大家好，如果您还对股市标红是什么意思不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享股市标红是什么意思的知识，包括股市标红是什么意思啊的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. A股收盘了，外围股市却崩了！欧美股市全线重挫，市场发生什么？
2. 你认为人的判断力是依据什么而来的？

A股收盘了，外围股市却崩了！欧美股市全线重挫，市场发生什么？

裤裆开了刚缝住，已为自己还开着呢，这就是中国股市的心态。外围股市涨跌影响中国股市方面是有，但不是全部，为什么？因为中国经济向好，人民心里踏实，可股民心里发虚。

美国投放市场资金全到了股市了，而中国投放的资金全惠及了百姓，差别在这。每年退体金上调5%以上，是不是发钱？调控物价，平抑物价是不是需要花钱，减息减税对企业的优惠政策是不是花钱，种种事情都是利民惠国，西方股市崩塌了，正常，虚拟经济一但被市场经济不认可就得崩盘。最近，西方物价一个劲往上涨，说明泡沫经济下的市场经济千疮百孔，无法平衡新经济市场的压力，出现全面物价脱离收入价值，钱不值钱了，劳动价值被剥削，人们恐物价上涨，恐政府发钱。美国向市场投放了近十万亿的美亿，引起了整个世界经济动荡，波及了世界上每个人经济收入。长久下去你手里拿的不是剩余价值而是纸，你能不崩溃吗？

你认为人的判断力是依据什么而来的？

谢邀。其实只要我们认真观察，就会发现那些经常“运气好”，一个决定就能改变命运的人，往往都是那些熟练掌握“因果推理”，把握事物间“因果关系”的人。因为懂得“因果推理”，所以总是可以早人一步了解市场和行业的发展趋势和游戏规则，在投资中领先一步，让自己最大限度的止损和获利。

举个例子，诺贝尔经济学席勒曾在《非理性繁荣》中提出一个颠覆认知的观点，他认为，人在进行所有的判断和选择时，都是基于理性的。我们不禁感到疑惑，难道连股民们“追涨杀跌”的行为也是理性的么？毕竟按照常识，在低位时购入，高位时抛出，才是稳赚不赔的做法啊。

可席勒却告诉我们，“追涨杀跌”这种看上去极不理智的行为，一点也不难理解。越高越买，是预计股票未来会上涨；而越跌越卖，则是预计它在未来会暴跌。

换言之，“高买低卖”是为了止损和获利。也就是说，影响我们做出正确决策的，是你是否能够正确的“归因”。

那么问题来了，我们又要怎样才能让自己在当下的形势中，做出符合趋势的判断，让收益达到最高，损失降到最低呢？

为了研究这些问题，日本的两位教育经济学家——中室牧子和津川友介决定共同撰写一本专门训练思维逻辑的入门读物——《原因与结果的经济学》。

《原因与结果的经济学》一书封面

在书中，两位作者为我们介绍了如何去质疑假设、衡量证据、分析各种说辞，以及辨别我们无法得知事情发生原因的情况。他们认为，只有把握事件之间的“因果关系”，並熟练运用“因果推理”，才能提高个人做决策的成功率。

以股市投资为例，如果股民们能够认识到，股票的涨跌，除了受到市场（股民的大量购入和抛售），还会受到经济、政治和行业等因素的共同作用的话，他们也就会知道“越高买越上涨”和“越低卖越暴跌”只是当中的一个小概率事件。那么在决定入仓和放仓的时候，就会把这些因素都纳入自己的考虑范围以内，在亏损的情况下，把个人损失降到最低。

《原因与结果的经济学》并不是一本经济学的教材，而是一本关于训练思维逻辑的普及读物。书中并不涉及高深的经济学原理和推导公式。全书不足150页，收集的均为生活中的常见例子，大概只需一个几个小时就能读完。

然而，你却能在这几个小时的阅读里，掌握最基本的因果推理步骤，提高自己的逻辑思考能力，帮助自己在日后的每一个时刻都能做一个最符合实际的理想抉择。

“因果关系”可以用一个简单的句型来表示：“因为A，所以B”。

A代表原因，B代表结果。

在18世纪，一位叫做大卫·休谟的经济学家对因果关系作出了明确的定义。休谟认为，“我们通过经常性地观察事件发生的规律来了解因果关系，而且也只能通过经历这些有规律的事件来了解原因”。(《别拿相关当因果！因果关系简易入门》，P16)

同时，休谟指出，所有的因果关系都需要满足以下两个条件：

1、从时间上看，原因在前，结果在后。

2、不管在时间还是空间的距离上，两者都要相近或相邻。

举一个例子。假设你的朋友借了你的手提电脑，如果在她归还的时候你就发现电脑坏了，那么你就可以直接将责任归咎于她。但如果在她归还后一个月你才发现电脑坏了，你就很难证明是朋友弄坏了你的电脑。因为“借电脑”这个原因，离“电脑坏了”这个结果，时间间隔太长了。

也就是说，在“归因”的过程中，如果存在太大的时间差，那么便不足以论证彼此存在“因果关系”。

可是，就算“肉眼所见”、“时间相近”、甚至“空间比邻”的两个事件，也有可能不属于“因果关系”。比如在打雷的时候，我们会先看到闪电，然后才会听到雷鸣。因为我们观察到的是闪电先于雷鸣，所以我们很自然会以为是闪电导致了雷鸣。

