炒股问题_股票问答_专家推荐股票_问股室_问股中心 设为首页 - 加入收藏 - 网站地图

借钱炒股亏了20万(借钱炒股的最佳方法)

财联社7月25日讯(记者 彭科峰)代客理财和民间借贷,两起看似毫不相干的事,其现实界限却只有一纸借条。财联社记者注意到,日前裁判文书网披露了一则理财纠纷案例,将其中法律边界和利害关系清晰地呈现在我们面前。

一名60后男子张宝齐投入1000万人民币委托“大神”吴某炒股,千万资金最终亏损777万。张宝齐此后将操盘手告上法庭索要赔偿。按一般常识,如果只是代客理财,张宝齐索要赔偿的举措应该无法得到法院支持。但此案特殊在于,涉案的1000元原始资金中尽管全部系张宝齐转入证券账户,但其中500万双方却约定为张宝齐对吴某的出借款,并有借条和合同留存。

在借条的支持下,法院一审二审均认定,吴某与张宝齐的借贷关系成立。500万元属于民间借贷。判令吴某向张宝齐还本付息。湖南某律师事务所律师向财联社记者表示,投资股票市场不可能稳赚不赔,如果没有其他约定,一般来说代客理财一方不存在欺骗行为的,亏损后委托人需自担损失。不过本案中,双方有合同约定其中500万是借款,所以法院判决操盘手还钱并无不当。

大神在民间? 千万资金投入股市约定利润均分

文书内容显示,2017年8月1日,张宝齐和吴某签订《合作协议》(见证人万某),约定双方共同出资1000万元,张宝齐和吴某各出500万元。双方约定,这笔钱以张宝齐名义在中信建投证券开设股票账户期限2年零2个月,即自2017年8月1日至2019年10月31日。

不过,这份看似平常的代客理财合约却另有隐情,因为其中一方并未实际出资。按照合同约定,双方各出资500万元,其中吴某的500万元资金向张宝奇借贷,前14个月免息,自2018年10月15日开始,吴某给予张宝奇支付利息每月1.5%,而张宝奇给吴某办理借贷手续并提供担保。

双方预定,1000万元全部到位之日起为协议生效日,由吴某负责进行独立操作,并承诺盈利双方各占50%,亏损由吴某全部承担。2017年8月1日15时30分,张宝齐将1000万元从银行转入中信建设证券股份有限公司,双方期待的“炒股发家”之路正式开启。

不过,民间大神的炒股事业并不顺利,千万炒股资金很快出现大面积亏损。据裁判文书显示,因为截至2018年8月7日该账户亏损777万元,吴某及万某向张宝齐出具《承诺书》,其核心内容为:截止到亏损的资金由万某、吴某负责承担,并承诺在2018年9月10日前往该账户注入500万元资金,在回到本金1000万元后,再按原协议进行利润分成。承诺书尾部由万某、吴某签字。但这份《承诺书》的签署,依然没有阻挡最终亏损并清盘的命运。

此后,张宝齐向当地法院起诉要求吴某赔偿借款及相应利息。

法院认为民间借贷成立,判令操盘手吴某还钱

在法院审理环节,吴某否认自己向张宝齐借款500万元。他表示,张宝齐委托自己使用涉案资金用于股票交易,而不是将资金独立交与自己支配使用,实际控制权即所有权仍由张宝齐单独享有。所谓500万元借款不符合民间借贷司法解释的相关规定,在吴某未取得所管理的500万元资金的所有权的前提下,双方之间无法形成500万元的债权债务关系,实质是1000万元资金均为张宝齐投入炒股的资金。总之,双方是委托理财关系,不存在民间借贷。

另外,吴某还认为,本次的炒股给张宝齐造成的损失并不是777万。因为张宝齐于2017年9月25日由证券转银行195万元,2019年1月10日由证券转银行1,251,603.57元,张宝齐共转出3,201,603.57元,截至张宝齐主动清盘炒股实际亏损的本金为6,798,369.43元。

