陈译辉分析股票准吗(macd判断股票准吗)

macd判断股票准吗

判定一只股票是不是绩优股，基本面公司运营情况，业绩盈利状况，消息面公司所属类型是否受***政策支持，其次才是技术面，MACD之类的技术指标，所以说单从MACD去判断一支票是不对的，既然不对，那就不存在准不准了。{帮助到你请采纳，谢谢谢谢}

诊股可信吗？

不可信。因为诊股就是分析师主观思想的判断，市场中的诊股系统都会具有很大的差异性，对同一支股票的诊股结果常常相互对立。因此，诊股带有主观的看法，并不客观，不可轻易相信。而且每个分析师的市场经验不同，对股票的看法会有所不同、掌握的尺度往往也有所差别。

陈译辉什么学校毕业？

他毕业于江西财经高等专科学院

技术分析与股票盈利预测这个书很好吗

还是基本面的技术分析比较准确。因为公司只要效益高，盈利高。股票的涨跌都是一时被炒作的，只要一直效益好下去。股价肯定涨幅。

分析师的股评准确率是百分之多少？

分析师分析的股评只能参考，准确度也不是一定很高。

政商关系、分析师预测与股价同步性——基于腐败官员落马的准自然实验

一、引　言

深入反腐败是***特色社会主义建设的重要工作。那么，反腐败如何影响资本市场的运行，本文将从分析师视角展开研究。本文主要关注官员反腐所带来的政商关系变化对分析师行为和企业信息环境的影响。***经济发展处于转轨阶段，**不可避免地在经济活动中发挥影响力，主导资源配置或直接参与市场交易。那么，与**建立关系，能够帮助企业在竞争中获得优势和资源（Faccio，2006；张奇峰等，2017）。同时，**也需要通过关联企业的经营活动来实现特定的**和社会目标（Fan等，2007）。

政商关系在增加企业竞争优势的同时也提高了企业信息传递的难度。存在政商关系的企业有主动避免在财务报告中披露与政商关系有关收益的倾向（Chaney等，2011）。这势必增加了分析师获取信息的难度和成本。政商关系的存在会带来更低的信息披露质量和更复杂的分析预测工作，进而导致分析师预测准确性下降（Chen等，2010）。同时，考虑到政商关系信息公开披露的困难，企业会通过嵌入式中介传递信息（李增泉，2017）。因此，政商关系会对分析师跟踪的积极性产生负面影响，而分析师是资本市场中重要的信息传递渠道，直接影响企业信息环境（Lang和Lundholm，1996）。

而受困于内生性问题，利用截面数据来直接检验政商关系与分析师行为和企业信息环境间的因果关系比较困难。本文借助**反腐这一外生事件，可克服内生性问题。本文选取2005—2011年①与省部级及以上落马官员有关联的企业为研究对象。省部级及以上腐败官员落马事件具有突然性，通常难以预测，且与关联企业的经营活动没有直接的联系（Fan等，2008）。另外，基于产权经济学理论，政商关系的建立需要关联双方长期相互的专有性投资（Williamson，1983），因而官员落马后，关联企业难以在短时间内建立新的替代性政商关系。因此，**反腐对关联企业政商关系的切断是外生的。

本文基于双重差分模型研究发现，官员落马后，政商关联企业的分析师预测准确性显著上升，预测分歧度显著下降，分析师跟踪数量显著增加，企业股价同步性显著下降。分析师跟踪人数的变化在官员落马引起的股价同步性变化中发挥中介作用。可见，反腐降低了分析师获取信息的门槛，提高了分析师传递信息的效率，最终改善了企业的信息环境。另外，本文发现上述结果主要存在于市场化程度较高地区的企业及国有企业样本中。

本文的研究在理论和实践两个方面具有一定的意义。首先，本文的研究为分析师在我国资本市场中是重要的信息中介补充了经验证据。已有研究发现，由于会计信息系统难以对政商关系进行准确和可靠地计量与披露，政商关系降低了企业价值相关信息通过财务报告向资本市场传递的效率（Fan等，2014）。本文研究指出，政商关系不仅影响财务报告这一公开信息渠道传递信息的效率，同时也影响分析师作为企业信息传递使者所发挥的作用。本文进一步指出这些影响最终会导致企业信息环境质量下降。

其次，本文的研究补充和完善了关于分析师预测特征和分析师数量影响因素的文献。已有研究发现政商关系对于分析师预测造成了很大的困难（Chen等，2010）。与Chen等（2010）基于跨国的横截面数据不同，本文利用**反腐这一准自然实验，更加直接地检验了政商关系与分析师预测准确性之间的因果关系。研究发现，政商关系不仅降低了分析师预测的准确性，而且对分析师预测分歧度和分析师跟踪数量也存在负向影响。

再次，本文验证了政商关系与企业信息环境负相关的因果逻辑。政商关系与企业信息环境之间的负相关关系已被学者证实（唐松等，2011）。而这一现象背后存在两种竞争性解释：一种是政商关系导致了较差的企业信息环境；另一种是较差的企业信息环境增加了企业建立政商关系的可能。本文借助**反腐背景下官员落马这一外生事件，为第一种解释提供了经验证据，即政商关系降低了企业的信息环境质量，并探索了两者之间的影响路径。

