龍頭股打板技術系統課程_第7講:如何判斷題材的持續性(圖解)

之所以這個話題這麼多人想看,其實是因為某種意義上的“心思不純”。大多數人想知道如何判斷一個題材是否有持續性。換一種話說,其實是想知道,我買的股票是不是還能接著漲。

是的,判斷一個題材的持續性,本質上,就是判斷一個題材是否還能接著漲。

本質上,這是一個哲學問題。

不是我故弄玄虛。而是,它確實是一個博弈的過程,博弈是籌碼博弈。而博弈的背後,就是思維的交鋒(看空與看多)。

所以,今天這個話題,非常的形而上,(本來我是計劃,在之後講這些,但是這篇呼聲太高所以提前)。這篇文章,無法告訴你具體什麼是對,什麼是錯,但是能給你提供如何看對錯的思維模式

我們開始。

前提共識:板塊題材的驅動力是什麼

兩個字就能解答:合力。

區別於,合力思維還有就是莊控思維(或者主力思維)。

隻有你在內心深處深刻認可,這種超短題材驅動是無數個機構,遊資,大媽,散戶,博弈中產生合力行為,而不是一個控制一切的莊傢或者主力推動的,那麼我們才好繼續往下講。

在這裡我就不具體跟你辯論,我就直接先下結論,並以此結論為前提:短線驅動題材上漲的是一種合力行為。而不是莊傢(主力)控盤行為。

我們可以從兩個角度去思考這個問題。

第一個角度:常識與理想化推演

這個說來簡單,但是特別難。就是前提是,你得有常識。以前有個笑話:一個人炒股瞭,那他得精通各行各業。

其實是,不需要精通,但是得有基本判斷。

舉個例子:如何理解鋰電池這個板塊超好的持續性?因為很簡單,未來電動車如果能夠取代現在的車,那麼市場空間得多大?所以,這尼瑪是個超級題材啊。

而人工智能就更是瞭。

超級題材是可以很輕易的預判的,那麼稍微小一點的題材呢?也是如此,隻是更難一些,比如說09年的甲流,當時甲流鬧得很兇,媒體的推波助瀾使得觀眾認為有非典一樣的可能性。非典,你想啊多他媽嚴重啊。所以甲流這是個超級題材啊。

也就是說,我們我們得到第一個重要的思維落腳點:理想化推演

大傢知道炒股是炒未來。所謂的炒未來,就是並不關心未來真正到底是怎麼回事,而是關心當下來看,未來可能會發生什麼事。

然後把這種可能會發生的事情,提前兌現瞭。

這就是炒股的本質。

再舉一個例子。小學一年級,小朋友A門門考試100分,一個小朋友B各種不及格。這個時候,從功利的角度考慮,往往大人們會更喜歡A,因為他們認為A將來有可能會成長為一個有前途的人。

但是事實上,20年後到底A和B誰牛逼?這完全說不定,隻不過,當下的好成績,會給人一種未來會很有發展潛力的錯覺,這種錯覺就是:理想化推演。(如果這個事情一直按照這樣的邏輯發展下去,那麼一定會發生很好的事情)。

而至於,未來是不是會按照這個邏輯發展下去,則並不是當下需要關心的事情。

所以,我們就可以來看到一些大題材:新能源汽車,人工智能,一帶一路,雄安,自貿區,互聯網金融等等。

這些題材如果按照理想化推演,都是能夠改變當下格局的超級大題材。所以,就存在被爆炒的空間。被爆炒,也就意味著有持續性。

順著理想化推演的角度往下想,我們會遇到第二個困惑:道理什麼時候算有效?

我舉個最簡單的例子。

新能源汽車。

2008年,你跟我說以後新能源汽車(電動自行車)有可能成為汽車的主流,你信不信?

我信。

2013年,你跟我這麼說,我信不信?

我信。

2017年,你跟我這麼說,我信不信?

我信。

那新能源汽車能改變汽車格局這個未來猜想,在過去10年裡,邏輯都是一樣的。為什麼炒作的空間就不一樣呢?

這就涉及到非常重要的一點。理想化推演的證據。

還是舉小朋友的例子,小朋友門門都考100分,那麼我覺得他有可能未來會很出息。而小朋友隻是在做作業的時候很認真,你就讓我覺得他未來會很出息。這個證據未免太小瞭一點。如果證據少,那麼我勢必願意下的籌碼就少。

相比與新能源汽車,2010年的時候,如果要炒作,我隻能隨便炒一波。為啥?因為啥影子都沒看見。

但是到瞭2015年,可就不一樣瞭。你已經看見特斯拉瞭,你已經看見更多的證據瞭。

所以我們來看看新能源汽車的牛股之一贛鋒鋰業。

龍頭股打板技術系統課程_第7講:如何判斷題材的持續性(圖解),拾荒網

邏輯是同樣的邏輯,為什麼真正啟動是在2015年下半年?那可是牛市結束之後瞭。

我給你看一個證據

龍頭股打板技術系統課程_第7講:如何判斷題材的持續性(圖解),拾荒網

這是贛鋒鋰業的年度業績(14年有並表),7年業績從億級別增長到十億級別,過去三年,業績增長4倍。我們可以非常明顯的看到,真正業績爆發(不僅從增速上,另一方面從規模上)都是從15年開始,16年加速。

為什麼?因為新能源汽車規模化落地開始從暢想,準備變成現實瞭,而這個時候作為這個產業鏈的上遊,原材料率先受益兌現瞭。

也就是說一個孩子拿到清華錄取通知書瞭,你這時候願不願意加註他未來會成為一個優秀的人呢?(盡管未來仍有不確定性,但是,確定性越來越強瞭)。

這就是理想化推演的證據越來越強。

人工智能也是如此,2008年的邏輯與2015年的邏輯差別並不大,但是證據卻天差地別。

而2017年,遠的來說,谷歌的阿爾法狗已經橫行天下。而近的科大訊飛的語言輸入法確實能讓人第一次使用的人感動科技的驚艷。3月7日更是被首次被寫入政府工作報告,各路風險投資資本大肆追捧人工智能創業者。你說這種證據夠不夠?

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