有这样一位在股市中实现财务自由的老人给一位年轻人的忠告：“现在不要买房子！有钱就把它放在股市中进行尝试一下，如果你成功了，再买房子也不迟”。这位实现财务自由的老人说这话的时候，非常的严肃和认真。

 

这位年轻人叫侯波，他现在站在人生的十字路口非常的迷茫，到了该结婚的年龄了，但是迫于住房的压力，他一直没有脱离单身，一个月5000元上下的工资，说实话实在难以实现买房的梦想，但是没有稳定的居住环境，哪有婚姻的幸福美满，所以小猴非常的迷茫。

 

小候也曾经想过贷款买房，但是他实在不愿意把自己的一生和房屋捆绑在一起，不能说年轻人好高骛远，只能说他有着更远的目标和理想，小候一直感觉当前的工作非常不适合自己，离开自己的这个单位是迟早的事情，只是当前没有这样的一个资本而已，当自己有了一定的经济基础和人生阅历的时候，总要干点自己喜欢的工作。

 

在小候单位有一位外聘老专家，小候和这位老专家是忘年交，小候把自己的一些烦恼和想法统统讲给了这位老专家。

因此这位老专家给了小候这样的建议：“趁着年轻没结婚，有钱先不要买房，到股市中锻炼一下”。

 

小候在听到股市的时候，心中起了一丝担忧，说：“股市中赔钱的大有人在，我害怕自己赔的身无分文”。

 

老专家给小候说：“如果你用你现在仅有的钱买房子的话，肯定是不能全款付清的，再加上房贷的话，你要被你的房子捆绑十几年，在这十几年里，世界的经济会发生很多的变化，而你由于迫于房贷的压力，根本和这些变化无缘，如果你把这些钱，放到股市中，感受一下股票投资的魅力，在股票投资的实践道路上，进行磨炼几年，说不定你会向我一样不会因为几个菜钱在超市里转半天，甚至连续跑多家超市对比价格，更不用因为几分钱的降价排队买鸡蛋领面条！”。

老专家的这些话让年轻的小候有所领悟，他经过深思熟虑过后，最终进入了股市。

 

师傅领进门，修行在个人，在股市中摸索着前行。

小候在老专家的影响之下，进入了股市，虽然他以前没有炒股经历但是他总听别人说起股市的一些事情，在他的印象当中，股市炒股就是今天买了明天卖掉，赚个百八十块钱就跑。

 

小候就在这种错误的炒股理念之下，每天在股市中进进出出，但是始终不能实现稳定盈利的目标。

 

他曾经多次去询问过那位老专家怎样选股，老专家总是反问：“你是怎样选择你买进的这只股票？”。

 

小候就说：“这只股票当前的价格比较低，并且KDJ红线上穿白线和黄线形成金叉，还有MACD在0轴以上形成金叉，最重要的一点就是我买进这种股票之前，K线图形现出现一根大阳线，就是这一根大阳线，说明有大资金进场了，所以我就赶紧买了，这就是我买进一只股票的根据。可是谁知道今天买进之后，到了明天开盘就出现了低开，开盘的价格严重低于昨天我买进的价格，我为了不扩大亏损，就赶紧卖出了，但是这样长期下来，我没有挣到钱，反而赔了不少的钱”。

 

老专家听着小候说的这一套一套的炒股理论，始终没有打断他的话题，最后小候说完后，老专家只问了小候一个问题：“你买进这只股票的公司是干什么的，他生产的什么产品？”。

就这一个非常简单的常识性的问题把小候问的目瞪口呆。

老专家继续说道：“你连什么是股票都没有弄明白，就开始下手买股票，并且赔一点钱就沉不住气赶紧的卖出，你这种行为不是在做股票投资，你是在赌博，你是在赌你的想法和看法，是不是对了，如果对了的话，你就可以赢钱，如果错了的话，你就会认输认赔，离开这个赌桌，继续到下一个赌桌去赌”。

 

老专家的这一番话直击小候的内心要害，小候觉得自己确实是对股票一窍不通，只知道研究整个股市上的指标和K线，但从来不研究买进的这家上市公司是干什么的，这家公司的业绩怎样等这些基本的常识性的问题，他完全不懂。