最后，本文的研究为反腐的经济后果提供了来自资本市场的经验证据。本文研究发现，政商关系削弱了分析师作为信息中介的作用，增加了投资者获取信息的成本；而反腐有助于改善关联企业的信息环境，缓解企业与广大投资者之间的信息不对称。另外，本文的研究表明，分析师是传递企业信息的重要渠道，积极推动分析师职业的发展对于资本市场的完善和发展至关重要。

政商关系为官员和企业之间的利益交换提供了便利，对企业价值具有重要影响。然而，政商关系也增加了分析师获取和分析企业相关信息的难度。政商关联企业在主观上有隐藏政商关联信息、降低公开信息披露质量的动机，从而提高了分析师获取信息的门槛（Faccio，2006；Claessens等，2008；Chaney等，2011）。同时，政商关系也在客观上增加了分析师工作的复杂程度（Chen等，2010）。上述因素将对分析师预测产生影响，更低的信息披露质量和更复杂的分析工作会导致分析师预测准确性下降（Hope，2003）。

同时，分析师还会面临政商关联企业的选择性披露。已有文献证明，企业管理层并非公平地将信息提供给所有分析师，而是会更多地将信息提供给那些能够迎合其需求的分析师，如发布更乐观盈余预测和投资评级的分析师（Chen和Matsumoto，2006；Mayew，2008；宋乐和张然，2010；赵良玉等，2013）；或者出于非财务的个人偏好，在信息分配时更倾向于选择有私人关系的分析师（Cohen等，2010）或相貌更好的分析师（Cao等，2018）。低质量的公开信息披露会加剧政商关联企业在资本市场中的信息不对称，进而导致企业融资成本升高（Healy等，1999；Leuz和Verrecchia，2000；Amihud，2002）。在权衡信息披露成本和收益后，企业会通过嵌入式中介向市场传递信息（李增泉，2017）。因此，对于政商关联企业，分析师更可能面临由个人特质差异所导致的信息获取差异，并最终表现为分析师之间盈余预测的分歧（Clement，1999）。同时，由于政商关系对企业价值的影响存在很强的不确定性，即使是基于同样信息的分析，也会出现预测分歧（Harris和Raviv，1993；Kandel和Pearson，1995）。

腐败官员落马事件为我们检验政商关联与分析师行为提供了一个准自然实验。首先，官员落马源于反腐败这一非经济事件，事前难以被落马官员和关联企业所预料，企业无法提前调整，应对关联官员落马的影响；其次，政商关系的建立需要关联双方长期相互的专有性投资（Williamson，1983），在官员落马之后，关联企业难以很快建立新的政商关系。因此，随着政商关系的切断，企业的商业模式和信息披露动机会发生改变，分析师获取信息的门槛降低，加剧分析师工作复杂性的因素减弱甚至消失，分析师面临的选择性披露程度下降。因此，本文提出以下假说：

假说1：相对于对照组，在官员落马后，关联企业的分析师盈余预测准确性提高，分歧度降低，分析师跟踪数量增多。

如前所述，政商关系的存在降低了财务报告和分析师两个主要信息传递渠道的效率，导致企业信息环境质量下降。已有研究指出，财务报告和分析师报告是传递企业价值相关信息，缓解企业与外部投资者间的信息不对称，提高企业信息环境质量的重要渠道（Bhattacharya等，2003；白晓宇，2009）。然而，政商关系降低了企业通过财务报告传递信息的效果，并显著增加了分析师获取和分析企业价值的难度和成本。根据已有研究，信息环境较差的企业股价同步性较高（Morck等，2000；李增泉，2005；朱红军等，2007）。而随着腐败官员的落马，上述导致财务报告质量降低，以及分析师跟踪和分析工作成本升高的因素减弱或者消失，分析师的信息传递作用将增强。因此，本文提出以下假说：

假说2：相对于对照组，在官员落马后，关联企业的股价同步性显著下降。

本文选取与省部级及以上官员有关联的企业作为研究对象，原因在于：首先，官员级别决定了可供企业寻租的权力大小，以及政商关系对企业经营的影响程度；其次，这些官员位高权重，大量涉及政商关系的内幕信息会伴随落马事件同时曝光，企业难以在短时间内建立新的政商关系。本文手工收集了2005—2011年24位省部级及以上落马官员的信息，然后依据公开披露的法院判决书、媒体报道和落马官员管辖范围内的上市企业董事、监事、高管以及大股东的个人背景和简历等信息，确认了136家受到影响的政商关联上市公司，其中基于法院判决书和媒体报道判定的关联企业47家，基于个人背景信息判定的关联企业89家。

样本构建的具体步骤如下：（1）确定2005—2011年省部级以上落马官员的双规日期作为事件日；（2）基于法院判决书和官方媒体报道确定第一类关联企业；（3）基于落马官员的简历背景信息确定第二类关联企业，判断依据为落马官员所辖省份上市企业的董事、监事、高管或股东与落马官员在求学或职业路径上有重叠，或是落马官员近亲在所辖省份上市企业中担任要职；（4）剔除官员落马时还未IPO的关联企业；（5）若上市企业同时与多名落马官员有关联，以最早落马的关联官员来确定事件日；（6）按照企业所在地、行业类别、所有权性质、财务年度和总资产规模，在非关联上市企业中选取对照样本。②

