五连阳回调买入法_为什么“股价回调”后买入的股票个个都涨停?这一文终于讲透彻了,我整整读了10遍,太精辟了...

(本文由公众号越声攻略(yslc688)整理,仅供参考,不构成操作建议。如自行操作,注意仓位控制和风险自负。)

强势股就是指能够在短线涨幅超过同期市场的其他个股,或者是总体上讲能够超过一段时间的指数涨幅。说白了,就是大家经常讲到的能跑赢同期大盘的那类股票,它们的上涨有时跟基本面的变化并没有直接关系。

【强势股的显著特征】

1、强势股短期往往在大盘转好的时候经常出现大涨,甚至是短期经常出现暴涨。短期连续涨停的股票是最强势股。

2、强势股往往量能突然放大,与前面一段时间相比,放量情况比较明显。往往匀量上升的股票上涨的幅度更大,连续几天出现巨量甚至是暴量的股票,上涨的时间往往不会持续很久,一般都是比较短命。

3、强势个股短期是不会破5日均线的。一旦大盘真的出现一次深幅回调的话,这类股票也不会跌破10日均线的。这是它们在均线上体现出来的技术特征。

4、强势股在上升一段时间后,如果出现一些调整,其回落幅度也不会超过前面上升波段高度的一半。一般是回调到前面上升波段高度的1/3位置比较常见。而且,在震荡过程中,一般不采取深幅大阴线砸盘的方法,而是横向震荡的方式居多。此外,即便是出现了短线的深幅下探,也会在短时间内怎么跌怎么涨回来的。总体上看,仍然是保持箱体横向运行。

5、强势股在平时没有动作的时候,买卖双方都不会在买一到买五、卖一到卖五处挂特别大的单的,那种情况下往往都是散户自行交易的行情。一旦发现买一到买五、卖一到卖五处开始逐渐挂上大单了,就一定要密切跟踪其动向,往往是主力们又开始上班了,这个时候就千万不要放过它们新的拉升机会!

【强势股从形态上分为4类】

1,井喷型强势股;指的是突发利好前,主力已经提前布局,一旦利好公布,即拉高出货,如下图所示:

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2,震荡上升型强势股:指的是该股进驻了实力庄家,有了主力资金在里面活动,股价走势才表现出强势,那么在主力庄家运作个股时,在个个阶段都出现强势的表现,不如在吸筹时走强,震仓时表现出来强,拉升时的超级强!如下图所示:

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3,正抛弧形强势股:指的是一般是主力庄家在拉升个股时所形成的一种非常常见的典型形态,这种主力在运作时从K线图上看不出明显的震仓形态,但主力每日在盘中震仓洗盘,每天低开或平开,然后走高,再回落,将不坚定的筹码洗出,到尾盘再拉起来。最终收红!如下图所示:

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4,匀速上升型强势股:指的是股价大致呈45度左右的角度上涨,股价表现为不温不火,匀速上涨,显示出主力按计划操盘,稳扎稳打,有备而来。匀速上涨型强势股一般在主力庄家处于吸筹阶段和拉升阶段是出现,在K线图上一般为中小阳线沿中短期均线稳步上升,成交量温和放大。如下图所示:

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强势股回调:主要是因为前期出现快速上涨之后,股价必然是会进行强势的洗盘,而且这种洗盘通常是非常凌厉地出现连续性的阴线甚至是大幅跳空低开低走。这样做的目的是为了恐吓或是打压我们这些中、小投资者。然后在达到目的之后会再一次地展开一波新的升势,所以针对这样的个股投资者是应该把握住这种洗盘的下跌所带来的机会的。

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股价在涨势过程中,之所以会出现回档,主要有以下原因:

1.股价上涨一段时间后,其成交量逐步放大,因此须稍作停顿以便股票换手整理。就像人跑步一样,跑了一段之后,必须休息一下。

2.股价连续上涨数日之后,低价买进者已获利可观,由于“先得为快”和“落袋为安”的心理原因,不少投资者会获利了结,以致形成上档卖压,造成行情上涨的阻力。

3.某些在上档套牢的投资者,在股价连续上涨数日之后,可能已经回本,或者亏损已大大减轻,于是趁机卖出解套,从而又加重了卖盘压力。

4.股票的投资价值随着股价的上升而递减,投资者的买进兴趣也随着股价的上升而趋降,因而,追涨的力量也大为减弱,使行情上升乏力。

强势股回调买入技巧通常强势个股回调的幅度一般有两种可能

1:回调到这一波升幅启动点幅度的一半位置(即50%位置);

2:回调到这一波升幅的原点位置(即起涨点位置附近)。

注意事项:

1:这种买卖方法只适合那些非常激进型的投资者,不适合稳健型投资者。

2:这种买卖方法必须速战速决,此外要做好止损准备,一旦再创回调新低要考虑先止损离场的准备。

3:如果回调到这些位置附近的时候出现第一个涨停板时要积极给予关注

4:买入之后卖出的位置一般选择在高点附近获利了结,不过于恋战,除非有效突破这个高点回抽可再次介入。

强势股回调买入战法

一、箱体突破,回档支撑,阴线买入

股价长期在一个箱体内盘整运行,在某一天股价突破箱体顶端,同时伴随着成交量的放量(换手率20%以内),投资者千万不要追高买入,等待后期股价再次回调箱体顶端时,阴线买入,回调时必须是缩量的。

操作口诀:突破— —回踩— —买!跌破——反抽— —卖!

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二、“立桩量”回档支撑,阴线买入

股价在上涨行情中,某一天成交量突然放出巨量,股价开始拉升,到一定高点时开始横盘整理,回踩10日均线,阴线买入,第二天或第三天,通常会再次以大阳线突破。

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三、“横刀立马”回档支撑,阴线买入

当股价运行到前期高点附近时,收出一根大阳线突破这个高点,同时成交量放量,随后横盘整理,股价回踩10日均线,投资者可在回踩的当天买进,股价会在第二天、第三天再次出现大阳线突破。股价突破时必须是放量的,横盘整理要缩量。

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四、“巨量跳空”回档支撑,均线买入

股价脱离底部区域,某一天突然放出巨量,股价跳空而起,随后几天股价开始回踩,等待5日或10日均线慢慢跟上时,股价再次回踩5日或10日均线,投资者可在回踩的当天买进,第二天或第三天通常会以打阳线突破。股价要等5日均线过来再买,因为强势股很难回踩到10日均线,成交量在突破时必须是放量的,但在整理时不要求,股价在相对低位突破的成功率会更高。

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回调买入法的注意事项:

1、板块性上涨,最好是板块龙头股;

2、短线回档买入法属于短线操作,短线操作需要大盘环境的配合;

3、股票越热门越好,对于热门的龙头股票的第一次短线回档,可以大胆介入;

4、股票走势越强越好,一般处于底部启动或中线主升加速段初期成功率最高;

