点直接飙涨到5100点。这不是巧合,符合人性,符合数据体现出来的特性。
2、5100点暴跌3300的主要原因
场外配资过快进场,导致指数涨幅过快,这注定股市将走出崩盘。道理很简单,场外配置杠杆过大,只要后续资金跟不上,不能不停上涨,这部分场外配资一定会被两天市场跌幅10%给挤仓强平。场外配资被挤仓强平一定会引发市场多空力量的大转换,场内配资的融资融券必将受到严重的抛
盘打压,从而引发崩盘。5100点的暴跌是清理场外诱发,跌至3300点是券商融资融券进入强平阶段导致。
二、牛市还在不在
现在还问牛市还在不在说明对证券市场几乎没有牛熊分辨的能力!如果是牛市,市场必须站上5100点,创新高是牛市必备的条件之一!
融资融券两个市场减少8千个亿,外场配资减少从HOMS系统等系统官方公布数据看是5000个亿。HOMS系统等外场配资减少5000个亿是本金还是杠杆资金?如果是本金,那么实际隐含杠杆是1.5万亿以上,不太可能是杠杆后的资金。
仅仅融资融券和外场配资本金就减少1.3万亿,按两倍杠杆隐含最少2.6万亿资金降低!请问,基金、券商、和股民这次各自帐户一共减少多少钱?没有几万亿资金入场,市场不会有牛市。
三、牛皮市有没有可能
牛皮市其实就是震荡的别名,冠上牛字,自我安慰一下。都希望是3300—4500的震荡。且不说IPO一定会出台,就说一个数据:7月31日上交所(截至发稿深交所未公布)融资买入额是500个亿,7月8日是最近一段时间上交所融资买入额最少的一天400个亿。其他日子基本是800亿以上,7月18日更是高达1215亿。
以上数据,说明一个明显现象,融资买入的冲动大幅降低!同时,7.31日市场并没有大跌,上交所融资融券减少220亿,是最近几个月最低的0.85万亿。
从融资融券数据来看,8月市场能维持震荡,好听的名字叫牛皮市就很了不起。如果延续7月走势,那么就是继续去杠杆,成交继续下滑,市场继续下行!
四、八月走势分析
从大数据看,市场的确越来越弱,两融减少,反应到市场就是成交量大幅减少!上证上周一成交量6677亿至周五成交量4176亿。缩量的过程就是探底的过程,探底何时能成功?这个是天一定知道,人根本不需要知道!干嘛要知道探底能不能成功呢?就像从高空下坠,干嘛要知道什么时候能落到底,干嘛不既然知道要下坠早就立场呢?做实盘不是搞分析,搞分析对了开心,做实盘分析对了没用。做实盘是规避各种可能性,跟预测可以毛关系都没有!
很多人问我,3300会不会破,我不知道我也不想知道,破不破跟我毛关系都没有。做做固定理财,拿个小仓位狙击短线游资(玩个乐子而已)!
市场将出现资金回流银行潮,股市池水越来越浅!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20