官员落马数据由手工收集整理完成，分析师预测、财务和资本市场数据来自CSMAR和Wind数据库。借鉴已有研究，本文采用以下标准对样本进行筛选与处理：（1）剔除金融行业的上市公司样本；（2）剔除净资产小于0的样本；（3）剔除相关数据缺失的样本；（4）为了消除异常观测值对检验结果的影响，对所有连续变量进行上下1%的Winsorize处理。此外，本文对t检验值进行了异方差修正，并参考Petersen（2009）的研究做了样本公司层面的Cluster处理。

根据Hope（2003）、Chen等（2010）、白晓宇（2009）、官峰等（2015）以及姜付秀等（2016）等研究，本文构建了模型（1）、模型（2）和模型（3），分别从盈余预测误差、预测分歧和跟踪人数三个维度来检验政商关系对分析师行为的影响，即假说1。③根据Piotroski和Roulstone（2004）、Gul等（2010）以及王艳艳等（2014）等研究，本文构建了模型（4）来检验企业股价同步性，即假说2。

1.被解释变量

fcst_error为t年跟踪企业i的所有分析师最后一次盈余预测误差绝对值的均值，计算公式为：|分析师预测每股盈余−公司实际每股盈余|/年初收盘价，数值越小，盈余预测越准确。fcst_error_b为基于所有券商最后一次盈余预测计算的预测误差（姜付秀等，2016；游家兴等，2017）。disp为t年跟踪企业i的所有分析师最后一次每股盈余预测的标准差，并用年初股价进行标准化处理，数值越大，分析师预测分歧度越大。disp_b为基于所有券商最后一次盈余预测计算的分歧度（储一昀和仓勇涛，2008）。pnum为t年对企业i做盈余预测的分析师数量的自然对数。bnum为t年对企业i做盈余预测的券商数量的自然对数（Hope，2003；储一昀和仓勇涛，2008）。本文参考Morck等（2000）及李增泉（2005）的方法，利用模型回归得出的R2来衡量股价同步性（sync），R2越大，股价同步性越高，表明股票价格中的个股基本面信息越少。④

若为落马官员关联企业，connected取1，对照企业取0。其系数b3表示官员落马前关联企业与对照企业在分析师行为和股价同步性方面的差异。本文预期b3在模型（1）、模型（2）和模型（4）中显著为正，在模型（3）中显著为负。在官员落马事件前两年，post取0，落马事件后两年取1。为了排除落马事件本身产生的增量公众关注对企业信息环境的影响，我们剔除了事件当年。同时，在拓展性检验中，本文延长了观测窗口，在官员落马事件后三年，post取1。交乘项connected×post是本文重点关注的解释变量，其系数b1表示官员落马后关联企业在分析师行为和股价同步性方面的变化。本文预期b1在模型（1）、模型（2）和模型（4）中显著为负，在模型（3）中显著为正。也就是说，在官员落马之后，关联企业的分析师盈余预测准确性提高，预测分歧度降低，分析师跟踪人数增加，股价同步性降低。

根据Hope（2003）、Chen等（2010）、白晓宇（2009）、官峰等（2015）以及姜付秀等（2016）等研究，本文在模型（1）、模型（2）和模型（3）中控制了以下变量：企业资产规模自然对数size；第一大股东持股比例lshr1；企业盈利能力，使用总资产收益率roa衡量；无形资产比例intangible；资产负债率leverage；企业成长性，使用tobinq度量；企业财务报告审计质量，使用是否“四大”审计big4度量；企业经营活动的波动性，使用企业过去三年经营活动现金流标准差cfstd和销售收入标准差salestd衡量；上市年数自然对数list。另外，根据Piotroski和Roulstone（2004）、Gul等（2010）以及王艳艳等（2014）的研究，在检验股价同步性时增加了以下控制变量：股票活跃程度turnover，使用股票的年平均换手率度量；盈余波动性roastd，使用企业过去三年roa的标准差衡量；是否国有企业soe；行业规模indsize，用行业内企业总资产之和的自然对数衡量；行业内公司数量indnum。同时，本文在检验中均控制了行业和年度的影响。

变量connected的均值为0.54，表明在删除变量缺失样本后，关联企业与对照企业的比例依然平衡。post的均值为0.51，这保证了主要解释变量的观测值在官员落马前后以及关联企业和对照企业间的平衡。股价同步性（sync）的均值为−0.19，模型回归得出的R2约为0.45，与已有研究得到的0.41相当（Piotroski和Roulstone，2004；Gul等，2010），但高于Morck等（2000）以及Jin和Myers（2006）报告的绝大多数***。第一大股东持股比例lshr1的均值为39.84%，标准差为17%，说明我国的**关联企业大多是一股独大或股权集中度较高的企业。这符合本文的预期，基于**关联的关系型交易需要交易双方有很强的信任，即交易只能在有特殊身份的小圈子里进行，且需要参与者具有足够的履约能力。

