京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22