黄金十年 上证指数看万点！（续）<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /?>
——未来是磨人的慢牛
 
老股民声明：这里是深度套牢者抱团取暖的地方。由于我本人的失误，致使很多老朋友进入深度套牢的尴尬。所以，从08年11月份开始，我只对因我而套进去的人及在这里的老朋友们说，和他人一概没关系，我的思维仅限于此。
老股民特别说明：本人以及这里的老朋友们满仓持有、深度套牢于银行股。我的所有涂鸦纯属自娱自乐与寻求心理安慰的结果，与新来的你没任何关系。
 
前天，我说出了对未来“黄金十年 上证指数看万点”的判断，这是个框架性的东东，这是我近半月以来的综合性思考结果。本来我准备今天加入一些血肉，使之丰满、好看及显得有条有理。但现在我改变主意了，我偷懒了，觉得没这个必要。因为我知道，对于大多数人来说，有个结论就行了，啰啰嗦嗦的不一定有人喜欢看。何况，对于能理解的朋友来说，这些框架性的东东已经够了，没必要继续说什么。对于不明白的人来说，你说的再仔细，也是无用功。如此，我还是偷懒了吧。
 
未来趋势的确定，对于波段投资者来说，他们本来就是波段投资，不管是牛市平衡市猴市，只要结束了熊市，其操作是同样的。所以说，这是没意义的。
但对于我们价值投资（投机）者来说，意义巨大，我们的思维及操作将立足于牛市。所谓的“从大脑指挥屁股到屁股指挥大脑”是也。
 
就长期来说，股市的基础立足于经济发展。我坚信，在工业化、城镇化的战略指导下，虽然面对着种种困难，但我们的经济建设依然可以高速发展。除非政治上出现问题，但我目前没发现其苗子。至于说看空者看见的种种弊端与不利，我也能看见，不过是一叶障目而已，不说也罢。
 
“十年万点”的判断，有可能偏保守，但从我理性的角度来说已并不保守。从1664点开始计算，也需要上涨500%的，年均20%的上涨，够厉害了。就好比我三年前提出的《上证指数4000点》，事实证明，在“疯牛病”的驱使下，上证指数竟然到了6100点，整整超越了50%，就显得我非常的保守。所以，届时如果超过一点，我也不会惊讶，毕竟全民投资（发达国家的经历告诉我，人均国民收入超过2000美元以后，社会将进入理财年代）的热情是难以估计的。
我判断，未来的牛市，由于全流通的结构，得“疯牛病”的概率很小，因为产业资本会给你泼冷水。
 
总的来说，我对未来的判断是：就长期来说是牛市，底部将不断提高。就局部来说会产生类似熊市的下跌，但不会创新低，极限的下跌幅度有可能会达到40%左右。也就是说，未来将有可能形成小牛市、小熊市的不断交替，来完成这个大牛市的格局。
 
最后，我就摘录《上涨以后是否必要做差价？——集中朋友们的观点》（未发表）的一句话作为结束语吧。
我在此提醒一下在这里的朋友。就我的经验：“猴市（平衡市）是高手的天堂，是低手的地狱。”虽然说未来是做差价的最佳时期，但不能沉迷于此。目前的市场，作为我们价值投资者来说，品种切换的着眼点应该放在估值的差异，不能放在技术形态的好坏。
 
 

上证指数的全称是上海证券交易所股票价格综合指数，是由上海证券交易所编制的股票指数，1990年12月19日正式开始发布。该股票指数的样本为所有在上海证券交易所挂牌上市的股票，其中新上市的股票在挂牌的第二天纳入股票指数的计算范围。 
　　该股票指数的权数为上市公司的总股本。由于我国上市公司的股票有流通股和非流通股之分，其流通量与总股本并不一致，所以总股本较大的股票对股票指数的影响就较大，上证指数常常就成为机构大户造市的工具，使股票指数的走势与大部分股票的涨跌相背离。 
　　上海证券交易所股票指数的发布几乎是和股市行情的变化相同步的，它是我国股民和证券从业人员研判股票价格变化趋势必不可少的参考依据。 
　　该指数的前身为上海静安指数，是由中国工商银行上海市分行信托投资公司静安证券业务部于1987年11月2日开始编制的。而上证综合指数是上海证券交易所于1991年7月15日开始编制和公布的，以1990年12月19日为基期，基期值为100，以全部的上市股票为样本，以股票发行量为权数进行编制。其计算公式为： 
　　本日股价指数＝本日股票市价总值÷基期股票市价总值×100 
　　具体计算办法是以基期和计算日的股票收盘价（如当日无成交，延用上一日收盘价）分别乘以发行股数，相加后求得基期和计算日市价总值，再相除后即得股价指数。遇上市股票增资扩股或新增（删除）时，则须相应进行修正，其计算公式调整为： 
　　本日股价指数＝本日股票市价总值÷新基准股票市价总值×100 
　　式中：新基准股票市价总值＝修正前基准股票市价总值×（修正前股票市价总值＋股票市价总值）÷修正前股票市价总值 
　　随着上市品种的逐步丰富，上海证券交易所在这一综合指数的基础上，从1992年2月起分别公布A股指数和B股指数，1993年5月3日起正式公布工业、商业、地产业、公用事业和综合五大类分类股价指数。 
[编辑]上证系列指数列表

