操作股票的几种模型

一、MACD空中加油

（一）原理：空中加油就是是指主力在拉升一只股票过程中，暂时性的休整，已达到清除浮筹的目的。在MACD指标上就显示成为：1、当DIFF上穿DEA指标形成金叉，股价经过一波上攻出现短期的震荡回调DIFF下穿DEA形成死叉。当DIFF和DEA接近0轴时，不破0轴再次形成金叉。2、DIFF下探DEA，刚一接触马上反身拉起。3、DIFF下探DEA后马上反身拉起再次形成金叉。4、DIFF下探DEA后两线缠绕。

DIFF下穿DEA后马上反身向上再次形成金

叉

DIF下穿DEA后缠绕

问题一：如何区别是暂时修整？与修整相对的就是出货，如修整买入可以赢利；如出货进去就要割肉。所以这是第一个关键问题！

出现空中加油姿态后，要判断庄家是否为出货：

1、如股价经过长期调整后能判断出有大资金入住，可计算庄家成本判断其有无出货空间。如股票已经距底部有很大的涨幅，出现加油姿态后，更要慎重。

2、结合量能与筹码峰，量能上应为缩量修整，筹码峰上底部获利筹码稳定才符合加油状态。如放量修整、筹码峰显示底部筹码大幅减少则是出货状态。

【小贴士】庄家成本计算：

1、庄家的成本要素。主要有进货成本，利息成本，拉升成本、公关成本，交易成本等。

（1）进货成本：庄家进场时需要用大量资金买入股票，这部分资金是庄家的进货成本。

（2）利息成本（融资成本）：除了少数自由资金充足的机构外，大多数庄家的资金都是从各种渠道的短期借贷资金，要支他一定利息，有的借贷方还要从坐庄盈利中按比例分成。因此坐庄时间越久利息支出越高，持仓成本也就越高，有时庄家贷款到期，而股票又没有获利，那只好再临时拆借找资金，拆东墙补西墙了，或者被迫平仓出局。

（3）拉升成本：大多数庄家需要盘中对到放量制造股票成交活跃的假象，因此近交易费用一项就花费不少。另外庄家还要准备护盘资金在大盘跳水或者技术形态变坏时进行护盘，有时甚至要高买低卖。

（4）公关成本：庄家的公关费用包括多个层面，主要有管理层、券商、银行、上市公司、中介机构等，这些机构的重要性是不言而喻的，庄家也应为此付出必要成本，否则庄家就很难做上去。

（5）交易成本：尽管庄家可享受高额佣金返还，但交易过程中的印花税还是免，返笔费用也计入持仓成本之中。

2、庄家成本的简易计算方法：

最简单的方法，不管是上涨还是下跌，如果判断庄家在收集时，庄家的成本原则上等于最低价加上最高价再加上最平常的中间周的收市价，除以3. 比如某只股票最高价12元，最低价9元，中间周的收市价为10元，则其成本=（12+9+10）÷3=10.33元。这就是该股庄家的持仓成本。

而作为庄家，其控盘的个股升幅

最少应在50%以上，大多数为100%。

一般而言，一只股票从一段行情的最

低价到最高价的升幅若为100%，则

庄家的正常利润是40%。因此就可算

作主力的最基本的目标位，如上述某

股，最低价9元，则庄家最基本目标价位为9*2=18元，因此无论你在18元以下的仸何价位买入都可赚钱，这种分析是成立的，最高将超过19元。

以002456为例：

判断箱体内为庄家吸筹阶段（判断标准：量柱红肥绿瘦，筹码峰，底部平台），计算庄家成本为（16.91+22.90+18.16）/3=19.3,那么庄家第一目标价格应该在16.91*2＝34左右。问题二：入场时间与出局时间

（二）相关指标原理：

1、蜡笔小新的空中加油指标

（1）副图指标

TJ:="MACD.DIF"-"MACD.DEA"<=0.02 AND "MACD.DIF"<=REF("MACD.DIF",1)AND

REF("MACD.DIF",1) "MACD.DEA" AND

"MACD.DEA">0 AND"MACD.DEA">REF("MACD.DEA",1) AND "MACD.MACD"

