怎样从盘面看主力动向

 

怎样从盘面看主力动向

平均每笔成交量

这是庄家无法藏身的盘口数据。庄家可以利用股价走势对技术指标进行精心“绘制”,但由于庄家的进出量大,如以散户通常的每笔成交量操作,其进出周期过长将致使延误战机,导致做庄失败。平均每笔成交量突然放大,肯定有庄家行动。至于庄家行动的方向和目的,需配合其它情况具体分析。

挂单心理战

在买盘或卖盘中挂出巨量的买单或卖单,纯粹是庄家引导股价朝某方向走的一种方法。其目的一但达到,挂单就撤消。这也是庄家用来引导股价的常用手法。当买盘挂出巨单时,卖方散户心理会产生压力。是否如此大单买进,股价还会看高一线?相反,当卖盘挂出巨单时,买方散户会望而却步。斗智斗勇在盘口,散户只须胆大心细,遇事不慌,信仰坚定,暂死跟庄。

内外盘中显真情

内盘是以买盘价成交的成交量,也就是卖方的成交量。

外盘是以卖盘价成的成交量,也就是买方的成交量。庄家只要进出,是很难逃脱内外盘盘口的。虽可用对敲盘暂时迷惑人,但庄家大量筹码的进出,必然会从内外盘中流露出来。

隐形盘中露马脚

盘口中,买卖盘面所放的挂单,往往是庄家骗人用的假象。大量的卖盘挂单俗称上盖板,大量的买盘挂单俗称下托板。而真正庄家目的性买卖盘通常是及时成交的,隐形盘虽在买卖盘口看不到,但在成交盘中是跑不了的。因此,研究隐形盘的成交与挂单的关系,就可看清庄家的嘴脸。

盘口秘诀

为避免庄家反做,故将原来的此段内容删除,望理解。

量在价先

一只股票的上涨必须经过吸筹阶段,一般而言股票的后期涨幅是和主力进入的深度成正比例关系。尤其是在一只股票处于历史低位或一个时期横盘的情况下发现有连续的放量时,说明主力在入场的可能性最大。从经验来讲,主力做一只股票是会做长期准备的,曾和券商沟通过利润问题,假设升幅为100%,券商的利润大致是36%,这个利润率和社会的平均利润率是一致的。所以,在定目标价位时,我们可以按此来计算一只股票的升幅。大家可以查看云铜于12月份的平台整理时期是在什么价位上开始连续放量的,基本是我10.60元的进货价。到预定的目标价位后,如果大盘后市向上而且该股票的基本面仍支持该价位,那么主力还会使股价再上个台阶。除非大市不好或该股基本面发生恶化,主力不得已才会半途放弃原来的计划。

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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