人民币升值与A股之我见

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人民币升值与A股之我见:

发布者 cero321

 

人民币升值与A股之我见:

当媒体上都把人民币升值作为直接推动A股上涨的原因,我不禁在想,真的是这样吗?

让我们先来看H股。比如你现在有1000美元,某国企股现在的价格是7.85元人民币合1美元,你买了1000股;假设一年后人民币升值到7:1了,而该股价格仍为7.85元人民,那时你就可以换回1120美元了;这就是人民币升值推动H股的根本原因。

那么对A股也是这样吗?我认为不是。问题出在了人民币不能自由兑换上。比如你现在手里有100万美元,你想投资A股,怎么办?一条路是投资QFII,但额度有限。另一条路就是从黑市兑换人民币入境。但第二条路没有意义,因为要冒风险,那还不如去买H股的国企股,可能还比A股便宜呢。

拿当年其他国家本币升值导致股票上涨的历史来套用到现在的A股上是行不通的,因为人民币不能自由兑换。

结论是人民币升值直接拉动了H股上涨,而H股的上涨通过QFII这一渠道间接拉动了A股的上涨。关键就取决于QFII这一连接A股和H股的管道,这个口子越大,A股和H股的价差就越小。而媒体上都说人民币升值对A股的银行和地产股是重大利好,我认为这是没有根据的。

我们来把银行和地产分两个题目讨论吧。

首先是银行:其一,人民币升值和银行业绩提升没有直接的因果关系。其二,银行最大的资产是人民币,相对于美元确实是增值了,但问题是A股是要用人民币买的,所以购买者支付的代价本身也同等升值了,所以现在值7.8元人民币合1美元的A股银行股,一年后人民币升值后可能值1.1美元,但还是值7.8元人民币。

然后是地产:其一,外资大量购买境内地产的大门已经被封死。第二个原因与银行股相同。最后,人民币升值导致资产相对于美元增值的不只是银行和地产,只不过这两个行业与升值的关系更密一些。比如人民币相对于美元升值10%,银行相对于美元升值9%,地产相对于美元升值8%,钢铁相对于美元升值7%。

要强调的是一是升值必须是以相对于美元而言的,二是这种相对于美元的升值对国企来说是普遍的,特别是市净率比较低的。

 

 

 

发布者 松柏长青

笔者在上周的周评中曾经打过一个“广告”,提示近期笔者将推出一个小专题,论述支持中国股市将长期走牛的一个重要发现。现在就让我来如期揭晓悬念。

中国股市未来会长期走牛,这个基本是当前舆论和机构的共识,理由不外乎经济持续增长,股改令法人股股东和流通股股东利益趋于一致,人民币升值的趋势和奥运会的召开等等。但是笔者比较喜欢较真,觉得上述理由后面两个还站得住脚比较实在,起码可以保证中国股市再牛两年,但前两个理由却有点水中月镜中花的,为什么这么说呢?两个理由:

1。中国股市五年熊市吓得大家向下敢看七百点的时候,其经济增长速度一点也不比现在慢;

2。股权分置只是解决了股市良性发展的最最基本的问题,如果中国股市不在立法,公司治理和经理人诚信,以及股东分红回报上下狠心下大工夫解决的话,中国股市走多年(远超过两年)的长期牛市根本就是无源之水。尤其是实实在在的好公司和实实在在的现金分红,我们都知道美国家庭绝大部分都把钱放入股市升值,而不是储蓄,为什么?就是因为其分红回报稳定且远高于银行利息,此时讲投资才有意义,没有实质上的稳定的分红回报只有差价波动的股市永远是一个狼吃羊的大型投机场所,这个问题有机会我还会详细谈,这里暂且点到为止。

中国股市要想走出长期牛市,仍需更实质性的理由,我一直在寻觅。

等到我十一月初的时候去了趟外地开会,开会的时候在居住的宾馆里十分偶然的看到电视里中央2套正在播出《对话》节目,请到的嘉宾正是全国社保基金理事会理事长项怀诚先生。我觉得,从这个节目中,也许隐藏着我寻觅已久的答案。

项怀诚理事长在节目里谈话的内容大体有下面几个要点:

1,全国社保基金目前有两千多亿,但是等到未来中国步入老龄化社会之后社保基金的缺口将达到数万亿。这个缺口怎么补将是未来中国社会需要解决的十分重要的问题之一。

2。全国社保基金在前几年增值速度很慢,是因为其投资的手段收到政策的制约,而今年社保基金增值速度较快,是因为政策放宽,社保基金可以通过包括股市在内的多种渠道增值。

3。中行和工行的发行上市,社保基金都是重要的战略投资者,要知道并不是谁都有资格进来做两行的战略投资者的,项先生特别提到国家的相关部门对于社保基金格外关照,优先让社保基金进来成为战略投资者。在这里笔者要提示你的是:社保基金是老百姓的养老钱,关系到未来社会的团结和稳定,所以其地位才会如此之重要。正因为其重要,其才有资格在投资两行的过程中享受优先权。正因为其重要,其未来的数万亿缺口国家必然要千方百计找到方法去弥补。正因为其重要,当前才会有划百分之十的国有股充实社保基金的方案。

