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数据观情报局 |A股牛市真来了吗?本周加仓赚钱,我还有机会吗?

  【前言】数据观情报局是由数据观出品制作的一档音频节目,我们专注于大数据、区块链、人工智能、云计算等战略新兴科技领域。每月2期,为你提供有趣、有料的科技见闻。欢迎关注我们的喜马拉雅:数据君_qc。

  今天是2020年7月10日,星期五,我们的主题A股牛市真来了吗?本周加仓赚钱,我还有机会吗?

    最近A股有多火爆?短短15天,中一签就能爆赚15.6万元!A股连续第N个交易日收涨,成交额超1.7万亿元,创近五年以来新高。增量资金不是慢步而来,而是跑步入场!现在这个局势,仿佛是“今日加仓,明日致富”。

  市场有多火爆呢?截至8日收盘,上证指数涨幅1.74%,成交额6968.08亿元;深证成涨幅1.84%,成交额8457.66亿元;创业板涨幅2.34%。

  虽然相比于前几日的高涨,市场有所降温,但是股票市场交易额依然处于较高水平。很多业内机构有也纷纷谈论了对A股看法,不过看归看,千万别把这当作投资指南!股市有风险,入市需谨慎!

  我们常说A股,即A类股票,它的正式名称是人民币普通股票,是由中国境内的公司发行,供境内机构、组织、个人用人民币进行认购和交易的普通股票。

  中国的A股交易始于1990年,刚开始还只是十几只股票的小规模市场,而如今已是千亿股的大队伍,发展至今,这都离不开国内经济的快速发展。

  现在问题来了,在疫情之下,美股都多次熔断了?为什么现今,中国股市会逆风而上,出现“牛市”景象呢?每次出现牛市都是不一样的,目前来看,大致可以归纳几点原因:

  首先,消费品的通货膨胀现象继续存在,而银行的存款利率持续下降。换句话说,物价上涨了,工资也不见涨,这时候就是大家常说的道理“你不理财,财不理你”,所以大家热情高涨,理财心情不断攀升,开始关注于股票市场。

  第二,为救经济而货币被动宽松。因为疫情危机,打破了之前“去杠杆”的魔咒。这个看似深奥的道理,解释起来也很简单嘛。(并没有,说来话长)首先,中国经济近几年处于“增速换挡”的阶段,经济从高速增长向中高速过渡,2020年初,当大家都还在讨论中国经济能否保6时,而当疫情来临之后,这个问题似乎没有讨论的必要了,即便是没有疫情,中国经济在今年的增速也有着很大的下行压力,而现在因为疫情,短期的下行速度更快(因为保不住呀!)。

  疫情之后呢,世界各国都普遍采取了大规模货币宽松政策,发达国家量化宽松货币政策的实施与退出,不仅在发达国家内部产生了政策效果,而且对其他国家,特别是新兴市场国家也产生了溢出效应。

  从收入效应来看,全球货币大幅宽松对全球金融市场稳定、疫后经济复苏产生积极效应。及时且有针对性的宽松货币政策有利于金融市场稳定,缓解前期市场流动性紧张局面;可以帮助企业、居民获取贷款,维持企业的生存和就业稳定;有助于避免全球经济过度下行、国际贸易需求下降过快带来次生伤害,保障经济在疫情结束以后可以强有力的复苏。

  但是这里就有人担心了,如果全球货币大幅宽松对新兴市场资本流动和出口不会产生负面作用吗?这个情况嘛,有利有弊,发达国家实施大规模扩张性货币政策时,过量的流动性向新兴市场国家流入,的确会使其面临货币升值、资产价格上涨、杠杆加深的压力。

  就目前而言,对中国带来的影响是不太明显的,人民币汇率暂时没有升值压力。全球大幅量化宽松有利于全球经济和全球资本市场的举措,也有利于中国。发达国家大幅放宽货币政策有助于避免其实体经济过度下行,有助于其进口需求,至少短期内有助于中国的出口。

  第三是外部流动性充裕,人民币资产被视为避风港。全球疫情蔓延、原油暴跌等因素影响着全球经济,相比于国外,目前国内的局面要明朗很多,本以为全球性资金从美元市场撤出,造成美股踩踏,A股市场的外资会有很大影响,但实际上看,这是指阶段性的传导影响,规模较小,对于整体的流动性并不会构成太大的扰动,同时,央行也在密切关注市场资金面的风吹草动,保持流动性的合理充裕。

  还有一个重要因素,国内的疫情防控堪称“教科书级的典范”,是可以画重点学习的!有较完善的卫生防控体系,也是很多机构/投资者信任中国的重要因素之一,我国股市依然有着向好趋势呀!也因为各方面压力,需要一场“牛市”的狂欢,来振兴经济吧!

  各个机构对于A股也是持不同看法,比如海通证券认为:只要成交量在,赚钱效应就会持续;而中信证券认为:海外资金有望进一步流入我国资本市场。

  华泰证券则指出,7月22日是年内科创板解禁高峰,其中创投机构解禁市值份额占比达79%。部分个股解禁规模占其流通市值比重较大,短期或面临较大流动性压力。

  牛市虽好,赚钱效应也有趋于缓和的一天,理性投资,不然有一天,我们可能要一起相约爬山了!

  好了,本期的情报局到这里就全部结束了,你们还有什么想听的、想说的,欢迎积极给我们留言,我们下期再见!

责任编辑:陈近梅

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