大家来说说大盘

首先和大家申明,老股民不懂技术分析的,昨天的说说大盘纯属玩的性质,说的是我的感觉,大家可不能信以为真的。

 

昨天说说大盘,朋友们的看法非常热闹,我注意了一下,反对我下跌不太大看法的还是大多数,支持我看法的只有少数人。一般来说,反对我的大多数都是前期抛空的高手,他们希望大盘更多的下跌,那么就可以买进更多的股票,让自己的赢利最大化。他们现在手中唯一的武器就是用嘴巴唱空,而不是用筹码抛空。

 

这里就说明了这一个现象,说明大多数的技术派人士以及有经验、有赢利的老股民已经走了,剩下的是价值投资的人士与既不懂技术分析又不明白基本面的新股民。当然,从数量上来说,这是大部分。也就是说,目前的大盘有赢利的筹码已经不多了,除了中长期、价值投资者。那么下一阶段的卖出压力就是来自于抢反弹的卖出,以及绝望者的割肉,所以,就可以缩量下跌,这就是人们常说的,多头不死下跌不止。

 

随着泥沙俱下的退潮,具备投资价值的股票会逐渐的浮出水面,并发现谁是裸泳者。前期抛空的价值发现者会逐渐的买入物有所值的股票,所以,下一阶段的持股方向是投资价值。持有无业绩支撑、概念型、价格炒高股票的朋友们应趁大盘反弹之机获利了结或认输出局,以避免更多的损失。

 

从短线的角度来说,目前的基本面并不支持大盘重新走牛,只能支持反弹。但是,从长期来说,我个人的看法是牛市的开始,而不是反弹的结束。也就是说大盘牛市的第一波正式结束,进入中级调整。大盘进入牛市第二波进攻的基础是一部分新股跌进发行价。

 

和老朋友们说:现在的我们需要考虑的并不是星期一需要不需要卖出,而是假如下一个星期就上涨,而且上涨的高度也不低,虽然说这个可能性并不多,但还是有可能性的。那么我们需要判断的是调整的结束还是反弹?是卖出还是继续观望?这就是我们的难题。

 

好了,我就不多说了,在这里我就算是抛砖引玉,让更多的高手们来说说你对于大盘的看法,让我们兼听则明。谢谢!

 

另:新朋友们请注意,我这里和东方财富网其他博客不同的是高手云集,因为我这里是交流的平台,而不是我展示个人的地方,在他们面前我简直算不上高手。所以,你看我的东东还不如看后面各位朋友的留言,否则你就是舍本求末。他们会从不同的角度来给你以启迪。

 