老专家从自己的办公抽屉里拿出来一本书籍《巴菲特教你读财报》，这本书的作者是伟大的投资家巴菲特的儿媳“玛丽.巴菲特.戴维.克拉克”编写的，她在与巴菲特的儿子彼得.巴菲特婚后不久 ，去巴菲特的住处拜访巴菲特，在巴菲特的家里，她结识了巴菲特很多的忠实学生，这些学生都是“巴菲特的追随者”，而戴维.克拉克就是其中最成功的一位追随者，他把巴菲特在给学生上课时候的笔记统统记录下来，通过这些笔记的整理，她编写了这本《巴菲特教你读财报》。

 

巴菲特说过这样一句话：“你必须了解会计学，并且要懂得它的微妙之处，它是企业与外界交流的语言，并且是一种完美无瑕的语言，如果你愿意抽出一点时间学习如何分析财务报表，你就能够独立的选择投资目标”。

 

这本书里面的内容对看似非常复杂的财务报表，简单的归纳整理，从众多的财务数据中挑选出几种比较重要的指标，通过实际事例对巴菲特的投资过程进行详细分解说明，就连小候这种财务小白竟然也能看懂。

小候通过《巴菲特教你读财报》这本书，在以后得选股过程中，慢慢的开始注重上市公司的基本面和财务数据，他通过学习，在参考一家公司是否优秀时，他经常把“公司好不好，用数据来说话”挂在嘴边。

 

通过使用财务数据发现一只可以长期投资的标的，并大赚230万元。

 

小候从老专家送给他的那本《巴菲特教你读财报》书籍中，找到了股市中投资最基本的常识，在这本书其中的一个章节中，是关于每股收益这个指标的阐述，这个指标是巴菲特判断一家公司是成功者还是失败者的主要参考指标。

书中是这样阐述的“巴菲特看每股收益，从来不看一年或者两年的数据，因为任何单独一年或者两年的每股收益，不足以证明一家公司是否具有持续的竞争优势，但是如果连续10年的每股收益就完全能够证明一家公司是否具有长期的竞争优势”。

在这本书中举了这样一个例子：

巴菲特尤其喜欢每股收益逐年稳定递增的股票，像以下这家公司的每股收益，巴菲特会避而远之：

2014年每股收益是1.35元；

2015年每股收益是4.27元；

2016年每股收益是4.02元；

2017年每股收益是5.63元；

2018年每股收益是2.35元；

2019年每股收益是1.98元；

2020年每股收益是4.87元；

2021年每股收益是6.46元；

这家公司的每股收益的数据，非常不稳定，也从侧面反映出这家公司所处的行业正处于竞争激烈的状态，时而繁荣，时而衰落，同时这家公司不具有持续的竞争优势和竞争力。

在这种情况就会导致这家公司的股价出现忽高忽低的现象， 它不是一个很好的投资标的。

当年巴菲特买进可口可乐时的每股收益是这样：

1983年每股收益是0.17美元；

1984年每股收益是0.20美元；

1985年每股收益是0.22美元；

1986年每股收益是0.26美元；

1987年每股收益是0.30美元；

1988年每股收益是0.46美元；

1989年每股收益是0.42美元；

1990年每股收益是0.51美元；

1991年每股收益是0.61美元；

1992年每股收益是0.72美元；

1993年每股收益是0.84美元；

1994年每股收益是0.98美元；（预期）

巴菲特通过可口可乐1984年至1993年十年的每股收益，计算出十年间每股收益的年复合增长率是17.2%。根据1993年的每股收益是0.84美元，计算出1994年的每股收益是0.98美元。

 

通过这个例子可以看到使得巴菲特成为投资大师的可口可乐这只股票，有着非常稳定向上的每股收益，持续上涨的每股收益，充分的说明这家公司具有某种长期的竞争优势，并且持续增长的利润通常表明这家公司销售的产品，不需要经过一个昂贵的交换过程，也可以说这家公司的销售成本较低。

 

