沪指暴跌200点 两市超过四分之一股票跌停

今日大盘跳空低开,沪指收于3615点,下跌200点,跌幅5.25%,创历史第四单日下跌点数。深成指收于11783点,下跌725点,跌幅5.80%。市场成交低迷,权重股领跌。

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     今日大盘承接昨日尾市走势跳空低开,沪指以3769点开盘,低开46点,深成指以12306点开盘,低开202点。成交极度萎缩。经过前段时间顽强的护盘后大盘蓝筹今日终于轰然倒地,在中石化、联通和宝钢等领跌下市场连续跳水,盘中连续跌破3800和3700两道整数关,尾市更是出现放量跳水,虽然部分ST和题材股出现超跌反弹但权重股的暴跌让指数走得非常难看。全天收市,沪指收于3615点下跌200点,跌幅5.25%,成交757亿元。深成指收于11783点,下跌725点,跌幅5.80%,成交424亿元。沪指大跌200点同时也创下历史第四单日下跌点数。成交量与昨天相比虽然有所增加,但总体看依然很小。 

沪市历史单日跌幅按下跌点数排序

日期收盘(点)前收(点)幅度(%)下跌(点)
2007-06-043670.40 4000.74 -8.26 -330.34
2007-05-304053.09 4334.92 -6.50 -281.83
2007-02-272771.79 3040.60 -8.84 -268.81
2007-07-053615.873816.17-5.25-200.29
2007-06-283914.20 4078.60 -4.03 -164.4
2007-04-193449.02 3612.40 -4.52 -163.38
2007-06-253941.08 4091.45 -3.68 -150.37
2007-05-153899.18 4046.39 -3.64 -147.21
1995-05-23750.30 897.42 -16.39 -147.12
2007-01-312786.34 2930.56 -4.92 -144.22
1993-03-011199.73 1339.88 -10.46 -140.15
2007-06-224091.45 4230.82 -3.29 -139.37
1993-03-221036.92 1174.99 -11.75 -138.07
1999-07-011560.79 1689.43 -7.61 -128.64
1992-05-261301.35 1421.57 -8.46 -120.22

   周四大盘继续呈现弱势特征,股指跳空低开低走,盘中未见多方组织起有力的抵抗,最终以暴跌200点收场。两市成交仍维持在1100亿元左右的近期低量水平,市场的参与程度恍若隔世,“新散户”行情宣告结束。今日虽然媒体报道了财政部有关负责人对特别国债的解释,坦陈不会对证券市场存量资金产生实质性影响,但显然在目前人气低落的市场背景下,这种安抚性的讲话已很难重振市场的做多信心,在3800点有效击穿后,大盘呈加速下跌之势,而个股几乎满盘皆绿,个股结构性的调整仍在进行,投资者损失惨重。预计后市将惯性下跌以寻求新的支撑平台,建议密切关注大盘权重股的表现。

操作上,由于近期利空频传,关于1.55亿的特别国债对流动性的收紧问题迟迟未见管理层释疑,导致市场人心涣散,虽说财政部对特别国债做出了解答,怎耐人气已丧尽,投资者在亏钱效应示范下已产生严重的政策恐惧,在大盘下跌中,对后市绝望的投资者不断增多,敢于入场者极少,虽说大盘走势极其恐怖,但连续下跌之后再度杀跌已属不智之举,有部份个股进入到跌无可跌的状态,大多数个股在急跌之后有较强的反弹要求,目前投资者不宜盲目杀跌。

 

呵呵,跌得真TM惨,昨天没放,放了还有小几千赚。

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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