作者: Uncle K    发表日期: 2024-10-19 

昨天A股大涨，全天成交过2万亿。尾盘跳水，涨停股纷纷破板。盘后多重利好，周一会重复10月8日的故事吗？ 尾盘异动是玄学，没有确切的规律，全凭主力意愿。如果尾盘有规律，那每天只要尾盘买入，第二天卖出就行了，每天都有赚。哈哈，不可能的。

不过，有一点可以确定。下周继续分歧，聚焦主线。

欢迎阅读本期投资者周刊，周刊主要内容包括：每期话题、本周行情、本周要闻、投资心理学、投资随机实验、量化和下周关注。

投资者周刊公众号每周日发布，个人网站每周六发布。希望投资者在这里读懂市场，共勉。

注：本站不推股荐基，内容包含客观和主观部分，注意甄别。所列基金、股票仅用于辅助说明，不构成投资建议。

本期看点：主线、美国大选、交易习惯、随机实验

【本周话题】牛市主线和美国大选

周五大涨，半导体王者归来。

周五盘中有N多ETF涨停，收盘前纷纷跳水，只有半导体ETF10%涨停坚持到收盘。 不禁要问，半导体是下一波行情的主线吗？

先说个小问题，周五买不到半导体ETF和个股，有没有同学转场去买半导体基金？上一期讨论了当买不到股票时怎么办。

上一波行情的主线无疑是茅台代表的白酒，东财代表的证券，润和、软通、常山代表的软件和华为概念。其它板块上涨是跟涨，属于陪跑人员。当大盘回调时，这些板块回撤较大。 茅台涨停代表大资金入场；证券大涨是吹响牛市号角，打鸡血；软件妖股大涨堆满赚钱效应，吸引资金积极入市。

这三大板块周五表现一般。白酒ETF触及半年线后回落。软件ETF涨停后秒回到6%，成交量较上周显著放大，其它板块较上周明显缩量。证券ETF表现在平均水准之上。 白酒、证券的使命已经完成，第一波指数拉升的目的已经达到。这波行情以来，A股每日成交量维持在万亿以上。

如果白酒、证券继续拉升，指数冲4000、6000不是梦。

人造疯牛，非管理层所望。所以下一波主流行情，首先排除这两。他们就是在关键时候推指数一把，不拖后腿。要打压市场时，助跌一把，浇浇冷水。其它时候多半歇着。

这波行情，软件的涨幅最大，资金有落袋为安的需求。 半导体有望成为下一波的主线，算力、军工、软件构成第二梯队，剩下的是第三梯队。

为什么是半导体？

国产替代

这一切要感谢川建国。建国同志说：关税是字典中最美的词汇。惩罚性关税促使企业来美国建厂避开关税。 贸易战和芯片制裁始于特朗普政府，如果建国再次当选。加速国产替代势在必行。关税和制裁影响最大的板块是新能源、汽车、CRO。

如果哈哈姐当选，其新政策同样利空，程度不同罢了。

这个世界已经千疮百孔，这恰好符合美国利益。世界越乱，美国越喜欢，越受益。跟西方不要讲道德，人家从来无视，更不知面子为何为物，眼里只有利益。面子是东方产物。这部分内容将放到《世界的疑问》继续讨论。

国产替代，主要两项内容，替换国外的硬件和软件。硬件包括芯片和其它，软件包括操作系统、工业软件和其它。芯片+操作系统+软件组成算力。

建国上台，贸易战、制裁，保护主义，加大通胀，提升美元指数。本来已经够糟的世界会更加糟糕。 哈哈姐，上次站在她的位置是希拉里，建国能击拜“希拉里”两次吗？

无所谓，认准主线即可。

【本周行情】

本周上证指数上涨1.4%，创业板上涨4.5%，科创上涨88.9%，北证50上涨22%。板块方面，软件开发、半导体、军工涨幅居前，白酒消费、煤炭石油、旅游靠后。 详细参考网站菜单股票行情。

【本周要闻】

本周新闻关键词：降息、放水

1，10月16日，中国人民银行、金融监管总局、中国证监会联合召开主要金融机构座谈会，认真学习贯彻9月26日中共中央政治局会议精神，推动金融机构加快落实近期金融增量政策。

2，10月17日，吴清：同意20家证券基金公司参与互换便利，进一步深化资本市场改革

3，10月17日，国家统计局：前三季度国内生产总值949746亿元，同比增长4.8%

4，10月17日，财政部：将推动专项债收储土地和存量房工作尽快落地"

5，10月18日，工商银行、农业银行、建设银行、中国银行、交通银行、邮储银行六大国有活期存款年利率下降5个基点，各期限整存整取产品年利率均下降25个基点。这是继今年7月25日后，六大国有行再次下调存款挂牌利率。

6，多家机构预计，今年三季度和四季度，部分白酒上市公司将面临业绩增速放缓压力。港售茅台、五粮液或将迎来降价。 更多新闻参考链接 央行政策 土地政策 货币政策

【经典言论】

1，通过对美国各大交易所开展的各种形式投机交易进行深人研究，我们得出如下结论，按尼尔森的话，这些适用于投机的结论是“普遍性法则”。他将这些结论划分为两大类—绝对性法则和条件性法则。绝对性法则：永远不要过度交易。如果规划的收益超过资本金，会招来灾难。收益达到这个水平时，市场波动必然会导致操作者惊慌不安，让他的判断亳无价值。