小候在学习到这些知识之后，在股票市场开始寻找如同书中说的那样，具有稳定上涨每股收益的股票。

功夫不负有心人，小候发现一只股票的每股收益非常的稳定且向上攀升，这只股票便是“通策医疗”，它的每股收益的数据如下：
2009年每股收益是0.14元，同比增长40%;

2010年每股收益是0.31元，同比增长121%;

2011年每股收益是0.44元，同比增长42%;

2012年每股收益是0.57元，同比增长30%;

2013年每股收益是0.63元，同比增长11%;

2014年每股收益是0.34元，同比增长-46%;

2015年每股收益是0.39元，同比增长14.71%;

2016年每股收益是0.42元，同比增长7.69%;

2017年每股收益是0.68元，同比增长61.9%;

2018年每股收益是1.04元，同比增长52.9%;

通过对通策医疗这只股票每股收益的研究，小候对这只股票充满信心，他拿着自己的分析成果去找老专家进行商讨，这位老专家给小候的建议是：“买进之后不要随便的动，要赚到饱为止”。

 

2019年的4月份，小候以每股70元的价格买进通策医疗这只股票约8000股数量，总计投资56万元，买进之后，令小候非常惊讶的是，这只股票的股价像是长了翅膀一样，连续不断向上飞，在涨到每股100元的时候，小候开始沉不住气了，想要卖出，但是那位老专家总是给他提醒“为什么要买呢？要赚到饱！”

 

在老专家的影响和提醒下，小候持有通策医疗这只股票大概有一年的时间，在通策医疗股价涨到每股360元的位置，小候卖出了手中8000股数量的股票，每股赚取了290元的利润，8000股总计盈利230多万元。

小候在卖出股票当天带着50万元感谢那位老专家，可是老专家比小候想象的要富有的多，老专家早已经是一位实现财务自由的人了，当然老专不会收下小候的50万元的。

但是老专家对年轻人的忠告却是用50万元买不来的。

新城控股突发黑天鹅事件，于2018年7月1日晚间公告“董事长王某因猥亵儿童，被公安机关控制”，公告已经发布，隔天新城控股股价封死跌停板，相继出现连续暴跌。徐勤芳发现机会，在新城控股股价暴跌40%后，买进16万股大赚450万。

徐勤芳为什么敢买进新城控股？

这要从他一次失败的经历开始说起：“

中兴通讯这一只股票在2018年出现了历史罕见的7个一字跌停板，股价从33元左右暴跌到11元左右，下跌幅度高达67%。

很多中小投资者、机构投资者，基金、私募等等众多的资本，纷纷以最快的速度逃离中兴通讯，其中徐勤芳也不例外。

 

 

“2018年4月16日晚，美国商务部发布公告称，美国政府在未来7年内禁止中兴通讯向美国企业购买敏感产品。”

随即，中兴通讯宣布停牌处理此事。

停牌后，很多买进中兴通讯的中小投资者，在股吧中纷纷评论此事，大家对这件事情的看法比较一致，认为这是较为严重的利空事件，中兴的股价在复牌之后肯定会出现暴跌。

一时间，中兴通讯的股吧里，被恐惧和恐慌笼罩着，有的人甚至在评论区内开始预测中兴通讯复牌后，会出现几个跌停等等，专门制造一些人为的紧张和恐慌的气氛。

 

这个时候徐勤芳更是心急如焚，中兴通讯出现这件事情之后，他是茶不思饭不想，晚上经常做噩梦，因为他把家中所有的资金全部买进了中兴通讯这只股票，当时他是瞒着自己的妻子进行股票投资的，本身妻子就反对徐勤芳进行股票投资，但是徐勤芳不但不听妻子的劝告，反而认为自己是股市天才，因为在每一次的短线操作中，徐勤芳能赚一点小钱，虽然赚到的不多，但是这给了他坚持做股票的动力，在有了一点股市操作经验之后，徐勤芳开始逐步扩大在股市的资金投入。

2018年，徐勤芳认准了5G行业，认为在未来一年的时间内，5G行业会有很好的表现，于是徐勤芳选择了当时在5G行业中的龙头股“中兴通讯”。

 

