股票术语-什么是T+0

股票术语-什么是T+0

Reference from my another Blog:

http://jamessunrise.itpub.net/post/37844/472447

 

T+0:所谓的T+0的T,是指股票成交的当天日期。凡在股票成交当天办理好股票和价款清算交割手续的交易制度,就称为T+0交易。通俗地说,就是当天买入的股票在当天就可以卖出。T+0交易曾在我国实行过,但因为它的投机性太大,所以,自1995年1月1日起,为了保证股票市场的稳定,防止过度投机,股市改为实行“T+1”交易制度,当日买进的股票,要到下一个交易日才能卖出。同时,对资金仍然实行“T+0”,即当日回笼的资金马上可以使用。

“T+0”回转交易制度的特点:

1、投机性增强,投机机会增多,非常适合短线投机客的操作方式。

2、由于主力可以随意买卖进出,会造成对敲盛行,主力利用虚假成交量引诱散户改变操作方向。

3、随着散户买卖次数的增多,交易费用会大幅度增加,对于券商来说,是一大利好。

4、散户交易次数和交易费用的增加会导致交易成本的增加从而引起投机风险的增大。

5、散户船小好掉头,容易及时跟进或出逃。

6、在失去“T+1”助涨助跌作用后,无论股指或个股股价的振幅都会加剧。

7、如果实行“T+0”交易方式,对于小盘股有直接的利好作用。

PS: 摘自百度知道

<think>好的,用户现在问的是“股票中的做t”,也就是T+0交易。我需要先确认用户的需求,可能他们听说过这个术语,但不太清楚具体含义或者操作方法。之前用户问过“如何做t”,但当时上下文不明确,所以我给出了统计学和编程的例子。现在用户明确提到股票,所以应该专注于股市交易的解释。 首先,我需要解释什么是股票中的“做T”,也就是T+0交易。要说明它和T+1的区别,因为国内A股是T+1,但有些市场是T+0。然后,可能的操作方法,比如在同一天买入和卖出同一股票,利用价格波动赚差价。还要提到适用的市场,比如港股、美股或者期货,以及注意事项,比如手续费、时间成本和风险。 接下来需要提供一个Python代码示例,可能用于模拟T+0交易的计算,比如计算买卖点或者收益。比如用简单移动平均线作为信号,当价格突破均线时买入,跌破时卖出。代码需要生成随机数据,计算均线,并找出买卖点,然后计算收益。 然后,相关问题部分要列出几个相关的问题,比如T+1和T+0的区别,如何选择买卖点,风险有哪些,是否适合新手,以及如何优化策略。确保这些问题覆盖用户可能的后续疑问。 需要注意用户可能对股票交易不太熟悉,所以解释要清晰,避免专业术语过多,同时代码示例要简单易懂,方便他们理解如何用程序辅助交易决策。还要提醒风险,避免鼓励过度交易或高风险行为。</think>股票中的“做T”通常指 **T+0交易**(日内交易),即在同一个交易日内完成买入和卖出同一股票的操作,通过价格波动赚取差价。以下是具体说明: --- ### **核心逻辑与操作步骤** 1. **适用市场**: - A股市场实行 **T+1交易制度**(当天买入需次日才能卖出),但可通过持有底仓(已持仓股票)进行 **T+0变相操作**。 - 港股、美股、期货等市场支持真正的T+0交易。 2. **操作方法**: - **正向T+0**:低吸高抛 - 例:持有某股票底仓 → 股价下跌时加仓 → 上涨时卖出加仓部分。 - **反向T+0**:高抛低吸 - 例:持有股票 → 股价上涨时卖出部分 → 回落后买回。 3. **代码示例(模拟T+0策略)**: ```python import numpy as np import pandas as pd # 模拟股价数据(随机生成) np.random.seed(0) prices = np.random.normal(10, 0.5, 100).cumsum() # 生成100个随机价格点 # 简单移动平均策略(5日均线作为买卖信号) df = pd.DataFrame(prices, columns=["Price"]) df["MA5"] = df["Price"].rolling(5).mean() # 生成买卖信号(价格突破均线买入,跌破均线卖出) df["Signal"] = np.where(df["Price"] > df["MA5"], 1, -1) df["Position"] = df["Signal"].diff() # 打印买卖点 buy_points = df[df["Position"] == 2].index sell_points = df[df["Position"] == -2].index print("买入点:", buy_points) print("卖出点:", sell_points) ``` --- ### **注意事项** - **手续费成本**:频繁交易会累积手续费,需确保收益覆盖成本。 - **时间成本**:需实时盯盘,对市场波动敏感。 - **风险控制**:避免单日大幅亏损,可设置止损线。 ---
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