
23年大数据揭示惊人事实:10次历史大顶均有解套机会
1990年底,中国股市开业,在短短的25年间,中国股市从最初的8只股票,发展到现今的2780只股票,承载了几代人的梦想,亦记录了无数人的悲喜人生。25年其实很短,对于人来说,才刚刚大学毕业,正值青年,敢想敢做,亦敢哭敢笑;但对于A股投资者来说,或许这25年,却已经如经历了几世轮回一般,上过天堂,亦下过地狱;有许多人借由A股发家致富,亦有更多的人倾家荡产,人生断魂!或许这有些过于危言耸听,但却绝不是无稽之谈,这对于2015年6月12日进入A股市场的投资者来说,更是刻骨铭心。
数据统计显示,2015年6月12日至今,上综指由5178点,跌至3100多点,A股市值由76万亿跌至46万亿,2个多月时间,30万亿财富灰飞烟灭。8成的个股下挫幅度超过30%,44%的股票跌幅超过50%,股价断崖式下挫,跌停属于家常便饭。对于新进入A股的投资者来说,这两个月宛如噩梦,甚至发誓此生不再踏入A股;但对于浸淫A股十多年甚至是伴随着A股成长的投资者来说,会说:果然如此,熊长牛短!
此文,不会对中国资本市场建设进行评论,亦不会对A股市场的发展做出预测,此处只为了寻找一个真相:上综指高位买入股票,有生之年,还可以解套吗?为了回答这个问题,此处,将针对上综指20多年间的曾经被视为A股投资者绝望的山顶的点位下,全部A股后市的走势进行完整的统计,为各位呈现数据事实下的真相。
数据统计思路解析:
1、 买入持有策略。假设每一波上综指的高位买入A股,随后持股不动,据此统计买入点至对应时间点内的区间涨跌幅(收益率)。
2、 历史(天):买入点持有到对应日期经历的天数。
3、 日期:上综指出现高位的日期。
4、 上涨数量:买入日期点至统计日期点的区间涨跌幅大于0的股票数量。
5、 上市A股数量:时间点上A股上市的股票总数量。
6、 上涨概率:上涨概率=上涨数量/上市A股数量。
7、 上涨平均收益率:区间点内大于0的涨跌幅的算术平均值。
8、 下跌平均收益率:区间点内小于0的涨跌幅的算术平均值。
9、 加权风险收益率:=上涨平均收益率*上涨概率+下跌平均收益率*(1-上涨概率)。
10、 收益率计算统一进行前复权处理。
11、 解套点:上涨概率超过80%,则可以认为随机买入股票至该时间点,依然有大概率解套机会。
第一顶:1428
买入点:1992-5-25
解套点:2001-6-15,2007-10-16,2007-10-16,20019-8-4,2015-6-12,2015-9-1
如果是第一代股民,在1992-5-25,只有25只可供选择的股票,在该时间点随机买入股票,将大概率被套,接下来的277个日夜里,只有40%的概率不被套,如果持股到1994年,基本上76%的概率将被套牢,如果至此,你放弃治疗,退出江湖不再留心A股股价,并持续持股不动,那么经历3308个日夜,你将进入大概率解套时间点,并获取加权风险收益率达433.82%,随后如果依然不动如山,持股到2015年6月12日,此时,基本上100%解套,加权风险收益率是1972.83%,23年期间年化复合增长率14.09%。
第二顶:1444
买入点:1993-2-26
解套点:2001-6-15,2007-10-16,2015-6-12,2015-9-1
在1993-2-26,第一次大概率解套点要到2001-6-15,如果持续持股到2015-6-12的22年期间,年复合增长率为12.35%。第三顶:1041
买入点:1994-9-14
解套点:1997-5-12,1998-6-4,1999-6-30,2001-6-15,2004-4-7,2007-10-16,2009-8-4,2015-6-12
在1994-9-14买入,基本上不会套,如果持续持股到2015-6-12,21年期间,年化复合增长率13.7%。第四顶:1510
买入点:1997-5-12
解套点:2001-6-15,2007-10-16,2009-8-4,2015-6-12,2015-9-1
在1997-5-12买入,第一次解套在2001-6-15,如果持续持股到2015-6-12,18年期间,年化复合增长率12.7%。第五顶:1422
买入点:1998-6-4
解套点:2001-6-15,2007-10-16,2009-8-4,2015-6-12,2015-9-1
在1998-6-4买入,第一次解套在2001-6-15,如果持续持股到2015-6-12,17年期间,年化复合增长率13.14%。第六顶:1756
买入点:1999-6-30
解套点:2001-6-15,2007-10-16,2009-8-4,2015-6-12,2015-9-1
在1999-6-30买入,第一次解套在2001-6-15,如果持续持股到2015-6-12,16年期间,年化复合增长率12.94%。第七顶:2212
买入点:2001-6-15
解套点:2015-6-12,2015-9-1
在2001-6-15买入,第一次解套在2015-6-12,14年期间,年化复合增长率11.73%。第八顶:1783
买入点:2004-4-7
解套点:2007-10-16,2009-8-4,2015-6-12, 2015-9-1
在2004-4-7买入,基本不会被套,如果持续持股到2015-6-12,11年期间,年化复合增长率20.69%。第九顶:历史之最6124
买入点:2007-10-16
解套点:2015-6-12
2007-10-16,6124,这是多少A股投资者的梦魇啊,随后的一年期间,84%的个股跌幅超过了50%;70%的个股跌幅超过60%;40%的股票跌幅超过70%;有10%的个股跌幅超过了80%;还有5个股票跌幅超过了90%;08年多少人觉得此生再无解套之日,又有多少家庭矛盾因此爆发,此处不表;时间拉到2015-6-12,如果6124买入的散户持股持续不动,在这8年期间,年化复合增长率16.34%。8年啊,只需要8年耐心不动,将从割到体无完肤,到收益转正,这就是天堂到地狱的区别。第十顶:3478
买入点:2009-8-4
解套点:2015-6-12
2009年,4万亿的投资,世界经济的救世主,很遗憾3478,随后迎来了5年的下跌,又是一轮心碎。直至2015年6月12日,6年期间,年化复合增长率23.34%。展望:第十一顶:5178
买入点:2015-6-12
解套点:?
这是改革的梦想,但却无法推测何处是尽头!
总结:
上证综指,23年期间,关注了11个所谓的顶部,有很多顶,曾经被认为是绝杀之地,不走则是灭亡之始,但从统计的数据来看;这些所谓的顶,在中国不到30的资本市场当中,均被证伪,在这些所谓的顶部买入股票并持有不动,在后续的短短20年当中,均出现了多次大概率的解套机会,并获取超额收益率,年化复合增长率高达12%以上,这样说,大多数人可能理解不到其中妙处,巴菲特的年复合增长率也就区区25%而已,而他是投资之神,12%以上的复合增长率意味着,如果投资持股不动,即使你是在所谓的顶部买入,在不到20年的时间内,你可以成为半个巴菲特!人生如梦亦如幻啊~割肉流血之时,怎么可能想到,自己还是半个巴菲特……
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26