徐勤芳瞒着妻子把家中的存进银行的钱全部取出来，当时大概有70万左右，徐勤芳以每股32元的价格，买进中兴通讯股票约2万股。

买进之后徐勤芳整天盯着中兴通讯的股价，恨不得天天涨停，但是股价最高只到过33元左右，徐勤芳认为还要涨，就一直没有卖。他在等待着更加高的股价和更加高的涨幅，谁知大幅的上涨没有等到，等来却是美国对中兴的制裁消息，消息一出，隔天中兴通讯的股票开始停牌。

 

徐勤芳是这样形容当时自己的状态的：“当时，我的家人跟我说话，我根本就听不见他们跟我说的是什么，但是为了掩饰自己，我嘴里还哼哼唧唧的答应他们的话茬，有好几次我的爱人发现我的眼睛无神、精神恍惚，还强行把我带到医院进行身体检查，医生说我是工作压力较大，让我注意休息，回到家，妻子给我准备了各种药物，让我每天按时吃药，当时我有好几次都想和妻子进行这件事情的沟通，但是鉴于妻子对我平时进行炒股的反感，我就没有说出口”。

 

好不容易等到中兴通讯复牌。

“中兴通讯在近两个月的停牌后，于2018年6月13日，进行开盘复牌，开盘首日中兴通讯A股跌停，有逾200亿资金等候卖出；中兴通讯H股暴跌逾四成，成交35.76亿港元创出历史新高。中兴通讯的A股、H股总市值合计蒸发172亿元人民币。”

 

在这种封死跌停板的状况下，作为散户投资者，是根本卖不出手中的股票的，这个时候的徐勤芳眼睁睁的看着自己的全部家产，正在大量的被股市吞噬，自己也没有任何的补救办法，此时他心中更加愧疚当初为什么不听妻子的话。

中兴通讯的股价在接下来的几天中连续出现一字跌停板，股价从33元附近直线暴跌至11元附近。

徐勤芳看到账户中亏损的40万元，感觉自己已经到了近似晕厥的现状 ，此时徐勤芳在巨额亏损的面前，已经丧失了理性和最起码的判断力，他感觉自己唯一能做的就是卖掉中兴通讯。

于是，徐勤芳以每股12元的价格，卖出了手中所有的中兴通讯股票。而他当初买进的价格是每股32元，现在以12元的价格卖出，这让徐勤芳在中兴通讯上亏损近40万元，亏损幅度高达43%，当初70万元的本金，只剩下30万元。

 

卖出中兴通讯的股票之后，徐勤芳删掉手机上炒股APP，在接近半年的时间内，他一直没有再关注股市的任何消息。

在2019年4月的一天，徐勤芳在网上看到一则消息“中兴通讯”股价当日涨停。

徐勤芳赶紧打开电脑，重新下载了一款股票查询软件，对曾经让他恨之入骨的“中兴通讯”进行查询，看到中兴通讯在当初最低价11元附近，一路上涨到38元的价格，徐勤芳当时愣住了。他突然意识到，自己亏损的40万元，其实并不是中兴通讯的问题，而是自己的贪婪和恐惧的心理造成的。

现在徐勤芳说“在2020年3月份，中兴通讯的股价最高涨到了56元每股，如果自己坚持最初的判断，不恐慌抛售的话，当初的70万现在已经变成120万了”。

 

在中兴通讯这只股票上徐勤芳是失败的，这次让他输的无话可说，因为这怪不得别人，从根本上来说，这次的失败，就是自己的极度恐慌，使得自己失去理性和基本判断的能力，才着急卖出股票。

如果稍微进行分析一下，中兴通讯的事件，公司高管和美国方面都已经妥善的处理完毕了，股价的下跌虽然是实际存在的，但是这种极度的暴跌，本质上就是人为制造恐慌的结果，因此自己不应该在大家极度恐慌的时候，进行跟风卖出股票。

再者说了，这种暴跌，会使得在中兴通讯这只股票里的大资金投资者，也同样出现大幅亏损，大资金并不是短线的投资者，他们的目的就是资本盈利，在没有盈利的情况，大资金是不会轻易卖出的，所以，股价出现断崖式暴跌过后，肯定会有一个短暂的恢复期，而并不是暴跌之后，马上卖出股票。

