qsdd选股公式:时间与技术的八种选股技巧,短线高手不传秘诀!学会出手就是涨停

股票学习网 发布:2021-07-12 03:26:24 阅读:4次

买股票按照个人的买入目的不同,买入方法也有所区别。按照预计持股时间划分有短线买入、波段买入、中长线买入。按照技术位有抄底买入、突破压力位买入,创新高买入等。按照K线形态有大阳烛买入、平底阳买入、早晨之星买入等。按照均线形态买入有5日上穿24日生命线买入,18日线上穿89日线买入,一阳穿四线买入,周线三线合一买入等等。

1. 压力位突破买入法。其核心是“不突破不买”,此买入法是当股价成功突破前期颈线位,突破箱体、突破上升三角开K线组合、突破重要均线时买入,特别是当突破这些压力位不回调时买入,如涨停突破更应当坚决买入。

2. 有效放量买入法。其核心是“不放量不买”,股票上涨必须有成交量的配合,一只股票启动时往往5日均量线要突破50日均量线,在日成交量能持续三天超过50日均量线的时候,后面往往会有一波行情,这时买入股票相对安全。有的高手看5日均量线上穿10日均量线,有看5日均量线上穿133日均量线的,也有从月线上看当月成交量突破6月均量线的。

3. 均线支撑位买入法。其核心是“站在线上买股”,如5日均线买入,当准备买入一只股票时,不要急于追高,等回调到5日均线附近时买入,甚至可以开盘直接在5日均线价格上挂单,能成交就买入,不能成交就放弃,上升波段走得比较好的股票,股价天天会回踩一下5日均线,这给我们逢低买入的机会。再如24日线买入:多数股票回调到24 日线会有反弹,这时如果股价不破24日均线就可买入,破了放弃,这种买入法宁波高手称之为“神枪手买入”,还有一种叫“聚宝盆买入”,大家去看《宁波高手》系列图书,就可搞得更明白。

4. 趋势线支撑位买入法。此方法同均线支撑位买入法有相同之处,不同之处是主要依据股票的运行趋势买卖股票,在日线上按照股票运行的上升趋势划出上升通道,股票价格回调到趋势线的下轨买入,涨到上轨卖出,当回调到下轨再买入,以此反复操作。也有的做箱体操作,在箱体的下轨买入,上轨卖出。

5. K线形态买入法。多多搜集研究各种转入强势的K线形态,如“大阳烛”、“平底阳”、“早晨之星”、“单针探底”、“并列阳”、“红三兵”。例如有人专门做 “红三兵”(连续三根小阳线),再结合成交量及其它一些技术指示,照样获得很高的操作成功率。我们平时想波段买入一只上升趋势刚刚形成的股票时,一旦在5日均线以上出现小阴线或十字星,成交量缩小,换手率很低,这是最好的买入时机,买入后很可能第二天是个大阳线。

之前我们讲过目前的行情技术分析应当以30分钟K线作为首要标准。请看下图:

明日股市,上涨?还是跳水?

明日股市,上涨?还是跳水?

第一区域,第二区域:如上图所示,当QSDD指标短期线值步入20以下时,短线进入底部区域,反弹一触即发。随后你可以看到市场出现了一笔30分钟上涨。

第三区域,第四区域:如上图所示,当QSDD指标短期线值步入80以上,如果出现顶部区域红色边框时,表示市场步入顶部区域,这个时候追涨短线将有一定风险。随后你可以看到市场出现了一笔30分钟下跌。

观点:现在市场处于第五区域,前两天市场为什么会触底反弹,通过QSDD指标可以看到短期线值处于20以下,才有了近期的反弹。

4.3 模型参数选取

Sklearn有现成的GridSearchCV方法可用,可以看看不同参数组合下模型的效果。对于树类算法,常用的参数就是深度,特征个数;森林类算法加一个树个数。

Max_depth这个参数需要尤其注意,深度大了,容易过拟合,一般经验值在15以内。

4.4 模型训练好后,用测试数据预测,从中提取各个类别预测正确的和不正确的。

例:

预测正确的部分:获取预测为0,2,实际也为0,2的样本标示;

预测错误的部分:获取预测为0和1,实际为2的样本标示(根据情况调节)

5. 输入决策树进行可视化展示,分别做业务规律挖掘和异常检测

这里DT算法仅用于展示,将不同类别的数据区分开,必要时仍然要设置参数,如min_samples_leaf, min_impurity_decrease,以突出关键信息。

还可以通过DecisionTreeClassifier的内置tree_对象将想要找的路径打出来

以下分别给出例子:

5.1 业务规律挖掘

视频点播场景,取0和2这两类预测正确的部分,输入DT,如下图,自动找出了业务潜在规律,并一一用大数据统计的方式验证通过,结论吻合。这个树的数据相对纯净,因为输入给它的数据可以理解为必然符合某种规律。

5.2. 异常检测

本文模型还在研究阶段,未用线上真实异常数据,而是手工在测试数据某个维度(或者组合)上制造异常来验证效果。

针对成功率,可以视容忍程度做二分类或者三分类。

二分类:取一个阈值,如99%,低于99%为2,异常,否则为0正常。缺点是如果某个维度上的成功率长期在99%以下,如98%,当它突然下跌时会被当做常态忽略掉,不会告警。

三分类:99%以上为0, 96~99% 为1,低于96%为2,这种方式会更灵活。 三种分类也分别对应其重要性。重点关注,普通关注,忽略。

下图是一个二分类的例子(手工将平台为IPH和播放端为client的置为异常):

最后:这里只是一次小尝试,如果要平台化上线运转,还要很多因素要考虑,首要就是模型更新问题(定时更新?避免选取到异常发生时段?),这个将放在下阶段去尝试。

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