Ⅰ 如何用大數據炒股
我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。
那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？
目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。
和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。
由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。
量化非結構數據
不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。
2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。
在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。
從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。
做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。
量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。
金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。
衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。
結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。
華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」
在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。
既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。
捕捉市場情緒
上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。
在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。
席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。
上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。
量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。
「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。
隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。
於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。
在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。
保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。
在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」
另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。
此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。
關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。
回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。
此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。
中國原創大數據指數
盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。
網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。
百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。
外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。
百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。
「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。
和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。
此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。
網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。
傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。
「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。
百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。
業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。
但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。
樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。
樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。
展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」
除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。
正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。
天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」
在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。
大數據投資平台化
中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。
然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。
目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。
螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」
網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。
通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。
通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。
通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。
通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。
假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。
通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。
「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。
大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。
例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。
未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。
「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理
Ⅱ 每年11月21日股市大跌原因
今天大盤下跌的主要因素
今天大盤在外圍股市普遍下跌的影響下，兩市大盤低開低走，大盤最低回踩3056點附近，就在大家期望大盤能夠順勢補缺的時候，盤中新能源、工業機械、醫葯等基金賽道股拉升帶動大盤開始反彈，滬市最終以微跌報收，盤面上，兩市個股跌多漲少，雲游戲、新零售、白酒概念、物業管理、家庭醫生、知識產權、職業教育民營醫院等板塊跌幅靠前；供銷社、工業母機、鈉電池、猴痘概念、國資雲、虛擬電廠、一體壓鑄等板塊漲幅靠前，兩市近70隻個股漲停，7隻個股跌停，創業板基本以平盤報收，走勢與主板基本同步。
早盤我們提示今天有兩只妖股天地在線和天鵝股份復盤，一個是信創概念的龍頭，一個是供銷社概念的龍頭，這兩個龍頭如果今天復盤不是跌停或者盤中能夠出現拉升，那就對相關的板塊構成利好，這兩個板塊都會跟隨拉升，當然如果兩大妖股直接跌停，封死不動的話，那這兩個板塊今天就涼涼了！結果早盤天鵝股份沒有封住跌停，上午供銷社概念開始活躍，下午天地在線打開跌停，出現拉升，引發了信創相關個股活躍，誠邁科技、創意信息等前期龍頭都出現了大漲，現在個股調整多了就是機會，因為市場還有人氣。
今天漲幅最大的是工業母機概念，華中數控、紐威數控、合鍛智能、明志科技等盤中漲幅都是超過10%，機構表示，通用機械行業需求拐點臨近，今年底或明年初有望開啟新一輪需求上升周期。引發了這個板塊走強，這個板塊當然也是國產替代范疇，午盤央行等八部門鼓勵更多軟體、大數據、人工智慧等領域優質企業在國內上市，下午國產替代相關板塊全線拉升，這也是近期市場主要熱點之一。
近期市場第二條主線就是醫葯，周末這方面的消息比較多，當然曝光最多的就是連花清瘟，今天這只代表股繼續沖高，同時沖高的還有新冠檢測，中葯、方艙醫院等板塊，但上周活躍的家庭醫生、民營醫院等板塊都出現了回調，原因很簡單，有的地方放開了，周末又開始封閉，這點我們以前跟大家談到過，疫情放開的結果，富士康已經告訴大家了，拿5000元工資的人和拿5萬工資的人待遇不同，但被感染的風險是一樣的，所以，如果放開，那些拿5000元工資的人只有選擇回家等待後期大家都感染了，看看有沒有風險再說，所以，某地真放開以後，大家都是想盡辦法請假，腳疼、手疼...無奇不有！學生連上學都不去了，所以，只有再次封閉清零，這種封閉當然利好的就是新冠檢測和方艙醫院相關板塊，但醫葯板塊還會繼續輪動，只要疫情不落地，這條主線不會動搖，所以近期都參與的英科醫療和信立泰又經歷大漲，想跟的私信。今天主要砸盤的就是以貴州茅台為首的大盤股，這些板塊下跌主要有兩個邏輯：
一是今年世界盃在冬季舉行，以前都是在夏季，夏季利好的是啤酒，冬季當然利好的是白酒，所以，世界盃開始以後，以白酒為首的世界盃概念股利好兌現，所以，今天砸盤，但貴州茅台是大盤股，貴州茅台的大跌，直接引發了滬市回調；
二是藍籌股下跌還是跟近期債券基金下跌有關。近期債基下跌連續沖上熱搜，既然債基下跌，那大家很容易想到股票基金也會下跌，再加上所有的基金理財基本都配備有股票，這些股票都是大盤股，所以基金贖回是今天藍籌股大跌的第二個因素。
技術上，大盤在3050點附近的缺口沒有完全回補，但今天大盤向下也有一個缺口，這是大盤自3200點以來下行的第二個向下的缺口，這個缺口以後也會回補，如果明天或者後期再次向下跳空低開，那就是做空力量衰竭，屆時就是大家加倉的機會，所以，中期看大盤不悲觀。但短期大盤還是要回補3047點附近的缺口，當然如果能夠順勢回踩一下30日線3036點，那將是大家極佳的做多機會。造成大盤下跌的原因是？？
1經濟波動。
這是股票為什麼會下跌的跟本原因，從宏觀到微觀，經濟總是處於波動之中。
長的有50年的康德拉季耶夫長波，稍短的有經濟周期，更短的有產品及行業本身的周期，再短的還有一年之中的季節性起伏。
另外，公司的業績自然起伏也是難以避免的。
2流動性收緊。
當流動性收緊時，股票市場一般都會下跌。
但是這樣的下跌對於公司的核心競爭力和內在價值一般影響不大。
但是，流動性收緊往往預示著未來通脹的上升，這對所有企業都是有害的。
3業績低於預期。
當業績超過估計區間時，股價肯定上漲。
而業績低於估計區間時，股價大多下跌。
可以說業績低於預期是股價下跌非常強的催化劑。
但是，即使業績低於預期也要深入分析，區別對待。
到底是收入低於預期，還是成本高於預期，是反映了公司盈利能力的變化趨勢，還是一次性因素造成的，這是股票為什麼會下跌關鍵原因。
4負面事件消息。
很多情況下負面消息一般都還沒有真正影響到公司的業績，但是對投資者的心理影響卻是巨大的。
人們面對負面消息，認為未來的業績肯定會受到不利影響，因此賣出股票，股價下跌。
負面消息，根據負面程度的大小，也會是非常強的股價下跌催化劑。
負面消息的問題在於不確定性，由於人們厭惡風險，厭惡不確定性，負面消息往往帶動股價下跌，這是股票為什麼會下跌的重要原因。
5股價高估不是理由。
從長期看，股價必將回歸內在價值。
但是，從短期看，股市還只是一架投票機。
過高的估值並不能自然導致股票價格下跌。
但是短期內，這些股票還會高高在上，甚至漲的更高，因為這是市場的常態。
高股價會對自身形成正反饋，股價本身就是上漲的動力。
而只有投資者觀點改變，真正認識到股價高估了才會導致股價下跌。
四、中國股市11月的行情如何？
沒有最低，只有更低，上周的低點1664點沒有支撐力，下周破掉的概率很大，雖外圍上漲，但走向上多為沖高回落，且周末消息面清淡，11月開門預期偏空，防範風險為上。
從周K、月K線走勢上看，大盤已有效下破10年平均成本線，A股的問題和國際市場有關又沒關，美國的金融危機是一個因素卻不是決定因素，A股疲弱到今天的狀態，病根還在A股本身，任何一個有正常思維和理性的人都不好意思把美國華爾街當成中國股市崩盤的罪魁禍首，正如中國經濟的基本面是健康的一樣，任何一個有責任心和羞恥感的人都不好意思把中國的股市當做中國經濟的晴雨表。
危機發生在大洋彼岸，咱們卻比人家跌得還多，這就說明決定A股走勢的是內因，不是外因 。
」 北京大學金融系教授呂隨啟接受記者采訪時表示，這個內因是股市制度上的缺陷造成的，比如股權分置改革留下的後遺症，再加上次貸危機給予投資者的恐慌情緒在中國得以放大，「把人們的信心給打沒了」，在這種情況下中國的股票市場就無法像美國那樣，救市措施的效果立竿見影。
不解決大小非、發行交易規則這些根本的問題，11-12月也很難有「翻身之日」，因此，我們現在的任務只有等待。
五、為何股票一直下跌，是什麼原因造成的？
給個個人觀點1664到2375的上升趨勢線已經跌破，2573點支撐明顯減弱。
2573點支撐不住堅決空倉，2573點支撐住，能拉出長陽，會有一波反彈行情。
否則，下跌才剛剛開始。
為什麼跌1、房價還在上漲，2、加息靴子還沒落地，3、通脹形勢依然沒有緩解，4、國際形勢不容樂觀，5、中國上市企業經濟不景氣，中小企業面臨資金壓力。
很多人的觀點都說，底就在前方，很多人判斷2573點止跌企穩，我看這次大多數人又要錯了。
六、為什麼股票型基金在國慶後都會跌的啊？上一年是這樣，今年也是，這是規律嗎？
這不是規律哈。
因為現在股票跌了哈，所以股票基金的市值也是跌了的哈。
當然，去年國慶節之後的一個月之內也股市出現了調整，因此去年國慶之後股票基金的市值也是下跌的哈。
當然，股票基金也有一個整體性的規律哈，就是其基金凈值的漲跌和大盤指數的漲跌基本上市趨勢一樣的哈，只是漲跌的幅度和大盤指數不一定一樣哈。
Ⅲ 阿里健康醫生靠譜嗎
除非是能明顯看出來的病症，不要找便宜的阿里醫生，比如4元錢那個。很坑，我因此拖延兩個月沒看病。越來越嚴重，都跟我說待觀察待觀察，觀察到原來越嚴重。去醫院檢查，卵巢不排卵引起出血。如果不能確定的就不要安排渣渣醫生接診！！！！！！