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贷款攻略 理财技巧 教你如何利用大数据炒房
教你如何利用大数据炒房
摘要:本文系作者授权发布首发作品,未经融360允许,不得转载,违者必究。炒房其实和从市场买卖白菜没什么不同,一则取决于全国整体的大环境,所谓宏观层面,二则取决于当地的局部环境(供应,需求,政策等等)。不同的炒房者段位也不相同。第一等的一般是政策解读的高手,比如从08年4万亿刺激内需,扩大基础建设投资等看出未来若干年中国基建房产领域的蓬勃发展,更早一点的,从94年的分税制改革(地方政府固定收入包括城镇土地使用税、耕地占用税、土地增值税、房产税、车船税、契税、筵席税),就能解读出未来20年在各大城市实行的土地财政,大...

本文系作者授权发布首发作品,未经融360允许,不得转载,违者必究。

炒房其实和从市场买卖白菜没什么不同,一则取决于全国整体的大环境,所谓宏观层面,二则取决于当地的局部环境(供应,需求,政策等等)。

不同的炒房者段位也不相同。

第一等的一般是政策解读的高手,比如从08年4万亿刺激内需,扩大基础建设投资等看出未来若干年中国基建房产领域的蓬勃发展,更早一点的,从94年的分税制改革(地方政府固定收入包括城镇土地使用税、耕地占用税、土地增值税、房产税、车船税、契税、筵席税),就能解读出未来20年在各大城市实行的土地财政,大的方向若没错,无非就是赚多赚少的问题。

第二等的是趋势跟随的高手,所谓趋势跟随,顾名思义,等趋势出来再做跟进,在股市交易里一般也叫右侧交易(在股价下跌时,以股价底部为界,凡在底部左侧就低吸者,属左侧交易,而在见底回升后的追涨,属右侧交易)

今天这篇文章主要是从趋势跟随的角度谈谈大数据在炒房中的作用,具体也分为宏观和微观层面(一城一策)两个方面。

我们先来看一下百城房价价格指数(房天下提供),可以明显的看到,百城房价在过去的8年间,整体呈波动上涨的趋势,在2012年5月和2015年的4月形成了一个局部波谷(宏观上的买入点)。我们先记住这两个时间点。

接着我们来看看2011年到2016年的全国房地产投资增速,可以从图中看到,两个绿色圆圈框住的部分是这些年增速的局部低点,从左往右两个绿色圆圈框住的部分,对应的时间段分别是2012年7-10月,和2015年9-12月,对照着刚才百城房价的波谷时间点(2012年5月和2015年的4月),我们可以发现百城房价的波谷近似对应于全国房地产投资增速的波谷,且房地产投资增速的波谷比房价的波谷略微延迟了3-5个月,想想逻辑也很简单,房子不好卖的时候,开发商的开发意愿会下降,当开发商开发新楼盘的意愿下降到最低的时候(投资增速最低),往往意味着房价的局部最低点的到来。

谈完了宏观层面,我们来看看微观层面,具体到一城一策如何跟踪。

这里我主要以中部地区的两个省会合肥和长沙为例。

从百城价格指数合肥地区图可以看到,合肥房价的快速上涨分界线大约在2015年12月,

我们在百度指数里查询合肥房价关键字,可以发现,在2015年上半年之前,合肥房价的搜索指数一直维持在1600-1700左右,到了2015年12月份,这个值突然增加到3500左右,上涨了一倍有余,如果以50%的增长作为显著突破的标志,在12月初就已经达到。而这个突变时间正好对应于房价指数曲线的快速增长时间点。

下面再看看长沙的情况,

在2016年8月底-9月初,长沙房价的搜索指数从原来的1800左右突增到3300左右,增长近一倍。同期的价格拐点也大约在这个时间区。

可见房地产价格的短期快速变化主要是取决于当时的量能情况,简单说就是有量才有价,市场火爆才会有价格的抬升,开发商也有抬价的底气。

综上可见,如果把握房地产行业的宏观数据,结合一城一策的微观数据,还是有很大把握买在房价低点或者上涨初期的,其实大数据的数据来源和表达有很多种,囿于文章篇幅这里没有展开,而是采取了两类大家容易理解也容易获取的数据指标作为分析基础,如果有读者能够举一反三,可以结合多种数据进行分析,这样结果往往会更加准确。

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