年底前如何炒股？个人如何开户炒股

炒股入门 2022年07月04日 11:35 2 touzi333

自从2010年炒股以来，经历了太多的起起落落，从小白到一知半解，先赚了点小钱到不断亏损，开始学习，天天看财经频道，听股评专家分析的头头是道，买入后一地鸡毛，开始尽历了一段时间的迷茫，不断试错，重新来过，慢慢的找到了自己的操作方式，开始慢慢的稳定盈利，投入十多万每年能赚3~4万，直到15年杠杆牛的出现，股民迎来了春天，那年大家都转钱，我也翻了4倍，在外地出差的我想回家卖掉股票带家人去旅游，在路上耽误了几天，股市开始大跌，想着再等等，反弹以后出，后来接连十一个跌停板，老徐被抓，股市迎来一波短暂的反弹，我在4个涨停后出来。救市，熔断，第二波股灾，幸运的是我在两波股灾后不但没有被消灭，还赚了4万多，一起炒股的朋友都亏得一塌糊涂，他们还挺羡慕我。16-19年一直是一个拉锯战。兜兜转转，直到2020年，全仓融资买入仁东控股，毫无疑问这支股票是一个慢牛长牛的走势，非常稳健，我买入之后一路上扬，就锁仓没动，20年疫情反复，隔离，封城，期间家里人生了大病，我一个人干三件事，工作→医院→家庭来回跑，每天晚上睡3-4个小时，一天至少去医院三次，去家里一趟，其余时间在单位工作。身心疲惫，祸不单行，仁东突然崩盘了，当我看到连续跌停依然没有打开跌停的迹象就知道完蛋了，虽然我买入的位置并不高，但是此股一泻千里，最后账户被证券公司接管，直到最后打开跌停才被强行卖出，本金没有了，还欠证券公司60多万，两个大股东也爆仓，每人欠证券公司好多钱。没办法，2021年我只能把所有的信用卡都透出来，顶着压力天天超短线，这两年经济也不行，自己的生意也一落千丈，挣的钱只能勉强维持家用和给家人后期的治疗费用。功夫不愧有心人，终于在年底全部回本还清了所以信用卡。还差给家人看病借亲戚的十几万欠款了，我就想过完春节做一把长线，能赚个20％就可以了，短线做不好会左右挨耳光，就算做的好也特别累，我身心疲惫的扛了那么久，想适当休息一下，春节后选了万辰生物，我筹了60多万资金，在融资账户里放了50万，在普通账户里放了十几万，春节后第一天就刚开盘就融资买入，发现万辰只能买20多万账户就被限制不让买入了，没办法我只好追高买入埃斯顿，第二天就被套，接下来的操作我的截图都明明白白，大家可以去看，万成那段时间非常强势，我来回做短线挣了2万多，最后全补到埃斯顿里去了，最多的时候90多万快100万了。股票没有按我预期的走，而是一路下跌，中间快暴仓时我卖出了十几万降低了融资比例，本想抗过去就没事了，最后在4月27号那天下午爆仓了，没有抗过黎明前。算了一下账又负债50多万。无奈之下准备卖车卖房，我有一套126平米的写字楼还没办房产证，打电话问房产公司，财务人员告诉我办房产证契税维修基金等还需要2.6万多，我打电话约出来两个朋友，准备找他们每人借1万多去办手续，两个朋友先是对我一顿臭骂，然后帮我分析疫情期间房子不好卖，我说亏十几万也卖，不能欠钱，欠钱我晚上都睡不好，抗了太久想彻底摆脱欠钱的处境。两个朋友又安慰我，鼓励我，说我短线做的还是非常棒，他们每人借10万给我，让我继续短线模式，有了他们的鼓励，我把二十万分成两份，第二天早早的又拿一部分钱买入了埃斯顿，虽然我爆仓了，但是我依然看好，直到前几天卖出。另一部分钱继续做短线，这两个月行情好，5月份盈利50%，6月份盈利50%多，我就在今日里发布了一调消息，舒服一下心情，要是一个阶段性胜利的记忆。里好多朋友不了解情况，以为我在显摆自己，还有一些冷嘲热讽的，其实大家都是韭菜，都不容易，谁都有的难处，相互包容吧。虽然这段时间我做的不错，但是我的负债还差20万才能回本呢，接下来的日子，是赚是亏谁也不好说，7月份感觉操作难度加大，且行且珍惜吧，遇到坎坷不容易，也希望大家手下留情，不要再喷我，祝点赞的友友将来发大财💰💰💰

