A股-入门-弱市中如何把握超跌股的机会

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在大盘偏弱的背景下,个股机会明显减少,投资风险也随之加大,如何在弱市中规避投资风险,同时把握弱市中的机会,为后市的运做赢得主动是摆在每个投资者,包括机构投资者面前的课题。有效的方案应该是多样化的,只要运做合理都可以收到良好的效果,在此,笔者提出一套选超跌股的操作策略。
选择超跌股的理由:

一、风险提前释放。由于超跌股前期下跌幅度较大,风险释放充分,在近期大盘的持续下跌中走势反而日趋稳健,这就使超跌板块成为弱市中难得的避风港。在弱市中,追逐市场热点或强势股往往得不偿失,由于此期间市场热点持续时间短,升幅有限,而且不易把握,因此获利机会并不多;更重要的是一旦热点消退或炒做不成功,在弱市思维的影响下,抛盘会蜂拥而出,随之而来的下跌会相当迅猛,操作不慎将损失惨重。

二、定位偏低。超跌个股之所以跌幅巨大,往往搀杂许多人为因素,比如:违规资金的出逃,主力出于比盈利更重要的考虑而进行的大规模出货等等,因此超跌个股并不一定是纯粹的价值回归,出现矫枉过正的情况是相当普遍的。在这种情况下,超跌个股就显得定位偏低,从而具有一定投资价值。

三、难得的建仓时机。对于机构投资者来讲,往往难得有从容建仓的机会,而在弱市的市场氛围中,超跌股不仅会出现恐慌性抛盘和惯性下挫的现象,而且往往在低位徘徊时间较长,此时正是大资金从容建仓的好时机,对机构投资者来讲是非常难得的机会。

如何选超跌股
一、累计跌幅巨大。只有下跌幅度足够大,才值得我们关注,才能保证在未来的行情中有足够的爆发力和反弹空间。一般而言,从最高点算起应有50%以上的跌幅才能算作是超跌股。

二、基本而没有重大利空因素,或正是逐渐好转。此条件是为了确保超跌个股不存在公司经营风险,而完全是市场炒作行为的表现,无论是市场主力出于不得已的原因而杀跌出局,还是市场恐慌气氛造成的结果,总之公司基本面并不支持持续的下跌。如果该条件能够满足,那么就意味着这只超跌股在后市面临着一次大的机会。

三、绝对价位适中,已经进入相对低风险区域。此点也是出于风险方面的考虑,从市场规律来看,15元以下可视为适度风险区,位于此价位之下的超跌股可作为候选个股进行跟踪;而10-12元区间的个股其下跌空间极为有限,可视为低风险区,此区间的超跌个股应重点关注。

四、低位盘整时间较长,底部支撑已经充分体现。超跌个股往往在低位需要进行非常充分的换手,之后才能再度启动,因此在低位徘徊的时间相对较长。出于时间成本的考虑,在驻底的初期一般不急于介入,除非需要大量的筹码;而换手率达到一定程度(如:100%以上)之后,启动时间将逐渐临近,此时应开始考虑逐渐建仓,并在放量走出盘局之时完成全部建仓过程。

选超跌股的原则:不急不贪,宁缺毋滥。不为前期长阴所惧,不为短期反复所困,不为眼前寸利而动,如此操作必能获得丰厚的回报。

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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