比較60年前美股走勢 (1949-1962 vs 2009-2022) | Python應用 | 重定基數 | 60年一甲子: 二戰後復蘇 - 古巴導彈危機 vs 量化寬鬆期 -Covid- 俄烏戰爭

60年一甲子, 這段影片比較60年前美股走勢。第一部分主要介紹如何用python pandas dataframe比較兩段時期的標普500指數走勢, 涉及重定基數, 以及建立簡單繪圖, 利用plotly及matplotlib檢視1949-1962及2009-2022兩個時期的股市走勢。

第二部分則討論這兩個時期股市走勢的相似之處, 1949-1962及2009-2022兩個時期的走勢同樣凌厲, 而又碰巧今年俄烏戰爭, 對照60年前就是古巴導彈危機, 這令人聯想到60年一甲子週期的現象, 片內最後亦有推介電台節目參考。

0:00 Intro及標普500數據滙入python
2:51 1927-2022年標普500走勢
3:30 重定基數
5:21 用plotly line chart檢視標普500走勢
6:25 1949-1962年標普500走勢
7:08 2009-2022年標普500走勢
7:55 將兩個時期的標普500走勢拼落同一幅圖
13:05 兩個時期的標普500走勢相似之處
14:24 2022 俄烏戰爭 對比 1962 古巴導彈危機
16:09 60年一甲子
17:30 Disclaimer

#美股 #python #pyplot #標普500 #核戰 #俄烏戰爭 #古巴導彈危機 #matplotlib #pandas #戰爭 #金融海嘯 #covid #牛市 #rebase #dataframe #甲子 #60年一甲子 #週期 #股票 #股災

近期python應用影片:

黃金、白銀 是否良好的避險資產 | Python應用 | 談流動性風險
   • 黃金、白銀 是否良好的避險資產 | Python應用 | 談流動性風險  

蘋果 Apple (AAPL) 現金流折現模型 (DCF) 估值測試
   • 蘋果 Apple (AAPL) 股票估值測試 | 現金流折現模型 (DCF...  

量化寬鬆後 比較不同經濟體股市表現 - 簡單python應用 | 統計重定基數 (rebase) | 思考股市表現分化原因
   • 量化寬鬆 QE 後 比較不同經濟體股市表現 | Python應用 | 統計...  

近期相關影片:

從印度神童 到 Nostradamus 的預言 - 談談3, 4月的大事 | 預言自我應驗 | 二戰經驗 - 趕狗入窮巷
   • 從印度神童 到 Nostradamus 的預言 - 談談3, 4月的大事 ...  

通脹 (3a) 供求因素分析 簡述 與 Flow chart
   • 通脹 (3a) 供求因素分析 簡述 與 Flow chart  

Python播放清單:
   • 比較60年前美股走勢 (1949-1962 vs 2009-2022) |...  

會計金融投資播放清單:
   • 會計金融基礎 (5) 從盈利能力到估值 - 各式盈利能力指標 | 杜邦分析...  

Let's google and wiki:
   • 一晚兩套唐朝中晚期的劇集 | 略談中晚唐歷史 【Wiki】  

歡迎訂閱:    / @osimonsworkshop  
Blog: https://osimons.blogspot.com/

這段影片目的是為了促進知識分享、研究和持續學習。 在任何情況下，上述分析均不代表買入或賣出證券的建議。 上述分析無意，也不構成投資建議或推薦。 上述分析不保證完整性、準確性、及時性、或達到任何目的或標準。在任何情況下，上述分析的作者和分析師均不對任何觀眾、會員、訪客或第三方因使用上述任何內容或相關材料而造成的任何形式的損害或損失承擔責任。損害或損失包括但不限於任何投資損失、利潤損失、機會損失、特殊、附帶、間接、後果性或懲罰性損失。

觀眾、會員、訪客或第三方務須獨立思考，謹慎行事，時刻保持良好風險管理。

The analysis in this video is for the purpose of knowledge sharing, research and continuous learning. Under no circumstances does the above analysis represent a recommendation to buy or sell a security. The above analysis is not intended to be, nor does it constitute, investment advice or recommendations. The above analysis is in no way guaranteed for completeness, accuracy, timeliness or in any other way. In no event shall the author and the analysts of the above analysis be liable to any audiences, members, guests or third parties for any damages or losses of any kind arising out of the use of any content or related materials published above. The damages or losses include, but are not limited to, any investment losses, lost profits, lost opportunity, special, incidental, indirect, consequential or punitive damages.

Audiences, members, guests or third parties should think independently, act prudently, and maintain good risk management at all times.