大数据量化分析系统.
2018-08-19 21:27:56
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大数据量化模型简介
大数据量化分析系统
这是一个能够帮助投资者在股市中把握机会和风险的数据分析工具。
大盘量化分析:主要使用算法分析,计算出当天的仓位,从而实现有效的抄底和逃顶。
- 激进型投资者采用最大仓位,稳健型投资者采用最小仓位,而技术有限但喜欢频繁操作的投资者则使用最佳仓位。
股票预警模型:提供买卖参考,成功率大约在70%-80%之间。根据当前市场环境选择最适合的股票策略(战法、模型),确保稳定的收益。
- 目前处于典型的熊市阶段,因此系统优化了低吸策略,包括趋势低吸、龙头低吸和涨停低吸。
低吸策略示例
- 趋势低吸:适用于市场下跌后的反弹。
- 涨停低吸:适用于股价连续涨停后的回调。
- 龙头低吸:适用于行业龙头股的回调机会。
如何使用大数据量化分析
大盘量化分析:根据市场情绪自动计算出合适的仓位比例,每个人可以根据自己的交易模式来决定仓位。
- 比如说,在市场情绪较好的情况下,可以选择较大的仓位;而在市场情绪较差的情况下,则应选择较小的仓位。
个股预警:通过分仓交易,尽量在较低价位买入。具体操作时,可以参考预警价格,在预警价格附近甚至更低的位置买入。
- 比如说,当市场行情较好时,可以选择在股价下跌5%时介入;而在市场行情较差时,则可等待股价下跌7%至8%时再介入。
数据使用规律
大盘数据:采用箱体算法,数值越小越好,50以内是安全的,可以重仓操作。
- 如果数值在50以内出现大幅波动,例如从3升至10,则需要减半仓;如果数值大于50,则需要清仓休息。从500降至200则是买入的好时机。
低吸异动:是根据经验确定买点的一种算法。
- 包括放量涨、反包、多方炮、希望之星、红三兵等技术指标。低吸异动用于抄底,当大盘数据减少时,低吸异动大于500时可半仓,大于1000时可满仓。
高抛异动:也是根据经验确定卖点的一种算法。
- 包括放量跌板、乌云盖顶、5日均线拐头向下等技术指标。高抛异动用于逃顶,当高抛异动大于500时减半仓,大于1000时清仓休息。
总结
- 在下跌趋势中,主要依靠大盘数据和低吸异动来进行抄底。
- 在上升趋势中,主要依靠大盘数据和高抛异动来进行逃顶。
总的来说,通过减少大幅回撤,最终实现市值稳步增长。而个股量化数据则体现在趋势低吸、龙头低吸和涨停低吸等预警指标的买点上。公测期间仅有3000个名额,因此希望有需要的朋友们抓紧时间体验。
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