2，为什么查理和我非得认为我们可以预言其它快速发展的公司的将来呢？我们反而会专注于那些简单易于理解的行业，一个视力平平的人为什么要在草堆里找绣花针呢。

3，很多事情做起来都会有利可图，但是，你必须坚持只做那些自己能力范围内的事情，我们没有任何办法击倒泰森。更多言论点击链接

【投资心理学】

在之前的周刊中已经介绍了沉没成本、损失规避、大脑启发式、心理账户、证实偏见、过度自信、禀赋效应等心理现象和反身性原理。

本期不说心理学理论。理论懂再多，如果不改变习惯，都是无用的知识。比如大家喜欢熊市越跌越买，牛市越涨越买，越涨越卖，越跌越卖？ 你可能会问，真的是这样吗？这是一道证明题：

高买低卖有两种情况：

在熊市，股价一路下跌，股民基民一路加仓，最后割肉造成亏损。 在牛市，股价震荡上涨，股民基民追涨不断加仓，遇到大跌、阴跌，忍受不了，砍仓、清仓。追涨杀跌，频繁交易，造成亏损。 忍受熊市三年大跌，受不了牛市一周回调。

上周我清了北证50基金，躲过大跌也没吃到本周涨幅。所以，想赚钱很简单，按以前的操作习惯反向操作。 下一期讨论，牛市大赚的有哪些特点。

【投资随机试验】

随机实验，每一期从我的自选股中，随机选一只股票，操作一周，下一期公布操作结果。实验目的是希望用随机算法解决在多只自选股不知道选哪只的问题。

实验步骤：

➊ 确定股票池和编号;

➋ 随机小程序随机生成一个数字，该数字对应的股票就是下周交易对象。

上期选中的标的是中信出版。抽完感觉不好，采取分批买入策略，10月14日开盘买入，10月17日尾盘卖出一笔，周五没有卖出。因 为这几天中信出版盘后都有大宗交易，股价被压制。同时，游戏、传媒板块低迷，决定再操作一周。

本期随生成数字时间是下午13点07分，生成的随机数是113。

113对应的股票是存储芯片-佰维存储。下一期10月26号公布两只票的操作结果。

【K叔量化课】

上一期介绍了获取上司公司财务的接口。基于历史行情、即时行情、财务分析，就可以开始量化计算了。先从简单、常用的开始：

本期主要讲如何用Python计算股票的MACD。

MACD，全称平滑异同平均线，由三条线组成：

DIF线：简称快线，收盘价12日指数平滑移动平均线 - 收盘价26日指数平滑移动平均线；

DEA线：简称慢线，DIF线的9日指数平滑移动平均线；

MACD线：DIF线与DEA线差的2倍，红绿柱状线条；

计算步骤，主要用到python的pandas库。

1，获取行情，调用在线行情接口如baostock，或读取本地行情文件；

2，将行情转换成pd.DataFrame

3，用pd.ewm计算移动平均线

4，打印结果

代码：

#close_vol=3表示收盘价,6表示成交量

def clh2df(code,close_vol = 3):

#日期，股票代码，名称，收盘价，涨跌幅，换手率，成交量,成交金额,最低价,最高价,开盘价,前收盘

info = getOneStockInfo(code)

info.reverse()

high = [i[9] for i in info]

low = [i[8] for i in info]

close = [i[close_vol] for i in info]

turn = [i[5] for i in info]

dates = [i[0] for i in info]

data_dict = { 'High': high, 'Low': low, 'Close': close, 'Turn':turn }

df = pd.DataFrame(data_dict)

df['Date'] = pd.to_datetime(dates) # 将日期列表转换为datetime类型，并添加为新列

df.set_index('Date', inplace=True) # 将日期列设置为DataFrame的索引

return df

#计算股票macd

def st_macd(code,days,signal_ma = 9,short_ma = 12,long_ma = 26):

data = clh2df(code)

data['EMA12'] = data['Close'].ewm(span=short_ma, adjust=False).mean()

data['EMA26'] = data['Close'].ewm(span=long_ma, adjust=False).mean()

# 计算MACD线

data['DIF'] = data['EMA12'] - data['EMA26']

# 计算信号线（MACD的9日EMA）

data['DEA'] = data['DIF'].ewm(span=signal_ma, adjust=False).mean()

# 计算MACD柱状图（MACD与信号线的差）

data['MACD'] = 2 * (data['DIF'] - data['DEA'])

# 打印或查看结果

df = data[['Close', 'DIF', 'DEA', 'MACD']]

return df[-1*days:]

注意：

要用股票的所有行情，这样结果才能跟股票软件上的数据一致或不相上下，否则出入较大。 不过，对不上也没关系，只要趋势对即可。比如10月8日是高点，只要你的macd数据在10月8日是近期高点即可。

运行结果，以常山北明为例，macd数据跟同花顺上的一致。

【下周关注】

下周关注半导体、软件、军工、证券。

内容仅供参考，不构成投资建议！

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