在法院审理环节,张宝齐出具了有利证据——借条。 这份借条的内容为:今借张宝齐现金伍佰万元用于合作股票投资,自2017年8月1日至2018年10月31日(应当为10月15日)前14个月免息,自2018年10月15日开始按每月1.5%付息。张宝齐强调,案涉1000万元由两部分组成,即张宝齐出资的500万元、吴某向张宝齐借款500万元形成的出资,两笔500万元系独立出资。

法院审理认为,吴某基于与张宝齐合作投资股票盈利的目的,向张宝齐借款500万元作为自己的出资,双方对此有清晰明确的约定,吴某应当知悉该约定及其出具借条、欠条的法律后果。张宝齐虽未将该款项直接转入吴某个人账户,但转入案涉证券账户系基于双方的约定,且吴某基于双方约定对该证券账户具有独立操作权,应视为张宝齐完成出借行为,因此,吴某应当向张宝齐偿还借款本金500万元及支付利息。一审后,吴某不服判决发起上述,但有关法院于今年7月20日作出正式判决:驳回上诉,维持原判。

本文源自财联社记者 彭科峰

 

老丁根本就不懂股票,但在股票上却赚了百万的财富,这是周围邻居没有想到的事情,就连老丁,也不知道这上百万的钱财怎么就成了自己的了。

这话要从老丁养猪开始说起。

2017年间,老丁看到身边的亲戚朋友,通过养猪都赚了大钱。老丁也在猪身上打起了主意。

老丁想,自己一年到头辛苦种粮食,挣到的钱,还不如他们卖上几头猪赚到的多,再说猪肉价格这样的贵,自己平时一年到头吃不了几回肉,倒不如自己也养猪,既能赚钱又有肉吃。

于是,老丁开始在自家宅基地旁边,整理了一块闲置的空地,并经过村里同意,承包了下来,盖起来几间猪舍,买了有30个小猪崽,这下老丁成了养猪专业户。

老丁梦想着通过这30头猪,自己能过上天天吃肉的日子。

梦想和现实总是背道而驰,就在老丁看着当初抱回来的小猪崽,变成两百斤以上的大肥猪,就在最后将要变成钞票的时候,非洲的猪瘟传到了中国的境内。

一时间,人们提起猪肉,便开始闻风丧胆。

在这种极度恐慌的时候,猪肉的价格一路暴跌,每斤猪肉的价格,跌破了养猪的成本价,很多养猪专业户损失惨重,都以低于养殖的成本价,纷纷贱卖给中间商。

老丁看到这种情况,也是无从应对,既不舍得卖掉,也不舍得自己吃肉,就一直拖延着,最后就连给这30头大肥猪买饲料的钱也拿不出了。

老丁为了维持自己的日子和猪的日子能继续下去,他找到自己的兄弟丁伟力,借钱给猪买猪饲料。

老丁的兄弟丁伟力是老丁唯一的兄弟,住在城里,在一家审计单位上班,早年间,两个兄弟的父母去世的比较早,是老丁用勤劳供着丁伟力上完大学。

丁伟力大学毕业后,被安排到审计单位工作。

老丁有这样一个吃国粮的兄弟,心里也是非常的骄傲,平时老丁种地,兄弟上班,老丁也没有什么事情,能让丁伟力帮得上忙的,所以在丁伟力心中,总有一种对老丁的愧疚感和回报的感恩心理。

这次老丁来找丁伟力借钱,丁伟力把事情的原委弄清楚之后,他决定把老丁的事情当成自己的事情来做。

丁伟力先给了老丁一万元现金,让老丁回家先买只够30头猪吃一次的饲料数量,丁伟力说:“先让猪饱吃一顿,之后找个贩猪商,不管价格多低,一定要卖掉,如果不卖掉的话,以后的日子更加的难以维持,卖了猪后,过几天带着卖猪的钱,再来找我”。

老丁不知道兄弟既然要卖掉猪,为何还要让猪饱吃一顿?