广义上说上证指数有4类16种,分别为
一、样本指数类 4种 
1.沪深300 
2.上证180 
3.上证50 
4.红利指数 

二、综合指数类 2种 
1.上证指数 
2.新 综 指 

三、分类指数类 7种 
1.A股指数 
2.B股指数 
3.工业指数 
4.商业指数 
5.地产指数 
6.公用指数 
7.综合指数 

四、其他指数类 3种 
1.基金指数 
2.国债指数 
3.企债指数 

狭义说就是专指上证综合指数，其样本股是全部上市股票，包括A股和B股，从总体上反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况，自1991年7月15日起正式发布。 
1、“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，又称“沪指”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。 
上证指数由上海证券交易所编制，于1991年7月15日公开发布，上证提数以"点"为单位，基日定为1990年12月19日。基日提数定为100点。 
随着上海股票市场的不断发展，于1992年2月21日，增设上证A股指数与上证B股指数，以反映不同股票（A股、B股）的各自走势。1993年6月1日，又增设了上证分类指数，即工业类指数、商业类指数、地产业类指数、公用事业类指数、综合业类指数、以反映不同行业股票的各自走势。 
至此，上证指数已发展成为包括综合股价指数、A股指数、B股指数、分类指数在内的股价指数系列。 

2、计算公式 
上证指数是一个派许公式计算的以报告期发行股数为权数的加权综合股价指数。 
报告期指数=（报告期采样股的市价总值/基日采样股的市价总值）×100 
市价总值=∑（市价×发行股数） 
其中，基日采样股的市价总值亦称为除数。

3、修正方法 
当市价总值出现非交易因素的变动时，采用“除数修正法”修正原固定除数，以维持指数的连续性，修正公式如下： 
修正前采样股的市价总值/原除数=修正后采样的市价总值/修正后的除数由此得到修正后的连续性，并据此计算以后的指数。 
当股票分红派息时，指数不予修正，任其自然回落。 

根据上海股市的实际情况，如遇下列情况之一，须作修正： 
（1） 新股上市； 
（2） 股票摘牌； 
（3） 股本数量变动（送股、配股、减资等等）； 
（4） 股票撤权（暂时不计入指数）、复权（重新计入指数） 
（5） 汇率变动 

新股上市：新股上市第二天计入指数，即当天不计入指数，而于当日收盘后修正指数，修正方法为： 
当日的市价总值/原除数=当日的市价总值+新股的发行股数×当日收盘价/修正后的除数 
除权：在股票的除权交易日开盘前修正指数： 
前日的市价总值/原除数=[前日的市价总值+除权股票的发行股数×（除权报价-前日收盘价）]/修正后的除数 
撤权：在含转配的股票除权基准日，在指数的样本股票中将该股票剔除； 
复权：在撤权股票的配股部分上市流通后第十一个交易日起，再纳入指数的计算范围。 

4、指数的发布 
上证指数目前为实时逐笔计算，即每有一笔新的成交，就重新计算一次指数，其中采样股的计算价位（X）根据以下原则确定： 
（1） 若当日没有成交，则X=前日收盘价 
（2） 若当日有成交，则X=最新成交价 
上证指数每天以各种传播方式向国内、国际广泛发布。 
 