 

徐勤芳在认识这一点之后，他又通过自己的失败进行反思，并总结经验教训。

徐勤芳认为，在整个股票市场中，几乎每一年都有被突发事件打压的股票，这种黑天鹅事件，会使得相应的股票价格，出现连续的暴跌，很多的投资者都会像自己当初恐慌卖出中兴通讯一样，在丧失理智的情况下，无脑的、不计成本的进行抛售。其实这个时候正是捡便宜的时候，也就是弯腰捡钱的机会，如果抓住这样的机会，买进恐慌抛售的股票，进行一个波段的交易，肯定会取得不错的收益。但是前提是，被抛售的股票，一定是质地优良公司的股票。

 

按照这种思路，徐勤芳给自己制定了几条交易操作规定：

第一、不出现被黑天鹅闷杀的股票，不轻易交易。

第二、出事的公司一定要有着良好业绩。

第三、黑天鹅事件一定要除去“财务造假”“产品质量”等一些影响公司发展前景的事件。

第四、在股价涨到事件前价格的30%多一点就卖出。

按照自己制定的规定，徐勤芳再次在股市中活跃起来，他开始寻找股市中的黑天鹅，按照他自己的话说就是“我是因为自己亏怕了，才找这种确定性高的捡钱的机会”。

这样的机会还真让他找到了。

“2019年7月1日，，上市公司新城控股董事长王某涉嫌猥亵9岁女童，于7月1日在沪被采取强制措施。”

“受此消息影响，在A股上市的新城控股，以及在香港上市的新城发展和新城悦，3只股票自7月4日开始均大幅下跌；其中新城控股A股从44元开始暴跌，历经3个跌停后，持续震荡下跌至最低时的24元，期间累计跌幅高达40%。”

 

“随后，新城控股也采取了“维稳”措施，公司火速变更了上市公司董事长，由原董事长之子履职董事长之位；随后又推出了股权激励计划，借此稳定高管人员团队，并以更加明确的业绩考核数据稳定二级市场投资者。”

新城控股此事件一经公布，让徐勤芳迅速捕捉了捡钱的机会，他认为：

第一、这个事件仅是董事长个人的人品问题，并不是公司的产品和业绩上缺陷。

第二、新城控股属于房地产行业，在房地产行业如日中天的时候，股价因为黑天鹅的来袭，出现40%的跌幅，其中大部分的大资金不会这样轻易的卖出股票，这40%的跌幅，还会涨回来的。

第三、新城控股的基本面和业绩没有问题。

徐勤芳通过资料的查询发现：

“新城控股2018年全年实现销售金额约2210.98亿元，同比增长74.82%，累计销售面积约1812.06万平方米，同比增长95.21%。在克尔瑞研究、中国指数研究院、亿翰、观点地产等各项房企销售榜单上，新城控股均位列第8，强势跻身TOP10房企行列。

销售收入从一千亿到两千亿，行业相关企业平均用时三年，但新城控股，从2017年突破千亿到2018年跨越两千亿，仅花费一年，以“住宅+商业”双轮驱动模式走出了自己的独特发展道路。

2018年以来，为更好地适应全国化发展需要，新城控股进一步优化组织结构。其中，住宅开发事业部在原先15家城市公司的基础上，又扩展了10个一线城市为区域公司，新成立8个区域公司即常州区域、南京区域、苏州区域、浙江区域、陕西区域、安徽区域、南区运营中心和北区运营中心。

 

徐勤芳看到新城控股如此优秀的基本面和良好的财务数据，他感觉机会来到了，一定要抓住这次机会。

徐勤芳这次比上次更加的大胆，他拿着父母老房子的拆迁款300多万，再加上自己去年亏损之后剩余的30多万，他又向自己的姐姐借了一点钱，凑了400万元，以每股24元的价格，买进16万股数量的新城股份。

买进之后，股价虽然上涨的比较好，但是一直没有像徐勤芳想的那样超过暴跌前的价格，但是徐勤芳由于有过以前的经验，他相信自己的分析和判断，同时也是基于新城控股良好的基本面进行托底。

 