XG:REF(TJ,1)AND "MACD.DIF">=REF("MACD.DIF",1) AND "MACD.MACD">REF("MACD.MACD",1);翻译：

TJ赋值:

"平滑异同平均的DIF"-"平滑异同平均的DEA"<=0.02 AND

"平滑异同平均的DIF"<=昨日"平滑异同平均的DIF"AND

REF("平滑异同平均的DIF",1)<2日前的"平滑异同平均的DIF" AND

"平滑异同平均的DIF"> "平滑异同平均的DEA" AND

"平滑异同平均的DEA">0 AND"平滑异同平均的DEA">昨日"平滑异同平均的DEA" AND

"平滑异同平均的MACD"<昨日"平滑异同平均的MACD" AND

昨日"平滑异同平均的MACD"<2日前的"平滑异同平均的MACD"

输出XG:

昨日TJAND "平滑异同平均的DIF">=昨日"平滑异同平均的DIF" AND "平滑异同平均的MACD">昨日"平滑异同平均的MACD"

（2）个人观点：

2、休闲人的指标（加成交量）

MACD的DIFF和DEA上穿零轴之后股价会相应的大涨一段时间之后会出现股价回落, DIFF开始向下,但DEA还是向上或者走平, DIFF 接近DEA时甚至粘合或者击穿, 之后股价开始回升DIFF开始掉头向上,并且出现放量(当天量大于5日均量)

DIFF:=EMA(C,12)-EMA(C,26);

DEA:=EMA(DIFF,9);

T:=BARSLAST(DEA<0);

DD1:=COUNT(CROSS(DIFF,DEA),T)>=1 AND CROSS(DIFF,DEA) ;

DD2:=V>REF(MA(V,5),1)*1.5;

DD3:=(C/REF(C,1)-1)*100;

空中加油:DD1 AND DD2 AND DD3>3;

动态翻译：

DIFF赋值:收盘价的12日指数移动平均-收盘价的26日指数移动平均

DEA赋值:DIFF的9日指数移动平均

T赋值:上次DEA<0距今天数

DD1赋值:统计T日中满足DIFF上穿DEA的天数>=1 AND DIFF上穿DEA DD2赋值:成交量(手)>昨日成交量(手)的5日简单移动平均*1.5

DD3赋值:(收盘价/昨收-1)*100

输出空中加油:DD1 AND DD2 AND DD3>3

2、选股指标

（1）MACD将死未死

（2）MACD死叉后缠绕后又金叉（可持续几天）

（3）MACD死叉后在0轴上又金叉

失败的案例

7种量化选股模型

7种量化选股模型 1、【多因子模型】 2、【风格轮动模型】 3、【行业轮动模型】 4、【资金流模型】 5、【动量反转模型】 6、【一致预期模型】 7、【趋势追踪模型】 1、【多因子模型】多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。选股因子有效性的检验一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。有效但冗余因子的剔除不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余因子剔除步骤为：（1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高（2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵；（3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值（4）设定一个得分相关性阀值 MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。

股票定价模型增长模型

股票定价模型－、零增长模型零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80—65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11—0．05)]＝1．89／(0．11—0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。 (2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。

7种量化选股模型

【多因子模型】多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。选股因子有效性的检验一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。有效但冗余因子的剔除不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余

有关课程关系量化分析的数学模型

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05 所属学校（请填写完整的全名）：大学参赛队员(打印并签名) ：1. 瑞 2. 呼建雪 3. 朱培育指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2012 年8 月27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

关于课程关系量化分析的数学模型摘要本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型： 4j 3j 2j 1j 0.2323x 0.3619x 0.6090x 0.6664x +++=y 然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。关键词：模糊聚类分析层次分析单因素方差分析回归分析

股票定价模型.doc

股票定价模型一、零增长模型六、开放式基金的价格决定二、不变增长模型七、封闭式基金的价格决定三、多元增长模型八、可转换证券四、市盈率估价方法九、优先认股权的价格五、贴现现金流模型一、零增长模型零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8

／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80-65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11-0．05)]＝1．89／(0．11-0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。

