在股市中,分辨出主力洗盘与出货比较关键,洗盘是为了清洗浮筹,减轻拉升的压力,而出货则是为了获取收益,将手中的筹码卖出,下面分享识别主力洗盘与出货的方法给大家,建议收藏转发!
主力洗盘是指主力通过打压或拉升股价,清洗掉浮筹或让不坚定的投资者出局,从而降低自己的持股成本,为后续拉升创造更好的条件。
而出货则是指主力在高位或者股价上涨的末期,通过各种手段将手中的筹码派发给散户投资者,实现盈利的目的。
主力洗盘出货的特征:
(1)庄家获利空间:洗盘一般小于20%,出货一般大于50%,甚至100%。
(2)支撑压力:洗盘的目的是为了恐吓市场中的浮动筹码,股票价格在主力打压下快速走低,但在其下方能获得强支撑;而出货的目的是为了兑现筹码,所以往往股票价格在主力拉抬下快速走高,但在其上方出现明显滞涨。
(3)是否护盘:洗盘时股票价格维持在短期均线之上,即使跌破也不会引起大幅跌落,缩量盘稳后又会继续向上;出货时股票价格跌破短期均线,不能重回线上继续向上运行。
识别洗盘出货的方法
1、观察K线图:洗盘通常发生在股价上涨后的调整阶段,K线图上会出现长影线或连续阴线,但总体上仍然保持上升趋势。而出货则表现为股价高位震荡,K线图上出现顶部反转形态,如头肩顶、双重顶等。
2、关注主力动向:主力在洗盘时通常会采用对倒、拉高、打压等手法,制造虚假交易量和价格波动,以诱导散户卖出。而出货时,主力则会采用相反的手法,即大单卖出、小单买入,以隐蔽的方式出货。
3、观察换手率:洗盘时换手率通常会保持在正常水平,而出货时换手率则会明显增高,因为主力在大量卖出股票。
4、注意股价位置:如果股价已经处于高位,且主力已经开始出货,此时再跟进买入已经不理智了。而对于处于低位或中位的股票,即使出现洗盘,也仍然可以持有或继续买入。
识别主力洗盘和出货的方法有很多,包括观察成交量、技术指标、股价走势等。洗盘是为了清洗浮筹,降低成本,而出货则是为了实现盈利。两者的目的、手法和结果都不同。投资者需要综合分析股票的具体走势和多方面因素,才能更好地判断主力的操作意图。
主力洗盘是指主力通过打压或拉升股价,清洗掉浮筹或让不坚定的投资者出局,从而降低自己的持股成本,为后续拉升创造更好的条件。
而出货则是指主力在高位或者股价上涨的末期,通过各种手段将手中的筹码派发给散户投资者,实现盈利的目的。
主力洗盘出货的特征:
(1)庄家获利空间:洗盘一般小于20%,出货一般大于50%,甚至100%。
(2)支撑压力:洗盘的目的是为了恐吓市场中的浮动筹码,股票价格在主力打压下快速走低,但在其下方能获得强支撑;而出货的目的是为了兑现筹码,所以往往股票价格在主力拉抬下快速走高,但在其上方出现明显滞涨。
(3)是否护盘:洗盘时股票价格维持在短期均线之上,即使跌破也不会引起大幅跌落,缩量盘稳后又会继续向上;出货时股票价格跌破短期均线,不能重回线上继续向上运行。
识别洗盘出货的方法
1、观察K线图:洗盘通常发生在股价上涨后的调整阶段,K线图上会出现长影线或连续阴线,但总体上仍然保持上升趋势。而出货则表现为股价高位震荡,K线图上出现顶部反转形态,如头肩顶、双重顶等。
2、关注主力动向:主力在洗盘时通常会采用对倒、拉高、打压等手法,制造虚假交易量和价格波动,以诱导散户卖出。而出货时,主力则会采用相反的手法,即大单卖出、小单买入,以隐蔽的方式出货。
3、观察换手率:洗盘时换手率通常会保持在正常水平,而出货时换手率则会明显增高,因为主力在大量卖出股票。
4、注意股价位置:如果股价已经处于高位,且主力已经开始出货,此时再跟进买入已经不理智了。而对于处于低位或中位的股票,即使出现洗盘,也仍然可以持有或继续买入。
识别主力洗盘和出货的方法有很多,包括观察成交量、技术指标、股价走势等。洗盘是为了清洗浮筹,降低成本,而出货则是为了实现盈利。两者的目的、手法和结果都不同。投资者需要综合分析股票的具体走势和多方面因素,才能更好地判断主力的操作意图。
反映数据趋势的中心数据:
均值(平均数)适合描述趋于正态分布的数据
中值(中位数)适合描述存在极大或极小值的数据
众数适合描述多峰数据(存在多个频繁出现的值)。
均值、中值、众数的关系可以反映出数据的多种分布情况。
在符合正态分布的数据中,均值、中值、众数三者相等。
中值与均值相等,则说明分布是偶对称的。
当中值与均值不相等时,说明数据分布是非对称的(偏态),存在极端值(在数据的某一侧偏大或偏小)。
偏态分布的众数,依然是峰值,中值无影响,均值则会偏向异常数据端。
如果均值比中值、众数大,则说明存在多个异常的偏大数据;如果偏小,则说明存在多个异常的偏小数据。
例如当居民的平均工资增加时,是否意味着大家的生活越来越好?
不一定。
如果居民收入的均值增加,中值却下降了,这说明高收入人群的财富在增加,而低收入人群的收入却没有太大变化,大部分居民的生活并没有变好。
在互联网行业,数据中心数据实际应用之一,便是对用户群的分组——将不同属性的用户区分开,并针对性的进行用户管理。
例如我们按照活跃程度试图将用户分成高、中、低三个用户组,那么三个组之间的界限在哪里?这就可以通过分析数据的集中趋势来设置基准值。
均值(平均数)适合描述趋于正态分布的数据
中值(中位数)适合描述存在极大或极小值的数据
众数适合描述多峰数据(存在多个频繁出现的值)。
均值、中值、众数的关系可以反映出数据的多种分布情况。
在符合正态分布的数据中,均值、中值、众数三者相等。
中值与均值相等,则说明分布是偶对称的。
当中值与均值不相等时,说明数据分布是非对称的(偏态),存在极端值(在数据的某一侧偏大或偏小)。
偏态分布的众数,依然是峰值,中值无影响,均值则会偏向异常数据端。
如果均值比中值、众数大,则说明存在多个异常的偏大数据;如果偏小,则说明存在多个异常的偏小数据。
例如当居民的平均工资增加时,是否意味着大家的生活越来越好?
不一定。
如果居民收入的均值增加,中值却下降了,这说明高收入人群的财富在增加,而低收入人群的收入却没有太大变化,大部分居民的生活并没有变好。
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好了,现在还能看见我微博的粉丝,应该就是2024年某月想和我一起骑牛的爱粉了。大家还在吗?万一被系统误伤了可以关注回来。我在2024年,这个微博里会帮大家重点分析“A股指数的趋势波动”和“热点板块的持续性”。我最喜欢尊重市场,眼见为实!所以我也是一个心平气和且友爱的人,希望大家2024年一切都好好好。加油。[心]
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