时间来到2021年初，此时新城控股的股价已经超过当时暴跌前42元的价格，并且一路上涨至53元的高价。

新城控股股价的恢复，虽然没有徐勤芳说的超过暴跌前价格30%的的涨幅，但是也和30%非常的相近，于是徐勤芳选择以每股52元的价格卖出所持有的新城控股的股票。

卖出之后，徐勤芳每股获利28元，当初买进的16万股，获得450万的净利润。

从这次的成功中，徐勤芳学会了一种别具一格的投资方法：

“专挑被黑天鹅闷杀的优质公司的股票进行投资，没有机会就不做，股价恢复到暴跌前价格基础后再涨个20%至30%的幅度就及时卖出”。

 

投资界大师巴菲特最熟为人知的名言是：

“在别人贪婪的时候我们恐惧，在别人恐惧的时候我们贪婪。

而我们许多人也常常把它挂在嘴边，以此标榜我们习得了大师的绝世神功，悟出了“价值投资”的精髓。

可为什么事到临头就成了恐惧的心、颤抖的手，只想投降呢？

逆向投资就是买别人不买的东西，在没人买的时候买入。

逆向投资就是等待“校花落难”，“英雄救美”的机会”。”

大家好，这里是莫斯科普馆，通过前两期的学习，我们已经大致了解了什么是股票，如何从股市中获利，以及如何选取优势股票，而在本期，我将通过更深入的讲解，带领大家了解什么是股票技术分析方法，通过对技术分析的讲解，希望能够帮助大家在股市风险中做出更科学的决策。

 

技术分析

 

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什么是技术分析

技术分析是一种研究股票价格和交易量变化的方法，目的是预测未来的价格走势和市场趋势。

技术分析有两种常见的方法：自上而下法和自下而上法。

通常，短线交易者或追随主流趋势者会采用自上而下法，从宏观层面开始分析整个市场或行业的走势，然后再逐步缩小范围，选择具体的个股。

长期投资者则更倾向于使用自下而上法，从微观层面开始寻找具有潜力或优势的个股进行深入研究，再观察市场层级，根据个股所处行业或市场环境进行调整或过滤。

 

股票K线图

 

技术分析有三个主要原则和假设：

（1）技术分析认为市场上所有的信息都已经反映在股票价格中，价格按照趋势和反趋势运动，因此只需要关注价格本身就可以了。

（2）技术分析不考虑股票背后的公司基本面、财务状况、行业前景等因素，而只关注市场供需关系和投资者心理。

（3）技术分析主要使用图表和指标来展示和解读价格与交易量的变化规律，价格行为具有重复性，某些模式会不断出现。

基于这些原则和假设，技术分析师可以使用各种图表和指标来分析股票的历史表现，从而找出可能的买卖信号。

 

技术分析

 

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常用技术指标

使用技术指标时，请注意以下几点：

（1）不要盲目相信任何一个指标或公式，每个指标都有其局限性和假设条件，请结合其他信息综合判断。

（2）不要同时使用过多相似或重复的指标，以免造成混乱或误导。选择几个互补或对比的指标，以增加信号的可靠性和多样性。

（3）不要随意改变指标的参数或设置，以免影响指标的效果或适用性。除非有充分的理由和测试，否则请遵循指标的默认或常用参数。

 

技术分析

 

常用技术指标可以分为以下几类：

走势线：走势线是一条连接股票价格最高点或最低点的直线，用来显示价格的方向和强度。走势线可以是上升、下降或水平的。当价格沿着走势线运动时，表示趋势没有改变；当价格突破走势线时，表示趋势可能发生转折。

支撑位和阻力位：支撑位是指股票价格在下跌过程中难以跌破的水平；阻力位是指股票价格在上涨过程中难以突破的水平。支撑位和阻力位可以看作是买方和卖方之间力量对比的结果。当价格接近支撑位时，表示买方比卖方更强大；当价格接近阻力位时，表示卖方比买方更强大。

图形模式：图形模式是指在股票走势图中形成的特定形状，反映了市场心理和供需关系。图形模式可以分为两类：持续性模式和反转性模式。持续性模式表示当前趋势在经过一段整理后会继续延续；反转性模式表示当前趋势在达到顶点或底部后会发生逆转。

