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行情分析|股市大跌怎么办——遇到大跌不要慌,看个数据压压惊!

资讯来源:华彩人生APP
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发布时间:2022-04-20 19:20

又是跳水比赛的一天,

最先出场的是沪指,但只溅起了个小水花,跌了1.35%。

深成指奋起直追,成功超过沪指半个身位,跌了2.07%,屈居亚军。

然后是最勇猛的创业板指,左手阳光电源(跌了20%),右手宁德时代(跌了7.55%),大跌3.66%,超越深成指一个半身位,拿下今天的跳水大赛的冠军。

往前翻,

跳水,创业板指今年还真没怕过谁。

年初以来,就是一马当先。

近期,还越战越勇,横刀立马,强势跌破3月15日的低点,把上证50、沪深300远远地甩在身后。

对此,不少小伙伴的态度是:你敢跳,我就敢接。

但接之前,不妨看看他们的底线在哪里,

万一遇人不淑碰到渣男呢?

PS:历史数据不代表未来,历史就是被用来打破的。

01

上证50

先看最“落后”的上证50。

历史上,上证50有过5次大的牛熊转换。

回顾这5次大行情,基本上是涨2年,跌1年的节奏。

而下跌点数又会是上涨点数的75%,也就是说牛市中涨了1000点,接下来的熊市中就可能跌去750点。

比如,2014 - 2015年的行情中,上证50先涨了2093点,又在接下来的熊市中跌了1604点。

1604 / 2093 = 77%

再比如,2016 - 2018年的牛熊转换中,上证50也是先涨了1311点,再跌去953点,然后见底。

953 / 1311 = 73%

这次是什么情况呢?

从2019年初开始算,到2021年春节的高点,上证50涨了1861点,历时25.9个月。

如果历史规律起作用,

这轮调整中,上证50可能要调整13个月,下跌1396点。

实际情况是这样的:

从2021年春节高点开始算,上证50已经调整了13个月,下跌1421点,不管是时间还是空间都调整的比较充分。

02

沪深300

沪深300也差不多,

大节奏也是涨2年,跌1年。

不过调整幅度会剧烈一些,下跌点数能达到上涨点数的80%左右。

这个也很好理解,

上证50银行股权重更高,而银行股波动小,间接拉低了上证50的波动。

从2019年初开始算,这轮牛熊中,沪深300涨了25.5个月,上涨2995点。

如果规律起作用,

这轮调整中,沪深300将调整13个月,下跌2400点左右。

实际情况是,沪深300调整了13个月,跌了1947点。

调整时间到位了,但调整幅度还不充分。

03

创业板指

至于创业板指,虽然成立10多年了,但大的、完整的牛熊周期就经历过一轮,样本数少,参考意义有限。

这是创业板指上一轮牛熊的数据,

从2012年底开始算,到2015年6月牛市顶点,涨了30.4个月,上涨3453点。

之后,跌了41个月,下跌2853点。

下跌月数 / 上涨月数 = 1.35

下跌点数 / 上涨点数 = 0.83

这一轮牛熊,创业板仍是执牛耳者。

2018年10月就触底了,直到2021年7月才见顶,历时33.6个月。

从2021年7月开始算,调整不过9个月,下跌点位也只相当于上涨点位的一半。

不管调整时间,还是调整幅度,创业板指都没到位。

小结下,

三大指数中,上证50调整最充分,调整时间到位、调整幅度也充分。

沪深300次之,调整时间到位,调整幅度不充分。

创业板调整的最晚,不管时间,还是幅度,都还有空间。

落后就要挨打,这才有了创业板指奋起直追,2022年勇夺跳水冠军的传奇。

04

其他行业指数

再简单说说其他行业指数。

1、中证消费,

到底是长牛行业,易涨难跌,下跌月数 / 上涨月数 = 0.4,涨10个月,跌4个月。

调整幅度约是牛市上涨点数的70~75%。

这次,调整了0.46个月,调整时间够了。但调整幅度只有0.54,还没到位。

2、全指医药

另一个长牛指数,

下跌月数 / 上涨月数 = 0.6,上涨10个月,下跌6个月。

熊市下跌点数约等于牛市上涨点数的70%左右。

这次,全指医药涨了25.9个月,跌了12.8个月,调整时间还欠点火候。

调整幅度也只有0.63,也欠火候。

3、全指信息

波动比较大,

涨多少时间就能跌多少时间,上涨月数 / 下跌月数 = 1。

大部分涨幅也能被回吐,下跌点数 / 上涨点数 = 0.8。

这一轮牛熊,上涨21.1个月,下跌21.3个月,时间上调整比较到位,但幅度还不充分。

最后,做下总结:

调整时间比较充分的是上证50、沪深300、中证消费、全指信息。

调整幅度比较到位的只有上证50。

所以,最近上证50也比较抗揍,在主要大盘指数中涨幅居前。

但还是那句话,历史就是被用来打破的,

其他板块调整不充分,上证50能否走出独立行情也有待观察。

本文作者:懒猫,来源:懒猫的丰收日,原文标题:《遇到大跌不要慌,看个数据压压惊!》

 
 
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