(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。第二部分包括从时点T来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。因此，该种股票在时间了的价值(VT)可通过不变增长模型的方程求出 [例]假定A公司上年支付的每股股利为0．75元，下一年预期支付的每股票利为2元，因而再下一年预期支付的每股股利为3元，即

股票估值模型及其应用

股票估值模型及其应用一、股票估值模型股票估值比债券估值更难一些。在债券估值情况下，现金流系列（利息）和时间范围（到期日）都需要确定好，但在股票估值情况下，这些因素应更仔细地斟酌。所以，介绍股票估值时，需考虑构成股票收益的因素是什么，我们先考虑持有时间在1年的股票，然后再考虑期限无限长的股票。一年期的投资者在其持有股票时期内，股票回报率公式如下 01P P P D k -+= （1）简单地说，回报率k 等于支付的红利D 加上这一年内价格的变化P1-P0，再除以初始股票价格P0。若采取熟悉的现值公式，可得： k P k D P +++=1110 （2）这说明，股票的目前价格等于年末红利加年末股票价格以折现率k 折现到现在的值。对于较长时间范围的投资者，可以以更一般的形式描述如下： ∑=+++=T t T t t t k P k D P 10) 1()1( （3）随着投资期限越来越长——T 趋近于无穷，公式第二部分趋近于零，以至预期的收益全部由红利流构成。求解下面的等式可求出预期的回报率k ： ∑=+=T t t t k D P 10) 1( （4）此公式表明：对于时间范围无限长的投资者（或者，从实际考虑，任何有足够长远眼光的人），决定股票价值的基本决定因素是红利流。我们可以间接推断出：对于一个相对短期的投资者来说，即使他是一个因想卖股票而买股票的人，红利流也是股票价值的基本决定因素。因为若投资者所卖股票的价格被别的投资者接受，那么这个价格即是有别的投资者根据未来预计的红利流判断确定的。应注意：不管股票是否在当前支付红利，这种分析都是适用的。对不支付红利的股票，如典型的高增长的股票，持有期不是无限期的股票持有者都希望一笔当前支付红利的股票较高的价格卖出股票，获得他唯一的收益。这个卖价又是未来预计支付红利的函数。所以对于一个投资者而言，无论是从短期还是从长期投资来看，红利都是公司价值的决定因素。

股票定价模型

股票定价模型贴现现金流模型贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。由于现金流是未来时期的预期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现金流即在未来时期预期支付的胜利，因此，贴现现金流模型的公式为式中：Dt为在时间T内与某一特定普通股相联系的预期的现金流，即在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利；K为在一定风险程度下现金流的合适的贴现率； V为股票的内在价值。在这个方程里，假定在所有时期内，贴现率都是一样的。由该方程我们可以引出净现值这个概念。净现值等于内在价值与成本之差，即式中：P为在t=0时购买股票的成本。如果NPV>0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和大于投资成本，即这种股票被低估价格，因此购买这种股票可行；如果NPV<0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和小于投资成本，即这种股票被高估价格，因此不可购买这种股票。在了解了净现值之后，我们便可引出内部收益率这个概念。内部收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。如果用K*代表内部收益率，通过方程可得由方程可以解出内部收益率K*。把K*与具有同等风险水平的股票的必要收益率（用K表示）相比较：如果K*>K，则可以购买这种股票；如果K*

均线模型量化股票交易

15金融专硕仰军均线模型量化股票交易摘要:移动平均线(MA)是股市中最常用的一种分析技术，用于在大行情的波动段找到有效的交易信号。移动平均线简单、有效，对股市操作具有较好的指导作用。均线模型能有效地打败了大部分的主观策略，成为炒股，炒期货的必备基本工具。本文选用阿里巴巴 2014 年 9 月至今的股票数据，对其每日收盘价进行了 5 日、20 日和60 日移动平均。先用每日收盘价和 20 日平均分析一条均线的交易策略，通过找出交易信号并模拟交易，发现一条均线交易策略会有些许的亏损，但通过图表分析，此策略能够较好的预测股价走势，相对主观投资更为合理；然后用 5 日平均和 20 日平均做两条均线的交易策略，这是对一条均线模型的优化，模拟交易后发现此交易能够盈利。关键词：股票移动平均均线交易策略模拟交易II 1.均线模型的简单介绍移动平均线本文采用统计学中”移动平均”的原理，计算一股票每日收盘价的简单移动平均，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势。均线的特性（1）平滑性。通过均线的平滑移动来修复股价的不规则偶然变动。（2）灵敏性、稳定性。均线参数取值不同，其特性也不同。参数越小，灵敏性越强，稳定性越差；参数越大，稳定性越强，灵敏性越差。（3）助涨性、助跌性。上升趋势线有助涨的特性，下降趋势线有助跌的特性。均线模型在日K线图中除了标准的价格K线以外，另外还有4条线，分别是白线、黄线、紫线、绿

