一、ABC主力高控盘趋势模型（以下简称“ABC模型”）是专门研究主力“建仓”“加仓”“洗盘”“拉升”这四个阶段的一个模型，“建仓”“加仓”“洗盘”分别对应了ABC三个区域；

ABC高控盘趋势模型，这个模型摸索了两年时间终于上市，超高回报几乎0回撤！学习趋势交易的最佳选择！这也是本人最具有实际操作性的指标！可以出现信号无脑买入！近乎0回撤！

宝箱内教程主要介绍了ABC模型的原理，为什么A区域是建仓，为什么B是加仓，为什么C是洗盘，而且ABC模型给与了精确的买点和卖点。这种模型可以完美的做到知行合一。为何买，为何卖，明明白白！

指标分为四个部分：幅图+主图+强势选股+底部选股，可以选股，可以预警，可以做股票池。如图：

二、模型可以细分为强势ABC、底部ABC以及挖坑ABC三类，下面简单介绍并贴图。宝箱内有详细视频课程介绍这几类的买点和划线标准。

1.强势ABC模型：常见于板块已经起势，而个股处于补涨阶段，这类比较安全，收益见效快，但是上涨空间有限。如特变电工天辰股份st节能

2.次强ABC模型：多见于底部阶段，筹码集中，是右侧交易最佳介入时机！如潞安环能、牧高笛智慧农业、华软科技、豫能控股太化股份明智达、湖北宜化特变电工

3.挖坑ABC模型，是次强ABC模型的畸形形态，在ABC模型建仓阶段突遇暴跌行情。

4.还有太多太多的大牛股并没有被信号选出来，如星期六和合盛硅业等等，但并不影响我们用ABC模型去分析推演。

三、最重要的一点。划线！

宝箱内会有详细视频介绍为何如此划线，只有符合ABC模型的才划线，不符合的画了不如不画。

视频内会有详细介绍，什么时候画AB,什么时候画AC，什么时候画BC，有时候还要画AB(ABC),AB(AB)ABC(abc)等等划线知识。

这个指标主要让你明白这个票为什么涨，为什么跌，主力在哪里出货，在哪里建仓。

而且这个买点信号是一个区域，并不是最佳买点，这个是最佳区域！

ABC模型主图上的划线是系统自动画上的，还是人工自己画上的？

答：是自己画的，原来有自动画线，但是画的不标准，于是我就删除了自动画线，但是留下了A B C三个字母

ABC是系统自带的，可以辅助划线。

如果不导出之前的指标，会出现错误吗？自选股不导出来，就没了吗？

答：不会丢失的。通过我给你的安装包安装，会形成一个新的快捷方式，通过这个快捷方式看不到你之前的指标和自定义板块，但是你可以通过导入的方式把你原来的自定义数据全部导进新的快捷方式通达信

而你将继续保留原来通达信，数据一点不变。

关键也没有什么规律，实在是不好掌握，原来就接触过划线，十本书里有十个方法，包括其他视频资料也是一样，各种方法，感觉好难

答：你看的其他画线没有什么规律，我的这个画线是有规律的，该怎么画就怎么画。画错一点都是画错。

用户说：

实际上这个模型类似于缠论里面的走势最终完美说法，这个模型算是简化版的缠论模型吧，我个人理解。

通过这个模型找的票，一定不能是大市值的票，结合当前热点去做，会有很不错的收益。

这个模型最好操作模式是分类建一个股票池，然后分概念备注股票。

通过信号出现，每日复盘画线所有的票，在基本面没有发生大量变化的情况下，这些票基本会有不错的收益，大概率会在3个月以内

而刚刚接触这个模型的朋友，建议做法是，复盘最近半年的信号票。—一画线，通过大量画线，选择或者是复盘该模型的最佳买点，或者出现底部ABC信号的时候买定

离手，一般来说3个月-5个月左右，差不多都有30%以上收益。

这个模型是提供了走势的一种高胜率可能性，但是信号并不代表直接买入，而是关注。具体买入点位，需要具体分析。

选择强势ABC模型的时候需要注意一点，就是B区域量比A区域少得越多越好，越多，说明控盘力度越高，后面的拉升才会越暴力。C点个人理解，处于A点量三分之—

以内为佳，B点量三分之二以内为佳。

下面是一个简单的MACD和KDJ组合的交易策略的实现，使用easytrader库进行实盘交易：

import easytrader import talib import pandas as pd user = easytrader.use('ht') user.prepare('ht.json') # 持仓信息 positions = user.position # 获取历史数据 df = user.get_history_position('sh000001', 'D', '2022-01-01', '2023-06-06') # 计算MACD和KDJ指标 df['MACD'], df['MACD_SIGNAL'], df['MACD_HIST'] = talib.MACD(df['close']) df['K'], df['D'] = talib.STOCH(df['high'], df['low'], df['close']) # 策略参数 macd_fast = 12 macd_slow = 26 macd_signal = 9 kdj_k_period = 9 kdj_d_period = 3 # 交易信号 df['MACD_CROSS'] = talib.CROSS(df['MACD'], df['MACD_SIGNAL']) df['KDJ_CROSS'] = talib.CROSS(df['K'], df['D']) # 生成交易信号 df['SIGNAL'] = False for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'MACD_CROSS'] > 0 and df.at[i, 'KDJ_CROSS'] > 0 and df.at[i-1, 'MACD'] < 0 and df.at[i-1, 'K'] < 20: df.at[i, 'SIGNAL'] = True elif df.at[i, 'MACD_CROSS'] < 0 and df.at[i, 'KDJ_CROSS'] < 0 and df.at[i-1, 'MACD'] > 0 and df.at[i-1, 'K'] > 80: df.at[i, 'SIGNAL'] = False else: df.at[i, 'SIGNAL'] = df.at[i-1, 'SIGNAL'] # 计算交易数量 df['TRADE_QUANTITY'] = 0 for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'SIGNAL'] == True: latest_close = df.at[i, 'close'] available_cash = user.balance['enable_balance'] trade_quantity = int(available_cash / latest_close) df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] = trade_quantity # 交易执行 for i in range(1, len(df)): if df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] > 0: user.buy('sh000001', df.at[i, 'TRADE_QUANTITY']) elif df.at[i, 'TRADE_QUANTITY'] < 0: trade_quantity = abs(df.at[i, 'TRADE_QUANTITY']) user.sell('sh000001', trade_quantity)

该策略的思路是当MACD指标和KDJ指标都发生金叉时，认为股票价格有上涨趋势；当MACD指标和KDJ指标都发生死叉时，认为股票价格有下跌趋势。在我们的实现中，我们在金叉和死叉发生时进行买卖操作。具体实现过程如下：

首先，我们使用easytrader库连接到海通证券账户，并获取股票持仓信息和历史K线数据。然后，我们使用talib库计算MACD和KDJ指标。接下来，我们定义策略参数，并使用ta-lib的CROSS函数生成MACD和KDJ的交叉信号。然后，我们将这些交叉信号组合成一个交易信号。最后，我们根据交易信号和账户资金余额计算交易数量，并使用easytrader库执行买卖操作。

需要注意的是，我们在这个策略中使用了收盘价作为计算指标的输入值。如果你想使用其他价格作为输入值，你需要修改计算指标的代码。同样的，我们在这个策略中使用了简单的固定参数，你可以根据实际情况进行参数优化。

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