如何用level2行情做短线？

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:51 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据 #python #金融

基本面和技术面？

好的标的不一定都会被大家选中。涨的凶的标的不一定都符合“好”标的的标准。

财务指标、舆论消息、K线指标，都不是标的短期价格变动的必要因素。

甚至引用统计的方法可以发现，这些因子的相关性很低。

因为就短期价格变动来说，这些因子处于相关性的"远端"。

就像你知道这只股一定会涨起来，但是不知道何时为发动点一样。

所以短线套利，基本面要素不是那么重要。要把握住价格变动因素的"近端"。

所

最低0.47元/天 解锁文章
level2行情接口怎么用？
L2gogogo的博客
10-10 1851
在股票交易细节中，左第一列交易时间，一般15秒，第二列是交易价格，第三列是交易数量，如果是主动买入交易显示红色和向上箭头，如果是主动卖出交易显示绿色和向下箭头，第四列是交易数量，即多少委托交易，通过交易数量和相应数量，可以大致估计交易参与者是否有机构，大或全是散户投资者。一般来说，交易数量越少，金额越大，这意味着交易相对较强，反之亦然。这里我们要注意的是，交易数量有时是小数点，这是因为股票买入的股票数量至少是100股，委托的股票数量也应该是100股的整数倍，但卖出没有限制，所以交易数量会有小数点。
高频策略如何使用level2行情？
L2gogogo的博客
09-22 2383
由于有了逐笔委托和逐笔成交的信息，这样就能根据这个信息还原整个行情订单簿，实现实时行情刷新，也就是今天我们所讲的千档行情。在这里，我们要注意的是，一般的私募都是利用证券公司的市场，而魔方为了满足自己的需求，去交易所申请了第二级市场授权。，市场是实时刷新的，比我们的普通市场快得多，我们都知道市场快1ms，可以给我们带来巨大的信息优势，然后转化为收入。买卖盘口，level1是五档行情，，可以认为是level1行情的升级版，增强行情指在基本即时行情的基础上，实时买卖盘由五档扩展到十档，并增加最佳价位的前50个。
Level2行情接口实战用法战法
1841085904的博客
09-14 2387
资金流向判断主力分布资金流向统计揭示了某一只股票中买入和卖出的大小单之间的资金差额，从而可以在一定程度上判断当天某只股票的成交中，散户和机构之间的比例关系，通常散户的成交单偏小，而机构的成交单偏大。10档大单判别盘中压力和支撑经常研究盘中分时走势的投资者不难发现，股价的涨跌不仅在日线、周线等较大的趋势中存在压力与支撑，在分时走势中同样存在。此外，通过当天和连续几天的资金统计分析，可以判断一只股票下跌后是否有机构资金的布局，连续跟踪可以判断趋势性上涨或是下跌是否会有一定的扭转。卖1、卖2、卖3、卖4、卖5。
通达信Level2数据使用指南：如何利用高级行情数据提升交易水平
wencaitouzi的博客
05-22 3203
每次看到那些职业交易员总能精准把握买卖点，你是不是也很好奇他们到底看到了什么你看不到的东西？答案很可能就是Level2行情数据。普通投资者看到的只是买卖五档报价，而Level2能看到整个市场的深度和流动性全景。我见过太多客户在升级Level2后恍然大悟："原来市场是这样运作的！"比如上周有个客户发现某只热门股在涨停板附近其实有大单在悄悄撤单，及时止盈避免了次日的大幅回调。这种信息差，就是Level2带来的最直接价值。
股票Level-2行情是什么，应该怎么使用，从哪里获取数据
07-07 4370
相比传统的股票行情，Level-2行情为投资者打开了更广阔的视野，不仅限于买一卖一的表面数据，而是深入到市场的核心，提供了十档乃至千档的行情信息（沪市十档，深市千档）。这一深度市场视图，让投资者能够更清晰地了解股票委托报价的详细情况。
Level2行情值得购买吗？逐笔委托数据实战应用案例测评
股票量化的博客
06-10 1945
如果你决定买，先对比各家券商的Level2服务（有些免费送，有些按年收费）。同花顺、东方财富的L2功能比较全，但延迟可能略高；专业机构用的Wind或券商自研系统更实时，但价格也贵。一句话总结：Level2不是万能的，但没它，某些玩法根本没法玩。
怎么用level2行情接口获取A股数据？
L2gogogo的博客
09-27 2127
交易委托订单按照交易顺序列出，即交易队列，交易队列是Level-2数据中最有价值的部分。Level 1 成交数据是3秒刷新一次，期间的所有成交数据是汇总显示的，而Level 2 的成交数据是主动推送的，毫秒级的变动频率，因此可看清每一笔成交情况，与Level 1 行情的成交情况差异巨大！//交易类型：1-市价，2-限价，3-本方优先，10-撤单，11-暂不清楚(基金/债券有此值）//交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交。//交易方向：0-未知，1-买入，2-卖出。//委托日期时间戳(毫秒)
level2行情接口中的TickRecord有什么作用？
Q_2037696191的博客
11-14 668
