A股大盘数据-20250814 &分析

1. 市场成交情况
  • 沪深京总成交额:23,065.92亿元
    • 沪市:9,494.6亿(占比41.2%)
    • 深市:13,297.4亿(占比57.6%)
    • 京市:273.9亿(占比1.2%)
      解读:深市成交活跃度显著高于沪市,京市(北交所)成交规模较小。

2. 涨跌统计
  • 涨停:52家
  • 上涨:735家
  • 下跌:4,648家
    解读:市场呈现普跌格局,下跌家数远超上涨家数,赚钱效应极差。

3. 指数表现
  • 上证指数涨幅:-0.46%
  • 昨日涨停股今日涨幅:+0.36%(跑赢大盘,但强度有限)
    解读:指数弱势,短线资金情绪谨慎,涨停股持续性一般。

4. 资金动向
  • 大单净流出:-293.91亿元
    关键时点
    • 早盘(09:30-10:30)资金流出加速,尾盘(14:00-15:00)略有企稳。
      解读:主力资金持续撤离,市场抛压较重。

5. 量价关系
  • 两市均价:14.99元
  • 成交量:16.21亿股
    走势图显示:均价与成交量同步震荡下行,尾盘小幅回升。
    解读:价量齐跌,市场缺乏做多动能。

6. 多空对比
  • 委卖量:-13,603万手(卖压显著)
  • 买卖委差:-9,938万手(空方占优)
    解读:盘口挂单显示空头主导,短期承压明显。

7. 融资融券
  • 两融余额:2.05万亿元(融资占99.3%,融券占0.7%)
    • 融资余额:2.03万亿(+0.58%)
    • 融券余额:141.90亿(+0.16%)
      走势图显示:两融余额近期波动上升,但单日成交额下降46.76%。
      解读:杠杆资金小幅加仓,但交投活跃度大幅降低,市场观望情绪浓。

8. 风险提示
  • 数据反映历史表现,需结合政策、外围市场等动态分析。
  • 指标局限性:如跌停家数(15家)显示局部风险,但未达极端水平。

综合结论

  1. 弱势格局:指数下跌、个股普跌、资金大幅流出,市场情绪低迷。
  2. 结构分化:深市成交活跃,但中小股(均价14.99元)表现疲软。
  3. 风险点:高卖压、低赚钱效应,需警惕进一步回调。
  4. 机会点:涨停股仍有局部赚钱效应(如IMIEXR +10.04%),但需严控仓位。

建议:短期以防御为主,关注资金回流信号及政策面变化,避免盲目抄底。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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