但科学家却告诉我们，闪电和雷鸣其实是同时发生的，且二者都是因为云层间的放电所致的。我们之所以会先看到闪电，是因为光速要比声速快的缘故。因此，“电闪”和“雷鸣”只是一组“相关关系”而不是“因果关系”。

在生活中，我们时常会听信权威，然后不假思索地进行各种大小金额的投资和消费。我们也会经常性地混淆“相关关系”和“因果关系”，作出错误的判断和选择。

那么，到底应该怎样做，才能区分包含因果关系的事件和不含因果关系的事件？识破那些一本正经的胡说八道呢？

答案是，因果推理。

所谓的因果推理，就是通过排除事件之间的”相关关系“，来确认是否存在”因果关系“。

中室牧子和津川友介在《原因与结果的经济学》中把因果推理概简化成以下三个步骤：

STEP1:确认“原因”和“结果”

STEP2:排除“相关关系”

STEP3:确认“因果关系”

下面，我们以“广告和销售额之间是否存在因果关系”为例，按照上述简化的因果推理流程，来做一次推演，帮助大家更直观地掌握这个简易使用的推理方式。

STEP1:找到“原因”和“结果”

在进行因果推理前，我们要先明确“原因”和“结果”的具体定义。比如，在定义原因的时候，到底是指投放的广告类型、具体费用、广告的覆盖面积，还是仅仅对比无有投放广告的差别而已。在定义结果的时候，到底统计的是销售收入还是税前利润？

以广告与销售额的事件为例，广告为原因，销售额为结果。更具体的说，“有无投入广告”为因，“销售总额”为果。

STEP2:排除“相关关系”

那么，仅通过数据的前后对比，就能推算出广告的效果了么？

当然不行。主要有三个原因。

仅通过数据的前后对比，就能推算出广告的效果了么？

1、没有考虑到市场/行业/经济/政策的趋势对销售额的影响。举一个最简单的例子，当市场的经济状况大好，又或是在某个特定时期消费者的需求特别高的时候，就算商家没有投入广告，产品也有可能达到2000万的销售额。

2、商品的口碑和品牌效应。还有一个可能是，公司上一个产品卖得好，于是吸纳了一批新的客户，他们基于对上一个产品的喜爱和信任，也会新产品开售的时候惯性购入。

3、没有考虑到平均值的可能性。可能我们选择的两组数据刚好是两组“极端数据”，均不能代表销售额的平均水平。因此，我们应该扩大数据的提取范围，在得到该时期的销售平均值之后，再进行两两对比。

也就是说，仅凭两组数据的对比，是无法判断投入广告和销售额之间存在因果关系的。因为在整个推导的过程中，我们遗漏了很多同样影响销售额的因素。

所以，正确的因果推理要求我们先排除一系列不相干的“伪关系”，然后再找出真正的“因果关系”。而排除“相关关系”的三个简单做法分贝如下：

（1）判断是否纯属巧合（排除极端数据，选择平均值进行比对）

（2）是否存在混杂因素（是否碰上市场/行业/经济/政策的利好趋势）

（3）是否存在逆向因果（公司本来的口碑就好）

因此，我们的实验表格应该调整为：

图2：正确的实验数据

从表格可知，销售额的平均增幅为400万，而投放广告后，整体收益翻倍。因此，我们可以得出，投放广告能够增加销售额。

STEP3：确认因果关系

当我们排除了事件间的“相关关系”以后，还需要对“因果关系”做最后的一次确认。

而最有效的方法，就是制造反事实，并把数据调整到可比较的状态。

反事实推理法，就是“通过假设导致某件事的原因不存在，事情的发展会有何不同，从而来界定这一事件发生的原因。”(《别拿相关当因果！因果关系简易入门》，P19)

还是以广告与销售额事件为例，当我们需要判断广告与销售额之间是否存在因果关系的时候，我们就要对投放广告后的销售额和未曾投放广告时的销售额进行比较。而“假设没有投放广告”就是一个“反事实”的做法

图3：用反事实明确因果效应

可是，我们都指导，假设性事件的准确率是非常低的，因为谁也不可能准确的知道从未发生过的事情。所以，在图3中，这些标红的数据（反事实数据），我们是无法观测到的。因此，我们需要使。用“最贴近的值”，也就是标绿的数据，来替换反事实的结果，再进行推理。

比方说，我们可以选取在同一时期里，没有投放广告的竞争对手的销售额数据来进行比较。这样的话，广告的因果效益（600万元），就能用广告组的平均销售额（1600万元）-没有广告组的平均销售额（1000万元）求得。换言之，因为广告的投入，所以整体增长了600万元的收益，进而证明了投入广告是销售额提高的主要原因。

著名的哲学家苏格拉底曾经说过，“不经反省的人生不值得一过。”

而我却认为，不求甚解的人生不值一提。

熟练掌握因果推理能让我们在每一次的抉择中受惠。把握事件间的因果关系，不仅能让我们摆脱非此即彼的思维定势，识破一本正经的胡说八道，还能帮助我们形成一套基于原因的思考体系，在生活中制定出更优的策略，做出更精准的判断，最理想的选择。

正如《纽约时报》首席数据科学家ChrisWiggins,博士所言，“哲学、经济学、统计学和逻辑学都试图理清因果关系。数据时代，更多的人类活动都将‘为数据所驱动’，要想弄清政策导向、了解自身健康以及认识周围世界，就必须掌握因果关系。”

OK，关于股市标红是什么意思和股市标红是什么意思啊的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。