线依次分别表示：5日、10日、20日和60日移动平均线，通过这4条线与价格K线的交叉，就可以形成不同的均线模型。利用均线平滑的特点，可以发现均线与价格K线会有叉，各均线之间也有交叉，我们可以通过这些交叉点判断交易信号：黄金交叉，当10日均线由下往上穿越30日均线，10日均线在上，30日均线在下，其交叉点就是黄金交叉，黄金交叉是多头的表现，出现黄金交叉后，后市会有一定的涨幅空间，这是进场的最佳时机；死亡交叉，当30日均线与10日平均线交叉时，30日均线由下住上穿越10日平均线，形成 30日平均线在上，10日均线在下时，其交点称之为”死亡交叉”，”死亡交叉”预示空头市场来临，股市将下跌此时是出场的最佳时机。 2.用R语言实现模型建立从互联网下载股票数据利用quantmod包的getSymbols()函数，默认会通过Yahoo的金融开放API下载数据，我们选择阿里巴巴的股票数据，从2014-09-19至今的1年多的日间交易数据。数据类型为xts格式的时间序列，数据包括7个列，以日期做索引列，其他6列分别为开盘价(Open), 最高价(High), 最低价(Low), 收盘价(Close), 交易量(Volume), 调整价(Adjusted)。自定义均线图自定义均线指标：以日期时间序列为索引，收盘价做为价格指标，不考虑成交量及其他维度字段。取2014-09-19至今，形成趋势的数据，画出价格曲线，5日均线，20日均线，60 日均线。

股票交易数学模型

股票交易的数学模型结论股票价格的运行周期可以分为四个阶段，每个阶段都可以通过价格和成交量的趋势来定义：第一阶段：价格递增，成交量递增。第二阶段：价格递增，成交量递减，价格会达到最大值。第三阶段：价格递减，成交量递减。第四阶段：价格递减，成交量递增，价格会达到最小值。买入的最好时间在第四阶段，卖出的最好时间在第二阶段。成交量和买卖双方的关系假设有100份股票，看多方（买方）为B ，看空方（卖方）为S 。则有： 100S B += （1）成交量为Y ，则有成交量函数可以描述为： ,050 100,50100B B Y B B ≤ （3）则有如下的函数关系图：

成交量和价格的关系根据（2）和（3）可得： ,050100,50100P P a a Y P P a a ?≤

1 从0到50，价格递增成交量递增 2 从50到100，价格递增成交量递减 3 从100到50，价格递减成交量递增 4 从50到0，价格递减成交量递增成交量和价格对股票波动周期的分析下面是上证指数的交易数据. 阶段阶段描述对应过程 1 价格递增，成交量递增价格属于上升通道 1 2 价格递增，成交量递减价格属于上升通道，价格达到最大值 2 3 价格递减，成交量递减价格属于下降通道 4 4 价格递减，成交量递增价格属于下降通道，价格达到最小值 3 显然，第四阶段是买入的最好时间，第一阶段是买入的次好时间。第二阶段是卖出的最好时间。

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的!

