远远的看着你歌词表达什么意思,股市专家都说?
股市里的消息都是有一个滞后性的,所以,许多人才会说利空出尽,就是利好,但是利好出尽也是利空。
不过,这只是一个表面的问题,实际,还是要结合前期的走势,个股的具体情况去分析。
首先,我们要明白,利好消息和利空消息带来的实际意义是什么?所谓的利好消息其实就是一个消息面的刺激,从而带动了情绪上的做多,大部分的散户可能会因为消息面的利好,从而不愿卖出手里的筹码。
而外面的资金因为消息面利好,则开始纷纷买入,造成惜售,导致推高股价的一种局面。
那么,所谓的利空消息呢?其实就是一种反面的影响。
往往利空消息会导致情绪的悲观,造成做空、抛售,大部分的散户会因为消息面的不好,从而纷纷抛售手里的筹码。
但是场外的资金则是害怕接盘,甚至会认为消息面影响到股价继续下跌,从而纷纷观望,这就导致了抛售筹码远远大于买入的资金,股价自然也就开始跌跌不休。
那么,在股市里有哪些我摩恩常见的利好消息呢?
就好比业绩大增、重大资产收购、重大资产重组、大股东增持、降低印花税、降息、降准、以及取得重大发明专利、概念热点扶持等。
这些所谓的利好都是直接或者间接对于上市公司有利,对于股东有利、对于公司业绩有利的消息。
常见的利空消息有以下几种:
大幅减持,业绩利润大减,基本面发生变化、董事的品行出现严重问题危害到公司的现象、公司的主营产品发生了重大变化,导致收益下降、大股东疯狂套现、债务问题违约,钱荒、加息、提高印花税等等。
这些直接或者间接对于上市公司和股东利益有负面影响的消息,基本就被定义为利空。
其次,股市专家都说,利空出尽,就是利好,到底是怎么回事呢?在股市里消息分为两种:
一种是突发的消息,而突发的消息往往会造成突发的走势变化。
就好比突发利好,股市或者个股会大涨;
突发利空消息,股市或者个股就会大跌;
这些突发的消息是没有滞后性的,也不会出现什么利空出境就是利好,利好出尽就是利空的说法。
而另一方就是周期性的消息,或者是一个有缓冲期的消息。而这些消息都是有滞后性的,并且会被主力利用。
就好比股市里最常见的消息就是所谓的业绩报表消息,而这种消息都是有一个固定的时间周期发布的。
就好比上市公司的报表分为以下四个周期:
1季报:每年4月1日——4月30日。
2季报(中报):每年7月1日——8月30日。
3季报: 每年10月1日——10月31日
4季报 (年报):每年1月1日——4月30日。
那么主力就会利用这些业绩报表的利好或者利空,进行洗盘或者拉升,从而达到自己的目的。
举两个例子:
1
就好比宜安科技,在2020年1月17日的时候就发布了一个2019年的业绩预告:(下图蓝圈)
归属于上市公司 比上年同期上升:90%-120%
盈利:5,420.29 万元
股东的净利润 盈利:10,298.55万元–11,924.64万元
属于重大利好,于是股价在挖了一个坑之后就开启了一波上涨,股价从11.80元附近一路上涨到20.71元,涨幅达到了75.5%。
而在股价创出阶段性高位之后的第二天,2019年的业绩数据落地,许多散户纷纷因为业绩利好而买入,但是股价却开始了一路下跌。
这就是典型的利好出尽,就是利空。而散户则会因为利好消息的出现开始涌入,从而当了接盘侠。
2
中源家居股票在2020年1月21日的时候发布了2019年的业绩利空消息,消息显示:
中源家居股份有限公司预计 2019 年年度实现归属上市公司股东的净利润与去年同期相比,将减少 4,471.38 万元到 5,309.12万元,同比减少 53.37%到 63.37%。
而主力顺势压低做空股价,造成了一个恐慌性的抛售,但是这样的利空消息面落地了,其实就是一个利好,预示着后面的一段时间里不会有利空消息再出现,所以主力借助一次挖坑洗盘后进行了拉升,让之前因为利空消息害怕的散户后悔莫及。
这既是利空出尽,就是利好的道理。而散户则会因为利空消息的出现开始卖出,最后当了韭菜,跑在了地板上。
最后,说一下,如何正确看待消息!消息面的观察不能仅仅盯着消息的好坏,不能认为消息好就应该买入,消息坏就应该卖出,一定要懂得结合之前的走势去判断。
就好比,如果前期已经出现了主升浪,涨幅较大了,那么现在出一个好消息可能就是利好的兑现,容易吸引散户高位接盘,反而是利空;
就好比,如果前期已经出现了一定程度的下跌,跌幅也比较大了,那么这个时候利空消息被实锤、落地,其实就是利好,虽然容易让散户害怕割肉止损,但是后期的跌幅空间会减少许多,甚至还会走出逆转向上的行情。
所以,一定要懂得谨防股市里的这些消息面套路,这也是主力、机构特别喜欢用来玩弄散户的伎俩。
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希望大家喜欢~
电影的意义是什么?