表1是基于模型（1）至模型（3）的假说1检验结果。其中，列（1）和列（2）检验政商关系对分析师预测准确性的影响。结果显示，无论基于分析师计算的预测误差fcst_error，还是基于券商计算的预测误差fcst_error_b，解释变量connected×post的系数均显著为负。这表明官员落马后，关联企业隐瞒政商关联信息的动机减弱，分析预测工作的复杂程度降低，分析师分析关联企业价值的难度下降，从而盈余预测准确性提高。这符合假说1的预期，且与已有文献基于跨国数据的研究结论一致（Chen等，2010）。列（3）和列（4）考察了政商关系对分析师预测分歧度的影响，connected×post的系数显著为负。在官员落马前，跟踪关联企业的分析师获取私有信息的能力存在差异，政商关系的复杂性和不确定性导致分析师在信息解读方面也存在差异；而官员落马切断了政商关系，上述影响因素减弱或消失，降低了分析师的预测分歧度。列（5）和列（6）结果显示，无论采用哪个分析师跟踪数量衡量指标（pnum和bnum），connected×post的系数均在5%的水平上显著为正。这表明在官员落马后，跟踪政商关联企业的分析师和券商都显著增加。

表2是基于模型（4）的假说2检验结果。从中可见，connected的系数显著为正，说明在官员落马前，关联企业的股价同步性显著高于非关联企业，信息环境较差。connected×post的系数在5%的水平上显著为负，说明关联企业的信息环境在官员落马后得到改善，表现为股价同步性显著下降。

政商关系对企业信息环境的影响存在两种路径：企业信息披露质量提高和分析师跟踪数量增加。基于已有文献发现（Fan等，2014），本文认为反腐导致官员落马后，政商关联企业信息环境改善，即股价同步性降低，主要源自分析师跟踪数量增加。参照肖志超和胡国强（2018）的研究，本文以关联企业样本为研究对象，构建了模型（5）、模型（6）和模型（7），以检验政商关系对企业信息环境的影响路径。表3中列（1）为模型（5）的检验结果，列（2）和列（3）为模型（6）的检验结果，列（4）和列（5）为模型（7）的检验结果。从中可见，系数b1在模型（5）中显著为负，在模型（6）中显著为正；而在模型（7）中，b1不显著，b2显著为正。可见，反腐导致官员落马后，政商关联企业信息环境的改善主要源自分析师跟踪数量的增加。

本文根据樊纲等（2011）⑤的地区市场化指数，将研究对象分为高低两组进行分组检验。表4中列（1）至列（4）显示，在分析师预测误差、预测分歧度和股价同步性的检验中，connected×post的系数均在市场化程度较高组中（market=1）更加显著。在经济转轨过程中，我国各地区正式制度的完善程度存在差异。在市场化程度较低的地区，正式制度不够完善，企业难以单纯依靠市场化方式获得竞争优势，企业交易更多地依赖于各种“关系”。因此，反腐切断政商关系后，其他关系型交易仍对分析师预测和企业信息环境产生负面影响。

张玮倩和方军雄（2016）研究发现，官员腐败对不同产权性质企业的影响存在差异。因此，本文基于企业产权性质进行了分组检验。表4中列（5）至列（8）结果显示，反腐带来的政商关系变化对分析师预测特征、分析师数量和企业信息环境的影响在国有企业（soe=1）中更加明显，表明官员落马对国有企业的影响更大。主要原因在于：第一，与国有企业相比，除了政商关系外，民营企业拥有更多的私人社会关系，这些社会关系仍对分析师预测和企业信息环境产生负面影响。第二，表5显示，在官员落马当年和次年，国有关联企业高管变更的概率更高。换言之，国有企业高管更有可能受到官员落马的牵连，而高管变更会加剧官员落马对关联企业的影响。

本文以深圳上市的子样本为研究对象，检验了政商关系是否影响企业信息披露质量。以上市公司当年的信息披露考评得分作为被解释变量score，得分1到4分别表示“优秀”“良好”“合格”“不合格”四个等级。检验结果显示，主要解释变量connected×post不显著，表明官员落马后，政商关联企业的信息披露质量没有明显提高。这与Fan等（2014）的研究发现一致，并进一步验证了政商关联企业股价同步性的降低主要是分析师数量增加所致。

（四）基于不同变量度量方法和窗口期的稳健性检验

参照刘文军和谢帮生（2017）的研究，本文以分析师署名团队作为分析师行为的计量基础，重新检验了假说1和假说2。研究发现，本文主要变量connected×post的系数仍符合预期。另外，考虑到官员落马后社会公众和媒体的关注增加，可能改善公司信息环境，本文延长了观测窗口，在官员落马后三年post取1。延长观测窗口，结果仍符合预期，排除了社会公众和媒体关注对本文研究结论的影响。

本文研究了企业政商关系与分析师预测行为和企业信息环境之间的因果关系和影响机制。在官员落马前，政商关联企业对于信息披露比较谨慎，财务报告反映企业价值的能力受到限制（Fan等，2014），且政商关系对企业价值的影响存在不确定性。这些都增加了分析师获取信息和分析企业价值的难度和成本，降低了分析师的信息传递效率，从而导致企业信息环境较差；一旦反腐导致政商关系断裂，上述影响因素减弱或消失，更多的分析师会关注企业，且获取信息并进行分析的难度和成本降低，从而有助于改善企业信息环境，表现为股价同步性下降。进一步研究发现，分析师行为在官员落马与企业信息环境改善之间发挥中介效应。

