踏平3700点后大盘还能继续飙升吗

本文分析了大盘突破3700点后的市场情况,指出大盘指标股的良好表现及其潜在上升空间可能是推动指数继续上升的关键因素。文章强调了大盘指标股如中国联通、宝钢等公司的业绩增长及技术面优势。
提要:踏平3700点后,大盘还能继续大幅飙升吗?我们的判断是:要看今天开始有所表现的大盘指标股,如果它们在指数期货推出利好影响下,走出良好的行情,大盘就很有可能继续大幅上升。

  今天大市承接了上周五的升势,继续大幅上升,并且冲破了3700点重大心理关口。上证指数全天报收3710点,上升了123点,上升幅度是3。53%。深成指全天报收10685点,上升了426点,上升幅度为4。16。成交量放出了近三千亿的、新的天量。二市有一百多只股票涨停板。

  面对汹涌澎湃的上升势头,面对多头近乎疯狂的进攻,投资者都会提出这样的问题:踏平3700点后,大盘还能继续大幅飙升吗?

  我们的判断是:要看今天开始有所表现的大盘指标股,如果它们在指数期货推出利好影响下,走出良好的行情,大盘就很有可能继续大幅上升。

  一、今天大盘指标股在利好消息影响下,走出了比较好的上升。

  今天,消息面公布了 证监会发布了三个有关指数期货交易的文件,并宣布这三个文件即日起生效。这几部法规为推出指数期货扫清了制度性的障碍。意味着,指数期货的推出正步步逼近。

  受此消息的影响,今天大盘指标股走出了比较好的行情。其中,600050的中国联通( 5.82,0.35,6.40%)全天上升了6。4%,600019的宝钢全天上升了5。41%,600900的长江电力( 13.95,0.58,4.34%)全天上升了4。34%,600028的中国石化( 11.49,0.41,3.70%)全天上升了3。7%。而601988的中国银行( 5.65,0.13,2.36%)、601398的工行也有一定的升幅。

  指标股走出了比较好的行情,是今天行情的最大特点,也是近期比较少见的。它是今天指数大幅上升的主要动力。

  二、指标股业绩良好,阶段性调整充分,有比较大的上升潜力。

  这一批大盘指标股具体了业绩良好,阶段性调整比较充分,有比较好的上升潜力。

  大盘指标股的业绩都比较好,象600019的宝钢一季度业绩预计比去年同期大幅增长150%。600028的`中国石化一季度业绩预计比去年同期增长50%。而601988的中国银行去年全年业绩预计增长50%。

  可以说,大盘指标股的业绩普遍都比较好,市盈率都明显低于大市。

  从技术面看,这一批 股票在近几个月里都处于调整,上升幅度明显落后于指数。这就使大盘指标股在前期有比较充分的调整。在技术面方面,提供了良好的上升条件。

  这样,这一批股票在指数处于3700点的“高位”时,股价却相对比较低的状态。从而为大盘的继续大幅上升创造了条件。

  三、大盘还能继续大幅上升吗?

  面对指数上升到3710点的点位,不少投资者都会问这一个问题。我们的看法是:如果大盘指标股能摆脱近三个月来的弱势,走出强势行情,就有可能带领指数继续冲击高位。

  尽管目前指数处于比较高的位置,尽管有相当一批股票的价格处于比较高的水平,尤其是一些垃圾股。但是,我们也要注意到,在这种指数高位的时候,却有一个板块是处于相对低位的。而且大盘指标股对指数、对市场的影响都是举足轻重的。它完全可以独立拉动大盘大幅上升。

  所以,如果大盘指标股能够走出独立行情,是完全可以令大盘继续大幅上升的。

  投资者没有必要被指数的“高位”的假象所迷惑,要坚定地看多、做多!  

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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