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的！经济学有个著名的有效市场假说：如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取，那么证券价格会与其风险相当，是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说，如果你想以合理的价位购买一只股票，你至少要知道有关这只股票的所有信息，并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”？一从基本面角度来看，判断个股对应的上市公司质地的好坏，是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下：第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看，每只股票的K线形态，走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下：第1步获得K线形态、技术指标的相关知识，并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态，从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态，从而预测股票未来的涨跌，这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期，必须考虑板块轮动效应，从而进行投资决策。数据分析如下：第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类，根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现，分析并寻找出当前热点板块和下一个

有可能热起来的板块。四从机构动态来看，有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧，有些则被大量机构选择或建议减持，做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析：第1步搜集所有机构的动态，包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判，进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道，获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股，比如今年夏天有种新的血液传染病发生，那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者，据此进行股票操作。股票投资类似打牌，你要搜集到牌桌上已经出掉的牌，从而计算你手里的牌的组合胜率有多少，利用概率去战胜市场，才能保证最高的收益。以上这些数据，你每多搜集一份，你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征，无疑你将拥有最高的胜率！要找到这样的股票，你需做如下几件事：第一步：搜集所有公司数据，分析后寻找成长型价值公司；第二步：在符合第一点的公司里，寻找有合适的上涨技术形态的公司；第三步：在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司；第四步：在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司；第五步：在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说，其实就做了两件事：搜集数据，分析数

某种股票价格的数据的时间序列模型的建立及分析

教育部直属国家“211工程”重点建设高校股票价格模型 ——应用时间序列分析期末论文 2013年11月一、实验目的：掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测二、实验内容：应用数据1前28个数据建模，后8个数据供预测检验。数据1 ：某种股票价格的数据（单位：元）

表1 三、数据检验 1、检验并消除数据长期趋势法一：图形检验（1）根据表中数据我们先画出序列图并对序列图进行平稳性分析。（2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25,17.13,20.5,19,21.5;] plot(x) xlabel('时间t'); ylabel('观测值x'); title('某种股票价格序列图'); （3）得到图（1）图（1）（4）观察图形，发现数据存在长期向上的趋势。表示序列是不平稳的。（5）我们再进一步对数据进行一阶差分，利用Matlab画图。

（6）Matlab程序代码 y=diff(x,1) plot(y) xlabel('时间t'); ylabel('一阶差分之后的观测值y'); title('某种股票价格差分之后序列图'); （7）得到图（2）图（2）（8）根据图（2）初步判定一阶差分后的序列稳定法二：用自相关函数检验（1）用matlab做出原数据自相关函数的图（2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25, 17.13,20.5,19,21.5;]; acf1=autocorr(x,[],2); %计算自相关函数并作图 autocorr(x,[],2) acf1 （3）得到图（3）

股票估值模型及其应用#精选.

股票估值模型及其应用一、股票估值模型股票估值比债券估值更难一些。在债券估值情况下，现金流系列（利息）和时间范围（到期日）都需要确定好，但在股票估值情况下，这些因素应更仔细地斟酌。所以，介绍股票估值时，需考虑构成股票收益的因素是什么，我们先考虑持有时间在1年的股票，然后再考虑期限无限长的股票。一年期的投资者在其持有股票时期内，股票回报率公式如下 1P P P D k -+= （1）简单地说，回报率k 等于支付的红利D 加上这一年内价格的变化P1-P0，再除以初始股票价格P0。若采取熟悉的现值公式，可得： k P k D P +++= 1110 （2）这说明，股票的目前价格等于年末红利加年末股票价格以折现率k 折现到现在的值。对于较长时间范围的投资者，可以以更一般的形式描述如下： ∑=+++= T t T t t t k P k D P 10)1() 1( （3）随着投资期限越来越长——T 趋近于无穷，公式第二部分趋近于零，以至预期的收益全部由红利流构成。求解下面的等式可求出预期的回报率k ： ∑=+= T t t t k D P 10) 1( （4）此公式表明：对于时间范围无限长的投资者（或者，从实际考虑，任何有足够长远眼光的人），决定股票价值的基本决定因素是红利流。我们可以间接推断出：对于一个相对短期的投资者来说，即使他是一个因想卖股票而买股票的人，红利流也是股票价值的基本决定因素。因为若投资者所卖股票的价格被别的投资者接受，那么这个价格即是有别的投资者根据未来预计的红利流判断确定的。应注意：不管股票是否在当前支付红利，这种分析都是适用的。对不支付红利的股票，如典型的高增长的股票，持有期不是无限期的股票持有者都希望一笔当前支付红利的股票较高的价格卖出股票，获得他唯一的收益。这个卖价又是未来预计支付红利的函数。所以对于一个投资者而言，无论是从短期还是从长期投资来看，红利都是公司价值的决定因素。二、股票估值的红利资本化模型