本文的研究表明反腐能够提高分析师的信息中介作用，并改善企业的信息环境，验证了“反腐有助于资源配置”这一命题。本文的研究为反腐败的经济后果提供了基于分析师视角的经验证据。另外，本文表明分析师是传递企业信息的重要渠道，积极推动分析师职业的发展对于资本市场的完善和发展至关重要。最后，本文的研究结论有助于解释2015年7月份我国A股反复出现的“千股跌停”现象。各类关系型交易模式减弱了企业的信息披露动机，增加了分析师预测的复杂性和难度，从而***上市公司股价表现出较高的同步性。

*作者还感谢上海立信会计金融学院序伦青年学者项目的资助。

①在***，证券分析师于2001年作为一个职业出现，最初两年分析师人数和发布的报告都较少，在资本市场中发挥的作用非常有限。由于涉及官员落马前后两年的比较，本文的样本期间开始于2005年。

②在控制了企业所在地、行业类别、所有权性质和财务年度后，我们选取落马当年资产总值最接近的上市企业作为关联企业的对照组，得到123个对照企业。考虑到落马官员对所管辖行政区域内的上市企业的影响力大于相同行业的外省上市企业，我们选择放松行业类别进行匹配，确定了136家关联企业的对照组。

③现有文献采用的盈余预测度量方法并不一致，按照预测主体大致可分为三类：第一类以分析师个人作为盈余预测主体（游家兴等，2017）；第二类以分析师所在券商作为盈余预测主体（姜付秀等，2016）；第三类直接采用分析师报告的署名分析师团队作为盈余预测主体（刘文军和谢帮生，2017）。本文使用前两类构建主要变量，以第三类作为稳健性检验。

④参照Gul等（2010）及王艳艳等（2014）的做法，要求个股交易天数不少于200天；另外，参照已有文献对R2进行正态转换，即sync=Log（R2/（1−R2））。

⑤由于樊纲等（2011）中的市场化指数只更新到2010年，本文2011－2013年的market指标按照2010年市场化指数进行分组。

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年线支撑股票分析（股票趋势看年线）-理财知识网

【1月18日盘前分析】今明两天非常关键，抛压会明显加重，只要能够杠住，大盘仍有望企稳回升。

【盘面】昨日大盘整体小幅调整，守住了年线和3200点，短线仍呈现强势整理态势。节前市场还有3个交易日，由于连续休市9天，期间不确定性因素难以提前预估，所以，部分避险和过节资金会在今明两天选择兑现，盘面抛压加大。

【钝化】昨日上证50指数的钝化已经消失，这个钝化级别较大，，加上周一深成指和沪深300钝化消失，这一波多数指数近期不会有顶部结构，也就是多数指数近期无法判定高点。但上证指数的日线和120分钟线还有顶部钝化，目前看钝化到消失和形成结构从概率上都没有倾向性优势，所以节前的3个交易日需要重点观察上证指数钝化的后续演变。

【指数】今明两天抛压会明显增大，本周的低点会在这两天出现。今日关注年线（目前已下行至3218点）以及3200点的支撑，只要守住，依然属于强势整理。若跌破，则会形成日线顶部结构，考验3185-3155点区域的支撑，回踩一下日线趋势后再探低回升。创业板方面，目前被年线2563点压制，如果节前不能突破，也可能顺势回探5日、10日均线2496-2460点区域。

【操作】目前大盘总体在日线趋势之上，因而不必多虑，总体依然可以做多看涨为主。如果你的资金节前不必兑现，那么控制好仓位，在今明两天的低点将是一次较好的低吸机会，周五依然看涨，收取红包。

【综合判断】部分避险和过节资金会在今明两天选择兑现，盘面抛压加重，指数存在回探概率，关注年线3218点及3200点整数关口的支撑力度，如果跌破，上证指数会形成日线顶部结构，在今明两天内考验3185-3155点区域支撑，回探一下日线趋势后再探底回升。

2023.1.22祝大家新年快乐，轧空快结束了

这几天基本上就是一场轧空的行情，散户多空比一直处于低位，至少散户多空比不起来，很难大跌。

不过目前大饼和以太的现货净流入都从昨天的12、3亿，变负的，-3000万了，目前在支撑币价的主要是合约做多的，上涨的动能已经在减弱。

1、日线：日线这笔上估计会走到2月2日，也就是美联储2月加息落地，会去到23600上下，走出一个MACD上的日线顶背离，在（23600-25500）这个区间有强压力，个人认为第一次冲不过去

2、4H：正在走一个顶背离，之后的回踩预计去到28号，20800上下，这里有日线年线的支撑，之后一笔上在2月2日，再去冲一下23600，如果涨超25500的话，整个大的盘面就变了，15500就是大底，马上就是一波爆拉去（28000-36000）之间。

