Finance Indicator

本文介绍了一种资金进出指标(DZH)的计算方法,通过对比股价涨跌情况和成交量来评估主力与散户的资金流向。同时,详细阐述了换手率的概念及其计算方式,分析了不同换手率背景下股票的市场表现。

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资金进出指标(DZH)

VAR1:=IF(CLOSE>=REF(CLOSE,1),VOL,0);
VAR2:=IF(CLOSE<=REF(CLOSE,1),VOL,0);
VAR3:=SUM(VAR1,10);
VAR4:=SUM(VAR2,10);
VAR5:=IF(CLOSE>=MA(CLOSE,5),VOL,0);
VAR6:=IF(CLOSE<=MA(CLOSE,5),VOL,0);
VAR7:=SUM(VAR5,10);
VAR8:=SUM(VAR6,10);
VAR9:=IF(MA(CLOSE,5)>=REF(MA(CLOSE,5),1),VOL,0);
VARA:=IF(MA(CLOSE,5)<=REF(MA(CLOSE,5),1),VOL,0);
VARB:=SUM(VAR9,10);
VARC:=SUM(VARA,10);
VARD:=IF(EMA(CLOSE,10)>=REF(EMA(CLOSE,10),1),VOL,0);
VARE:=IF(EMA(CLOSE,10)<=REF(EMA(CLOSE,10),1),VOL,0);
VARF:=SUM(VARD,10);
VAR10:=SUM(VARE,10);
主力:VAR3+VAR7+VARB+VARF;
散户:VAR4+VAR8+VARC+VAR10;

对个股而言,数%更好量化,好理解一些.俺改了一下,用CAPITAL去除VOL如下(但改了之后,对大盘指数就没法显示了):
{ 资金进出指标改(DZH)}
VAR1:=IF(CLOSE>=REF(CLOSE,1),VOL/CAPITAL*100,0);
VAR2:=IF(CLOSE<=REF(CLOSE,1),VOL/CAPITAL*100,0);
VAR3:=SUM(VAR1,10);
VAR4:=SUM(VAR2,10);
VAR5:=IF(CLOSE>=MA(CLOSE,5),VOL/CAPITAL*100,0);
VAR6:=IF(CLOSE<=MA(CLOSE,5),VOL/CAPITAL*100,0);
VAR7:=SUM(VAR5,10);
VAR8:=SUM(VAR6,10);
VAR9:=IF(MA(CLOSE,5)>=REF(MA(CLOSE,5),1),VOL/CAPITAL*100,0);
VARA:=IF(MA(CLOSE,5)<=REF(MA(CLOSE,5),1),VOL/CAPITAL*100,0);
VARB:=SUM(VAR9,10);
VARC:=SUM(VARA,10);
VARD:=IF(EMA(CLOSE,10)>=REF(EMA(CLOSE,10),1),VOL/CAPITAL*100,0);
VARE:=IF(EMA(CLOSE,10)<=REF(EMA(CLOSE,10),1),VOL/CAPITAL*100,0);
VARF:=SUM(VARD,10);
VAR10:=SUM(VARE,10);
主力: (VAR3+VAR7+VARB+VARF)/4;
散户: (VAR4+VAR8+VARC+VAR10)/4;

 

换手率

“换手率”也称“周转率”,指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率,是反映股票流通性强弱的指标之一。其计算公式为:

  周转率(换手率)=(某一段时期内的成交量)/(发行总股数)x100%

  例如,某只股票在一个月内成交了2000万股,而该股票的总股本为 l亿股,则该股票

在这个月的换手率为20%。在我国,股票分为可在二级市场流通的社会公众股和不可在二级市场流通的国家股和法人股两个部分,一般只对可流通部分的股票计算换手率,以更真实和准确地反映出股票的流通性。按这种计算方式,上例中那只股票的流通股本如果为200O万,则其换手率高达100%。在国外,通常是用某一段时期的成交金额与某一时点上的市值之间的比值来计算周转率。

换手率的高低不仅体现出在特定时间内一只股票换手充分与否的程度和交投的活跃状况,更重要的是,它还是判断和衡量多空双方分歧大小的一个重要的参考指标。低换手率表明多空双方意见基本一致,股价一般会由于成交低迷而出现小幅下跌或步入横盘整理。


