成功回调_涨停后回调买入法(高成功率)

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一支股票如果涨停说明有主力青睐,但常常是涨停回调后还会有很大的上升空间,抓好了回调买入点是获得的关键。

以下从我观察及实用中总结了二点:

一、连续涨停+暴跌后的买入方法

  1. 连续暴跌但10日均线仍然是大于20日均线,则观察20日均线有支撑时在20日均线附近买入。

  2. 死叉后观察3、5天的股价变化情况。

二、二次死叉买入方法

涨停后第一次观察5日均线向下死叉10日均线,若10日、20日均线都向下,即使股有向上反弹的趋势也不能随便跟,继续观察10均线是否有向下死叉20日均线的可能,如果成立,则在5天附近,若20日均线仍然健康向上,则可考虑适当建仓。

以上方法,如果发现买错,要注意及时止损,以免扩大损失,一般来说此方法成功概率很大。

买入后股价上涨的幅度以起涨点向上15%的空间计算。

下图就是002636金安国纪连续涨停后暴跌操作的例子。该股在12.3号连续四板后暴跌30%之后走出经典的反弹行情。

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下图的1,2都为买入点,3,4则为相应的卖出点。9bd42123ff896624cb8abfb222e82de3.png

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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在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()) ``` #### 五、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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