在前两篇文章中，我们介绍了：
在了解了基本的PyQtGraph模块绘制图形功能之后，我们通过几个常用常见的数据可视化图形来演示使用PyQtGraph进行Python数据可视化。
本篇，我们介绍使用PyQtGraph模块绘制一个完整的折线图，通过tushare模块获取上证指数过去两个月的指数波动数据作为数据源。
下面我们分步骤讲解这个折线图形的绘制。
引入相关模块
在本例中，我们需要使用到pyqtgraph模块、numpy模块和tushare模块。
import pyqtgraph as pg
import tushare as ts
import numpy as np
获取数据源
我们使用tushare模块的get_hist_data()方法获取上证指数从2017年10月到2017年12月的历史行情数据：
data = ts.get_hist_data('sh',start='2017-10-01',end='2017-12-01').sort_index()
返回的是一个Pandas的DataFrame数据结构，操作起来很方便。
处理数据源
在获取到上证指数的历史行情数据之后，我们需要对其进行一些处理，以方便其后进行坐标轴刻度文本的设置。
首先，将data的日期索引转换为一个字典：
xdict = dict(enumerate(data.index))
再按5步长来去data的索引，生成一个包含索引序号和索引值元组的列表：
axis_1 = [(i,list(data.index)[i]) for i in range(0,len(data.index),5)]
绘制图形
在稍微处理好数据源之后，我们就可以进行图形绘制了。
首先实例化一个QT实例：
app = pg.QtGui.QApplication([])
接着借助GraphicsWindow()子模块创建一个空的图形窗口，并使用title参数设置了窗口的标题：
win = pg.GraphicsWindow(title='州的先生zmister.com pyqtgraph数据可视化 - 绘制精美折线图')
通过之前创建的字典xdict和列表axis_1，设置图形的X坐标轴刻度文本，orientation参数表示坐标轴的位置：
stringaxis = pg.AxisItem(orientation='bottom')
stringaxis.setTicks([axis_1,xdict.items()])
在窗口中添加一个空的图形，通过axisItems参数指定坐标轴及其内容，并使用title参数设置了图形的标题：
plot = win.addPlot(axisItems={'bottom': stringaxis},title='上证指数 - zmister.com绘制')
在图形中添加一个文本：
label = pg.TextItem()
plot.addItem(label)
设置图形的图例：
plot.addLegend(size=(150,80))
设置图形网格的形式，我们设置显示横线和竖线，并且透明度惟0.5：
plot.showGrid(x=True, y=True, alpha=0.5)
绘制开盘和收盘的指数，pen参数表示线的颜色，name参数可用于图例的显示，symbolBrush用来设置点的颜色：
plot.plot(x=list(xdict.keys()), y=data['open'].values, pen='r', name='开盘指数',symbolBrush=(255,0,0),)
plot.plot(x=list(xdict.keys()), y=data['close'].values, pen='g', name='收盘指数',symbolBrush=(0,255,0))
设置图形的轴标签：
plot.setLabel(axis='left',text='指数')
plot.setLabel(axis='bottom',text='日期')
最后设置十字光标：
vLine = pg.InfiniteLine(angle=90, movable=False,)
hLine = pg.InfiniteLine(angle=0, movable=False,)
plot.addItem(vLine, ignoreBounds=True)
plot.addItem(hLine, ignoreBounds=True)
vb = plot.vb
def mouseMoved(evt):
pos = evt[0]  ## using signal proxy turns original arguments into a tuple
if plot.sceneBoundingRect().contains(pos):
mousePoint = vb.mapSceneToView(pos)
index = int(mousePoint.x())
pos_y = int(mousePoint.y())
print(index)
if 0 < index < len(data.index):
print(xdict[index],data['open'][index],data['close'][index])
label.setHtml("
日期：{0}
开盘：{1}
收盘：{2}
".format(xdict[index],data['open'][index],data['close'][index]))
label.setPos(mousePoint.x(),mousePoint.y())
vLine.setPos(mousePoint.x())
hLine.setPos(mousePoint.y())
proxy = pg.SignalProxy(plot.scene().sigMouseMoved, rateLimit=60, slot=mouseMoved)
再按常例，调用app的exec_()方法即可：
app.exec_()
最终运行程序，绘制出来的图表如下所示：
动图如下所示：
是不是很简单
有问题欢迎留言讨论：）

什么是时间周期理论?
     以周期理论为主要工具的分析者认为，市场运动的最终线索就在其运行周期上。不可否认，时间周期的研究成果，为我们的测市手段增加了时间维度。作为理论，经过不断丰富和发展之后，变得繁复而深奥是可以理解的；作为手段，其存在和发展必定有其特殊理由，但任何一种技术都会因其自身利弊、得失而无法概全。在这里，笔者力求以简练的语言和朋友们交流其核心内容的应用心得。 

通常，周期分析者认为，波谷比波峰可靠，所以周期长度的度量都是从波谷到波谷进行的，原因大概是绝大多数周期的变异出现在波峰上，也就是说波峰的形成比较复杂，因而认为波谷更可靠些。周期理论中四个重要的基本原理：叠加原理、谐波原理、同步原理、比例原理，以及两个通则原理：变通原理、基准原理，本文中不再赘述了。   