L2行情接口中的TickRecord（逐笔成交）就是这只股票在今天的所有成交单的明细列表，它为盘口分析提供了重要数据。TickRecord （逐笔成交）数据可以和其他数据算一些因子；比如，可以用平均成交额来对价格或者收益率加权；TickRecord （逐笔成交）是进行盘口分析的核心一步，尤其对于喜欢做短线操作的朋友来说，更为重要。交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交。证券市场，1-SH，2-SZ。交易类型：0-成交，1-撤单。成交日期时间戳(毫秒)
Level-2行情有什么特色数据
L2gogogo的博客
09-28 1046
交易委托订单按照交易顺序列出，即交易队列，交易队列是Level-2数据中最有价值的部分。通过分时交易和笔交易的比较，我们可以分析交易的本质。用户可以通过查看详细的交易数据来判断委托是大订单、中小订单，并推断是机构、大户、散户等。俗话说，知己知彼，百战不殆，买卖队列的重要价值在于让你看到谁在买单，谁在卖单。//交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交。//证券市场，1-SH，2-SZ。//证券市场，1-SH，2-SZ。为投资者、基金、机构提供更多的交易参考数据，可以更准确地确定交易任务的完成程度。
机构看盘-level2高速行情系统v2
12-06
对于那些习惯使用收费软件的投资者来说，“机构看盘-level2高速行情系统v2”提供了一个对比选择。它不仅可能具备相似的功能，而且可能在价格、易用性或特定功能上有所突破，为用户提供更多元化的选择。这体现了市场...
L2十档行情逐笔成交数据实战技巧
L2gogogo的博客
11-14 8495
因为level交易的数据是3秒刷新一次，期间的交易数据都是汇总显示的，而level2的交易数据是主动推送的，毫秒级的变化频率，所以可以清楚的看到每笔交易的情况，而level1的交易情况差别很大！目前，我们使用的普通免费市场软件，我们可以看到买一到买五，卖一到卖五，买卖双向共十档行情价格挂单，也就是我们常说的市场情况。如果一只股票在十大市场中买一的位置有5000手的付款，而买卖队列显示，这5000手的付款是由200手和3000手的买入委托组成的，这说明主力资金很可能是大单买入。//委托买入价格明细(十档)
level2买股技巧_同花顺level2使用技巧
weixin_39874881的博客
12-31 3015
在股市中计算庄家、主力的持仓量，可以很好的判断庄家目前处于何种阶段，如果是建仓阶段就应该伺机跟进；如果是出货阶段就应该赶快平仓出局。这其实也是股市制胜的一个要点。但要非常精确的知道庄家、主力的持仓量是一件不可能的事情，我们只能根据不同的阶段、不同的时间，用某种方法去大致的估算它。吸货形态。庄家吸筹一般分为两个阶段，低位吸货和拉高吸货。初级吸货阶段的持仓量比较容易计算，可以认为吸筹量大约占全部成交量...
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
11-28 688
【Zookeeper】ZAB协议
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1467
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 411
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1842
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
解决Flink中ApacheCommonsCLI版本冲突
最新发布
weixin_51976489的博客
12-01 312
flink集群运行checkpoint报错： org.apache.commons.cl i.CommandLine.hasOption(Lorg/apache/commons/cli/ Option;)Z这个错误通常是由于 Apache Commons CLI 依赖版本冲突引起的。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
11-28 696
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
云原生大数据分析平台设计与实践
2501_94162433的博客
11-27 308
Java 拥有成熟的分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）和稳定的类型系统，适合处理核心业务逻辑和数据管道管理。通过容器化部署、微服务架构和多语言协作，平台可以在保证高可用性和高性能的同时，实现灵活扩展和高效运维。掌握云原生大数据分析平台的设计与实践，将帮助开发者构建高效、可扩展和智能化数据平台，满足大数据、人工智能、物联网及金融科技等复杂场景的需求。在保证性能和稳定性的基础上，通过智能调度和自动化运维，实现平台创新和持续迭代，为企业技术发展提供坚实保障。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值