对于高换手率的出现,投资者首先应该分析的是高换手率出现的相对位置,如果此前这只股票是在成交长时间低迷之后出现放量的,且较高的换手率能维持几个交易日,一般可看作是新增资金介入较为明显的迹象,高换手的可信度较大。由于是底部放量,加上换手充分,因此,这只股票未来的上涨空间相对较大,成为强势股的可能性也很大,投资者有必要对这种情形作重点关注。如果一只股票在相对高位突然出现高换手,成交量也突然放大,一般而言,下跌的可能性较大。这种情况大多伴随有个股或大盘的利好出台,此时,已经获利的筹码会趁机出局,利好出尽是利空就是在这种情形下出现的。对于这种高换手率,投资者应谨慎对待。

1、相对高位成交量突然放大,主力派发的意愿是很明显的,然而,在高位放出量来也不是容易的事儿,一般伴随有一些利好出台时,才会放出成交量,主力才能顺利完成派发,这种例子是很多的。相反,象西藏天路(配图)这种股票却是很会骗人的庄股,先急跌然后再强劲反弹,并且超过前期整理平台,引来跟风盘后再大举出货。对于这类个股规避风险的办法:就是回避高价股、回避前期曾大幅炒作过的股票。

2、底部放量,价位不高的强势股,是我们讨论的重点,其换手率高的可信程度较高,表明新资金介入的迹象较为明显,未来的上涨空间相对较大,越是底部换手充分,上行中的抛压越轻。

除了要分析高换手率出现的相对位置之外,投资者还要关注高换手率的持续时间,是刚刚放量,还是放量时间较长。在大多数情况下,部分持仓较重的机构会因无法出局而采取对倒的手法来吸引跟风盘,所以对于那些换手充分但涨幅有限的品种反而应引起警惕。

换手率线(HSL)
将每天的换手率数值连成一条曲线就形成了换手率线。
换手率线的取值范围是0~100。
http://gmxy.stock.cnfol.com/061009/131,1353,2312438,00.shtml

http://z.baidu.com/question/12338849.html?fr=qrl

 

OBV能量潮指标

OBV能量潮指标, 是由美国股市分析家葛兰碧所创造的,是一种重点研
判股市成交量的短期技术分析工具。

能量潮理论成立的依据重要是:
1、投资者对股价的评论越不一致,成交量越大;反之,成交量就小。因此,可
用成交量来判断市场的人气和多空双方的力量。

2、重力原理。上升的物体迟早会下跌,而物体上升所需的能量比下跌时多。涉
及到股市则可解释为:一方面股价迟早会下跌;另一方面,股价上升时所需的能
量大,因此股价的上升特别是上升初期必须有较大的成交量相配合;股价下跌时
则不必耗费很大的能量,因此成交量不一定放大,甚至有萎缩趋势。

3、惯性原则——动则恒动、静则恒静。只有那些被投资者或主力相中的热门股
会在很大一段时间内成交量和股价的波动都比较大,而无人问津的冷门股,则会
在一段时间内,成交量和股价波幅都比较小。

