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2020年7月3日 星期五

數據沉補 - 留師明 2020年7月3日

數據沉補 - 留師明 2020年7月3日


留師明:內險券商股受惠A股搶升
留師明:內險券商股受惠A股搶升
【專訊】踏入下半年首個交易日,港股大幅做好,恒指高開136點向上,早市受制24,840點爭持,午後再展升浪,以全日最高位收市,收報24,788點,升697點或2.85%;國指升3.06%。恒生綜合中型股、小型股指數分別升4

.70%、3.07%,中型股表現更強。大市成交達1760億元,高於60天平均逾五成。

大市方面,據《》港股數據庫,升跌比率88比12,升逾3%佔上升股份五成;陽燭對陰燭為82比18,大市升勢全面,買盤積極及強勁。最近一次有超過八成股份上升,升逾3%佔逾五成,為6月1日,當時經歷5月下旬的調整後回升,最終連升7日(包括6月1日)斷纜。

互聯網醫療新能源股續受捧
本報數據庫追蹤的30個行業,全線上升,有近一半的升幅約3%以上,跟得上以至跑贏國指,內房及物管升逾7%,其次工業、中資金融升半成,本地金融、科技器材升4%。事實上,上半年焦點行業如軟件互聯網股、醫療、消費品、新能源等昨天繼續受到追捧,但內房、重型機械、內險、中資券商等更搶鏡,掩蓋了表現。

反映大型內房的恒生內地地產指數昨天漲逾8%,升穿第二季高位,下一步將嘗試回補3月下跌裂口;成分股中,融創(1918)、恒大(3333)、金茂(0817)昨升逾一成表現最強,當中金茂蓄勢挑戰新高走勢最佳,望可待其回調於6元附近吸納,博向上破頂。至於中小型內房股旭輝(0884)、合景泰富(1813)先破頂,奧園(3883)回調後再度發力,可博追落後。

此外,內地A股升勢加快,成為內險及中資券商股的催化劑,股價大漲。若把總市值最大的5隻內險股、中資券商股分別組成內險股指數、中資券商股指數,與滬深300指數相比,2019年第一季滬深300大升,內險股指、券商股指同樣大升,但步伐不一,當中內險股指與A股的步伐較為一致,幾乎同步見底見頂,而券商股指比A股更先見底回升,也更先見頂回落。

今年3月內地A股低位回升,內險股指同樣見底,但其後升勢完全跟不上A股;券商股指5月才走出谷底,但後勁淩厲。後市內險股或現追落後,券商股或會猛升後率先見頂,高啤打新華保險(1336)、中信建投(6066)都可取,但走勢一定波動。若然要捕捉A股升勢,寧不如直接購買A股相關ETF,如追蹤滬深300的ETF(3188)或追蹤富時中國A50的ETF(2822)。

[留師明 數據沉補]
留師明:內險券商股受惠A股搶升
【專訊】踏入下半年首個交易日,港股大幅做好,恒指高開136點向上,早市受制24,840點爭持,午後再展升浪,以全日最高位收市,收報24,788點,升697點或2.85%;國指升3.06%。恒生綜合中型股、小型股指數分別升4.70%、3.07%,中型股表現更強。大市成交達1760億元,高於60天平均逾五成。

大市方面,據《》港股數據庫,升跌比率88比12,升逾3%佔上升股份五成;陽燭對陰燭為82比18,大市升勢全面,買盤積極及強勁。最近一次有超過八成股份上升,升逾3%佔逾五成,為6月1日,當時經歷5月下旬的調整後回升,最終連升7日(包括6月1日)斷纜。

互聯網醫療新能源股續受捧
本報數據庫追蹤的30個行業,全線上升,有近一半的升幅約3%以上,跟得上以至跑贏國指,內房及物管升逾7%,其次工業、中資金融升半成,本地金融、科技器材升4%。事實上,上半年焦點行業如軟件互聯網股、醫療、消費品、新能源等昨天繼續受到追捧,但內房、重型機械、內險、中資券商等更搶鏡,掩蓋了表現。

反映大型內房的恒生內地地產指數昨天漲逾8%,升穿第二季高位,下一步將嘗試回補3月下跌裂口;成分股中,融創(1918)、恒大(3333)、金茂(0817)昨升逾一成表現最強,當中金茂蓄勢挑戰新高走勢最佳,望可待其回調於6元附近吸納,博向上破頂。至於中小型內房股旭輝(0884)、合景泰富(1813)先破頂,奧園(3883)回調後再度發力,可博追落後。

此外,內地A股升勢加快,成為內險及中資券商股的催化劑,股價大漲。若把總市值最大的5隻內險股、中資券商股分別組成內險股指數、中資券商股指數,與滬深300指數相比,2019年第一季滬深300大升,內險股指、券商股指同樣大升,但步伐不一,當中內險股指與A股的步伐較為一致,幾乎同步見底見頂,而券商股指比A股更先見底回升,也更先見頂回落。

今年3月內地A股低位回升,內險股指同樣見底,但其後升勢完全跟不上A股;券商股指5月才走出谷底,但後勁淩厲。後市內險股或現追落後,券商股或會猛升後率先見頂,高啤打新華保險(1336)、中信建投(6066)都可取,但走勢一定波動。若然要捕捉A股升勢,寧不如直接購買A股相關ETF,如追蹤滬深300的ETF(3188)或追蹤富時中國A50的ETF(2822)。

[留師明 數據沉補]








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