    关于时间周期，则不能不提神奇的菲波纳契数列1、1、2、3、5、 8、12、21、34、55、89、144……，这组数字之间的关系，有书籍专论，本文不详细述及。由于它是波浪理论的基础，波浪理论与周期理论也颇有渊源，在运用周期理论测市的时候，不论是从重要的市场顶部只是底部起向未来数算，得出菲波纳契时间目标，这些日子都可能意味着成为市场重要的转折点。在这些时间窗口，如何取得交易信号，还需辅以其他技术手段以验证。
 
    以上段落摘自网络，关于更详细的周期理论，可以看看《期货市场技术分析》的第十四章，这里只是简短的说一下。上面关于周期理论的讲解，有两个很重要的地方：1，市场运行以周期形式进行；2，周期以波峰和波谷的方式呈现给大家，而波谷是比较稳定的。解释一下波谷，波谷的在价格图中的出现，即意味着某段时间内价格的最低点，这个点的前后两段时间内的价格，应该比这个点上的价格都要高。
    基于上述两点还可以延伸出一个判断牛市熊市的方法，日后给大家再说。我们先根据以上两点研究上证指数的时间周期，看看这套理论在中国股市是否适用。
    自从90年末开始有上证指数进行流通股票交易后，到今天为止已经运行了20多个年头，根据我对上证指数的看法，这个指数的确是有运行周期的——即上证指数的波谷在每隔一定时间之后会出现一次。大家有兴趣可以看看上证指数月线图，第一根比较明显的波谷即是上证指数的第一根阴线，出现在1991年的3月。而之后指数的运行，则明显沿着20个月的周期进行，即大概每隔20个月见一次底部。

 
    解释一下上图，图中黄线所在的地方，都是某段时间内价格出现的低点，前后的价格都比这个点高，很明显，每两条黄线之间的距离，就是我所说的时间周期。图中显示大部分的时间周期都是沿着20这个数字进行的，除了一个32个月的周期和一个40个月的周期，其余所有的周期与20的误差都不会超过两个月。而为什么会出现32个月和40个月的周期延长，文章开头曾经提到过斐波那契数字，就是黄金比例，其中用在股市中最长用的数字就0.618，1.618和2。而这两次出现的周期延长，一个延长了1.618倍，另外一个延长了两倍。
    上图直观的表明了一个结论：上证指数基本沿着20个月的时间周期运行，偶有周期延长，延长比例遵照黄金比例数。

    时间周期理论是否有科学依据，我想是有的，只是还没被发现，因此目前我们只能说周期的发生，是一个自然规律，好像太阳东升西落，人的生老病死一样，何况目前生物学家也没有找到细胞生长周期的科学依据。
    发现了上证指数的运行周期，我们当然要去运用他来预测以后指数的走势，否则这个方法一点用处也没有。现在已经很简单了，我们可以预测到下一个波谷的出现，即2010年7月出现的低点2319点之后，下一个低点将在何时出现，从2010年7月向上推20个月，会到达2012年的3月。一般情况下我们允许2个月以内的误差，2012年1月到5月的任意之间点内，都有可能产生一个中级底部，目前我只能认为他是中级底部，原因我之后会再给大家说。重点是现在已经到了12月，马上新年即将到来，A股出现底部随时可能会出现，因此，大家目前的操作策略一定是越跌越买，选好板块，迎接中级上涨行情。
 
    再加上一些我个人的意见，虽然上证指数目前可供参考的周期数据有限，但是我们还是可以发现一个现象，即两次周期延长后的下一个周期，均产生了一个超过20个月的周期，一个是2002年1月到2003年11月，走了22个月；另外一个是2008年10月到2010年7月，走了21个月。另外还有一个现象，就是2003年走满了22个月的周期之后，出现了一个19个月的不满“20”这个标准周期的变化，我觉得这不是一个偶然现象，可能在20个月的周期这个层次之上，还有一个更大层次的周期，只是这个周期我们目前无法发现，这个观点可以由波得叠加原理猜测到。这个周期对下属各个小的周期有一个控制，如果前面走的多了，后面会补回来，使前后周期加起来满足一个固定的总值。
    因此我的猜测是，在2319之前上证指数走了一个21个月的超范围周期，则目前有可能走一个低范围周期，即底部很有可能在2012年3月之前出现。结合目前的市场状态，普遍认为股市的政策底已经到来，货币政策已经开始放松，我想我们的市场底即将在不远的来年到来！
 
reference:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a06468a01012r03.html