<think>我们正在处理一个关于使用Python进行金融数据分析,特别是基于概率的大盘涨跌预测的问题。 根据用户的问题,我们需要构建一个概率模型来预测股票大盘的涨跌。我们可以考虑使用一些概率模型,如逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林等分类模型,因为涨跌预测本质上是一个二分类问题(涨或跌)。 此外,我们也可以考虑使用时间序列模型,如ARIMA、GARCH等,但这里用户强调概率模型,所以我们更侧重于分类模型。 步骤: 1. 数据获取:获取历史大盘数据(如指数每日的收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量等) 2. 特征工程:构造特征,例如技术指标(移动平均线、RSI、MACD等)、滞后特征(前几天的收盘价)、波动率等。 3. 目标变量:将涨跌转化为二分类变量(例如,如果明天收盘价高于今天,则为涨(1),否则为跌(0)) 4. 划分训练集和测试集。 5. 构建概率模型:例如逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林等,这些模型可以输出属于某一类的概率。 6. 模型评估:使用准确率、AUC等指标评估模型。 注意:金融数据具有时间序列特性,因此不能随机划分训练集和测试集,通常按时间顺序划分(例如,前80%作为训练,后20%作为测试)。 引用中提到了情感分析(引用[2])和波动率模型(引用[1]),我们可以考虑将情感指数或波动率指标作为特征加入模型。 下面我们给出一个使用逻辑回归模型进行大盘涨跌预测的示例代码框架。 注意:实际应用中,特征工程和模型调参非常重要,并且金融时间序列预测具有挑战性,需要谨慎对待结果。</think>我将为您介绍如何使用Python构建基于概率的股票大盘涨跌预测模型,并提供完整的实现方案。 ### 一、核心建模思路 1. **概率模型选择**:使用逻辑回归、朴素贝叶斯或随机森林等概率分类器 2. **特征工程**: - 技术指标:$MA_{5}$、$MA_{20}$、$RSI_{14}$、$MACD(12,26,9)$ - 波动率特征:$\sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(r_i - \bar{r})^2}$ - 市场情绪指标(引用[2]) 3. **目标变量**:$y_t = \begin{cases} 1 & \text{若 } P_{t+1} > P_t \\ 0 & \text{否则} \end{cases}$ ### 二、Python实现代码 ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from ta import add_all_ta_features # 数据获取(示例使用tushare,需安装) import tushare as ts pro = ts.pro_api('YOUR_TOKEN') df = pro.index_daily(ts_code='000001.SH') # 上证指数 # 特征工程 df = add_all_ta_features(df, open="open", high="high", low="low", close="close", volume="vol") df['returns'] = df['close'].pct_change() df['volatility'] = df['returns'].rolling(5).std() # 构建目标变量 df['target'] = np.where(df['close'].shift(-1) > df['close'], 1, 0) # 划分数据集 train = df.iloc[:int(len(df)*0.8)] test = df.iloc[int(len(df)*0.8):] # 概率模型训练(引用[1]) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(train[['MA5', 'MA20', 'RSI14', 'volatility']], train['target']) # 预测与评估 probabilities = model.predict_proba(test[['MA5', 'MA20', 'RSI14', 'volatility']])[:,1] test['pred_prob'] = probabilities test['pred'] = np.where(probabilities > 0.6, 1, 0) # 概率阈值设定 # 模型评估 accuracy = (test['pred'] == test['target']).mean() print(f"模型准确率: {accuracy:.2%}") ``` ### 三、关键改进策略 1. **特征优化**(引用[2]): ```python # 添加情感分析特征 sentiment_df = pd.read_csv('sentiment_index.csv') # 情感指数数据 df = df.merge(sentiment_df, on='trade_date') ``` 2. **波动率建模**(引用[1]): ```python # GARCH波动率模型 from arch import arch_model am = arch_model(df['returns'].dropna()*100, vol='GARCH') res = am.fit(update_freq=5) df['garch_vol'] = res.conditional_volatility ``` 3. **仓位控制**(引用[4]): ```python # 基于预测概率调整仓位 def position_control(prob): if prob > 0.7: return 0.8 # 高置信度 elif prob > 0.6: return 0.5 # 中等置信 else: return 0.3 # 低置信 test['position'] = test['pred_prob'].apply(position_control) ``` ### 四、模型评估指标 | 指标 | 公式 | 目标值 | |------|------|--------| | 准确率 | $\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$ | >65% | | AUC | $\int_0^1 TPR(FPR) dFPR$ | >0.7 | | 盈亏比 | $\frac{\text{平均盈利}}{\text{平均亏损}}$ | >1.5 | $$ \text{凯利公式仓位} f^* = \frac{p}{a} - \frac{1-p}{b} $$ 其中$p$为胜率,$a$为亏损率,$b$为盈利率 ### 五、注意事项 1. 过拟合风险:金融数据存在非平稳性,需使用滚动窗口验证 2. 黑天鹅事件:概率模型无法预测极端事件(引用[4]) 3. 交易成本:实际应用中需考虑手续费影响 4. 模型更新:建议每周重新训练(引用[5]) > 关键洞见:预测模型应作为决策辅助工具而非绝对依据,需结合市场环境动态调整仓位(引用[4])。情感指数与波动率指标的组合使用可提升约10-15%的预测精度(引用[2])。
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