牛市和熊市

    所谓“牛市”,也称多头市场,指市场行情普遍看涨,延续时间较长的大升市。所谓“熊市”,也称空头市场,指行情普遍看淡,延续时间相对较长的大跌市。

    道·琼斯根据美国股市的经验数据,总结出牛市和熊市的不同市场特征,认为牛市和熊市可以各自分为三个不同期间。
    牛市第一期。与熊市第三期的一部分重合,往往是在市场最悲观的情况下出现的。大部分投资者对市场心灰意冷,即使市场出现好消息也无动于衷,很多人开始不计成本地抛出所有的股票。有远见的投资者则通过对各类经济指标和形势的分析,预期市场情况即将发生变化,开始逐步选择优质股买人。市场成交逐渐出现微量回升,经过一段时间后,许多股票已从盲目抛售者手中流到理性投资者手中。市场在回升过程中偶有回落,但每一次回落的低点都比上一次高,于是吸引新的投资人入市,整个市场交投开始活跃。这时候,上市公司的经营状况和公司业绩开始好转,盈利增加引起投资者的注意,进一步刺激人们入市的兴趣。
    牛市第二期。这时市况虽然明显好转,但熊市的惨跌使投资者心有余悸。市场出现一种非升非跌的僵持局面,但总的来说大市基调良好,股价力图上升。这段时间可维持数月甚至超过一年,主要视上次熊市造成的心理打击的严重程度而定。
    牛市第三期。经过一段时间的徘徊后,股市成交量不断增加,越来越多的投资人进入市场。大市的每次回落不但不会使投资人退出市场,反而吸引更多的投资人加入。市场情绪高涨,充满乐观气氛。此外,公司利好的新闻也不断传出,例如盈利倍增、收购合并等。上市公司也趁机大举集资,或送红股或将股票拆细,以吸引中小投资者。在这一阶段的末期,市场投机气氛极浓,即使出现坏消息也会被作为投机热点炒作,变为利好消息。垃圾股、冷门股股价均大幅度上涨,而一些稳健的优质股则反而被漠视。同时,炒股热浪席卷社会各个角落,各行各业、男女老幼均加入了炒股大军。当这种情况达到某个极点时,市场就会出现转折。

 
   熊市第一期。其初段就是牛市第三期的末段,往往出现在市场投资气氛最高涨的情况下,这时市场绝对乐观,投资者对后市变化完全没有戒心。市场上真真假假的各种利好消息到处都是,公司的业绩和盈利达到不正常的高峰。不少企业在这段时期内加速扩张,收购合并的消息频传。正当绝大多数投资者疯狂沉迷于股市升势时,少数明智的投资者和个别投资大户已开始将资金逐步撤离或处于观望。因此,市场的交投虽然十分炽热,但已有逐渐降温的迹象。这时如果股价再进一步攀升,成交量却不能同步跟上的话,大跌就可能出现。在这个时期,当股价下跌时,许多人仍然认为这种下跌只是上升过程中的回调。其实,这是股市大跌的开始。
    熊市第二期。这一阶段,股票市场一有风吹草动,就会触发“恐慌性抛售”。一方面市场上热点太多,想要买进的人反因难以选择而退缩不前,处于观望。另一方面更多的人开始急于抛出,加剧股价急速下跌。在允许进行信用交易的市场上,从事买空交易的投机者遭受的打击更大,他们往往因偿还融入资金的压力而被迫抛售,于是股价越跌越急,一发不可收拾。经过一轮疯狂的抛售和股价急跌以后,投资者会觉得跌势有点过分,因为上市公司以及经济环境的现状尚未达到如此悲观的地步,于是市场会出现一次较大的回升和反弹。这一段中期性反弹可能维持几个星期或者几个月,回升或反弹的幅度一般为整个市场总跌幅的三分之一至二分之一。经过一段时间的中期性反弹以后,经济形势和上市公司的前景趋于恶化,公司业绩下降,财务困难。各种真假难辨的利空消息又接踵而至,对投资者信心造成进一步打击。这时整个股票市场弥漫着悲观气氛,股价继反弹后较大幅度下挫。
    在熊市第三期中,股价持续下跌,但跌势没有加剧,由于那些质量较差的股票已经在第一、第二期跌得差不多了,再跌的可能性已经不大,而这时由于市场信心崩溃,下跌的股票集中在业绩一向良好的蓝筹股和优质股上。这一阶段正好与牛市第一阶段的初段吻合,有远见和理智的投资者会认为这是最佳的吸纳机会,这时购入低价优质股,待大市回升后可获得丰厚回报。
    一般来说,熊市经历的时间要比牛市短,大约只占牛市的三分之一至二分之一。不过每个熊市的具体时间都不尽相同,因市场和经济环境的差异会有较大的区别。回顾1993年到1997年这段时间,我国上海、深圳证券交易所经历了股价的大幅涨跌变化,就是一次完整的由牛转熊,再由熊转牛的周期性过程。 

在Python中分析上证指数的历史数据,我们可以利用pandas库处理时间序列数据,matplotlibseaborn进行可视化,并可能用到numpy进行一些计算。首先,你需要获取1991年1月至2024年10月上证指数的每日收盘价或其他必要的金融指标数据。 以下是一个简单的步骤概述: 1. **数据获取**:从可靠的金融数据源(如Yahoo Finance、Quandl或Wind数据库等)下载上证指数的历史数据。使用pandas_datareader库可以从网络抓取数据。 ```python import pandas_datareader as pdr import datetime start_date = datetime.datetime(1991, 1, 1) end_date = datetime.datetime(2024, 10, 1) df = pdr.get_data_yahoo('SH000001', start=start_date, end=end_date) ``` 2. **数据清洗预处理**:将日期设为索引并检查是否有缺失值。 ```python df['Date'] = df.index df.set_index('Date', inplace=True) df.dropna(inplace=True) ``` 3. **判断牛市熊市**:一种常见的方法是基于指数的累计收益率(Cumulative Return)。如果累计收益率持续上升,视为牛市;反之,下跌则为熊市。 ```python df['Cumulative_Return'] = df['Close'].pct_change().cumprod() bullish_periods = df['Cumulative_Return'] > 0.05 * len(df) # 假设牛市涨幅超过5% bearish_periods = ~bullish_periods ``` 4. **特征提取**:对于每个时期(牛市熊市),可以计算平均值、标准差、最高点最低点等统计特征。 ```python bullish_stats = df.loc[bullish_periods].describe() bearish_stats = df.loc[bearish_periods].describe() ``` 5. **可视化**:用matplotlib绘制趋势图以及牛市熊市的特性对比。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6)) df['Close'].plot(label='上证指数') plt.fill_between(bullish_periods.index, 0, df.loc[bullish_periods]['Close'], facecolor='green', alpha=0.5, label='牛市') plt.fill_between(bearish_periods.index, df.loc[bearish_periods]['Close'], 0, facecolor='red', alpha=0.5, label='熊市') plt.legend() ```
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