京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
沪指天量爆表之后何去何从 大数据图解后市走势
昨日,沪市量能首破万亿大关,两市成交更是突破1.8万亿,不仅创出世界资本市场最大成交量,更导致上交所行情系统遭遇了史无前例的爆表尴尬,成交停留在了10000亿。
昨日盘中巨震勾起了市场人士对“5·30”大跌走势的回忆。那么,这次下跌是不是又会重演“5·30”的走势呢?
川财证券分析师吴家麒通过对比分析“5·30”以及目前的市场数据发现,从投资者开户统计代表的情绪来看,目前和2005~2007年牛市非常类似:股票和基金新开户账户数量不断创新高;从投资者心理分析,股民先于基民进入市场,2005~2007牛市中的数据也验证了这一点,股票账户开户数领先基金账户开户数;从本轮的数据来看,股票账户开户数领先基金账户开户数。
从基民认购基金的情绪来看,增量基金类似2005~2007年不断规模增大,存量基金规模会远小于2007年。新基金发行总规模和单只基金发行平均规模都在不断的上升中,2007年单只基金发行平均规模超过100亿元,现在为40亿元。基金十大重仓股的市值规模和基金平均规模高度一致,原因是基金规模决定了投资股票的市值风格。由于基金个数已非2007年能比,因此从整体的基金平均规模不可能再上升到当时的130亿元的规模。
从创新高股票占比来看,之后的调整一定是较大的指数调整。2015年3月和4月,创历史新高个股的占比都超过了40%。从历史上来看类似的情况只发生过6次,持续时间最长为3个月。每次发生以后都迎来了一个指数超过20%以上的巨幅调整,但是未必这个信号就是牛市终结的信号。
从风格上来看,本轮发生的风格转化和事件与2005~2007年牛市非常类似。B股暴涨以至于集体涨停在2007年5月也发生过。金融股为代表的大盘股暴涨在2006年12月也发生过。本轮牛市经历过的大小盘风格转变和2005~2007年牛市中的前半段非常类似。2005~2007牛市中两个值得注意的信号:“5·30”之前B股先于A股指数见顶,第二次大盘股暴涨的2007年10月即是大盘到顶的时间。
从龙头股表现来看,目前可能还有上涨空间。2005~2007年牛市龙头个股板块是券商、有色和船舶,本轮牛市龙头个股板块是互联网+金融和移动互联网。市值风格来看龙头股的市值都在100亿~500亿元之间。从绝对涨幅来看,本轮龙头股上涨并不及上轮龙头股的上涨。“5·30”之后在绝大多数个股下跌的情况下,几乎所有的龙头股都获得了绝对收益。与之前的认识不同,龙头股顶部时间和大盘的顶部时间并没有明确的一致关系。
那么天量之后,市场如何走?海通证券分析了历史天量图之后认为,牛市中,放量大跌并不一定意味着市场会马上见顶。目前市场趋势还未坏,宏观政策偏暖未变,但指数上涨千点后市场波动会加大,投资环境从3月来的“大胆跑”阶段进入“悠着走”阶段,投资者应密切跟踪政策动向。
牛市中的天量图
回顾05-07年、08年底-09年以及本轮牛市,出现大幅放量下跌的有如下几次:
(数据来源:海通策略荀玉根团队)
大数据图解:天量之后“悠着走”
①牛市中,放量大跌并不一定意味着市场会马上见顶,历史上曾多次出现放量大跌后再缩量创新高。
②从宏观政策和股市政策背景看,本次放量下跌与14年12月9日类似,都是宏观政策暖调但股市政策微调。12月9日证监会进证券公司检查两融业务,本次证监会要求券商两融不得参与场外配资和伞形信托。
③市场趋势还未坏,宏观政策偏暖未变,两融新政暂不代表全面调控股市,20日新华社发表“经济转型关键期需要慢牛长牛支持”文章,增量资金入市继续。但是相比3月初,管理层对股市态度微妙变化、资金蜂拥入市后市场热度已大幅上升,指数上涨千点后市场波动会加大,投资环境从3月来的“大胆跑”阶段进入“悠着走”阶段,密切跟踪政策动向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04