技术指标：技术指标是根据股票价格、交易量等数据计算出来的数值或曲线，用来衡量市场活跃度、强弱度、超买超卖程度等因素。技术指标可以帮助技术分析师确认趋势、发现背离、确定入场出场点等。常用的技术指标有移动平均线、相对强弱指数、随机指标、布林带等。

 

技术分析

 

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如何利用股票走势图进行投资决策

（1）根据自己的投资目标和风险偏好，选择合适的时间周期和技术工具。一般来说，短线交易者应该关注较短期的图表和敏感度较高的指标；长线持有者应该关注较长期的图表和稳定性较高的指标。

（2）根据市场情况和个股特点，灵活调整自己的技术分析方法。例如，在趋势明显时，应该顺势而为，遵循趋势信号；在震荡不定时，应该逆势而为，遵循振荡信号。

（3）根据技术信号和自己的经验判断，制定合理的买卖计划，并严格执行之。在买入前，应该确定好止损点和目标点，并根据价格变化及时调整之；在卖出前，应该确定好利润保护点和退出条件，并根据价格变化及时执行之。

 

股票走势

 

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技术分析不是万能的

技术分析是一种有用且实用的投资方法，它可以帮助投资者把握市场的动态和机会，但技术分析也并不是万能的，也有一些局限性和风险。例如，技术分析可能无法预测突发事件的影响，也可能出现假信号或滞后信号。

技术分析只能提供参考而不能保证结果，因此，投资者在使用技术分析时，应该结合自己的目标、风险偏好和经验，结合基本面、消息面、情绪面等市场因素进行综合分析，并根据自己的实际情况和能力进行投资决策，并且不要盲目跟随或过度依赖。

 

技术分析

 

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结语

技术分析需要不断地学习和实践，才能提高自己的技术水平和交易效率。请多阅读相关的书籍、文章、视频等，多观察和分析市场和个股的走势图，多总结和反思自己的交易经验和心理状态。在这里推荐两本书籍，《股票趋势技术分析》和《图解技术分析》，如果您是技术分析的初学者，通过系统的阅读这两本书，相信对您的成长会大有裨益。

同时，技术分析也需要有一定的创新和适应性，才能应对市场的变化和个股的特殊性。请不要拘泥于某一种技术方法或指标，而是要根据市场环境和个股特点，灵活调整自己的技术工具和参数。

以上就是本期讲解的全部内容了，希望能够对您有所帮助，如果您还有其他的疑问或建议，请在评论区留言或者私信我，感谢大家的阅读，我们下期再见。

14、特斯拉股票指标相关性分析？

要进行特斯拉股票指标相关性分析，可以使用Python的pandas和yfinance库获取数据，然后使用pandas的corr()函数计算相关系数矩阵。

下面是一个示例代码，使用yfinance获取特斯拉历史数据，然后计算成交量、市值、换手率、PE和PB之间的相关系数：

import pandas as pd import yfinance as yf # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='max') # 计算成交量、市值、换手率、PE和PB之间的相关系数 corr_matrix = data[['Volume', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Dividends', 'Stock Splits']].corr() print(corr_matrix)

这段代码中，我们使用yf.Ticker()函数获取特斯拉的历史数据，然后使用data[['Volume', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Dividends', 'Stock Splits', 'PE Ratio', 'PB Ratio']]选择我们要分析的指标。最后，使用corr()函数计算这些指标之间的相关系数。运行该代码，我们将获得一个相关系数矩阵，显示每个指标之间的相关性程度。

需要注意的是，相关系数只能反映变量之间的线性相关程度，不能反映变量之间的非线性关系。此外，相关系数也不能说明变量之间的因果关系，只能说明它们之间的相关性程度。

Volume Open High Low Close Dividends Stock Splits Volume 1.000000 0.073185 0.076965 0.069576 0.074135 NaN 0.043623 Open 0.073185 1.000000 0.999721 0.999599 0.999188 NaN 0.037034 High 0.076965 0.999721 1.000000 0.999608 0.999633 NaN 0.038781 Low 0.069576 0.999599 0.999608 1.000000 0.999672 NaN 0.037115 Close 0.074135 0.999188 0.999633 0.999672 1.000000 NaN 0.039327 Dividends NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN Stock Splits 0.043623 0.037034 0.038781 0.037115 0.039327 NaN 1.000000