资本资产定价(CAPM)模型在我国股票市场中的应用

资本资产定价（CAPM）模型在我国股票市场中的应用 ——基于回归分析角度的实证研究内容提要：资本资产定价模型(CAPM)主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，它刻画了均衡状态下资产的预期收益率及其与市场风险之间的关系。本文首先阐述CAPM的內涵，随后采用回归分析的方法，进行中国证券市场的抽样实证分析，说明通过统计分析的方法，可以选择相对合适的市场组合收益率，提高资产估值和资产配置的准确性，对我国资本市场应用资本资产定价模型(CAPM)的有效性及其障碍进行分析，并提出了一些资本资产定价模型分析对我国股市的启示。关键词：资本资产定价模型（CAPM）；回归分析；有效性分析；实证研究一、引言现代资本资产定价模型(CAPM)是第一个关于金融资产定价的均衡模型，也是第一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资产定价模型。模型的首要意义是建立了资本风险与收益的关系，明确指明证券的期望收益率就是无风险收益率与风险补偿两者之和，揭示了证券报酬的内部结构。资本资产定价模型是现代金融理论的一块重要的基石,在已经问世的诸多证券投资理论中，资本资产定价模型在投资学中占有重要的地位，并在投资公司决策和公司理财中得到广泛的应用。从目前我国金融市场运行来看，即使在起步不长的中国证券投资活动中，这一模型的应用也成为有关学者热衷讨论的话题。在证券市场与金融投资已经构成我国社会经济生活的一个重要组成部分的今天，对资本资产定价模型进行深入研究无疑在理论上和实践上都有着重要的意义。二、资本资产定价模型理论概述（一）资本资产定价模型(CAPM)的理论基础在现代投资理论和方法中，投资组合选择和资本资产定价理论居于核心地位，是近年来西方金融学发展很快的一个领域。马柯维茨(H. Markowitz)于20世纪50年代提出了证券投资组合理论，即不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里，奠定了现代证券投资理论的基础。现代证券投资理论逐步发展演化，经济学家威廉.夏普(William F.Sharpe)、约翰林特纳(John Lintner)提出了资本资产定价模型(Capital Assets Pricing Model)，简称CAPM。资本资产定价模型是第一个关于金融资产定价的均衡模型，其实质是讨论资本风险与收益的关系，个人投资者通过对不同证券的未来前景评估构成最优风险证券组合。这一理论的问世，使金融学开始摆脱纯粹描述性的研究和单凭经验操作的状态，将数量化方法引入了金融领域，从而形成了现代资产定价理论。作为第一个不确定条件下的资产定价模型，CAPM 的问世有着引导证券投资进入科学化阶段的重大意义，它导致了西方金融理论的一场革命。

APT定价模型组题

页脚内容1 资产组合理论： 1、假如有A 和B 两种股票，它们的收益是相互独立的。股票A 的收益为15%的概率是40%，而收益为10%的概率是60%，股票B 的收益为35%的概率是50%，而收益为-5%的概率也是50%。（1）这两种股票的期望收益和标准差分别是多少？它们的收益之间的协方差是多少？（2）如果50%的资金投资于股票A ，而50%的资金投资于股票B ，问该投资组合的期望收益和标准差分别是多少？答案：（1）股票A 的期望收益E(R )0.415%0.610%12%;A =?+?=股票A 的标准差 A 0.0245σ==。股票B 的期望收益E(R )0.535%0.5(5%)15%;B =?+?-=股票B 的标准差 0.2B σ== 因为股票A 和股票B 的收益是相互独立的，所以它们收益之间的协方差为0。（2）该投资组合的期望收益 P E R 0.5E(R )0.5E(R )0.512%0.515%13.5%,A B =?+?=?+?=（）标准差P 0.1007σ=== 2、假设有两种基金：股票基金A ，债券基金B ，基金收益率之间相关系数为0.05，概率分布如下：A ：