但是他非常相信丁伟力,因为除了丁伟力,再也没有第二个人会给他一万元钱给猪买饲料了。

老丁回到家,按照丁伟力的吩咐,开始行动起来。

在2018年10月份期间,生猪的市场价最低到了每斤5元的价格。

老丁找来贩猪商,在看过被老丁养的又肥又白的30头猪后,商贩出价3.5元一斤,老丁顿时想骂贩猪商,但是老丁忍住了,因为丁伟力嘱咐老丁:“不管价格多低,一定要卖出去”。

最后,老丁以每斤3.5元的价格卖出了总重量共20000多斤的30头猪,收到了7万多元的现金。

老丁在家忙碌着,在县城的丁伟力也没有闲着。他想通过另外一种方式帮老丁。

丁伟力首先想到的是股票市场。

丁伟力是一位老股民,平常喜欢研究股市的行情,对一些周期行业的股票,有比较深入的研究。

这次老丁来找他借钱,暴露出一个非常重要的信息:“养猪户的日子非常的不好过。

在猪瘟的影响下,大部分的养猪中小户,开始退出养猪的行业,生猪的供应量在急剧的缩减。

供应减少后,在接下来的一段时期,猪肉在市场上会出现供需不平衡的现象,会有供应不足的情况。

随后,猪肉的价格一定会出现上涨。

在这种周期循环中,与养猪事业相关上市企业的股票,会出现大周期行情性的暴涨,抓一只10倍大牛股应该可以解决老丁的生活问题”。

丁伟力认为猪肉周期存在着一定的规律性和固定循环性,并且这种周期每隔3年至5年的时间就会重复一次,这种周期的规律是这样的:猪肉价格上涨------生猪存栏量增加------生猪供应量过剩------猪肉价格开始下降-------生猪存栏量开始逐步降低---------生猪供应短缺-------猪肉价格上涨。

当前自己的哥哥老丁,因为养猪买不起饲料,同样道理,很多的养猪户都被迫的卖出了生猪,另外在猪瘟的影响下,生猪的存栏量,处于急剧降低的阶段,下一步会导致生猪的供应短缺的现象,接下来,势必会出现猪肉价格上涨的情况出现。

同时,猪肉周期对相关猪肉概念个股的影响又会分为三个阶段:

第一阶段 :因上个周期,猪肉价格出现一次的高潮,养猪企业或者个人,出现养猪产能扩大的现象,养猪规模的扩大,势必导致供过于求的现象。

在供大于求的前提下,猪肉价格见顶,同步产能也会见顶。

随即价格开始急剧下降,在价格这个古老的经济杠杆作用下,尤其是叠加非洲猪瘟的影响,养猪产能急剧缩减,去产能是第一个阶段。

这个阶段中,猪肉概念个股的股价会出现萎靡不振、价格阴跌不止、来回震荡的情况,这个时候,不是买进股票的最好时机,因为在去产能的前提下,猪肉概念个股的股价非常不稳定,下跌是常态。

第二阶段:在第一阶段过后,养猪产能逐步缩减的前提下,整个猪肉市场中,生猪的供应开始出现供应短缺的现象。

在供不应求的现象出现后,市场上的猪肉价格开始出现回暖的迹象,这个时候开始挣钱的是那些养猪的龙头企业,因为在经过去产能的第一阶段之后,猪肉市场的份额会逐步向龙头企业聚拢,企业挣钱了,表现在财务报表上财务数据就会非常的亮眼,业绩的靓丽就会推动股价的上涨。

因此价格反转是第二阶段。

在第二阶段,猪肉价格开始止跌回升的时候,是买进猪肉概念股个股最好的时机。

在这个阶段中股价会从萎靡不振或阴跌不止的状态下,转变为小碎步上涨或者上涨幅度大,但同时下跌幅度也不小的现象,这个时候就是考验持股信心和耐力的时候了,但是买进只是第一步,而后的持股和盈利兑现,才是最为重要的。

