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股市消息是怎么影响股市的呢视频(股市消息是怎么影响股市的呢知乎)

公积金比例 2024-04-30 19:46:00 150 金融资讯网

股市新闻如何影响股市?一、政策方面。一般来说,股市的上涨是由国家出台的利好政策引起的,比如国家出台的新能源汽车补贴政策,对新能源汽车行业的发展有很大的促进作用。第二是财务方面。资金的变化对股票市场产生巨大的影响。没有资金的支持,股市就很难走出独立市场。第三是技术方面。技术方面包括很多内容,比如成交量、换手率、市盈率等,这些都是判断股市的重要指标。第四是政策方面。

趋势是参与股市交易的个人的同步,以及股市中个人的自我组织。小波动叠加成大波动、巨波动。这就形成了宏观趋势。

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要形成同步,首先个体之间必须有实质性的联系。第一个关联是基于信息和信息带来的行为。

比如秦始皇统一文字和度量衡,就起到了这样的作用。从此,大一统深入人心,小波动叠加成大波动。所以,我们看中国历史,总是有起有落,盛衰交替。其实这和股市的牛熊本质是一样的。

为了了解趋势,我们必须深入了解信息及其作用,否则市场仍然会混乱。

什么是信息?

消息是什么?我们每天都在接触,但大多数人都很难弄清楚信息的含义!

有人在给你打电话。你在干什么?你说:“我正在吃东西”,这就是一条信息。那么这些信息有什么作用呢?

最初,你可能会做很多事情,包括工作、锻炼、睡觉和吃饭。这些都是不确定性,但你的信息“我正在吃东西”用一句话消除了所有其他不确定性。

因此:信息,本质上就是消除不确定性!

不确定性越多,消除它所需的信息就越多!

最近的电视剧《三体》说:“一张空空的照片的信息量比《清明上河图》大一两个数量级”。

很多人觉得很难理解,天上有消息吗?哪有比《清明上河图》更好的了?

具体来说,从信息的本质来看,不难理解,信息是用来消除不确定性的,而《清明上河图》的线条是有限的、人为的。即使放大,也只包含一点点人性化的设计。只要把线条和形状记录下来,整幅画就确定了。

然而,天空的景象却有所不同。看上去是空的,但每个点都处于特定的位置,并没有形成特殊的形状。这种不确定性非常高。为了消除这种不确定性,消除天空的唯一方法是在图像确定后,需要记录每个像素的位置和颜色。信息量巨大。它太大了,人类的大脑无法承受。

绘画大师可以凭记忆画出与《清明上河图》一模一样的画面,但他却无法画出一模一样的天空。

我们认为天空没有信息,往往是因为信息太多,记不住,所以没有留下任何信息。

正如老子所说:一得,多得,五色使人盲目,五味使人神清气爽。

关键是,信息量如何量化?

假设我们玩一个游戏。我指定一个1到8之间的数字,然后你通过是/否问题来猜测。需要猜几次才能猜到?

答案很简单:3次。先问是否小于4,再问是否小于2,然后两者选其一。三次就可以确定数量了。

因此,确定这个数字所需的信息量为3。通信时三位二进制足以表达这个结果。2的三次方是8,所以信息量是一个对数。通用公式如下:

面对更一般的情况,伟大的香农总结出了信息熵的公式:

从香农信息论中的信息量公式可以得出“消息出现的概率越小,消息中包含的信息量就越大”。“明天太阳会升起”这句话没有信息内容,因为概率是1。明天会发生日全食,信息内容很多,因为发生的概率很小。

简而言之,信息代表消除不确定性的物理量。

股票交易的本质是如何面对不确定性。那么拥有有效的信息就可以消除趋势的不确定性,剩下的确定性就是赚钱的基础。

信息与熵

讲信息的时候,为什么又提到熵?

事实上,如果我们简化信息量公式的写法:I=KlogP(x),你会发现什么?思考一下熵的公式

信息和熵的公式几乎完全相同!信息是不确定性的消除,熵是无序程度,也就是不确定性的程度。

因此,信息就是负熵,熵就是丢失的信息!玻尔兹曼说:“熵是对系统丢失‘信息’的度量。熵的增益意味着信息的丢失。系统的阶数越高,熵越小,包含的信息量越大。”反之,无序程度越高,熵越大,信息量越小。

信息和熵具有相同和相反的含义。它们是一事物的两个方面,就像能量和物质一样。

信息:是物质系统运动的本质特征、运动方式、运动状态和运动有序性。熵:是系统中物质运动的无序状态,因此负熵是有序状态。一个系统要形成趋势,需要负熵流入,即能量有序流入。

比如说人体,它每天吃什么?是能量吗?并不真地?不然就直接吃吧。伟大的能量!

你吃的东西就是负熵!更具体地说,它是一种符合人体有序性的低熵、高信息物质。

趋势=有序能量=可用能量=负熵=有序信息流入。

信息是市场运动的根本动力。股市的走势来自于信息带来的负能量。没有信息,股市就是一潭死水!

问运河哪里能这么清澈,因为那里有活水的源头!