3、1H：1H一笔上还没有结束，下午应该还有一次顶背离，之后一笔下，估计回踩21500，或者直接画门去21000，都有可能

4、15M：15M一笔下快结束了，在MA120得到了支撑，之后一笔反弹会在下午再去一下23000上下

日线：上

4H：上

1H：上

15M：下

1、一手21000的空单

2、准备做日线级别的顶背，吃4H的28号到2号的反弹，大约2000点。耐心等

#众说财经：寻找热爱财经的你#A股拒绝调整，获得均线支撑后多头开启反攻，这个反攻拉升到底是老乡别走，还是真的要再次开启新一轮拉升，再次向上方年线挑战呢？

（1）大盘已经在3400点横盘震荡9个交易日了，在这个震荡区间，面临上有阻力，下有支撑，阻力就是年线位置，只要***近年线就被空头砸下去；反之没跌到10日均线后有支撑，随着10日均线跌破后已经得到20日均线的支撑，支撑位在下移了，但不管怎么折腾，始终都是要选择方向，要么强势突破，要么就是选择向下释放风险。

（2）A股横盘之后一定会做出方向选择的，至于今天眼看要要砸盘之时跌穿20日均线的时候，关键时刻多头又开始出来护盘，周期股带动指数，热点题材刺激盘面走高；这个拉升让市场看法又改变了，跌不下去的，现在还是处于多头走势，A股暂时还不会出现杀跌，短期大家还可以波段做多。

（3）虽然今天A股先抑后扬走出反转行情，但美中不足的就是拉升力度有些弱，再有就是成交量并没有配合；如果今天A股真的想要扭转行情，不允许大盘指数出现回调，必须要强者恒强维持单边上涨，最起码要重回3400点，只有这样才能给市场做多信心。再有就是成交量要放量，而今天成交量并没有增量，说明抄底资金不强。

所以根据今天A股的走势分析，得到20日均线支撑后出现反转是好事，这个反转也许是再次止跌企稳的信号，有望迎来连续上涨。但是，反转力量确实太弱了，关键是还没有刺激场外资金入场，市场人气还不足，或者这两大不利因素对接下来的行情不利。

按此推断，今天先抑后扬到底诱多接盘侠，还是真正的止跌，准备再次向上挑战年线呢？一切都是要看权重股和成交量的配合，尤其大金融板块拉升的话，A股还会有上冲的动力，暂时继续做多。#A股##股票#

年线级别的调整，至少调整4-5年，支撑位在2250点，30年均线位置！纯技术分析，欢迎交流！

大盘强势调整，围绕年线3217上下震荡，符合我之前的分析，本周不会破3202点，因为3202是周线平台压力，目前突破变为支撑，所以，围绕年线震荡，给个股补涨的机会，这是好事，如果下午3220点不破，还能冲高3238压力，昨天给的3231点今天打掉了，所以，五分钟三个低点不断抬高3211-3218-3220，所以这里随时可以向上拉升，下午就看能不能再次向上突破3234-3238，突破了，那就再创新高了！

以年线为单位，从股票市场创立时开始分析，上证的年线支撑位是2600点，沪深300的年线支撑位是3400点！仅供参考不构成投资建议。

1，大盘缩量回踩年线，收根小阴线，大盘周二的整体波动相对比较小，量能重新跌回到了7000亿水平，可见目前主力筹码捂得还是比较紧的。而年线的支撑目前看依然有效。周二大盘的表现整体符合老段前面的预判。

2，虽然大盘震荡整理，周二北向资金还是流入92亿多。2023年1月10多个交易日北向资金就已经净流入891亿，创了单月的历史新高。目前A股3股力量看好的板块方向明显有一点不同，北向资金为代表的外资看好的是金融白酒，而国内基金则是看好新能源，游资看好数字经济，大家说这3家最后谁会笑到最后。

3，半导体芯片。赛道股目前看冲了几次但是并没有很好的持续性，也没有走出高度，这个方向还是以板块轮动看待。半导体行业目前还是库存出清阶段，2023年下半年是一个时间拐点，大家可以留意一下。

4，今天券商继续活跃，这两天券商的补涨行情(相对银行保险）还是比较满意的。在大盘行情整体回暖的背景下，券商板块走强只是时间问题，券商行情可能会迟到，但不会缺席。

5，大盘。以前大盘弱势的时候周一周二走强概率大，周四下跌的概率大，现在大盘行情明显好转，这种“规律”也会发生变化，大家不要对星期四再有什么阴影了。今天大盘休整了一天积蓄了能量明天有望继续上攻，目标3260.

1.【刘昌松】85W

有5日均量上5日均线，短线下周345会有反弹需求。有5周均量才会不破5日周线，周线有较强支撑！月线有较强支撑。科创50，1000点一线都是黄金坑。

20日均线有支撑，或跳空反弹。周线看有年线支撑，多均线支撑，依然强势格*！目前依然62%仓位。

到调整极限10个交易日还差一天，最晚从下周二开始，大盘就会开启新一轮的上攻。

从日K线看回踩了20日均线，1-2回调的时候破了一次20日均线很快就收回了，那是典型的诱空洗盘再收回，这次也到20日均线了，时间也即将达到对称，下周初怎么也得出方向了，再耐心等两天吧，目前没有见顶信号，继续持股！