一：熊市如何炒股

散户是期待熊市。因为熊市一来，我们就可以低位建仓了，然后再赚一笔。
建议技术不好的朋友，还是以中线为主，打短差不是那么好玩的。
熊市还是少操作为妙。关注低价位股票和跌幅巨大的股票。
应对熊市的十五种炒股操作技巧：
（一）熊市中，遭遇个股利空的股票，第一时间逢高出局以免深度创伤。
（二）出现中长线利空的行业，逢高只出不进。
（三）熊市的脾气就是“不断创新低”，因此，熊市中阳线是假的，应该逢阳线卖，阴线是真的应该逢阴回避。
（四）熊市中，弱势股轻易不可碰，往往其基本面有“地雷”，所以才阴跌。
（五）卖出的时机问题上，股指反弹一天半到两天就卖。
（六）盘中只要继续出现急跌股、跌停板，则不管技术指标是否超卖，仍不看好。
（七）熊市中，短线指标金叉时候卖出是较好时机，因为熊市中金叉是假的。
（八）熊市中出现利好，也是逢高卖出的较好时机。
（九）熊市中阻力位上放量的时候，是较好的逢高卖出的时机。原因在于：熊市里面市场本来钱就少，稍微一放量，市场的存量资金就用完了。
（十）熊市中地量不是底。而是下跌中继。
（十一）牛市里，利好未尽继续涨;熊市里，利空未尽继续跌。
（十二）熊市下跌途中只要出现十字星，往往就是反弹终结信号。
（十三）熊市下跌途中，领先上涨的股票，往往没有板块效应，属于超跌反弹。
（十四）熊市中20、30天线是中线下跌的压力线，个股反弹到此，往往是逢高派发的时机。
（十五）熊市中，不要以为某个股票有庄家就好，庄家同样可能被套。
这些可在平时的操作中慢慢去领悟，炒股最重要的是掌握好一定的经验和技术，新手在不熟悉操作的情况不防跟我一样用个牛股宝去跟着牛人榜里的牛人去操作，这样要靠谱得多，希望可以帮助到您，祝投资愉快！
啥是熊，啥是牛，只是个名词罢了！
只要股价有波动，就可以赚取差价，你说呢？

二：如何炒股赚钱

买股票赚钱的方法简单的说有两种方式：
1、股利：当你投资的那个上市公司赚钱时，公司会按照你目前所持有的股份占所有股份的比例，把你应得的利润按时分配给你，此时你所获得的分红，就是股利。一般有现金股利、财产股利、股票股利等，以常见的现金股利举例：
你以每股50元的价格买入XX公司的股票，买入1万元。若公司年度分红时，每股股利为4元，那么你的收益率为4元/50元＝8%，年分红＝1万×8%＝800元。
可万一公司没能获利，你就可能完全领不到股利了。
2、股票价差：投资者当然也可以在股价低时买入股票，在股价高时抛卖出你的股票；或者是在牛市卖出股票股价在低位的时候买回股票，赚中间的差价钱，即低买高卖、高卖低买。
比如，你看上一只股票，市价为10元/股，觉得此时股价较低，赶紧买入5000股。过了一周多，发现这只股票稳步上涨至18元/股，这时，你迅速卖出4000股，就能赚低买高卖的差价，从而获得利润。
二、买卖股票的原理是什么
1、买跌不买涨，在股票调整下来即将启动时或已经进入上升通道时买入，为高价卖出打好基础。如果没有可靠的判断力，就采用花荣先生的折中交易法。股票买入后再跌再买，可以摊低成本，等股票反弹时很易获利。
2、卖涨不卖跌，在股票涨上去即将调整时卖出，以防止下跌时变赢利为亏损。如果没有可靠的判断力，就提前止赢。股票买入后涨到一定程度就先卖出一部分巩固赢利，然后越涨越卖，等到股票下跌时能够避免把赢利跌掉。
3、具体问题具体分析，上述两原则适用于常规情况，如果股票出现了意料之外的大跌和大涨，则要具体问题具体分析，果断止损或持股看涨。
综上所述，我们知道通过炒股赚钱的方式主要就是赚取中间利润，说起来好像很容易，但是在实际操作过程中会炒股的人就很少的，因为不仅需要丰富的经验，还要有炒股技术，和买与卖的果断。另外还是要提醒大家在股市投资一定要谨慎，风险还是很大的。