页脚内容2 期望收益 10% 标准差 20% B ：期望收益 5% 标准差 10% 计算：（1）基金的最小方差组合中每种基金的投资比例各是多少？（2）最小方差组合的期望收益和标准差是多少？答案：（1）设组合中A 基金投资比例为X ，那么B 基金投资比例为1-X 。组合的方差222222222P x (1x)2x(1x)0.2x 0.1(1x)0.10.20.1x(1x)A B A B σσσρσσ=+-+-=+-+??-是关于X 的一元二次方程，其最小的条件是关于X 的导数为0。对X 求导，并使其等于0，得： 0.096x 0.018=，解得：X=0.1875,1-X=0.8125 所以最小方差组合中A 基金的投资比例为0.1875，B 基金的投资比例为0.8125。（2）最新方差组合的期望收益 ()=xE()(1x)E()0.187510%0.81255% 5.9375%P A B E R R R +-=?+?= 标准差 P 0.0912 σ=== CAPM ：

7种量化选股模型

业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011 年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动

等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。选股因子有效性的检验一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。有效但冗余因子的剔除不同的选股因子可能由于在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体

公司股票估值方法

公司股票估值方法P/E估值、P/B估值及DCF的估值公司估值方法是上市公司基本面分析的重要利器，在“基本面决定价值，价值决定价格” 基本逻辑下，通过比较公司估值方法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，从而指导投资者具体投资行为。公司估值方法主要分两大类，一类为相对估值法，特点是主要采用乘数方法，较为简便，如PE(price/eps)估值法、PB(PB)估值法、PEG(PEG指标(市盈率/盈利增长率) )估值法、 EV/EBITDA（EV/EBITDA：企业价值与利息、税项、折旧及摊销前盈利的比率）估值法。另一类为绝对估值法，特点是主要采用折现方法，较为复杂，如DCF(Discounted Cash Flow)现金流量折现方法、期权定价方法等。相对估值法与“五朵金花” 相对估值法因其简单易懂，便于计算而被广泛使用。但事实上每一种相对估值法都有其一定的应用范围，并不是适用于所有类型的上市公司。目前，多种相对估值存在着被乱用和被滥用以及被浅薄化的情况，以下就以最为常用的PE法为例说明一二。一般的理解，P/E值越低，公司越有投资价值。因此在P/E值较低时介入，较高时抛出是比较符合投资逻辑的。但事实上，由于认为2004年底“五朵金花”P/E值较低，公司具有投资价值而介入的投资者，目前“亏损累累”在所难免。相反，“反P/E”法操作的投资者平均收益却颇丰，即在2001年底P/E值较高时介入“五朵金花”的投资者，在2004年底P/E值较低前抛出。那么，原因何在？其实很简单，原因就在于PE法并不适用于“五朵金花”一类的具有强烈行业周期性的上市公司。另一方面，大多数投资者只是关心PE值本身变化以及与历史值的比较，PE估值法的逻辑被严重浅薄化。逻辑上，PE估值法下，绝对合理股价P=EPS乘P/E；股价决定于EPS与合理P/E值的积。在其它条件不变下，EPS预估成长率越高，合理P/E值就会越高，绝对合理股价就会出现上涨；高EPS成长股享有高的合理P/E? 低成长股享有低的合理P/E。因此，当EPS实际成长率低于预期时(被乘数变小)，合理P/E值下降(乘数变小)，乘数效应下的双重打击小，股价出现重挫，反之同理。当公司实际成长率高于或低于预期时，股价出现暴涨或暴跌时，投资者往往会大喊“涨(跌)得让人看不懂”或“不至于涨(跌)那么多吧”。其实不奇怪，PE估值法的乘数效应在起作用而已。冗美的绝对估值法绝对估值法(折现方法)几乎同时与相对估值法引入中国，但一直处于边缘化的尴尬地位，绝对估值法一直被认为是“理论虽完美，但实用性不佳”，主要因为：(1)中国上市公司相关的基础数据比较缺乏，取得准确的模型参数比较困难。不可信的数据进入模型后，得到合理性不佳的结果，进而对绝对估值法模型本身产生信心动摇与怀疑；(2)中国上市公司的流通股不到总股本1/3，与产生于发达国家的估值模型中全流通的基本假设不符。不过，2004年以来绝对估值法边缘化的地位得到极大改善，主要因为：中国股市行业结构主体工业类的上游行业，特别是能源与原材料，周期性极强。2004年5月以来的宏观调控使原有的周期性景气上升期间广泛使用的“TOP-DOWN”研究方法(宏观经济分析?行业景气判断?龙头公司盈利预测)的重要性下降；而在周期性景气下降，用传统相对估值法评价方法无法解释公司股价与内在价值的严重背离的背景下，“细分行业、精选个股”研究方法的重要性上升，公司绝对估值法开始渐渐浮上台面。尤其是2005年以来，中国股权分置问题开始分步骤解决。股权分置问题解决后，未来全流通背景下的中国上市公司价值通过绝对估值法来估计价值的可靠性上升，进一步推动了投资者，尤其是机构投资者对绝对估值法的关注。绝对估值法中，DDM（DDM(股利贴现模型)）模型为最基础的模型，目前最主流的

