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今天，国家统计局发布采购经理指数，制造业PMI，3月份的值是49.5，是近5个月来首次跌入收缩区间。
PMI是先行指标，一般将50以上视为扩张区间，50以下视为收缩区间。这一次的解释，主要原因是国内聚集性疫情和国际地缘政治。
（哎，此处还是删除308个字吧，这两个原因都容易被带无数节奏）
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今天不和大家聊估值。
聊估值，有点吃力不讨好。
就和大家探讨一个技术指标吧。
大家都应该很熟悉，叫做均线多头排列。
什么叫均线多头排列？
大概就是5天线在上面，然后依次是10天、20天、30天、60天、120天、250天，这样形成一种秩序。
这叫做多头排列。
反之就是空头排列。
从技术的角度看，多头排列看涨，空头排列看跌。
如果写到这里就结束了，那就不叫“牛牛”了。
从常见中挖掘出有用的，才是牛牛的本事。
如果5日线>10日线>20日线，而此时20日线又小于30日线，形成不是很顺畅的秩序，有点乱序，又该如何定量呢？
即5日>10日>30日>20日>120日>60日>250日
这里，我们要引入一个概念。
相关系数。
相关系数有很多种，我们常见的相关系数叫做皮尔逊相关系数，比如下面的3月以来上海新冠每日感染数，蓝色的每日感染呈现指数上升，如果将其转化为红色的对数图，则呈现一条直线，两者的相关系数高达0.96。
但是，我们在衡量多头排列时，不用这个相关系数，我们用的是：斯皮尔曼相关系数（spearman），是一种秩相关系数（下面文字中有时将斯皮尔曼相关系数简化为秩相关系数）。
这个相关系数，与变量的序号进行相关，说白了，就是看你守不守秩序？
如果依次增加，就得1分，如果依次减少，就-1分，具体怎么算，百度一下，因为有个很大的公式。
比如下面这个图，按照常用的相关系数，结果是0.88，而如果按照斯皮尔曼相关系数，它的结果是1，因为这个序列属于排排队，吃果果，队伍排得很整齐。随着x的增大，Y依次增大。
打个比方，昨天的上证指数的均线排列情况：
总体上属于空头排列，因为5天均线最小，在k线图最下面，250日年线在最上面，但是如果将收盘价计入，则可以看到收盘价突破了5日、10日和20日均线。
这样，将上面的8个数字进行斯皮尔曼相关系数计算，用Python的话，只要一句语言就可以办到
是的，这8个数字的秩相关系数是0.857，意味着随着序号增加，总体上数字增加，也就是越是多日的均线，排在越上面。
为什么结果不是1呢？因为收盘价不守规矩，打乱了秩序。
做个对照，我们看一下中证能源指数的情况
昨天的均线情况如下：
可以看到，总体上，中证能源的均线系统呈现了，5日线最上面，年线最底下的结构。
如果用python语句计算秩相关系数，得：
两者的秩相关系数为-0.976，什么意思呢？就是随着均线日子的增加，值越来越小，转换成技术分析的语言，就是均线多头排列。
为什么结果不是-1呢？仔细看上面的8个数字，收盘价和5日均线这里，打乱了秩序。
说了这一通，其实和大家讲的是，即使是技术分析，原来的那套通达信公式已经跟不上形势了，我们有更强大的武器。
我甚至可以在一秒钟内，做出中证能源每天均线系统的多空头相关系数变化图来，这就是一个新的技术指标了。
如果将秩相关系数大于0.5，定义为空头排列的日子；
将秩相关系数小于-0.5，定义为多头排列的日子；
而将秩相关系数在0附近，定义为均线纠缠的日子，
那么均线系统基本上就已经可以量化研究了。
对了，以上对应的k线图是：
有人会说，这有什么啊，我用眼睛一看就知道是不是多头排列或者均线纠缠了，不需要用你这个公式。
道理是对的。
但是，如果有4000多个股票让你选哪些均线多头排列，哪些均线纠缠呢？
顺带和大家分享一下，从风格指数看，现在市场比较流行的是低市净率、低价股。
从行业来看，均线走好的是渔业、煤炭开采、房屋建设、养殖业、旅游、贵金属等。
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今天上市的荣昌生物破发了，不靠谱又猜错了一次。
现在的新股的频繁破发，已经影响到了机构的报价兴趣了。我看到华安证券的一个研报，下面的两条线是参与报价的机构账户数量，以前都是越来越多的，但是从2021年10月开始，有了一个明显的转折，参与报价的入围账户减少，背后的原因其实是新股破发带来的风险。
破发实在太多了，不靠谱也只能随行就市，重新自动调整参数。
明天一个发行，一个上市，不靠谱认为长光光芯有较大概率破发。
补充一个最新的破发指数区间概率图，现在破发指数在20以上，就要当心破发风险了。这个跟新冠一样，有点防不胜防了。
今天北上资金净买额10.5亿元，活跃股票见下表
行业内创新高个股分布表
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