当下跌不动也涨不动，实则就是强势，大盘将在犹豫中上涨。看好大金融，且持续看多。

弱势行情之下首先多看少动，现有的仓位持有等待。

近期该出的利好都已经兑现，只是本周调整一周，周线调整时间不够。

到20日均线不强不弱，技术不破位，那就是趋势不破位，依旧有震荡反弹的预期。

11.【冯矿伟】7W

下周要么继续涨势延续，要么是破日线趋势，走周线的跌势延续，耐心点。

20均线支撑，连线支撑，继续看好，下周继续看震荡，且政策面资金面都还可以。

综述:大V接下来看多指数：+3。

中南财经政法大学经济管理实验教学中心-《证券投资学》实验指导

模拟证券投资实验实验一：证券投资分析软件的基本使用

一、实验目的：

（1）了解证券分析软件的基本功能和证券模拟交易系统的基本使用方法。

（2）理解证券价格走势的基本特征，价格走势与成交量之间的基本关系。

二、实验内容及要求：

（1）查看在交易所交易的证券品种和证券价格指数；

（2）翻看多只证券的历史价格走势图，观察其基本特征；

（3）观察换手率、量比、委比、外盘、内盘等指标的变化与证券价格走势的关系；

（4）根据自己的判断，选择一种（或多种）证券进行模拟交易。

三、实验步骤1、进入通达信证券分析系统

2、证券列表是指以表格的形式同屏显示多种证券价格信息。

按下F3和F4键，可分别查看沪、深大盘指数；按下F5键（或05回车）可在分时走势与K线图之间切换。

4、查看交易所交易的证券品种并在不同市场、不同证券种类之间进行切换

在列表状态下，鼠标右键点击屏幕左下方的证券类别标签进行选择。

鼠标左键单击屏幕下方自选股右边的板块标签的小三角，从弹出菜单中选择行业（或地域、概念）进行查看（如下图）。

6、查看某个具体证券（或市场指数）的分时走势图和K线图走势

在列表状态下，选准某个证券然后回车，通过按下F5键（或05回车）在分时图和K线图之间进行切换。

在K线图状态下，通过上、下方向键来展开或压缩K线显示的数量。

方式一：在K线图状态下，通过F8键在不同K线周期下进行切换。

方式二：鼠标右键点击屏幕下方时间坐标右侧的“日线”字样，在弹出的菜单中选择

将鼠标放在屏幕右上角，当出现如下图所示的标志时，单击鼠标左键，可同屏显示多只证券（默认为9只）的分时走势图或K线走势图（按F5键在分时和K线图之间切换）；退出多图画面请按ESC键，或者鼠标双击某只证券可恢复为单一画面。

输入81回车，可查看上海证券交易所A股综合排名；输入82回车，可查看上海证券交易所B股综合排名；输入83回车，可查看深圳证券交易所A股综合排名；输入84回车，可查看深圳证券交易所B股综合排名；输入87回车，可查看护、深两市所有A股综合排名；

11、将某个市场的所有股票按涨（跌）幅排序。

61回车：上海证券交易所A股按当日涨幅排序；

63回车：深圳证券交易所A股按当日涨幅排序；

62回车：上海证券交易所B股按当日涨幅排序；

64回车：上海证券交易所B股按当日涨幅排序；

67回车：沪深证券交易所所有A股按当日涨幅排序；

13、证券市场交易的品种太多了，我想将重点关注的股票集中放在一起便于查看可将关注的证券品种加入自选股。

操作方法：在证券列表或K线图状态下，点击鼠标右键——加入到板块（快捷键：Ctrl+Z），在弹出的窗口中点击自选股，然后确定。

输入06回车，快速进入自选股列表；或者在列表状态下，鼠标直接点击屏幕下方的自选股标签查看。

14、证券的默认主图为K线图，我想看其他类型的主图，如何操作？

在k线图状态下，鼠标右键点击画面，在出现的菜单中“主图类型”中，选中相应的主图查看。

除了K线外，通达信软件的主图类型有：

1）***线。构造则较K线简单。***线的直线部分，表示了当天行情的最高价与最低价间的波动幅度。右侧横线侧代表收盘价。绘制***线比绘制K线简便得多。

K线所表达的涵义，较为细腻敏感，与***线相比较，K线较容易掌握短期内价格的波动，也易于判断多空双方（买力与卖力）和强弱状态，作为进出场交易的参考。

***线偏重于趋势面的研究。另外，我们可以在***线上更清楚地看出各种形态，例如反转形态，整理形态等等。

3）宝塔线。是以红绿实体棒线来划分股价的涨跌，及研判其涨跌趋势，也是将多空之间拼杀的过程与力量的转变表现在图中，并且显示适当的买进时机与卖出时机，它并非记载每天或每周的股价变动过程，而乃系当股价续创新高价（或创新低价），抑或反转上升或下跌时，再予以记录绘制。

宝塔线的绘制方法：当今日收盘价比昨日高时以阳线实体表示，反之，则以阴线实体表示。实体长度为收盘价之差。

16、证券分析图右边的量比、外盘、内盘、换手等的含义?

