集成电路概念股一览表,芯片概念股为何对今天的大利好视而不见
集成电路概念股一览表,芯片概念股为何对今天的大利好视而不见?
首先利好和股价涨跌不是绝对关系,股价涨跌的实质在于这一段时间市场对于这只股票流通股本的供需
即出现这个消息以后,整个二级市场的外部资金和已经持有这些股票一定比例流通股本的主力(用这个词语比较通俗利于理解)对于这只股票的需求如何,外部资金如果积极想买入,而持有的主力不想卖,那么只能提高挂单价格寻求成交,一成交,股价上涨
而如果外部资金不想买,而持有的主力还想卖,那么只能降低挂单价格寻求成交,一成交,股价下跌
综合昨天半导体板块的分时图
高开低走
开盘全天最大量,且高于其他时间段很多
尤其是高于尾盘很多倍
这是一个非常态的情况
因为常态下一天的成交金额都是开盘最大,然后逐渐缩小,尾盘再放大
那么从周五的分时量价情况来看
情况大致是,开盘有部分外部资金因为利好抢入
但是这批资金即非原本的股票主力,也不是场外有多大规模的资金
也就是多以看利好抢入的散户,或者大户这种资金为主
而主力,却在这里一路卖出
这个政策几个月前就已经出来
昨天公布的只是细则
细则的制定时间几个月,主力一定比我们先知道这些消息
所以这里间接反映的是主力和市场外的大资金们,没打算在这里借消息起,反而早上高开,调节了手中的一部分筹码
但是也并不是说这就代表他们不打算继续做芯片股票的行情,因为他们出货,昨天的跌幅和成交金额不会只有这个程度而已
那么昨天更适合的定义是盘整洗盘,进一步制造他人对于芯片股的失望情绪
有什么办法可以尽早发现这个”利好”对行情的影响是这样呢?
有的
出利好
高开
第一个五分钟的K线
如果是真正足以让行情拉升的利好
主力为什么会让第一个五分钟K线是阴线?
阴线是怎么形成的?
想卖没有同价位的买单,于是拉低挂单价格寻求成交
那么主力既然让第一个五分钟K线是阴线了,是不是就足以证明主力压根没想在这里拉升?
因为主力要想拉,这里的卖单还会没有同价位买单?
当然,现在事后这么说有点事后看图说故事,证明不了什么
以上是我2018年11月2日的复盘记录
最上面一节是早上的说法
下面是晚上的补充
都提到因为利好跳空高开,但是技术面却给出了第一个五分钟的大量阴线
所以晚上就技术分析的结论是
当天的缺口会是五个交易日封闭的无效缺口
然后当日缺口于11月9日封闭
如果单一的个例不能说明问题
我们继续看
这是2018年12月3日的复盘记录
当天技术面出现了和11月2日一模一样的情况
利好高开,第一个五分钟大量收阴
然后.............
那么把这个东西引申到昨天的半导体芯片个股呢?
是不是可以用一样的逻辑理解?
那短期震荡下来哪里是合理买点呢?
https://www.wukong.com/answer/6906822091443159304/
这天复盘有提到
但因为这个事情,如果未来几个交易日能跌下来季线半年线,会是一个比较好的建仓机会,不过因为十个交易日后,半年线和半年均量扣抵大量高价,使得半年线会走平下弯,那么不能增量会在半年线附近墨迹一段时间,甚至可能在半年线扣高位大量的情况下,会被下弯的半年线拖拽跌破半年线,那么这里可以分两步建仓,分3份,跌破季线或者半年线一份,创业板来半年线的时候也差不多是半年线某些技术指标因素到极限值的时候可以考虑加2份
之所以这么规划,是做了两手准备,一是如果短线回到季线半导体就能增量起(即在半年线还未扣抵大量前,季线还扣低量低位,所以短线回季线半年线有机会直接增量起),那么这入的一份就能短线获得收益,但如果不能增量(能不能增量只有做的主力知道,我们能推算的只有概率)在半年线附近就可能会盘整度过半年线扣抵大量高价的时间。
那么之后扣抵大量下来的部分就可以降低这一部分的成本
之所以在这里,还是考虑半导体的建仓
https://www.wukong.com/answer/6893121532475703560/
7月14日波段最大量和下方KD指标80以上第一次死叉代表什么?没能持续增量,所以调整下来ABC但是基于那个波段最大量,未来高点还会过
即7月14日高点还会过
区别就是怎么过,什么时候过
就半导体板块而言,接下来7月14日高点还会过,就是看什么时候过怎么过而已
所以下来依然是可以考虑建仓的地方。
然后到明年1月来说,长线向下拖拽的大压力就会消失,我是乐观看待明年行情的
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华为海思概念股是什么意思?