什么是电影?是讲述一段故事,还是用技术给人带来视觉的刺激?
一切看起来毫无头绪。
就拿最近李安导演的《双子杀手》来举例子。他执着于120帧已经不是一天两天了,比如之前的《比利林恩的中场战事》。他也清楚地意识到:目前正在以牺牲故事为代价。这两部电影的评价在北美地区都不太高,而且《双子杀手》在国内评价也不高。尤其是今年的《双子杀手》,国外很多支持高帧率的电影院不愿放映。
詹姆斯卡梅隆的《阿凡达》,开创了3D电影的先河,使得市场开始接受3D电影。但在当时也有人说电影所讲的故事比较老套。
斯皮尔伯格的《头号玩家》虽说反响非凡,但剧情方面的薄弱也成为了一大缺点。
电影所运用的技术与电影讲述的故事之间有何关系?
《双子杀手》这部上世纪的科幻小说,为什么现在才拍出来呢?最大的原因,技术问题。在当时的技术不足以拍出这样的电影。
让我们来看一部技术和剧情融合的非常好的一部影片《星际穿越》。这部电影想必大家大多都看过,这部硬科幻电影若是没有技术,就会影响观感;若是没有剧情,也同样会影响观众的情绪和评价。但是这部电影用当时最好的技术呈现了一个完美的故事,技术与故事相辅相成。 对于一部电影来说,技术和故事是相辅相成的。不能因为故事而忽略了技术,也不能因为技术而忽略了剧情。当然这也只是片面的说法,一部剧情片,譬如《三块广告牌》《美丽人生》《钢的琴》,若是很注重制作技术,那就显得有些文不对题。
超英电影在电影界中是一种什么存在呢?
说起超英电影,最近的《小丑》在国际影坛上风光无限,打破了《死侍2》在R级电影中的最高票房纪录,而且获得了威尼斯电影节的金狮奖最佳影片。
《守望者》,一部超级英雄电影,获得了科幻界的最高奖项雨果奖。
《蝙蝠侠:黑暗骑士》也在国际上获得了广泛赞誉,IMDb排名前列,位列豆瓣佳片top250,希斯莱杰更是凭借该影片获奖无数。
我们能说超英电影不是电影吗?显而易见,不是所有的超英电影都弱于剧情。
有人看过《教父》之后就评价不会为《复仇者联盟》中灭霸而感到悲伤。比方说,《教父》就像是上千元的耳机,《复仇者联盟》就像普通耳机一样,受众群体 不一样。复联更加大众,受众更为广泛。很多人用过千元耳机后就不会觉得普通耳机好用,但当我们询问更为广泛的人群时,他们往往不会把千元耳机当作目标来使用,人们会觉得有能用的耳机就可以。 类比过来,还有很多鄙视链像上述的这样:听古典音乐的人瞧不起流行音乐;看名著文学作品的人看不起流行文学,网络文学;吃米其林三星的人不喜欢家常饭菜。
受众范围的不相同往往成为了鄙视链的原因。当然,更广泛的受众意味着必须得放弃一些东西,譬如《蝙蝠侠大战超人》。
到这里,我们还有一个很重要的方面没有讨论——“电影”一定要在电影院上映,才能称作“电影”吗?