 

``` {智能估值体系V14} 大盘过滤:=INDEXC>MA(INDEXC,60) AND INDEXC>MA(INDEXC,120); {新增大盘趋势过滤器} DYNPETTM:=IF(FINANCE(1)>300000000 AND FINANCE(4)>150000000, CLOSE/((FINANCE(1)/MAX(FINANCE(4),120000000)+0.000001)*0.82)* {优化系数至0.82} (1+0.18*INDUSTRYF(1013)),1000); {替换为通达信行业函数} PB_RATE:=IF(FINANCE(34)>0.88 AND CLOSE>5.5, CLOSE/((FINANCE(34)*0.88+REF(FINANCE(34),1)*0.12)*0.95+0.000001),1000); {优化权重参数} {修正PEG计算V5} PEG_VAL:=DYNPETTM/MAX(FINANCE(30)/REF(MAX(FINANCE(30),0.01),4),1.28); {调整分母系数至1.28} {分形波动率V21} VAR_PERIOD:=IF(VOLATILITY(89)<0.018,377, {替换为通达信波动率函数} IF(VOLATILITY(89)<0.04,233,89)); SLOW_LEN:=IF(VOLATILITY(89)>0.2,INT(VAR_PERIOD*1.618),CEILING(VAR_PERIOD*2.118)); {行业轮动V14} HY_RET:=EMA((INDEXC/REF(INDEXC,5)-1)*100,5)*1.42; {增强行业动量系数} TRANS_MAT:=EMA((SUM((IND_RATIO>REF(IND_RATIO,5))*(REF(IND_RATIO,5)>REF(IND_RATIO,21)),21)+ SUM((IND_RATIO>REF(IND_RATIO,5))*(REF(IND_RATIO,5)>REF(IND_RATIO,34)),34))/2/ (SUM(REF(IND_RATIO,5)>REF(IND_RATIO,21),55)+0.0001),5)*1.15; {增加过渡矩阵权重} {行业筛选V4} SECTOR_FLT:=SECTOR_STR>REF(SECTOR_STR,34)*1.22 {提升强度阈值} AND CTOP_SECT AND CROSS(EMA(SECTOR_STR,5),EMA(SECTOR_STR,13)) {缩短EMA周期} AND SLOPE(SECTOR_STR,3)>SLOPE(SECTOR_STR,8)*1.35; {增强斜率对比} {三维共振V7} DIF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,21); {缩短周期提高灵敏度} DEA:=EMA(DIF,5); MACD_COND:=DIF>DEA AND DEA>REF(DEA,3); {新增趋势确认条件} {资金流向V6} BIGBUY:=SUM(IF(VOL/FINANCE(7)>=0.01 AND COUNT(VOL/FINANCE(7)>=0.008,3)=3, AMOUNT*0.82,0),3); {提高主力资金系数} FUNDFLOW:=(BIGBUY-BIGSELL)/FINANCE(7)*100*1.25; {增加资金流权重} {情绪启动V4} 情绪启动:=CROSS(MARKET_SENT,1.35) AND COUNT(MARKET_SENT>1.15,3)>=2 {提高触发阈值} AND CLOSE>EMA(CLOSE,233)*1.18; {新增趋势确认} {终极信号V8} 盘后选股:=大盘过滤 AND DYNPETTM<8.8 AND PB_RATE<1.65 {加入大盘过滤} AND PEG_VAL<0.48 {降低PEG阈值} AND EVERY(CLOSE>EMA(CLOSE,55),8) {延长趋势确认周期} AND FINANCE(30)/REF(MAX(FINANCE(30),0.01),4)>1.68 AND EVERY(VOL>MA(VOL,55)*1.35,5) {增加放量天数} AND MACD_COND AND CLOSE/EMA(CLOSE,55)>1.28 AND VOL/EMA(VOL,55)>1.55; {盘中预警V3} 盘中预警:CROSS(CLOSE,BOLL_UPPER) AND VOL>MA(VOL,34)*3.5 {新增布林带突破} AND FUNDFLOW>REF(FUNDFLOW,1)*1.25 AND 情绪启动 AND CLOSE>HHV(HIGH,21) AND 大盘过滤; {资金流验证V13} LHB_DATA:=FINANCE(244)/CAPITAL*100; {修正龙虎榜函数} CAPITAL_INFLOW:=SUM(AMO,8)/SUM(AMO,34)>0.95 {缩短统计周期} AND EVERY(V>REF(V,1)*1.25,5) AND (MAIN_FUND-REF(MAIN_FUND,5))/CAPITAL>0.18; {信号衰减模型V3} DECAY_WEIGHT:=EXP(-0.08*(BARSLAST(盘后选股))); //优化衰减系数 SIGNAL_EMA:EMA(盘后选股*DECAY_WEIGHT,8); DRAWICON(盘后选股 AND 盘中预警, LOW, 1);```你的身份是高级编程技术专家,精通各类编程语言,能对编程过程中的各类问题进行分析和解答。我的问题是【使用Python构建回测系统测试选股代码的有效性?用2018-2024年全A股周期回测验证此代码选股逻辑的准确性和胜率,评估月胜率达到多少?评估有效信号准确率达到多少?】,同时此代码还有什么可提升的空间,提出可行性的优化建议和方案,如何选到选股胜率达到月胜率提高至75%以上,有效信号准确率95%以上,选到资金持续流入,股票市场情绪启动,盘中异动启动主升浪的股票,及日线盘中预警选股和盘后选股,并帮我调整参数并找到最佳选股参数计算关系和信号触发条件。请帮我检查并改正错误点补全正确代码,,并替换为通达信支持的函数,生成调整优化后通达信完整代码。
04-03
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