所以我们可以看出,所有的上涨一定是由于某种原因,导致成交量的放大,进而形成持续上涨的趋势。没有成交量,就无法形成趋势。

从信息的角度,我们重新解读一下。所谓交易量,就是新钱取代旧钱。新钱的有序性一定比旧钱大。因为所有新投资者都希望上涨,而且这种一致性非常高。就像人类吸收糖和蛋白质,然后不断生长一样。

从外部流入的是负熵,内部产生的是正熵。根据熵增定律,内部熵增是不可避免的,所以没有资金和体量,就无法上涨,无法形成趋势,只会越来越无序。

当流入的负熵产生正熵时,它就会上升。反之,流入的熵不足以抵消内部熵的增加,生命进入衰退阶段。

生命历程

市场有哪些信息?

市场信息有哪些分类?

市场信息多样且引人入胜:

宏观经济层面:加息/降息、存款准备金率加减、人民币升值/贬值、GDP增速、CPI、PPI等微观经济层面:企业经营状况、利润率、行业状况、材料涨价、产品价格减少污染,并研究和开发新技术。股市技术方面:股价变化、成交量变化、行情指数、行业热点、领先涨幅、多头均线等各种其他与市场有关的事物:如科技新闻、战争、商品波动、经济制裁、新思潮等等。俗话说,生活处处节约。有了如此多的信息,我们如何评估其对股市的影响呢?

如何最有效地分析信息的影响?

这取决于信息的本质:信息的本质是消除不确定性。

从这个角度来看,我们可以将信息分为四类:

正面信息:增加趋势的确定性;如业绩大幅增长、资金大幅流入、行业政策出台等。正负面信息:消除趋势不确定性;同行业股票大涨、公司高管回购等。负面信息:减持趋势确定性:技术创新弥补、避免谣言。垄断业务出现新的竞争对手,内幕交易被曝光。负面增长信息:增长趋势的不确定性:参与诉讼、高层调查、进入新行业或新市场。对于一个事物来说,原本存在着多种可能性,但因为一条信息,可能性就变得不同了。因此,信息产生对称破缺,对称破缺又可以进一步产生信息。

当你不看这朵花时,这朵花与你的心一起沉默;当你看着这朵花的时候,这朵花的颜色一会儿就变得清晰起来。

在看之前,关于花的信息是对称的、平衡的,所有的可能性并存。看完之后,信息就生成了,对称性被打破了,所以颜色、形状都清晰了。

作为投资者,必须对信息保持高度警惕,确认信息的效果,以及市场对信息效果的反馈。

信息的作用与市场反馈

信息只有转化为交易行为才会影响市场。否则,信息就会淹没在信息的海洋中,消失得无影无踪。

那么,什么情况下信息会转化为交易行为呢?

该消息应该简单而有效。您必须有资金来支持您的交易活动。我们先谈谈信息本身。为了让信息在公众中传递,激发公众的交易欲望,信息必须简单明了。它不能是含糊的或可有可无的。

常见的简单而有效的消息有:

行情大涨:行情是大家都在关注的。市场的暴涨,给了人们无限的希望。***股东加入市场并改变他们对所谓大太阳的看法。强势涨停:一只股票强势涨停,肯定会吸引很多人的关注,自然也会有一些人追涨。业绩远超预期:抛开真实性不谈,极其亮眼的业绩会吸引那些自认为是价值投资者的人。新高:相对而言,新高也是一个非常清晰明确的信号。很多人喜欢追逐新高的股票。因为它给人无限的希望。这类信息很多,你可以自己总结,但是有一个原则:信息要简单,市场不能接受复杂的东西!

因为复杂的事情不可能被大众广泛传播和记住。因此,不太可能产生巨大的影响力和交易行为。不够明确的暗示会抵消正负效应,阻止单向趋势的形成。

其次:你必须有资金来支持你的交易行为。你被这些信息所感动,想要买入其中一只股票,但你事先已经耗尽了你的子弹。你再乐观也没用,因为它无法产生交易行为。

如何判断一个概念被炒作后是否有资金投入?很简单:看营业额。交易量的大幅增长自然是市场综合实力的体现。比如当年的雄安新区,这个概念一出来,活跃资金就增加了几个数量级。这是市场的积极反应。

信息固然重要,但市场对信息的反应更重要。

因为:市场对信息的反应反映了市场的内在本质。

市场是一个复杂的系统,正如前面提到的:当负熵的流入产生正熵时,就会形成明显的趋势。

流入的负熵是可见的,但产生的正熵是无法测量的。我们只能看市场对信息的反应。一般来说,系统对外部变化的反应反映了系统的真实内部状态。

某股发布重大利好消息,但股价反应不够积极。这说明该股票内部分歧很大,内部熵也很大,消化这个内部熵需要时间。某只股票受到重大负面影响,但其股价不降反升,说明该股票具有较强的内部一致性,且负面影响并未改变整体内部一致性。很多主力或者庄家喜欢在拉升之前用一些消息来试探市场,发布一些坏消息和好消息来看看市场的反应。如果价格对坏消息没有明显反应,但对好消息有明显反应,则表明市场处于市场中。非常轻,非常一致,随时可以举起。

市场是活的,生命对***的反应体现了市场的诚意。

用我的不经意,回应市场的诚意,这就是天人合一!

圣人心无常,以民心为己心。

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股市走势的精髓已经写到第12篇了。本系列将在2-3篇文章中结束。谢谢大家的交流和讨论,让我受益匪浅。我也很乐意与大家分享我的投资想法,共同成长。

文章主要分享投资理念和思想经验。由于每个人的具体操作技巧不同,为了避免误导大家,分享的较少,只有个别文章中零星提及。

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