 从项先生的对话内容中,我体会到了很多意味深远的东西,我简单说几个,算是抛砖引玉吧:

一。不要单纯的认为划国有股充实社保基金就是为了让社保基金在现在的位置套现获利那么简单,数万亿的缺口不是现在套现就可以弥补的,要是现在因为套现而把股市砸下去,无疑于杀鸡取卵,而先令股市走牛,之后再择机区别对待,才是长远之计,这是缺口的巨额数目所决定的。从结构上说,社保基金是国家的,国有企业也是国家的,都是一个娘的孩子,彼此之间想要深入了解知根知底都不是什么难事,哪些企业质地一般可以现在卖,哪些企业国有垄断属于国家的命脉和支柱必然会牛估计社保基金都心知肚明,所以划国有股给社保基金对于股市是利好还是理空我点到为止你自己体会。

二。中国股市目前来说有两个功能如果开发利用的合理恰当将对国家的长远发展大有益处:

1。为国有垄断型企业和金融命脉型企业提供融资的场所,例如两行的发行,发完就不管的话将是明显短视的行为,国家会不会这么做我已给出提示请自己拿主意。

2。如果中国股市真正能走几年长期牛市,那么有实力的国有企业的股票必然走牛(这是由中国国情和战略决策的角度得出的结论,国家的命脉企业和垄断行业一定会受到多方的支持和关照,毕竟它们关系着国家的稳定和发展),社保基金未来的数万亿缺口才有被实质性填补的可能,否则就是简单的拆了东墙补西墙没有什么意思。政府并不是短视的,过去的股市也许你可以说只要能圈到钱乱成什么样子都没关系。但是现在,颁布严历的法规,督促公司的治理,力求改善上市公司的质地,从而令中国股市走长牛之路,才是解决社保缺口的可行方案。

3。两行为什么最近会牛就不用我再重复了吧,现在涨幅相对于发行价最多不过30%,如果你是社保基金你会全部套现吗?所以长线来看,肯定还有空间,短线谨慎。

4。我说个伪命题,所谓伪命题就是不一定会发生在现实中的命题:当社保基金大规模进场后,如果未来股市突发大跌社保基金有相当大的部分被套,那管理层一定会出手救市,而且还会命令基金机构救市,中国股市毕竟政策市的性质还是最明显的。你不妨思考一下,一般基金的钱是怎么募集来的,社保基金的钱又是什么性质?正是由于社保基金的钱实在是太重要了,所以会不会救市请你自己体会。

5。社保基金进入股市肯定会把安全性放在第一位,其资金量又大,所以大盘权重蓝筹和防御性板块将是其重兵布局的首选,所以从现在开始你得试着尽量少去碰那些垃圾股,尽管垃圾股短线可能有反弹,

我以前的文章里就说过了,我说的是大趋势的东西,请不要套用在短线上。站在长期的战略高度上,大蓝筹中蓝筹行情还会持续,否则我就完全找不到牛市持续的理由了,难道是为了让垃圾股升天让投机者都一夜暴富?半开玩笑的说一句:请珍爱生命,远离垃圾:)

好了,该说的都说的差不多了,建议你找相关的内容看一看,看能悟出什么思想上的金苹果不能,未来的股市,你需要去发现的,是“二”中还没有暴涨八成,八中被错杀的二成,以及五成未来进入股市的质地优良的新股。长线作多中国,还需要多一点点信心和智慧。

也许在不远的将来,合理的估值会成为压倒一切的因素,悬念,终将揭晓。

 

昙花先生 2006。11。24

【知识图谱】实践篇——基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统实践:part6基于图谱的问答实现 前序文章:本部分则是整个项目的核心内容——基于图谱的问答。需要实现的是对于“简单问题”进行解析,然后从图谱数据库中查询与该人员及其相关人员信息,返回到前端并显示该人员的基本信息。除此之外,用户可以点击返回的结果人员节点,页面能够显示该用户的个人基本信息。那么现在就开始吧。根据源码实现问答形式,其实是比较简单的。原代码中使用ltp对问题进行分词,选取具有名次词性的关键词进行处理。 ltp配置稍许麻烦,我使用jieba分词工具对问题进行分词,然后再按照原文提取问句中人物及关系,然后构建cypher neo4j查 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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baggio785的专栏 1332

