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周六市场动态:这3只股票从统计上看可能正在酝酿一些特别的事情 (GILD, WMB, XPEV)
金融分析行业中常见的前提谬误之一是市场在某种程度上错误地定价了某个特定的证券或商品。最终,论点是市场将会认识到正确的价格。在此之前,投资者有机会在市场变动之前进行布局。
然而,尽管这个论点出发点良好,但这种思维方式面临一个重大困境;本质上,非凡的主张需要非凡的证据。
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公平地说,关于未来的所有论点都带有一个前提。然而,合理的预测与前提谬误之间的区别在于假设的性质。在前者情况下,假设是明确的、有限的并且可测试的。本质上,“如果”条件被列在了表上。相反,后者情况下假设则是作为既定条件偷偷带入的。
为了促进合理推理和逻辑,我专门转向离散事件分析。与其以连续标量信号的原生形式分析价格行动,不如将数据转换为行为状态。这个过程有助于认识论的连续性:输入和输出都位于同一领域。这与传统的基本面和技术分析方法不同,后者涉及研究标量信号,但将其赋予离散标签,如“好价格”或“被低估”。
但这里不仅仅是一致性的问题。作为数据点的离散、有界对象所生成的模式和信号是可以被证伪的。这在任何科学诚信的表象上都是巨大的。而尽管数学的严谨性并不能保证成功的结果,但它可能为交易决策提供一个更有效的框架。
话虽如此,以下是三个值得考虑的股票。
基因科技 (GILD)
让我们直接进入我在Gilead Sciences (GILD)的股票领域看到的信号。在过去的10周中,市场选择买入GILD股票四次,卖出六次。在此期间,GILD享受了一段上升轨迹。为了简洁起见,我们可以将这个序列标记为4-6-U。
故事继续这是一个奇怪的序列,因为分配会话的平衡超过了累积,但安全性本身却上升了。 然而有趣的是,这一罕见的序列在历史上预示着牛市的延续。在69.23%的情况下,接下来一周的价格走势结果上涨,平均回报为3.41%。
作为基准,GILD股票在任何给定一周上涨的机会为53.18%,这是一种稳定的上涨偏向。然而,4-6-U的闪烁为看涨的投机者提供了统计优势。如果多头能在第二周维持控制,预计中位表现将额外增加2.22%。
不过需要注意的是,对该序列进行单边二项检验的结果显示 p 值为 0.1898。这表明 4-6-U 的影响随机出现的概率为 18.98%。虽然这不是最强的信号,但相对于股市的开放和熵特性来说,这个结果还算不错。
根据Barchart Premier提供的数据,我们可以看到到期日为9月19日的120/125 看涨期权差价似乎被错误定价。根据过去的类似情况,GILD股票在两到三周内可能会超过$125。
威廉姆斯公司 (WMB)
再次,我们将直接进入威廉姆斯公司 (WMB)。在过去的10周中,市场选择购买WMB股票四次,出售六次。在此期间,WMB经历了一个下行轨迹。根据之前提到的命名逻辑,我们将这个序列称为4-6-D。
从行为上看,4-6-D 是通用的:分配会话的平衡大于累积,而安全性则呈负向趋势。然而,从历史角度来看,这种模式往往是反转信号。在61.54%的情况下,接下来一周的价格走势会出现上涨,平均回报率为1.91%。
作为基准,WMB 股票在任何给定周上涨的机会为 53.47%。因此,4-6-D 提供了相对于标准预期概率表现的统计优势。如果多头在第二周保持控制,投机者可能会看到额外的 0.84% 的表现提升。
值得指出的是,上述序列的p值为0.1981,这个值偏高。有可能一些良好的氛围源于随机性而非意图。
那些想要进行超激进投资的人可以考虑58/59看涨期权价差,到期日期为8月29日。我并没有看到大幅突破$59的迹象;因此,我对考虑第二条腿为$60或更高的看涨期权价差感到犹豫。
小鹏(XPEV)
最后,我对小鹏 (XPEV) 感到非常好奇,它将在周二开盘前发布第二季度财报。关键财务披露总是不可预测的,因此交易者在押注 XPEV 股票之前应牢记这一点。话虽如此,以下是详细信息。
在过去的10周里,市场选择购买XPEV股票四次,卖出六次。随着下行趋势,XPEV形成了一个4-6-D序列,就像威廉姆斯公司一样。与WMB相似,这种模式通常表示反转信号。
在60%的情况下,当4-6-D闪烁时,接下来一周的价格走势会出现上涨,平均回报率为6.44%。这就是我对XPEV股票如此感兴趣的原因。潜在地,证券可能会一次性涨至接近$21。如果多头在第二周继续保持控制,交易者可能会看到额外的0.5%的表现提升。
真正令人感兴趣的是,该序列具有0.0609的p值。这几乎达到了5%的统计显著性阈值。所以是的,我正在密切关注第二季度的收益。
现在,XPEV 股票可以通过多种方式进行激进操作。然而,我必须说,20/21 看涨价差将在 9 月 19 日到期 — 其 138% 的回报率 — 实在令人心动。
在发表之日,Josh Enomoto 并未直接或间接持有本文提到的任何证券的 ( 头寸。本文中的所有信息和数据仅用于信息目的。本文最初发表于 Barchart.com
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