三星手机中国市场份额仅剩0.8%,离彻底退出还有多久

三星手机在中国市场的份额已降至0.8%,位列第十二。前十大热销手机中仅苹果占据第五,其余均为国产品牌。从曾占19.7%市场份额到现今的衰落,三星面临国产品牌的激烈竞争。

三星手机中国市场份额仅剩0.8%,离彻底退出还有多久

Strategy Analytics数据

根据Strategy Analytics的统计数据表明,目前三星手机在中国智能手机的市场份额仅剩0.8%,在中国市场仅能排在第十二位。在销售排行前十的智能手机中,仅有苹果以11.5%的市场占有率排行第5,其余9个品牌都为国产手机品牌。

三星手机中国市场份额仅剩0.8%,离彻底退出还有多久

三星

曾经三星是中国最畅销的品牌,市占率一度高达19.7%,几乎每款产品都能引起流行风潮。但是近年随着国产品牌的崛起,三星的市场份额呈逐年下滑的态势。

一方面国产手机通过不断学习,拉近了和国际品牌的差距。而在成本控制上,国产品牌拥有三星无法比拟的优势。在安卓系统同质化严重的前提下,三星很难体现出自己的品牌溢价。

三星手机中国市场份额仅剩0.8%,离彻底退出还有多久

国产手机

另一方面在本地销售网络构建以及本地化服务上,三星离国产品牌的差距越来越大。深耕线下的OPPO和VIVO拥有强大的推广能力。而在线上小米,锤子,一加等品牌也各有特色。随着三星在中国市场的节节败退,我们已经很难看到三星的宣传广告。而国产品牌则通过各种冠名不断提高自己的曝光度和知名度。此消彼长之下,三星的品牌认知也越来越低。

最后国际形势以及三星的傲慢是压倒三星手机在华市场的最后一根稻草。萨德事件的纠纷减少了国人对于三星品牌认同。而Note7召回事件更是堪称近年最差的公关行为。实际上用户也在用实际行动给三星打分——那就是不再购买。

想起已经退出中国市场的LG,不知道三星还能撑多久

<think>好的,用户现在询问关于波动率要求中的ATR(14)值大于0.8%品种价格的问题。我需要先回顾之前的对话,确保回答的一致性。之前我提到选择日内交易品种时,ATR(14)需要超过0.8%的品种价格。用户现在可能想深入了解ATR指标的含义、计算方法以及为什么选择0.8%作为阈值。 首先,用户可能对ATR不太熟悉,需要解释ATR是什么。ATR全称是平均真实波幅,用于衡量价格波动性。接着,用户可能需要知道如何计算ATR(14),这里需要分步骤说明,包括真实波幅的计算和平均值的取法。 然后,为什么选择14这个周期?这可能与常见的两周交易周期有关,用户可能想知道背后的逻辑。需要解释14天(即两周)作为市场短期波动的参考周期。 接下来,0.8%的阈值设定原因。这里可能需要结合日内交易的特点,足够的波动空间才能覆盖交易成本并产生利润。同时,不同品种的波动性差异,比如股指期货和商品期货的ATR值不同,需要举例说明。 用户可能还想知道如何实际应用ATR进行交易决策,比如计算仓位和止损。这里需要结合之前的风险管理模型,说明ATR在头寸计算和动态止损中的具体应用。 另外,用户可能有疑问,如果ATR低于0.8%是否完全不考虑该品种,或者是否有其他情况可以例外。需要说明一般情况下避免低波动品种,但特殊事件驱动下可能有例外,但需谨慎。 最后,提醒用户注意不同品种的合约乘数差异,确保正确计算实际波幅。可能用户在实际操作中会遇到计算错误的问题,强调这一点有助于避免错误。 需要确保回答结构清晰,分点解释,使用例子帮助理解,并且保持语言简洁明了,避免专业术语过多导致用户困惑。同时,检查数学公式的正确性,如使用$符号包裹公式,确保LaTeX格式正确。</think>以下是关于期货日内交易策略中**ATR(14)值>0.8%**波动率要求的详细解析: --- ### 一、ATR指标本质 **平均真实波幅(Average True Range)**是衡量价格波动性的核心指标: 1. **计算公式**: - 单日真实波幅 $TR = \max(最高价-最低价, |最高价-前收盘价|, |最低价-前收盘价|)$ - $ATR(14) = \frac{1}{14}\sum_{i=1}^{14} TR_i$ (取14日移动平均) 2. **参数选择逻辑**: - 周期14天:对应两周交易周期,过滤短期噪音 - 百分比阈值0.8%:覆盖交易成本(手续费+滑点约0.3-0.5%)后仍有盈利空间 --- ### 二、阈值设定的实战意义 | 品种类型 | 典型ATR(14)值 | 适用性判断 | |---------------|---------------|------------------| | 股指期货(IF) | 1.2-1.8% | ✅ 优先选择 | | 原油(SC) | 0.9-1.5% | ✅ 主力交易品种 | | 螺纹钢(RB) | 0.6-0.9% | ⚠️ 临界值需谨慎 | | 玉米(C) | 0.3-0.5% | ❌ 淘汰品种 | --- ### 三、动态应用方法 1. **仓位计算**(以10万元账户为例): $$合约数量 = \frac{100,000 \times 1\%}{ATR(14) \times 合约乘数}$$ - 例:铁矿石ATR=2元/吨,合约乘数100吨 $$仓位 = \frac{1000}{2 \times 100} = 5手$$ 2. **止损设定**: - 做多止损价 = 入场价 - $2 \times ATR(14)$ - 做空止损价 = 入场价 + $2 \times ATR(14)$ --- ### 四、特殊场景处理 1. **突破阈值但趋势不明**: - 当ATR>0.8%但MACD柱状线收缩时,保持观望 - 需满足 $成交量 > 5日均量 \times 1.2$ 才确认有效波动 2. **低波动品种的例外情况**: - 突发政策公告(如LPR调整) - 主力合约换月前3天(波动率通常提升30-50%) $$ \text{波动有效性公式} = \frac{ATR(14)}{20日历史波动率} > 0.7 $$ (比值>0.7说明当前波动率处于正常活跃区间) --- ### 五、注意事项 1. **品种差异修正**: - 贵金属期货ATR阈值可放宽至0.6%(受隔夜外盘影响大) - 农产品旺季需额外+0.2%波动补偿 2. **时段调整**: ```python # 日内ATR动态监控代码逻辑 if 09:30≤时间≤11:30: 有效ATR = 当前ATR * 1.2 # 早盘波动扩大 else: 有效ATR = 当前ATR * 0.8 # 午后波动衰减 ``` 建议结合Tick级数据实时计算ATR,当实际波动率突破设定阈值时,交易系统应自动触发预警提示。
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