1. 华为海思概念股是指与华为海思相关的股票或投资概念。2. 华为海思是华为公司旗下的一家半导体设计公司,专注于芯片设计和研发。华为海思概念股通常指与华为海思有关的上市公司股票,或者是与华为海思相关的投资概念。3. 华为海思作为华为公司的核心业务之一,其技术和产品在半导体领域具有重要地位。因此,投资华为海思概念股可能会受到市场关注度的提升和行业发展的影响,具有一定的投资价值。
芯片板块18支股票涨停?
对于AI行业来说,自研一种真正适合AI运算的专有芯片是最理想的发展方向。目前AI行业本身还处于发展初期,因此AI芯片的格局也尚未明朗,中国有弯道超车的可能。
中国芯片产业结构的缺失
中兴事件的发生暴露出了中国芯片产业结构的缺失。中国只有中低端芯片的研发能力,没有高端芯片。
不久之前与中兴进行过一次交流,他们很早之前就意识到了核心芯片的问题,却一直没有布局,没有战略性的布局。相对来说,华为要好一些,早年间布局了海思半导体,主要应用在手机处理器。但是总体上,通信领域的核心部件都要从美国进口,例如高速数模转换芯片,激光器、接收机的芯片等等。这些部件,中国都没有自研的能力。
不仅如此,核心器件的采购本身也有瓶颈。以光器件为例,有非常长的供货周期,不易采购,需要随时做好备案。人工智能最火的时候,做深入学习的英伟达GPU Titan很难采购,当时通过代理采购三到四个月以后才能拿到货。
通信领域芯片尤其是光器件的采购是伴随电信市场的“光进铜退”背景,即光通信市场的发展而产生的,包括骨干网、城域网、以及接入网都已经或者正在进行光纤化。同时,数据中心(IDC)网络建设需要用到光纤光缆、光通信设备以及光器件/光模块。
近年来,随着政府、金融、电信、游戏、视频、电子商务等行业数据集中化、虚拟化趋势形成,IDC已经成为支撑用户日常业务运作最重 要的基础设施。云计算大发展,为光器件,尤其是高速光模块行业带来了全新的发展机遇。
我国AI创业主要集中在应用层
对于人工智能领域的创业来说,中国高端芯片的缺失已经形成了一定掣肘。
例如自动驾驶领域必备的激光雷达,需要高速数模转换器,目前都需要进口。受限于芯片问题,有一些创业团队正在尝试从技术上绕开数模转换,但项目凤毛麟角而且大都不成熟。还有机器人的核心部件:伺服电机、谐波减速器、控制器等,高端产品基本以日本、韩国和欧洲为主,都需要采购。中低端产品中国也可以做,但是性能、质量等还有较大差距。
基于这样的现实,近两年大部分人工智能项目都集中在应用上,主要做产品和集成,属于应用型项目。
从整个早期投资的行业分布上,也可以看出大都集中在应用层。 大数据、智能制造、云计算、金融、医疗等领域是最受中国资本市场关注的领域。 就2017年的人工智能的技术应用而言, B端的企业级应用相对容易落地,人工智能技术带来的成本降低和效率提升,在安防、智能客服、金融、政务等领域,以及行业机器人在巡检、警用安防等领域都已经得到了一定程度的商业验证。
AI专用芯片中国正齐头赶上
虽然在通用芯片领域中国已经失去先发优势,但是对于AI芯片,我们看到了不同的市场面貌。
目前, 主要用于底层运算的芯片,从行业上来讲,大概有三个方向:
第一个方向是以英伟达为代表的GPU方案,很多企业正在使用的通用芯片 ;
第二个是FPGA方案,作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现 ;
第三个是自研集成电路 ,比如像深鉴、寒武纪、地平线这些公司,他们都在自己做一些专用的人工智能芯片,用来做深入学习的训练或运算。