第三阶段:在第二个阶段中,猪肉市场的价格回暖,带动养猪企业的赚钱效应,导致企业的业绩靓丽,最终导致了股价的震荡上涨。

股价上涨,引得部分中小投资者纷纷买进猪肉概念的个股,这个时候个股的上涨是非常明显的,有时暴涨或者连续涨停。

这个时候,在大周期的调节作用下,猪肉的价格上涨会出现见顶的现象,此时的股价,也会出现暴涨过后的震荡徘徊不前,这种现象就是对靓丽业绩的兑现现象。

所以,在股价出现一段时间暴涨过后的徘徊不前时,就是对盈利兑现的最好时机,股价的良好表现是对靓丽业绩的兑现,所以这个阶段就是业绩兑现的阶段。

通过以上的分析,丁伟力认为老丁现在遇到的困难,正处于周期循环中,产能急剧下降,并去产能的阶段,生猪在下一步即将出现供不应求的现象。

也就是说,再过一个月或者稍微长一点的时间,就是开始买进猪肉概念个股的时候。

老丁卖掉自己30头猪收到了7万多元的现金,隔天就带着这些钱去了丁伟力那里。

丁伟力说道:“这些钱我给你存到一个账户中去,存个两三年的定期,利息稍微高一点,到期后,我连本带利一起给你送回家中”。老丁一口答应了,把这些钱全部给了自己的兄弟。

丁伟力把老丁的这七万元存进了自己的证券账户,他的账户中还有二十多万市值的股票,他同时卖掉了这部分股票,准备挑选一只猪肉概念的股票,进行建仓买进。

在猪肉概念众多的个股中,他选择的“新希望”的这只股票。

丁伟力认为在周期运行规律下,这种小市值的股票,更容易随着业绩的回暖和猪肉价格的上涨,出现股价迅速上涨甚至暴涨的现象。

再一个选择新希望的原因是,在新希望上市20几年来,股价并没有出现过被爆炒的现象,这更容易出现暴涨。

丁伟力又仔细分析了新希望这只股票的业绩。首先从营业收入进行入手分析:2014年的营业收入是700亿元;

2015年的营业收入是615亿元;

2016年的营业收入是618亿元;

2017年的营业收入是625亿元;

2018年的营业收入是690亿元。

丁伟力从2014年也就是上一个猪肉大周期开始分析。

新希望 在2018年的营业收入,正好是从上个周期衰落后,第一次呈现增长的时间。

这就说明新希望这个公司的业绩开始回暖,从侧面开始反映出,非洲猪瘟的影响正在逐步缩小,猪肉价格开始悄然上涨。

在业绩说明中,新希望表明,在非洲猪瘟和猪价不断下行的不利环境下,六和生猪的销量增长达到了50%以上。

这一点就足以说明,新希望在猪肉周期的最后阶段,已经开始布局生猪的产业 ,随着猪肉大周期上升阶段的到来,新希望公司的股价会随着摆钟的摆动出现一次不错的上涨行情。

丁伟力在通过对整个养猪行业和行业周期的的细致判断和分析后,又对行业的佼佼者“新希望”这家公司的研判,他做出了买进新希望股票的决定。

2019年初,丁伟力以每股8元的价格一次性建仓新希望股票40000股,投入资金约32万元左右 ,其中有自己大哥老丁送来的7万元。

丁伟力这种先研究行业,再分析个股,自上而下的选股方法,是非常精准的。

丁伟力说:“在强周期的行业中,当这个行业的龙头企业,都在赔钱的时候,这个行业的大概率处于底部区域,这个时候就是开始逐步慢慢买进股票的时候;反之,在强周期行业中,最没有效率的企业都在赚钱的时候,这个行业大概率就处于顶部的区域,这个时候手中的股票虽然还在不停的上涨,但是这个时候不要恋战,应该赶紧卖出手中的股票,否则你会在最高处站岗 ”。

丁伟力对周期行业的判断有着独到的见解,通过这种方法选择的股票盈利的概率非常大。

新希望的股价,在经过非洲猪瘟的洗礼过后,乘着周期运转的车轮,业绩的回暖的顺风车,猪肉价格的上涨风口。

在2020年的9月,新希望的股价从2019年初的每股9元的价格,涨到了每股42.2元的高价。

由于丁伟力对周期行业的准确判断和分析,他在每股39元的高价,卖掉手中持有的40000股的新希望股票。

最终获利120多万的巨额财富。

丁伟力把这120多万的盈利分成两部分,一份是100万,另一份是20多万。100万的那一份,存进一张银行卡,准备给老丁送过去,另外的一份20多万,继续留在自己证券账户中,坚守着对股市的执着和热爱!

[借钱炒股亏了20万(借钱炒股的最佳方法)]

引用地址:https://www.cha65.net/waibuwenzhang/202310/2839279.html

tags:

推荐问题