每年一月份股票走勢

⑴ 湖南發展這個股票還會漲嗎

會漲。根據湖南稿歲發展股票最近走圓帆勢來看，目前處於持續上漲狀態，最近湖南鍵腔睜發展5日內股價上漲7.71%，今年來漲幅上漲38.88%，最新報14.900元，市盈率為57.31。綜合分析，未來走勢會上漲。

⑵ 股市今天為什麼大跌 分析股市走勢和影響因素

4.國際形勢

二、影響股市走勢的因素

國際形勢也是影響股市走勢的因素之一。全球經濟一體化程度越來越高，國際政治形勢的變化也會對股市產生影響。比如，中美貿易戰的升級，對於中國股市產生了很大的影響。

宏觀經濟因素是影響股市走勢最重要的因素之一。當前，笑亂全球經濟增長放緩，貿易戰不斷升級，國內經濟增速下滑等因素都在對股磨掘市碰游檔產生影響。

2.政策因素

⑶ 1月2日是否股市交易

不交易。據國務院辦公廳消息，2023年元旦睜模咐節悉純共放假三天，分別是2022年12月31日(周六)、2023年1月1日(周日)、2023年1月2日(周一)，不調休。所以，這三天，A股、港股都休市，不開盤。同時，港股通也會暫碼攔停服務，直到2023年1月3日（周二）股市才會照常開盤，港股通也恢復服務。

⑷ 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎

是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。

如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。

讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。

最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。

很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：

.png
它的函數圖像如下：

.png
可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為

σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.

到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到

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也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。

損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。

讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。

對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：

.png
我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。

.png
我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令

.png
這樣就得到了它的損失函數：

.png
如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。

硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。

這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。

.png
為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。

.png
因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：

.png
接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：

.png
代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？

不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。

我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。

為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。

.png
這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。

接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。

.png
這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。

最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。

.png
最後得到的結果如下：

.png
隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。

我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。

基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。

.png
我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：

.png
當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。

今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。

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⑸ 北向資金多少算多

北向資金最多可占流通股：2209隻股獲北向資金持有，合計持股量904.60億股，持股市值為2.32萬億元。以持股量佔比統計，41隻股北向資金持有總股本的比例超過一成，持股量占流通股比例在10%以上的有62隻。互聯互通機制下，北向資金成為A股市場的重要參與者。
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北向資金持股比例最高不能超過總股本30％，達到28％就被限制買入只允許賣出，大族激光，深圳機場已被限制買入，有很多股票股票也近28％，多虧管理層高明設計了此限制，否則，外資會不知惡意收購了多少家公司。金融安全，時刻警惕！國人要愛祖國的公司和股票，否則危險就會到你身邊。
北向資金真的就是聰明的外資嗎? 北向資金多少算多
一文帶你搞懂北向資金！！！
我國A股的蛋糕很大、債券收益也比國外高一些，沒有資本能拒絕這種誘惑。
但由於我國的外匯和資本市場仍然存在較為嚴格的管制，外國資金不能直接投資A股，需要進行一定的轉換。
於是國家就為它們提供了兩條路。
第一條路，成為QFII或者RFII，申請配額。
這里的QFII和RFII都表示合格的境外機構投資者，區別在於QFII使用的是境外的美元進行投資，而RFII使用的是境外的人民幣。（RFII常被稱為小QFII，兩者在制度上類似，下文統一隻說QFII）
通過外匯局審批，成為合格的投資者（QFII）後，每個機構還要申請資金配額。雖然目前境外投資的總額度上限已經取消，但機構的上限還在。
正是由於投資額度來之不易，在QFII機制下，大部分外資機構的投資方向都比較保守，以國內債券為主，股票投資為輔，追求穩健的收益。這也使得QFII一般情況下市場存在感較弱。
第二條路，從香港證券交易所清段遲的滬深港通直接買入股票
2014年底，香港交易所開放答李了滬深港通。
比起QFII復雜的審批過程、漫長的配額申請時間，外資機構可以直接通過港交所，直接購買符合條件的國內股票。
無需審批，沒有配額限制，再加上透明的交易信息披露，很快受到了外資的歡迎。
因為在地理上看，深圳和上海偏北，香港偏南，所以通過港交所投資滬深交易所的這批外資就被叫做「北向資金」。（如果是從A股投資港股，可以稱為「南下資金」）
由於QFII的配額審批通常需要花費兩年，甚至是更長的時間。但通過港股卻可以當天進出，越來越多的外資選擇成為北向資金。
隨著北上的外資越來越多，數額越來越大，逐漸成為了外資機構投資的主力軍。
2019年，滬深股市交易規模約為127.4萬億人民幣，北向資金凈流入規模為3517.45億人民幣。北向資金僅占滬深交易所全年交易額的3%不到，如何成為攪動市場的「鯰魚」？
可以先看看指數變動與北向資金的進出的關系：
一月份，北向資金連續20個交易日流入，深證成指也在穩定上漲。到了月底，國內疫情爆發（1月21通報可能會人傳人），北向資金迅速流出。兩天流出額近百億。
二月份，股市大跌加上疫情來勢洶洶，流出的北向資金掉頭抄底，深證成指同樣經歷了一次過山車。隨後是一波強勢上漲，但北向資金卻顯得猶豫且謹慎。

