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随着现在信息越来越发达，各个群的消息内容越来越趋向于一致化，有时候一个消息在几秒内同时会在多个群同时出现。以前那种什么机构买方群消息-卖方群消息-游资群消息-散户群消息的链条早就不好使了。现在散户们的消息有时候比机构还快，所以Bruce经常会遇到很搞笑的事情，经常有机构朋友来验证某条卖方消息真伪，那边散户群早就讨论的热火朝天了。 如果假设各个群、社区、app（东方财富、雪球）的消息高度一致化，很多人就会思考一个问题：是机构研报更容易赚钱还是游资小作文和小表格更好用？如何分辨和接受这些消息才更容易赚钱？到底是什么因素影响了你在不同群，听着相同的消息却有人赚钱有人亏钱？是群友水平、群人数、群信息汇总结构还是其他什么原因？ 啥？你们以为这是广告贴，要推荐你们进Bruce圈子，那你们真是想多了。哥哪有哪个时间精力？我只是想起来10多年前盖文休伊特就讨论过这个问题，给大家分享一下他的文章，同时和大家谈谈自己一些不成熟的看法：
我有几个假设的结论供大家讨论： 一、群里成员水平高低和赚钱有必然联系吗？ 群里成员水平高固然重要，但如果存在一个或者几个杠精，群主或者群员水平再高你也很很有可能无法完全接受那些高手的高质量分析。所以你经常会看到群里神仙打架的群，进这种群基本上是没法赚钱的。因为哪怕只有一个杠精，就会影响60%人的坚定度，这个和戴手表一个道理，一个表容易对时间，表多了就麻烦了。所以一般进机构群里，我第一个任务就是盲目群主 二、看机构研报还是游资小作文容易赚钱主要看行情阶段。 （这里继美股和A股关系后又有新口诀你们可以记了，不过有点长） 1、缩量震荡——玩小盘股（看小表格） 大盘稳健但能量不足时是小盘股的活跃期，因大盘能量不能满足规模性热点的施展，所以个股行情“星星点火”，其中又以小能量下小盘股行情更为靓丽。由于小能量难以满足行情的持续性，故小盘股行情往往涨势较迅捷，持续周期较短，适于短线操作。 2、突发利好——玩次新股和转宅（听游资小道消息） 无论大盘处于什么状态，若遇突发性重大利好公布，往往是价低次新股的活跃期。因为老股中往往有老资金进驻或者受困，新资金即不愿为老资金抬轿，更不愿为老资金解套。所以，重大利好公布后，上市不久的次新股群往往成为新资金“先入为主”的攻击对象。可转债尤其是行业中活跃的转债则是更有选择，一来可以防治炸板当日大亏，二来可以看着正股龙头涨停做溢价。 3、调整时期——庄股 （啥也别听看图） 大盘调整时是庄股的活跃周期。由于市场热点早已湮灭，庄股则或因主力受困自救，或是潜在题材趁疲弱市道超前建仓……疲弱市道中的庄股犹如夜幕中的一盏盏“豆油灯”，虽不能照亮整个市场，也能使投资大众不至于绝望。同时，多少还能诱惑“投资小众”一起来“往豆油灯里添加燃油”，或者是引来“飞蛾扑火”。 4、波段急跌——指标股（看茅台、宁德、东方财富和招行） 大盘波段性急跌后是大盘指标股的活跃期。急跌后能令大盘迅速复位的，必然是能牵动全局的指标股。因为“四两拨千斤”的功效大，也因为低价股护盘的成本低。 5、调整尾声——超跌低价股（游资小作文小表格蜜月期） 大波段调整进入尾声后是超跌低价股的活跃期。因为前期跌幅最大的超跌低价股风险释放最干净，技术性反弹要求最强烈。由于大势进入调整的尾声，尚未反转，新的热点难以形成，便给了超跌低价股的表现机会。 6、牛市确立——高价股（只听机构研报） 牛市行情确立是高价股的活跃期。高价股是市场的“贵族阶层”，位居市场最顶层，在大盘进入牛市阶段后，需要它们打开上档空间，为市场创造牛市空间，给中低价股起到“传、帮、带”的作用。 7、休整时期——题材股、赛道轮动（听着机构研报大方向别看荐股，去买游资小表格的股） 大盘休整性整理是题材股的活跃期。因为休整期市场热点分散，个股行情开始涨跌无序，增量资金望而却步，只能运用题材或概念来聚拢市场的视线，聚集有限的资金，吸引市场开始分散的动量。 8、报表时期——“双高”股（老老实实听机构研报） 年(中)报公布期及前夕是高公积金、高净资产值股票的活跃周期。因为这样的上市公司有股本扩张的需求和条件，有通过高分红来降低每股净资产值的需要。在股市开始崇尚资本利得和低风险稳定收益后，高分红也已经成为市场保值性大资金的宠爱。 三、各类信息哪个特征对股票影响最大？ 随着近年来数据挖掘技术的逐渐成熟，越来越多的学者将数据挖掘技术运用到股市的研究分析中。在互联网信息高速发展的环境下，博客、论坛、微博、各大新闻客户端充斥着整个互联网空间。Bruce让一个python高手对今年所有龙魂股的股评信息进行了爬取（包括了东方财富股吧、雪球、淘股吧三个数据源），并使用文本分析库Snownlp对股评标题进行情感分析。基于所爬取的数据，结合股票的市场表现，对股评舆情与股票市场表现的关系进行回归分析 （分析方法简单步骤） 1、数据获取和数据清理 选取东方财富网、雪球个股股评信息进行爬取，具体字段包括标题、网址、阅读数、评论数、发布时间。通过与该股票相应日期的行情表现进行匹配，实证检验当日股票价格及成交量表现与股票舆情的关系。 通过对时间进行groupby,可以得到每天的股评总阅读量和总评论数。对于标题信息的量化，使用snownlp包对标题内容进行情感评分，从而获得每个股评标题的量化评分。SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其包含分词、词性标注、断句、情绪判断、关键词抽取等功能。我们主要使用其中的情绪判断功能，其情绪判断返回值为正面情绪的概率，越接近1表示正面情绪，越接近0表示负面情绪。 从腾讯财经提供的历史数据接口下载该股票的历史行情数据，包括每个交易日的开盘价、收盘价、最高价、最低价，成交量，换手率，成交金额，成交笔数等数据。通过merge函数将行情数据和股评数据按照日期进行合并，即可得到每天的交易情况和舆情情况。将合并的数据保存为CSV格式。 二、回归分析 对第一部分得到的数据进行回归分析，其中被解释变量包括涨跌幅、换手率、成交量、成交笔数；解释变量包括阅读量、阅读数、评分。下面分别对不同的被解释变量进行逐步回归。 结果表明与股票市场表现相关性最高的是股评标题评分，股评标题正向情绪越高，当日的股票成交量、换手率、成交笔数越多，而阅读量仅与成交笔数有正向相关关系，评论数则与股票市场情况无明显相关性。 因此结论就是，小作文主要讲究要吹的正向情绪到位，最关键就是标题要一目了然直击人心。在东方财富、雪球阅读量还有评论再激烈也没有用，大家主要看的就是那几个最热门帖子的标题到底是不是正向情绪很高。但这个方法不适用于机构千人电话会议，一旦都成了什么什么人，第二天往往是凶多吉少。我们要的是底下看多看空讨论激烈，重要标题却都是看多的这种。所以大家就会明白为啥现在很多小作文还都起了一个振奋人心朗朗上口的标题。（要么你就别吹，吹就吹到位一点，同时起一个牛逼的正向标题） |
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来自： 林的小雨 > 《2022.4.11》
