个股普跌沪指失守4000点

上证指数跌破4000点,市场呈现个股普跌。分析人士认为,尽管面临特别国债、QDII流动性削弱预期等利空因素,本轮牛市的基础并未动摇。预计随着中报业绩的披露,市场投资主线将回归价值投资。

个股普跌沪指失守4000点

分析人士认为牛市基础没有动摇

中证报记者龙跃

  虽然上周末政策面相对平静,但沪深股市本周一继续出现深幅调整,沪综指跌破4000点整数关口。不过,分析人士认为,本轮牛市的基础并没有动摇。

  上证指数昨日以4102.79点小幅高开,但在冲高至4131.13点后即开始显露疲态,并于上午11时后开始深幅调整,最低下探至3912.42点,尾市收报3941.08点,全天下跌3.68%。深成指表现更为疲软,该指数昨日尾市收报13109.26点,跌幅达4.49%。

  在成交方面,上海市场昨日成交金额为1432.1亿元,深圳市场成交760.0亿元,均较前一个交易日出现一定萎缩。

  在个股方面,昨日沪深两市上涨与下跌家数之比分别为72:785与50:559,市场呈现较明显的个股普跌特征。在下跌股票方面,据Wind资讯统计,申万活跃指数与微利股指数跌幅居前,分别达7.78%与7.43%,这表明题材股的市场风险仍未释放完毕。在表现较好股票方面,申万金融服务指数仅下跌了0.64%,跌幅明显小于其他个股;而航天科技、哈飞股份等军工股也在《关于推进军工企业股份制改造的指导意见》的刺激下大幅走强。

  分析人士认为,股指再度出现调整的主要原因在于,在前期高点附近,投资者的情绪波动导致部分利空效应被市场放大。这些利空主要包括特别国债、QDII对市场流动性的削弱预期,CPI数据高企下的加息预期,以及大盘蓝筹股回归A股导致的短期筹码供给增加等。但分析人士认为,上述利空因素并不能动摇本轮牛市的基础,随着超预期中报业绩的披露,市场投资主线也将从政策博弈向基于业绩的价值投资回归,届时投资者情绪也将趋于稳定。事实上,从已知的中报预告看,今年上市公司中期业绩仍会比较乐观。

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您好!要分析半年内最高最低的分布,您可以按照以下步骤进行: 1. 获取半年内的历史数据:您可以使用第三方库(如pandas_datareader)或者调用金融数据API(如tushare)来获取的历史数据。 2. 提取最高和最低数据:从获取的历史数据中提取最高和最低的价格数据,可以使用 pandas 库进行数据处理和提取。 3. 绘制分布图:使用 matplotlib 或者其他可视化库,将最高和最低数据进行可视化,可以选择直方图、箱线图等方式展示分布情况。 下面是一个简单的示例代码,演示如何使用pandas和matplotlib进行分析: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 获取半年内的历史数据 df = pd.read_csv('shanghai.csv') # 假设已经有了一个名为'shanghai.csv'的数据文件 # 提取最高和最低数据 high_prices = df['High'] low_prices = df['Low'] # 绘制分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(high_prices, bins=20, color='blue', alpha=0.7, label='Highest Prices') plt.hist(low_prices, bins=20, color='red', alpha=0.7, label='Lowest Prices') plt.xlabel('Price') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Highest and Lowest Prices') plt.legend() plt.show() ``` 请确保您已经安装了 pandas 和 matplotlib 库,并将代码中的数据文件路径修改为您实际的数据文件路径。该示例代码仅供参考,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。 希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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