三月份，國內疫情依然膠著，復工步伐放緩，股市跌入低谷。北向資金也迅速流出。
四月份，國內逐漸開始復工，北向資金大量流入。深證成指緩慢上漲。
五月份，北向資金持續穩定流入，深證成指總體則處於波動上漲的狀態。
不難看出，北向資金的動向在大部分時候直接反映了指數的動向。
國內經濟增長乏力，加上疫情沖擊，國內的投資情緒不高，股市的震盪期將持續較長的一段時間。這個時候，作為外資的北向資金進入A股，不論是持續流入還是流出，存在感都很高，看上去甚至能影響指數走勢。
其實說能影響指數也沒錯。在短期內，市場的漲跌動態是由資金的供求變化決定的。
北向資金常常能以較大的資金額度進入A股，小幅地影響股市走勢。
不過從以往的情況上看，北向資金追漲殺跌情況嚴重。外資機構也存在很強的投機心態，進場被套牢的事情也常發生。普通投資者不適合把北向資金的變化當做唯一風向標。把它作為判斷風口的參考還是可以的。
並且要明確的是，北向資金從長遠來看，數額仍然較小。
北向資金總量僅佔A股交易量的2.76%，對於國內股市和基金市場無法造成較大的沖擊。
市場長期燃者的上漲，主要仍然依賴於國內的資金基本盤。「鯰魚」再活躍，也不過是池子里魚群中的一支而已。
所以看到北向資金進出活躍的新聞，不必緊張於股市或者基金的漲跌，還是耐下心來再等等、在看看。真要到投資這一步，一切還是以指數總體走向和國內基本面為准。
基金實際上非常簡單，99%的人投基金虧損的主要原因是不懂，看完下面這些攻略，將幫你遠離虧損，賺10%-15%收益。
基金全攻略：
1、基金全攻略：一篇萬字干貨徹底講透基金，不僅有理論還有我的實戰結果
2、基金如何選：幫大家徹底搞懂怎麼選出優質基金
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4、基金怎麼賣：手把手教你基金怎麼賣，才能賺100%收益。
5、基金干貨書籍：我給大家整理了10幾本經典書籍，幫你功力會再上一個台階
6、基金40強名單：公認top40基金名單，業績可以超過80%的基金
基金實際上非常簡單，99%的人投基金虧損的主要原因是不懂
我現在基金持倉200多萬，盈利90多萬，一路走來，我非常知道朋友們的迷茫。
以我的真實經驗，大家不要到處問來問去，看一些碎片化的知識。相信我，耐心的花1個小時，認真學學上面幾篇完整攻略，基金就能基本學懂。
基金實盤我會每周更新，實盤完全按攻略在操作，實盤能讓理論全部落地。大家不妨跟著實盤實踐一下。不下水，永遠學不會游泳。經過一輪漲跌，你真正賺到錢，你就完完全全搞懂基金了。