就如去年流媒巨头网飞所制作的电影《罗马》一样,被奥斯卡提名后遭到了诸多好莱坞名导的反对和传统院线的上映抵制。最终《罗马》捧回了三座奥斯卡——最佳导演,最佳摄影,最佳外语片。
我个人认为抵制网络电影其实很没有必要。
它绝对不只是时长长达一个小时以上的影片;它也绝对不是只靠着技术的影片;也绝不只是在传统院线上映过的影片。
作为第七艺术,它的定义就很为广泛。电影就是前六门艺术的集合体,含有独特的特征。 什么是电影?我无法准确的定义。但我更希望各位可以凭借着自己的认知去定义自己心中的电影。
一部好的电影给你更开阔的眼界,让你更多的用脑思考,而不是单纯的追求视觉刺激。电影里的哲学,比书本更有趣,比生活更明了。电影让人类延长了近三倍的寿命,它让人明白了许多穷尽一生都无法明白的道理。用不同角度看待人生,接受你终究平凡的现实,却永不放弃追求理想,心地善良,热爱生命,享受当下。也许,明白了这些,你就领悟了人生的真谛。
大数据具体是做什么?
“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it,nobody really knows how to do it,everyone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it too.”
2013年被称为大数据元年,各行各业都逐渐开启大数据应用时代。直至现在,大数据依然为人所津津乐道。
何为大数据?
1PB够大吗?
如果你没有直观印象,可以联想一下你的电脑硬盘容量,标配是500G-1TB,大部分人用了一两年,可能这部分容量都没用完。而1PB=1024TB=1048576GB。
在实际中,一个小有名气的游戏一天的数据量就在数十TB左右,甚至更多。
如果你以为PB单位已经是最大了?那就大错特错了!!!!
在PB之上,还有EB(Exabyte 百亿亿字节 艾字节),ZB(Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节),YB(Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节),而这些单位也只是为了方便统计海量数据所给出的当前单位,在未来还可能出现更大的单位。
因特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示,2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据。
HIS数据预测,到2025年,全球互联网(IoT)连接设备的总安装量预计将达到754.4亿,这部分设备每天产生的数据量可想而知。
按照前面的数据关系,得出1ZB大概是1.1万亿GB,等同于全世界沙子数量总和。
从上图中不难看出,互联网数据每年都在爆炸式增长。当然,大数据并不只是数据量大而已,它还有其他更深的含义。
对于大数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:
”一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。“
大数据具有五大特点,称为5V。
1. 多样(Variety)
大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的,数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的,数据的呈现形式包括但不仅限于文本,图像,视频,HTML页面等等。
2. 大量(Volume)
大数据的大量性是指数据量的大小,这个就是上面笔者介绍的内容,不再赘述。
3. 高速(Velocity)
大数据的高速性是指数据增长快速,处理快速,每一天,各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下,数据都具有时效性,如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时,必须要高速处理,快速响应。
4. 低价值密度(Value)
大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中,真正有价值的数据少之又少,许多数据可能是错误的,是不完整的,是无法利用的。总体而言,有价值的数据占据数据总量的密度极低,提炼数据好比浪里淘沙。
5. 真实性(Veracity)
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度,代表数据的质量。
数据一直都在,变革的是方式
大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息,更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。
人类从来不缺数据,缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说,从人类社会有了文字以来,数据就开始存在了,现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生,到记录,再到使用这整个流程的形式。
1. 数据生产
在人类社会的早期,民以食为天,数据的产生大多与商品,食物,土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。
为了衡量商品长度,中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位;为了衡量重量,发明了升、斗,斛等重量单位。
在互联网时代,数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出,互联网上的数据每年都将增长50%,每两年便将翻一倍,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