GPU的运算架构恰好适合于深度学习大量的并行计算,因此迅速进入了AI市场,FPGA的特点在于和硬件结合比较紧密,编程比较灵活,底层配置和构建比较灵活。但从开发难度、架构难度到功耗、成本和运算成本等角度,这两种方式都有弊端。所以最理想的方式,就是自研一种真正适合人工智能运算的专有芯片。
当然,专有芯片研发周期长、成本大,比起GPU等通用芯片,专有芯片的研发尚处于早期,竞争格局也尚未明朗。竞争格局不明朗,对于中国来说,就意味着机会。
1、国家政策利好。 第一是产业政策,中国的产业园或者说产业政策本来就有聚焦效应,这对于芯片产业的发展来说非常重要;第二是资本市场支持,芯片作为国家核心科技战略很难去美国上市,国家未来一定会让其在A股上市,对于收入、利润满足不了现有A股上市标准的,将会有一系列改革,这是必然趋势,现在国家已经有指导意见但还没有细则;第三,国家有可能从补贴的角度给予芯片创业项目支持。
2、新兴技术领域中国并未落后。 近几年在人工智能、无人驾驶、VR/AR等新兴技术领域,中国并未落后,最为典型的就是人工智能领域,中美的差距不是特别大,并不像工业时代。
3、人工智能设备的本地化计算趋势是自研芯片的机会。 过去人工智能设备都是云端运算,但是云端识别在运算速度、网络占用、交互体验等方面都有很大的弊端,比如智能音箱简单的唤醒功能需要将信息上传至服务器,经过云端处理之后再返回至本地机器人,一旦网络出现问题,整个交互体验都会受到影响。因此,未来本地化运算将是人工智能发展的趋势之一,未来如果每台终端都有一个本地化的计算芯片,体验会更好。
4、通用芯片大厂的路径依赖,为自研芯片的发展创造了时间和空间。 移动互联网时代英特尔转型移动端芯片是失败的,巨头多年巨额的研发支出,很难被摒弃。
芯片的竞争本质上是运行速度和成本的竞争。通用与专用,GPU、FPGA、ASIC三个技术路线如何实现分工和接替,是接下来AI芯片市场的一个焦点。
AI芯片的投资和创业逻辑
基于人工智能的发展趋势,我们认为基于软件算法的技术创新类项目未来竞争壁垒会进一步降低,而硬件技术的创新比软件算法创新更具壁垒,同时在大厂路径依赖的情况下,某些领域创业公司反而更快、更有优势。
但是,芯片研发周期性很长,研发成功率低,是一个资金密集型和人力密集型行业。作为门槛较高的领域,要实现国产芯片的赶超,做芯片的创业公司对团队和投资人都有一定要求。
首先需要团队背景过硬,团队本身有强大的技术、资源等光环,只有这样的团队才更容易获得资本的支持。目前发展比较好的深鉴科技、寒武纪都是这样的团队。
二是投资者需要了解行业。芯片投资是高风险、高回报的,芯片创业不像做企业服务,3个月产品就能上线,半年之后产生数据,芯片的研发就需要三到五年,芯片的投资也是长期的而不是短期的,这是跟其很多行业都不同的投资逻辑。
作为投资人,必须懂芯片,才能了解为什么在天使阶段就有高估值,才了解行业规律愿意承担投资的风险,在早期参与进去并且保证创业团队不会因为资金问题而无法坚持。
目前我国已经在政策层面多次出台相关文件,将人工智能作为重点布局领。AI芯片是AI行业发展的必然路径,行业驱动因素较为明显。虽然目前英伟达在GPU上获得了较高的地位,但随着技术的演进以及前端芯片的打开,未来行业格局仍有可能有较大的改变。
基于芯片的强需求性,以及目前芯片运行速度和成本均无法满足现有需求的现状,星河互联会重点关注AI芯片领域。
亿欧“ 2018全球AI领袖峰会——智能+新服务 ”峰会将于 6月14日下午13:00在上海举办 ,这场活动将聚焦讨论服务生活领域的B端服务商,聊聊他们是 如何用人工智能等新技术创造更多服务形态 ,中国领军企业和投资人们关于人工智能、智能营销、软件创新、小程序等风口话题将展开深刻讨论。
集成电路芯片设计类公司有哪些做得比较好的公司?
