加载中…120年美国房价走势的波浪划分及预测
(2010-08-29 17:08:48)
标签：
房产证券波浪估值指标希勒美国股票 |
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下图是 耶鲁大学 罗伯特·希勒教授
编制的美国房价指数
图中的指数反应了
从1890年到2010年5月经通货膨胀调整以后
120年的价格走势
图中记录了一个多世纪以来
美国房价的起起落落
图中的指数反应了
从1890年到2010年5月经通货膨胀调整以后
120年的价格走势
图中记录了一个多世纪以来
美国房价的起起落落
我在“希勒教授的
P/E10”中已经介绍了
他关于美国道指和标普500的长期估值指标 P/E10
这一指标目前仍高于140年的平均值
我会在这个季度季报公布完后
更新这一估值指标
他关于美国道指和标普500的长期估值指标 P/E10
这一指标目前仍高于140年的平均值
我会在这个季度季报公布完后
更新这一估值指标
这个关于房价的“希勒指数”是他的成名之作
华尔街现在已经正式将他的这一指数作为
衡量美国房地产市场的宏观经济指标之一
每月定时公开发布
华尔街现在已经正式将他的这一指数作为
衡量美国房地产市场的宏观经济指标之一
每月定时公开发布
希勒教授根据他的“股市估值”研究成果
在2000年当他的 P/E10 达到 44.2 的历史极大值时
全面看空做空美盘，并用卖掉所有股票的钱买了房子
又在2006年根据他的“希勒房价指数”
全面看空叫空美国房地产市场
做学问挣钱二不误
在2000年当他的 P/E10 达到 44.2 的历史极大值时
全面看空做空美盘，并用卖掉所有股票的钱买了房子
又在2006年根据他的“希勒房价指数”
全面看空叫空美国房地产市场
做学问挣钱二不误
我在图中加入了浪标：
从1894年到1921年的
A-B-C 3浪 调整了60点，跌幅约50%，历时近27年
此后的 5浪 上升了140点，近215%，持续了85年
在这一 5浪推动结构中
浪3 是 浪1 的5倍
浪5 是 浪3 的2倍
3 浪 [ iii ] 上涨40点 占整个上涨的近30%
3 浪 [ iv ] 的三角形调整耗时近30年 占整个上涨时间的35%
从1894年到1921年的
A-B-C 3浪 调整了60点，跌幅约50%，历时近27年
此后的 5浪 上升了140点，近215%，持续了85年
在这一 5浪推动结构中
浪3 是 浪1 的5倍
浪5 是 浪3 的2倍
3 浪 [ iii ] 上涨40点 占整个上涨的近30%
3 浪 [ iv ] 的三角形调整耗时近30年 占整个上涨时间的35%
从1997年开始的第5浪走了 9年
9年 江恩的最爱 是巧合还是“自然的法则”
从下面这张“独立屋价格走势”图中
可以明显地看到价格在第5浪中
呈现 抛物线性 的加速上涨
9年 江恩的最爱 是巧合还是“自然的法则”
从下面这张“独立屋价格走势”图中
可以明显地看到价格在第5浪中
呈现 抛物线性 的加速上涨
我在“所有的泡沫都长一个样”中
介绍过这种抛物线的加速上涨是所有泡沫的最后疯狂
2006年7月的尖顶
标志着长达 85年的上升浪的结束
这至少是一个大的循环级别的大顶
调整时间至少10年以上
我在图中用红色虚线标注了
调整的第一个 A-B-C 3浪锯齿结构
时间：8 到10年的调整 锯齿浪C 的终点在2015到2016年
价格：110-125 的区间
120-125 是前高的技术支撑位
110 一带是前浪4的低点
这个价格区间意味着
整体房价还有 15%-25% 下跌空间
标志着长达 85年的上升浪的结束
这至少是一个大的循环级别的大顶
调整时间至少10年以上
我在图中用红色虚线标注了
调整的第一个 A-B-C
时间：8 到10年的调整 锯齿浪C 的终点在2015到2016年
价格：110-125 的区间
120-125 是前高的技术支撑位
110 一带是前浪4的低点
这个价格区间意味着
整体房价还有 15%-25% 下跌空间
在第二张图中还可以明显看到
锯齿结构中浪A所呈现的推动下跌的子波结构
锯齿结构中浪A所呈现的推动下跌的子波结构
神奇的波浪理论
只要价格反应了足够多的大众群体的交易行为
这一价格走势就会呈现出波浪的特征
有了波浪
就给我们提供了“解读过去 预知未来”的基础
只要价格反应了足够多的大众群体的交易行为
这一价格走势就会呈现出波浪的特征
有了波浪
就给我们提供了“解读过去 预知未来”的基础
请注意：
以上分析是基于美国整体的房地产市场
个人买房卖房的投资行为 因人而异
而且 买房居住或投资
是个非常 个人化 地区化 的问题
以上分析不作为任何个人投资行为的依据
以上分析是基于美国整体的房地产市场
个人买房卖房的投资行为 因人而异
而且 买房居住或投资
是个非常 个人化 地区化 的问题
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相关文章：
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“中国楼市被福布斯评入七大‘近在眼前的金融泡沫’”
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----股海浪者
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作者：ElliottWaver
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