每人每天都会产生海量数据,如视频数据,电商数据,社交数据等等。
全球每60秒产生的数据
2. 数据记录
千年之前,人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。
千年之后,人们用图书,报纸,硬盘,光盘,存储器等各种更为灵活,简便的方式记录数据。
3. 数据利用
古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉,利用占星术预测朝代兴衰;利用蚂蚁搬家,燕子低飞,蚯蚓出洞来预测天气。
互联网时代,企业或产品利用电商数据为用户推荐商品,利用社交数据做广告营销等等。
在大数据概念兴起之前,大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值,只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘,因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本,极少有企业能把数据作为一种资源,嗅到大数据背后的价值,从而加以利用。就算到现在,数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。
大数据应用
大数据作为一个能够改变产业应用的技术,只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广,不单单限于互联网行业,在其他诸如金融,制造业,交通物流方面也都有非常大的应用价值。
1. 大数据让借贷款更加放心
在金融行业中,以借贷款为例。在贷款前,贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核,以此来保障贷后的还款率。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息,如学历,职业,薪资状况,历史借还款情况等(据说一个用户的标签维度可以达到7000个)。海量数据被放入反欺诈模型,还款能力模型,身份验证模型等数个中做训练,最终得出是否通过本次贷款申请,贷款的额度,贷款人的还款意愿等评估信息。
借款人数据收集的越多,标签维度越细,数据越真实,则审核效果越全面。
2. 大数据让广告营销更高效
广告作为互联网行业最常见的变现手段之一,大数据赋能广告营销,让广告从惹人恼转变为广告即内容,广告即服务。
曾几何时,你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝,你最爱的商品被推荐在Banner首页;打开微信朋友圈,映入眼帘的是你正想要做的汽车保养;打开百度搜索,你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期,通过大数据手段大量的整合、分析数据,包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等,并从中挖掘出有效的信息;构建全面的用户画像,结合广告业务,精准定位目标用户,保证广告定向投放。
大数据构建用户画像
在广告投放的中后期,通过实时数据反馈,结合用户所处地域,时间的变化,动态优化广告素材,调整广告的呈现方式与广告的展览位置,让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务,实现一人千面,增加广告营销效果,提升广告主KPI。
3. 大数据赋能零售
新零售时代,客户的需求无时无刻不在变化,大数据赋能零售,让零售在人,货,场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测,抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期,及时补足库存,提升商品供应率;在流量散去的前期,及时去库存,避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况,商店流量,消费者习惯等那个,在合适的地区开设商店,建造仓库。在物流发货时,从数据出发,合理规划运输路劲,降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互,解决数据不对成问题,减小牛鞭效应,提升供应链中每个环节的利用效率。
总结
数据一直都在,大数据变革的只是方式。大数据并不神秘,神秘的是对未知数据的探索与利用。
被一个女人看不起怎么办?
被一个女人看不起怎么办?我来说说我的看法:
这个女人跟你是什么关系?
如果是无关紧要的人,那么不用理她,自己过好自己的日子就行。
如果是你至关重要的人,那么你就要了解一下她是为什么看不起你。
如果是因为相貌,嫌你长得不帅,那你就可以反驳她,相貌是天生的,这个不是我的错。再说长得帅也不能当饭吃,而且长得再帅也有人老珠黄的时候。
如果是因为工作、钱财方面的,那你就去努力提高自己,让自己强大起来,让她对你刮目相看。当然,这不是一件容易的事。不过,为了让自己喜欢的人能够喜欢自己,拼一把 也是值得的。
这个女人如果是真心跟你在一起,看到你的努力,她肯定会高兴,不会再看不起你的。相反如果不管你怎么做,她自始自终就是看不起你,那么我劝你还是跟她拜拜吧。因为你们根本就不是一路人,就算勉强在一起,也是不会幸福的。
还有最重要的一点就是她是嫌弃你的出身,比如嫌弃你的父母,嫌弃你的原始家庭穷进而看不起你,那么这种人你一开始就不要跟她来往,来往了就应该干脆的断绝关系。因为她是从骨子里就看不起你,你跟她在一起根本就没有意义。
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