中国的芯片企业多数都还停留在概念阶段,业绩普遍不好甚至亏损,未来至少五到十年可能才会有些起色!
能在盘口看出什么?
很高兴来回答这一问题!
在回答这一问题前,我们首先需要知道的是什么是盘口?
简单来说盘口就是在股市的交易过程中,投资者通过看盘来观察交易动向的俗称,看懂盘口可以帮助我们在进行股票交易时有更好的决策。
股票的交易分为集合竞价与连续竞价二个阶段,在这里我分别给大家做一下介绍。
1,先说集合竞价盘口。集合竞价阶段是我们第一个需要注意的盘口,有专门做集合竞价的资金,他们就是通过集合竞价盘口来决定交易的。通常集合竞价阶段比较常见的盘口有三类,一类是集合竞价试盘的盘口,这种试盘有几种形态,如集合竞价涨停试盘盘口,诱空盘口,诱多盘口,出货盘口,集合竞价抢筹盘口等等。
在这里我一一给大家做介绍,先说集合竞价涨停试盘,这是一个比较常见的试盘,一般来讲如果是低位的个股出现在开盘集合竞价阶段的涨停开盘(9点15分)还是比较有效的,这种情况出现再加上开盘后比较强势的走势一般确认了就是参与的机会;
如果是集合竞价诱多盘口就是相反的情况,一般出现在高位也是通过集合涨停试盘随后在9点20分撤单开盘开始下跌的,大多数都是诱多;
如果是诱空的盘口,则是在9点15分出现大幅下跌的情况但在9点20分以后却拉了起来,核按钮除外;
出货的盘口,其实也是类似,集合先大幅低开但开盘却是拉起来的,而集合的试盘就是看下方的承接力度,有人能接住抛压他就会开盘后继续出货;
集合竞价的抢筹盘口,有的出现在9点15分就开始抢筹,有的是9点20分以后才开始抢筹,没有一定的,通常是遇到情绪转折或者利好的情况下才出现的情况,一般不是绝对高位都可跟随参与。
2,连续竞价盘口。连续竞价是从9点30开始的,一般连续竞价阶段,比较常见的观察盘口方法就二个,一是分时盘口,二是竞价盘口。
分时盘口,一般是看分时的承接力度,一般有主力运作的个股,分时走得比较稳定,再或者就是强势的直线拉涨停,前者可能出现先横盘或者低开高走的分时出现,后者就是盘中任意时间都可能出现,一根直线或者斜线就快速上板了,我们正确的做法就是跟随追涨或打涨停板;
竞价盘口,一般就是看买卖盘的情况,这里可看的东西比较多,比如打涨停板的,要看排板盘口,如果排不上你的要撤单,甚至还有的在打涨停前提前看上面的筹码情况,如果上面有超大的压单的也可能存在无法涨停的情况,反之如果上方没有大压单完全可能秒拉涨停的情况。
除此之外还有一些对倒盘口,就是庄家左手倒右手的玩法,一般这种庄股也尽量不碰的;
还有上压单,下托单这样的盘口,一般托单出现在下跌过程中通常都是诱惑资金去接盘,实际还会继续下跌的,甚至有的上涨时也是借助托单来诱多追高,而上压单一般是阻止股价上涨,如果出现在上涨阶段一般是诱空的,或者是存在压力位的时候会出现,多数是整数位或者涨停价最容易出现上压单,对股市交易来说,出现上压单比出现下托单相对要好一些。
以上是个人在实战当中的一些经验总结,随手写来,可能不够完善,以后如有补充会在头条补充,可以关注我一起交流,谢谢!