人民币升值

摘要 改革开放和中国进入WTO以后,作为拉动经济增长的四驾马车之一——出口便成为我国经济发展的强劲动力,出口总额不断增加。出口总额已由1978年的97.56亿美元激增至2015年的12157亿美元。同时,我国汇率制度不断完善改革,汇率的市场决定比重加大,人民币币值稳中有升。 众所周知,人民币升值将提高进口原料价格,降低我国出口产品的廉价优势,为了应对人民币升值的压力,我国必须优化升级出口商品结

lhd0525的博客 2097

DLS : 人民币汇率的升值与降值——影响与展望

人民币汇率是指人民币与外币之间的比价,它不仅反映了人民币的对外价值,也是中国与国际经济交流中的重要参数。随着中国经济的快速增长和国际化步伐的加快,人民币汇率的稳定对全球经济具有重要影响。在人民币升值的背景下,依赖低成本劳动力的传统出口行业将面临更大的压力,而高技术和高附加值的产业则能够获得更多的发展机遇。总的来说,人民币汇率的变动受多重因素影响,包括国际金融市场的波动、中国国内经济政策的调整以及全球经济形势的变化。政府和企业需要制定有效的策略,以平衡汇率变动带来的各种影响,促进经济的健康和可持续发展。

2301_81116379的博客 1223

人民币升值与升值预期收益股票

升值与升值预期还是有较大差别的,而对于航空业来说,只有当人民币真正升值的时候,公司利润才会得到真正的提升。所以,招商证券认为,基于对明年航空业供需瓶颈和景气上升的判断,同时考虑人民币升值预期,四季度是战略性建仓的时机。除了房地产和航空股以外,受益人民币升值的还有造纸行业(大量进口原材料)、金融股(日本的经验显示,本币升值期间金融股涨势凶猛)等,投资者可以适当关注。

dadalan的专栏 1270

为什么人民币升值不好?

原因A、我国的巨额外汇储备美圆占比例最大,人民币升值,必然导致我国的外汇储备严重缩水原因B、不利于出口。比如原来鬼子买一件中国出口商品花10刀,现在要花12刀了,于是他们小气毛,就不买了,所以出口不出去了.原因C. 人民币升值,带来出口效益下降    人民币汇改制前,实行的人民币对美元8.27:1的汇率。这个汇率实行了十多年。在这个汇率下,你出口挣1000美元,可以在银行换

marken 7727

帮忙梳理下翟东升关于人民币升值的观点及其分析原因

未来中长期(10年)兑美元有望向6.0甚至更低区间靠拢。下面从核心判断、四大核心原因、关键逻辑与政策主张三方面完整梳理。

AuvKaixin的博客 595

DLS : 人民币汇率的新动向从“被动”升值到“主动”升值

作为世界两大经济体的货币,人民币和美元之间的相对价值变动,不仅反映了两国经济的相对表现,也反映了全球资本流动的新趋势。近期人民币对美元的升值趋势,不仅是短期市场行为的反映,更深层次地体现了中国经济基本面的稳定和。随着中国经济的稳步回暖和市场对中国政策环境的信心增强,海外投资者对人民币资产的需求增加,进而推动了人民币升值。人民币升值的背后,主要是由于美元指数的小幅贬值与人民币交易量的回暖。需要注意的是,一些不可的因素,如俄乌冲突的波澜、大宗商品价格的反弹以及工资增速的放缓等,都可能对人民币汇率产生影响。

2301_81116379的博客 476

汇率的影响:以人民币升值贬值为例

Exchange rate

阿正的梦工坊 2825

人民币快速升值负面影响不可小视

 短期来看,人民币升值固然会提升国内非贸易商品估值水平,有利于平抑贸易顺差,人民币升值也会给A股市场带来新鲜资金血液,从而使市场保持适度活跃。但就中长期而言,如果人民币快速升值,其对我国经济的负面影响不可小视。     近期人民币兑美元波动幅度明显加大,自央行8月19日加息以来,短短15个交易 日,人民币已升值了0.297% 。周一美元跌穿人民币兑7.95整数关口,种种迹象显示,人民币已出现了

花开的声音(Mr’yan的技术集) 563

人民币升值对股价有什么影响?

人民币升值更多的是通过对上市公司的影响来影响股市.而对上市公司的影响主要又是通过进出口这个链条传递,进出口依存度越大的企业,对人民币汇率的变化越敏感。具体的影响从不同的版块来看,如下: 1、交通运输板块中外债比较多的航空股,以人民币计算的债务减少能更大幅提高效益。 2、石化行业:中国作为石油进口大国,进口石油在石化产品中占了很大一块成本。如果人民币升值,对石化行业总体上是利多影响。...

ba923662524的博客 267
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Labber
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