股票量化操作模型

量化操作模型一、选股思路：涨停复制板块：优先考虑熟悉股，熟悉股没机会根据当前热点板块选择（如沪港通、季度报等），大盘行情好时优先考虑券商、有色、机械方法：1、资金（主力净买额10天>5000万、散户数量持续减少）2、上升趋势3、10天内有涨停板4、筹码分布牢固有支撑位二、建仓——梯子型挂单左侧交易（1成+1成+2成）+右侧交易（4-6成）（回调到位或启动后）三、减仓——趋势位挂单 1、平台高点压力 2、整数关口压力 3、死叉趋势四、止盈底仓持续持有，浮仓波段止盈五、止损（留一手） 1、底部平台支撑位破位，止损 2、距离成本亏损7%，止损目标：月满仓盈利10%

附：五大铁律 1、急速拉升不追涨 2、决定之后不犹豫 3、买入之前设保护 4、持股不超过两只 5、优先考虑熟悉股大势大盘分析平台（权重板块看上证指数，题材板块看平均股价）： 1、BS点（中期趋势） 2、流动资金（中期趋势） 3、捕捞季节（短期趋势）大盘中期趋势（大势） 1.B点区域，流动资金持续红色，看多为主 2.B点区域，流动资金持续绿色，震荡为主 3.S点区域，流动资金持续绿色，看空为主 4.S点区域，流动资金持续红色，震荡为主大盘短期趋势（六种情况下的仓位控制）一、中期趋势看多，捕捞季节金叉，重仓操作（7-9成）二、中期趋势看多，捕捞季节死叉，底仓操作（3-5成）三、中期趋势震荡，捕捞季节金叉，半仓操作（5-7成）四、中期趋势震荡，捕捞季节死叉，一成跟踪（1-3成）五、中期趋势看空，捕捞季节金叉，底仓操作（3-5成）

六、中期趋势看空，捕捞季节死叉，空仓观望（100股）基本方法一、梯子型挂单前提：下方有强大支撑位（根据筹码分布确认）方法：随着股价的下跌，离支撑位越近，挂单仓位1+1+2+4 止损位：跌破了强大的支撑位，“留一手”止损二、涨停复制 1、平台突破阶段（底部） 1）一个涨停突破之后，第二天1-3成底仓跟进（如果不确定平台，底仓盈利）2）如果出现回踩确认平台或辅助线3-7成浮仓跟进（平台和辅助线重合最佳）2、日线回档阶段（上升阶段） 1）弱势回档乖离率5以内开始梯子型挂单；（一浪只有1到2个涨停板）梯子型挂单对于乖离率：5→3→1→0 2）强势回档乖离率10以内开始梯子型挂单；（一浪3个涨停板或以上）梯子型挂单对应乖离率：9→6→3→0 3、周线回档阶段（做大波段--持股较长） 1）周线上走出大型的一浪（50个点以上并且日线3个涨停板以上）； 2）日线形成一个横盘整理平台； 3）周线乖离率10以内开始梯子型挂单