1)量比。是一个衡量相对成交量的指标，它是开市后每分钟的平均成交量与过去5个交易日每分钟平均成交量之比。

量比数值大于1，说明当日每分钟的平均成交量大于过去5个交易日的平均数值，成交放大；量比数值小于1，表明现在的成交比不上过去5日的平均水平，成交萎缩。

2)外盘和内盘。内盘是以买入价成交的交易量的统计，表明该笔交易为主动性卖盘，反映了投资者卖出股票的决心。内盘的积累数越大(和外盘相比)，说明主动性抛盘越多，投资者不看好后市，所以股票继续下跌的可能性越大。外盘是以卖出价成交的交易量的统计，表明该笔交易为主动性买盘，通常外盘的积累数量越大(和内盘相比)，说明主动性买盘越多，投资者看好后市，所以股票继续上涨的可能性越大。

注意：由于行情数据发送中可能出现合并现象，加之庄家可以利用外盘、内盘的数量来进行欺骗，故投资者在使用该数据时要小心谨慎。

3）换手。换手即指换手率，是指单位时间内某一证券累计成交量与可交易量之间的比率。换手率是市场人气指标的一种，其显示出市场的筹码在一定期间内转手买卖的情形。通常换手率愈高，意味着该股的股性较活跃，容易买到，也容易出手；反之，则股性较为呆滞。换手率较高的股票多为市场热门股，但是换手率高的股票相对投资风险也大，介入时需要谨慎。

鼠标指向技术指标图中的指标名称和参数位置，点击右键——调整参数。

在相应的位置修改参数后，按“关闭”自动保存并退出。

上市证券发生权益分派、公积金转增股本、配股等情况，交易所会在股权(债权)登记日(B股为最后交易日)次一交易日对该证券作除权除息处理。在K线图上往往表现为向下的缺口。

除权除息的基本思想就是“股东财富不变”原则，意即分红事项不应影响股东财富总额，这是符合基本财务原理的。依据此原则，交易所在除权前后提供具有权威性的参照价格，作为证券交易的价格基准即除权除息报价。　　在除权除息日交易所公布的前收盘是除权除息报价而非上一交易日收盘价，当日的涨跌幅以除权除息参考报价为基准计算，所以能够真实反映投资者相对于上一交易日的盈亏状况。　　交易所依据“股东财富不变”原则制定除权除息报价计算公式。目前沪深交易所除权除息报价的基本公式如下:　　除权(息)报价＝[(前收盘价-现金红利)＋配(新)股价格×流通股份变动比例]÷(1＋流通股份变动比例)

除权、除息之后，股价随之产生了变化，往往在股价走势图上出现向下的跳空缺口，但股东的实际资产并没有变化。这种情况可能会影响部分投资者的正确判断，看似这个价位很低，但有可能是一个历史高位，在股票分析软件中还会影响到技术指标的准确性。　　所谓复权就是对股价和成交量进行权息修复，按照股票的实际涨跌绘制股价走势图，并把成交量调整为相同的股本口径。

前复权，就是保持现有价位不变，将以前的价格缩减，将除权前的K线向下平移，使图形吻合，保持股价走势的连续性。例如，招商银行前复权。

后复权，就是保持先前的价格不变，而将以后的价格增加。例如，招商银行后复权。

两者最明显的区别在于前复权的当前周期报价和K线显示价格完全一致，而后复权的报价大多低于K线显示价格。?

21、如何在K线图中进行“复权”与“不复权”之间进行切换？

22、根据某种条件选出符合该条件的所有股票通达信具有强大的条件选股功能。以下举例说明。比如，我想找出所有的市净率小于5倍的股票，如何操作？

2）在弹出的窗口中，在“条件选股公式”中找到“A004—市净率选股”并在下面的参数框中输入5（表示选股条件为市净率小于5倍），指定选股周期，然后点击“加入条件”；你可以根据自己的需要点击“改变范围”来调整选股范围，系统默认为从沪、深交易所所有A股中进行选择；最后点击“执行选股”等待系统选股完成。选股结束后，系统自动将选股结果放在条件选股中并显示为当前画面，退出选股窗口可以查看具体的选股结果。

23、利用通达信软件在宿舍、家中或能够上网的地方随时进行看盘和模拟交易

通达信软件是免费使用的，你可以在通达信的网站下载。另外，通达信软件自带“个人理财”功能，你可以随时将你模拟交易记录录入系统，查看交易盈亏等情况。

方法：点击功能---个人理财（或输入32，回车）即可进入个人理财界面。点击“账户”—新建账户，按要求输入“账户名称”、“密码”和“初始资金”，点击“创建”即可。以后将每次交易的记录输入系统，可随时掌握自己的盈亏、资金结构等情况。

24、了解通达信软件更多的使用技巧可参见软件的帮助系统。方法：点击“帮助”菜单――――帮助说明书查看。

通过选择账号类型（选择你所在的班级），填入资金账号和密码（向有关实验管理员咨询）可进入模拟交易系统（见下图）。

进入交易系统后，你可以修改自己的个人资料和账号密码。

进入模拟交易系统后，点击股票交易，选择股票下单，选定股票市场（默认为上海证券交易所），选择交易类别（买进、卖出），然后输入拟交易的股票代码（也可从左边的列表中进行选择），根据右边的行情提示输入委托价格和委托数量（100股的整数倍），点击“下单确定”提交委托指令。

委托指令提交后，你可以查看委托情况、成交情况、资金状况以及你的收益排行情况（请点击相应的标签）。如果你对委托指令反悔，在没有成交的前提下，可以选择撤单。