关键词： 概率，Z值图，成交额，市盈率，中证全指，放水，创业成长，新能源车，中证环保
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个人观点，
先看总体
上周说到，汇率破6.8,是市场致暗时刻。央财互怼。后来23日晚上有个会开了。央央开始放水，财财也开始稳中有增。 那么在证券市场效果如何？
我要说，然并卵。 中证全指日交易量在稍微回调后，重新下行。昨日日交易额Z值重新回到了 负0.3.市场依旧信心不足。
为啥，我认为是恐慌。人民币能破6.8, 破7，破8可能吗？ 也许市场认为有可能，那么放水，稳中有增的方法就未必管用。
政策是想给市场信心。不过市场依旧没有信心。也许信号的传递，还需要时间去验证真伪。疫苗事件也许也是市场信心不足的一个原因。
局部，以7月26日数据为参考
（重点关注，创业成长，中证环保，中证传媒，新能源车等）
日成交额
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衡量市场，指数高低是一个难题!
价值投资者很难判断，
现在是高估，还是低估?
买的是便宜还是，贵了?
应该现在买/卖，还是再等等？
针对这个问题，我在网上看到了一些量化的处理方法。例如：平均数法，中位数法，比例法等等。这种方法往往过于简单，只能衡量集中度。不能衡量离散度和概率。
也许统计方法中的标准差Z值法更加适合。既可以衡量某个指数的指标的集中度，还可以衡量离散度，和风险情况。尽管指数的数据也不是完美的正态分布，但Z值法依然存在较大参考意义。
我的观点:
Z值越大，越高估。因为大数定理认为：
Z>1, Z>2,意味着继续变大的可能性小于16%, 5%。Z值越小，越低估。
因为大数定理认为：Z<-1, Z<-2,意味着继续变小的可能性小于16%, 5%
综观550多只指数的历史数据。绝大部分指数的Z值都在-2，3之间。注：少数的能源，金属类指数曾经出现过短暂疯狂的。Z值法就不太适用。
我使用Python的Pandas 和 Matplotlib，scipy等工具，加上一些渠道获得的指数数据（尤其是市盈率），发布热门指数Ｚ值表。
主要目的是：
-方便自己定投使用。知道何时开始定投，何时停止定投，何时止盈。（目前还没有止盈过）
-结合统计学，熟悉Python的基本数据分析方法。
-网上分享给愿意参考的人,交流和学习
有不当之处，欢迎指正
快乐_爸
2018年7月27日晨
主动分享吧，这将是生活工作中最好的投资！