三：新手如何炒股

现在最便宜的股票也是2元多，加上0。5%的手续费，得3000元以上就可以。　　上海的股票（代码是60开头），开户、电话转入资金的第二天，才可以交易；深圳的股票（代码是00开头），你开户、转入资金的当天就可以交易。　　国内股市是T+1制度，即当天买入的股票要下个交易日才能卖出，当天卖出股票后的钱，马上就可以再买入股票，但要下个交易日才能转到银行卡上。

四：如何量化炒股

目前实际意义上的神经网络，AlphaGo本质上是在一个存在未来函数胜率反馈同时时序对应对手行为(回合制)的策略条件下统计所有可能环境下的策略优劣度并相关自身与对手策略的相对决定性选出最优解的过程。细节上会分解策略的步骤并量化策略的关联性的对应效用(也就是通过蒙特卡洛树搜索拟合局面评估函数和策略函数、以及机器学习RL形成对数策略)。这个统计归纳成一个库再通过一个对数据算法输出出来。

AlphaGo其数据本身就是算法。那我们下面就讨论以神经网络的学习算法形成交易策略的可行性。
AlphaGo对于围棋与股票市场的差异主要体现四方面：

一、信息生成机制不同，股票市场中的动因条件是多层次且混沌的。围棋的相互决定性只对于对手，而股票的相互决定性对于所有市场参与对象

二、对手与对手反馈机制不同，围棋是回合制完全信息非合作动态博弈，而股票市场是一对多完全信息非合作静态博弈

三、优劣度评估与局面评估函数的性质类似但方向不同，股票的最终评估对象是收益，而围棋评估是胜率。且股票的局面有两个层次，一是个股筛选，二是持仓后策略。两者组合，就是在市场中不断交换个股的最高胜率条件的持仓。如果将优劣评估设成以增辐一定偏离值内的符合度，亦或者是动态生成局面下一时序可能局面收益预测的权重，这两者就是两个独立的优劣评估系统。

四、数据原型不同，围棋只需处理对手数据和局面数据。股票有成交sick，有价格、成交方向数据，极难产生关联条件。

有空，流年会聊一聊现行有效的“分型”理论过滤混沌信息建立有效条件的应用性。

而对于股票市场时序对应行为(非回合制)的机制：
1.历史参与者V行为构成市场信息a
2.参与者ABuy观测市场信息产生交易动机，与参与者ASell发生交易，或ABuy产生
3.A交易影响市场价格，构成市场信息b，使观测者B产生交易动机
4.观测者BBuy与BSell发生交易，构成市场信息c

如果说V行为导致了A行为，连续产生了C行为。而V、A、C行为本身存在相互决定性的影响关联就是一个由人类心理动态构成的混沌系统，是取决于完全不同的动机机制和策略机制而产生的不同频率的固定方向行为(Buy与Sell)。如果以行为发生逻辑提取条件，那么到了不同的数据环境，混沌系统又不同了，也就失灵了。

因为决定交易的，市场信息只是诱因，动因是对于市场信息的动机机制而产生的策略。这个混沌系统下，有效的信息极其有限。大量的数据都是垃圾数据。

股票市场的优劣水平计算，是以收益为结果导向，而这种过程是受大量无法产生条件关联的中间因素干扰的。
从数据原型来讲，如果不以对手行为为时序单位，按历史市场信息来分析：
我曾经做过一个统计模型，一个4日的K线的开盘价、收盘价、最高价、最低价的增辐(Increase.)为参照数组，以5%为允许偏离值。1990年至今3000余支股票的数据，仅检测到1个匹配数组。后放低标准，仅检测开盘价，也检测到不过6个匹配数组。

AlphaGo本身的数据原型是回合制并只有一个反馈条件的，能够形成数据关联特征的数据以数百万计。

而股票市场的反馈条件有多少个呢？不知道，这是与市场参与者动机的发生密度决定交易频率而形成的，这个反馈条件也是一个指数级的数字。

任何模型、策略、逻辑、算法的基础，基本逻辑都是构建在条件反射上的，股票市场的复杂度以及无序性无法有效的提取关联数组条件（这也是为什么会有原理不明但却有效的分型理论以及“缠论”的成因）：AlphaGo的条件可能足够多，但是是明确且相互对应的。而股票市场的条件反馈如何构建？股票市场的复杂性已经证明了不能用明确条件来统计提取有效数据拟订对数据策略。而如果用一定允许偏离值来抓取数据特征关联条件形成策略，上面的举例已经证明这其中的偏差超出了有效的程度。并且，股票市场上，相同的数组，产生的不同结果也是极其正常的，时序结果也是不同的。

五：如何在手机上炒股

首先点开选股公式