短线追涨十法

第一、长阳重炮。在低位温和放量之后出现了一根带量长阳(或涨停),同时成交量为上叉阳量托,马上直扑追涨。

第二、吞并反转。第一个交易日长阴(或跌停),第二个交易日涨停,包容第一个交易日长阴,可以在第二个交易日涨停的刹那追涨买进。

第三、攻击迫线。第一个交易日涨停板,第二个交易日先上后下,收长上影(7%以上)十字线(阴阳均可),成交量放大,往往第三个交易日会用长阳吃掉第二个交易日上影线。投资者可以在第二个交易日形态确立后追涨买进,必有厚报。

第四、牛熊不败。个股依托底部形态(V型、W型、圆弧底),向上冲击大均线,即年线,若涨停突破,直接在涨停板追涨买入,牛熊不败,是必胜的K线形态。

第五、三外有三。一轮中级以上行情,通常会有连续三个涨停板的个股,成为龙头,投资者可在第三个涨停附近追涨买入,后势还有15%以上升幅,是短线高手必胜的招数。

第六、喜鹊闹梅。是指在涨停板前导下连续三日收出小阴或小阳强势整理形态,好似树上三只喜鹊闹梅,喻示冬天的过去春天的来临,在形态确认之后买进,后市会快速上涨。

第七、切割线。指在平台整理的末端,股价先向下猛的一沉,并有击破10日均线的动作,之后用中阳穿越平台,投资者可以直接追涨。

第八、故地重游。个股经过一轮上涨之后,随大盘逐波调整至前期起涨点,如涨停向上突破,投资者可直接追涨,这叫故地重游。

第九、开闸放水。市场经过一轮下跌后,会切换出新的热点和领涨个股、龙头,通常龙头个股第一个涨停板会开闸放水,是短线高手追涨买入的最好时机。

第十、进二退一。在低位出现一根涨停阳线之后,第二根阳线涨幅超过6%,第三天回调时在昨日均价附近追进,再根据成交量级别决定持股时间。

 
### 追涨打板量化交易策略概述 追涨打板是一种基于市场情绪和技术分析的短线交易策略,在股票或其他金融工具触及涨停板时介入,期望在后续上涨趋势中获利。该策略通常适用于高流动性和波动性的市场环境。 #### 策略逻辑设计 为了构建有效的追涨打板模型,需考虑以下几个方面: - **目标筛选**:选择具有较强上升动能且成交量显著放大的个股作为潜在标的; - **入场时机判断**:当股价首次封住涨停位时果断进场; - **风险控制措施**:设定止损点位防止大幅回撤造成的损失; 对于具体参数设置以及优化调整,则要依据历史数据测试结果来决定最优方案[^1]。 #### Python代码实现示例 下面给出一段简单的Python代码用于模拟执行上述提到的基本思路: ```python import pandas as pd from datetime import timedelta, date def get_data(stock_code): """获取指定日期范围内的日线行情""" start_date = (date.today() - timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') end_date = date.today().strftime('%Y-%m-%d') df = pd.read_csv(f'data/{stock_code}.csv', parse_dates=['trade_date']) mask = (df['trade_date'] >= start_date) & (df['trade_date'] <= end_date) return df.loc[mask] def is_limit_up(df_row): """判断当前K线是否达到涨停状态""" close_price = float(df_row['close']) pre_close_price = float(df_row['pre_close']) limit_up_ratio = 1.10 # A股主板涨幅限制为10% if ((close_price / pre_close_price) - 1) >= limit_up_ratio: return True else: return False def main(): stock_list = ['sh600519', 'sz000858'] for code in stock_list: data_df = get_data(code) buy_signals = [] sell_signals = [] for idx, row in data_df.iterrows(): if not any([isinstance(x, str) and x.startswith('nan') for x in [row['open'], row['high'], row['low'], row['close']]]): if is_limit_up(row): print(f"{code} on {row['trade_date']} hit the upper limit.") # 此处可以加入更多条件过滤器,比如量能变化幅度等 # 记录买入信号 buy_signals.append((idx, row)) # 处理买卖操作... if __name__ == '__main__': main() ``` 此段脚本主要实现了从CSV文件读取特定时间段内某只股票的日k线记录,并检测是否存在涨停情况的功能。实际应用过程中还需要进一步完善诸如资金管理、仓位分配等功能模块[^2]。
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