5、个股题材越震撼越好,一旦出现底部涨停或连续涨停走势,在第一次短线回档时,可靠性相对较高(但连续五个一字涨停板后需要谨慎参与)。

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<think>好的,我现在需要帮用户解决关于涨停回调量化策略的本地实现问题,使用Python或其他编程语言。首先,我得明确涨停回调策略的基本概念。通常,这种策略是寻找股票涨停后出现价格回调的机会,然后入场交易,预期价格会反弹。接下来,我得考虑如何用量化方来实现这个策略。 首先,用户需要数据。股票的历史数据包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等。可能需要用到tushare或者akshare这样的库来获取数据。然后,识别涨停的交易日。不同市场的涨停幅度不同,比如A股通常是10%,创业板和科创板可能有20%。这一步需要计算每日涨幅,判断是否达到涨停。 接下来是回调的识别。涨停后,股价可能会有几天的回调,比如连续两天下跌或小幅调整。这时候需要设置条件,比如回调幅度在3%-5%之间,或者成交量缩小,这可能表明卖压减少,适合入场。 然后,制定买卖信号。当满足涨停后的回调条件时,产生买入信号。止损和止盈点也需要设定,比如跌破前低止损,或者达到一定涨幅止盈。 关于本地实现,用户可能需要一个本地的量化框架,比如使用Python的pandas处理数据,backtrader或zipline进行回测。不过用户提到本地化,可能希望不依赖在线平台,所以需要确保所有库都能本地安装。 另外,用户提供的引用中有提到QMT和Ptrade,这些是量化平台,但用户希望本地实现,所以可能需要参考如何配置Python环境,安装第三方库,比如引用1中的内容。同时,引用3提到mplfinance制作交互式K线图,可能对策略可视化有帮助。 需要考虑的问题包括数据获取的准确性,涨停判断的逻辑是否正确,回调条件的参数设置是否合理,以及回测的结果是否可靠。可能还需要处理停牌、复权等问题,确保数据准确。 用户可能需要具体的代码示例,比如如何识别涨停,如何计算回调,如何生成交易信号。同时,要提醒用户注意过拟合风险,建议进行参数优化和多次回测。 可能的相关问题包括如何优化涨停回调策略的参数,如何处理不同市场的涨停规则差异,以及如何结合其他指标提高策略胜率。此外,数据源的选择和本地存储也是需要考虑的方面。 总结步骤:数据获取→涨停识别→回调条件判断→信号生成→回测框架实现→结果分析。需要确保每一步的代码正确,并且符合用户的本地运行需求。</think>### 涨停回调量化策略实现指南 #### 一、策略逻辑核心 1. **涨停判定** - 主板涨停:$当日涨幅 \geq 9.8\%$ - 创业板/科创板:$当日涨幅 \geq 19.8\%$ - 需排除一字板(开盘价=涨停价) 2. **回调条件** - 涨停后$N$日(通常3-5日)内最大回撤$\in [3\%,8\%]$ - 成交量萎缩至涨停日$20\%-50\%$ 3. **入场信号** $$Close_{today} > MA5 \quad \text{且} \quad RSI_{14} < 30$$ #### 二、Python本地实现(以Tushare数据为例) ```python import pandas as pd import tushare as ts # 数据获取(需提前配置tushare token) pro = ts.pro_api('your_token') df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20200101', end_date='20231231') # 涨停识别 def detect_limit_up(df): df['pct_chg'] = df['close'].pct_change() * 100 df['limit_up'] = 0 # 主板涨停条件 df.loc[df['pct_chg'] >= 9.8, 'limit_up'] = 1 # 排除一字板 df.loc[(df['high'] == df['low']) & (df['limit_up'] == 1), 'limit_up'] = 0 return df # 回调信号生成 def find_pullback(df, window=5, threshold=0.05): df['signal'] = 0 for i in range(len(df)-window): if df.iloc[i]['limit_up'] == 1: min_low = df['low'][i+1:i+window+1].min() if (df.iloc[i]['close'] - min_low)/df.iloc[i]['close'] >= threshold: df.at[i+window, 'signal'] = 1 return df ``` #### 三、策略优化方向 1. **复合条件增强** - 结合资金流向指标:主力净流入占比 > 5%[^1] - MACD金叉确认:$DIFF_{12,26} > DEA_{9}$ 2. **动态仓位控制** ```python def position_management(volatility): # 根据ATR波动率调整仓位 return min(0.3, 0.5/volatility) ``` #### 四、回测框架选择 1. **本地化回测工具** - Backtrader:支持多资产、多时间框架回测[^2] - Zipline:适合美股市场回测 ```python # Backtrader策略模板 class LimitStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): self.sma = bt.indicators.SMA(period=5) def next(self): if self.data.signal == 1 and self.data.close > self.sma: self.buy(size=self.position_management()) ``` #### 、注意事项 1. **数据质量验证** - 需处理除权除息数据(复权因子调整) - 异常成交量过滤:剔除换手率>30%的异常交易日 2. **过拟合防范** - 使用Walk-Forward方验证参数稳定性 - 设置$3:1$盈亏比强制止损:$$止损价 = 入场价 \times (1 - 0.03)$$
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