# 3.5 暴涨暴跌 • [实盘感悟] 遇上暴跌我该怎么做？

## 写贴缘由：

• 经历了上周五的大跌以及昨天的深V反转，这行情真是吓死宝宝了。。。

• 好在这次还算淡定，没有在低点出货，算是理智战胜了恐惧吧（具体我相信其不会继续暴跌的原因详见后面）

• 所以痛定思痛，好好反思总结，来说说暴跌我该怎么办吧

## 回首历史：

``````import lib.BGI as BGI
import pandas as pd
import numpy as np

quotes_daily.index = map(lambda x: x.replace('-', ''), quotes_daily.index)
quotes_weekly = BGI.daily2weekly(quotes_daily, 'sum') # 周度行情
quotes_weekly.plot(figsize=(12,5))

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x4d19f50>
``````

``````# 输入原始daily行情，获取行情统计信息，统计过去before_days的收益，以及随后after_days的收益
def get_quotes(row_quotes, before_days, after_days):
quotes_Ndays = pd.DataFrame(index=row_quotes.index[before_days-1:], columns=['before '+str(before_days)+'days return','after '+str(after_days)+'days return'], data=0.0)
for i in range(before_days-1,row_quotes.shape[0]):
quotes_Ndays.iloc[i-before_days+1,:] = [row_quotes.iloc[i-before_days+1:i+1]['CHGPct'].values.sum(),row_quotes.iloc[i+1:i+1+after_days]['CHGPct'].values.sum()]
return quotes_Ndays
``````

``````quotes_Ndays = get_quotes(quotes_daily, 5, 1)
quotes_Ndays[quotes_Ndays.columns[0]].plot(figsize=(12,5))

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x4d0c310>
``````

``````res = pd.DataFrame(index=['drawdown 10%','drawdown 15%','drawdown 20%'], columns=['following 1 day','following 2 day','following 3 day','following 4 day','following 5 day'])
for i in range(1,6):
tmp_quote = get_quotes(quotes_daily, 5, i)
tmp1 = tmp_quote[tmp_quote['before 5days return'] <= -0.1]['after '+str(i)+'days return']
tmp2 = tmp_quote[tmp_quote['before 5days return'] <= -0.15]['after '+str(i)+'days return']
tmp3 = tmp_quote[tmp_quote['before 5days return'] <= -0.2]['after '+str(i)+'days return']
res.loc['drawdown 10%',res.columns[i-1]] = (np.round(tmp1.mean(), 4), np.round(float(sum(tmp1>0))/len(tmp1), 3))
res.loc['drawdown 15%',res.columns[i-1]] = (np.round(tmp2.mean(), 4), np.round(float(sum(tmp2>0))/len(tmp2), 3))
res.loc['drawdown 20%',res.columns[i-1]] = (np.round(tmp3.mean(), 4), np.round(float(sum(tmp3>0))/len(tmp3),3))
res
``````
following 1 day following 2 day following 3 day following 4 day following 5 day
drawdown 10% (-0.001, 0.524) (0.0067, 0.595) (0.0078, 0.524) (0.0081, 0.5) (0.0077, 0.548)
drawdown 15% (0.0076, 0.667) (0.017, 0.667) (0.0408, 0.833) (0.0223, 0.667) (0.0208, 0.667)
drawdown 20% (-0.0119, 0.333) (0.0178, 0.667) (0.0489, 0.667) (0.0582, 1.0) (0.0507, 1.0)

• 每个单元格是一个tuple，第一个值为收益率的均值，第二个值为收益率为正的概率，举例来说，第一个元素(-0.001, 0.524)表示上证综指过去5天下跌超过10%的情况下，在随后1天的行情中，所有收益率的均值为-0.001，所有收益率中收益为正的概率为0.524

• 可以看到，从收益均值角度看，基本上都能获得正的收益，而且多持有几天，获得均值正收益越多，上证综指3%左右还是很不错的收益

• 从概率的角度看，都能明显高于50%

## 总结：

• 单单通过历史统计规律来决定是否抄底确实有点草率，但历史规律性的东西还是很具有参考价值的，好歹技术指标的一大前提就是相信历史会重演

• 实际运用中，还有结合当时的市场环境，是下跌趋势还是企稳震荡又或是上涨，当然还可以分析一下国内环境、国际环境、又或是一些其他指标（比如这里提到的沪港通）

• 总之，遇上暴跌不要恐慌，做一名理性的投资者！从本文的角度来看，暴跌不正是千载难逢的好机会吗？