要画热力图需要用到Seaborn库，可以通过以下代码进行绘制：

 

这里使用了Seaborn中的heatmap函数，cmap参数指定了使用的颜色映射方案。结果图中每个小格的颜色表示两个指标之间的相关系数大小，注释参数annot设置为True则在每个小格中显示相关系数数值。结果图的横纵轴都是指标名称。

15、怎么生成特斯拉股票的k线图啊

要生成特斯拉股票的K线图，您可以使用Python中的matplotlib库和mplfinance库。

首先，您需要安装mplfinance库。您可以使用以下命令在终端或Anaconda prompt中安装：

pip install mplfinance

接下来，您可以使用以下代码生成特斯拉股票的K线图：

import yfinance as yf import mplfinance as mpf # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='max') # 使用mplfinance库绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', volume=True, mav=(5,10,20), figratio=(16,8), title='Tesla Stock')

这将生成一个标题为“Tesla Stock”的K线图，包括交易量、5日、10日和20日移动平均线。您可以根据需要调整K线图的设置。

画出特斯拉和比亚迪的K线图，只显示 近来一个月的k线图

要显示近来一个月的特斯拉和比亚迪的K线图，您可以使用pandas中的切片功能来限制数据的时间范围，然后使用mplfinance库的plot函数来绘制K线图，并将两个股票的K线图画在同一张图上。下面是一个示例代码：

import yfinance as yf import pandas as pd import mplfinance as mpf import datetime as dt # 获取特斯拉和比亚迪的历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') byd = yf.Ticker('BYD') start_date = dt.datetime.now() - dt.timedelta(days=30) tsla_data = tsla.history(start=start_date) byd_data = byd.history(start=start_date) # 使用mplfinance库的plot函数来绘制K线图，并将两个股票的K线图画在同一张图上 mpf.plot(tsla_data, type='candle', volume=True, ylabel='Price', style='yahoo', title='TSLA and BYD Stock Prices', mav=(5, 10, 20)) mpf.plot(byd_data, type='candle', volume=True, ylabel='Price', style='yahoo', mav=(5, 10, 20))

这将绘制出特斯拉和比亚迪最近一个月的K线图，包括收盘价、开盘价、最高价、最低价和交易量等信息。

16、绘制特斯拉最近3年的日成交量的时间序列图

可以使用yfinance库获取特斯拉最近3年的日交易数据，然后利用matplotlib库绘制时间序列图。

以下是一个简单的示例代码：

import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉最近3年的日交易数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 绘制成交量时间序列图 plt.plot(data.index, data['Volume']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Volume') plt.title('Tesla Daily Trading Volume (Last 3 Years)') plt.show()

运行以上代码即可绘制特斯拉最近3年的日成交量的时间序列图。

 

绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图

下面是绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图的代码：

import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 绘制收盘价和成交量的时间序列图 fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Date') ax1.set_ylabel('Close Price', color=color) ax1.plot(data.index, data['Close'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('Volume', color=color) ax2.bar(data.index, data['Volume'], color=color, alpha=0.3) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.show()

运行以上代码会绘制特斯拉股票收盘价和成交量的时间序列图。其中，红色线表示收盘价，蓝色条形图表示成交量。

 

17、移动平均线（Moving Average，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。 使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。

以下是使用yfinance库获取特斯拉股票数据，并绘制5日均线和20日均线折线图与K线图的示例代码：

import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt # 获取特斯拉历史数据 tsla = yf.Ticker('TSLA') data = tsla.history(period='3y') # 计算5日均线和20日均线 data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean() data['MA20'] = data['Close'].rolling(20).mean() # 绘制K线图和均线折线图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.set_title('Tesla Stock Price') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.plot(data.index, data['Close'], label='Close') ax.plot(data.index, data['MA5'], label='MA5') ax.plot(data.index, data['MA20'], label='MA20') ax.legend() plt.show()

 

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