本篇文章给大家谈谈炒股指标软件，以及炒股指标哪个可靠的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍：

• 1,经典技术指标“黑太阳高飞”和龙抬头，多次验证，后市涨不停
• 2,我用python实现了一个量化选股程序

经典技术指标“黑太阳高飞”和龙抬头，多次验证，后市涨不停

交易注重资金管理。如果资本管理失去了原则，盲目地用重仓或全仓进行交易，对于突然出现的市场情况，将无法补救。如果你陷入市场，你将被赶出市场。没有粮食炸弹，这怎么可能不是军队的末日？

减少毫无价值的交易相当于节省开支。珍惜每一颗子弹，把它用在正确的地方，而不是沉溺于射击的乐趣中。

在股票市场上，恐惧往往导致投资者的投资水平发挥异常，经常出错，最终导致投资失败。贪婪在交易中时有发生，有时为了追求一两分而错失丰厚的利润。

投资市场的交易充满了系统性风险。你永远不知道你的大买卖是否能赚钱，但如果你想坚定地相信，从长远来看，你的回报将超过你的风险水平。

每一笔大交易都会赚钱，但更大的结果还是亏损。人们应该明白，有些交易可以获得中等水平的回报，有些交易必须等你赢；

每一笔大买卖都会赚钱，但更大的结果还是亏损。人们应该明白，有些交易可以获得中等水平的回报，在面对风险和不确定性时仍然可以保持100倍的信心。

股市是一个充满机遇和陷阱的地方。我们必须坚决抵制各种诱惑。只有“放弃一些机会”，才能抓住一些机会。如果追求利润最大化，往往就是亏损最大化。

股市不创造价值，我们财富的增加来自于对方的错误。不同的股票或同一只股票在不同的阶段不可能有相同的预期，“有信号就立即行动”。

不管你对与否，如果你是对的，你应该获利。没有成功卖出，所有的利润都是纸面财富。

黑太阳

黑太阳，顾名思义就是黑色的太阳，阴线高悬于头颅，恐怖、渗人但又暗藏暴利。

黑太阳特征

黑太阳出现在阶段中期，这是主力再盘中展开强势洗盘的操盘动作，当日股价会以接近涨停开盘。

然后在出1到出5出现大单打压，盘中出现盘跌打压股价的动作， 全天反复震荡盘跌，最终以重大阴线报收，但股价仍以1％-3％的方式出现。

这是主力拉高洗盘的重要特征，属于极强的操盘特征。洗盘完成后，会有更大更猛烈 的涨幅。

黑太阳出现在阶段性的底部，是主力展开向上攻击性的试盘性动作。意在测试盘面筹码的稳定度，同时发出进一步加大建仓力度的操盘性指令。

股价距离正式上涨时间已经不远了。如果盘中出现反复的冲击波结构，证明主力打压建仓的证据。

由图可知，该股经过一段时间的拉升，在上涨中期出现黑太阳形态。当天股价以大幅高开出现，以中阴线报收，收盘价在昨日收盘价之上，同时当天放量大涨，涨幅也满足黑太阳特征在1%-3%之间。随后震荡上行，该股整体走势不错，涨幅也超过了30%。

龙抬头

简而言之，就是龙头个股突破压力位时形成完美进场点。比如这只股票，在其前期连续上涨阶段就是龙抬头模式介入点位。

成交量股价W双谷底

股价经过一段长时间的下跌后，成交量形成谷底，随后股价开始反弹，但是成交量却没有逐渐放大，说明股价上涨无力。

随后股价开始跌至前期谷底附近的时候形成第二个谷底，第二谷底低于第一谷底，形成成交量股价W双谷底形态，说明股价下跌动力不足，股价将会出现一波上涨行情，此时投资者可大胆拿进。

当遇到量平价平的时候，小心对待，短期平衡未打破之前，保持观望。如果股价从低位起来，处于上升途中的休整，可以继续关注，等待多空平衡被打破，再择机进入。

如果股价经历过一大波上涨，从高位下跌下来，一旦出现量平价平，这往往是散户交易，休整一段时间之后，将继续下跌，故此类就没必要关注了。

A股最赚钱的牛股形态状元傍眼——双底

在选股的时候，实战运用之中最多的图形，他的形成时间要比圆底短一些，但是一旦形成之后，具有相当强的攻击性

股价两次探底，不管第二次探底是否击穿第一次底部，两次探底股价相近，差距不大

第一次探底的成交量大幅萎缩，反弹自然发生

第二次下跌时成交量快速萎缩，反弹时有不少主动性进场盘介入，成交量明显放大

以大阳线突破

红三兵

红三兵是推动股价上涨的信号。一般在股价见底回升或在横盘后出现红三兵，表明多方正在积蓄能量，准备发力上攻。

如果在红三兵后，股价上冲时成交量能同步放大，说明该股已有新主力加入，继续上涨的可能性极大。

季均线出大黑马

如下图，我们可以看到一个封闭的三角形，封闭三角形的个点分别是由5日均线上穿40日均线、20日均价线上穿60日均线、40日均价线上穿60日均价线组成的。

同时三角形左边的成交量是有一些放大的，右边的成交量会出现急速放大的情况，此时，可以大胆拿进个股，后期看涨。

横盘式平台突破型

缩量横盘整理后，突然有一天放出巨量，股价上涨，突破前期压力，我们称之为突破平台压力个股，突破后持续放量，量价齐升，股价再创新高。

喜鹊闹梅

当“喜鹊闹梅”K线形态确认之后，股价后市会快速上涨。如果是连续的小阴、小十字星缩量，表明主力尚未出局，调整只是为了修正前期过大的乖离。

该形态是一种安全性很高的必胜K线形态。若是在热点板块切换时产生，那么该股最有可能成新热点的龙头股，值得投资者重点关注。

二次突破更可靠，大胆狙击的机会

一次突破很可能只主力建仓期，随后会有震旦吸筹、挖坑等动作，二次站上所有均线是主升的开始，往往都很爆;

很多投资者都知道，要投资股票，必须树立正确的观念，在正确的观念指导下建立自己的交易制度；

也就是说，我们应该有一个好的态度，坚持我们自己的交易制度。

利润来源和利润来源没有区别。这只取决于它是否适合你。我们的教训是永远不要混淆利润的来源。一个典型的例子是：

面对走势，我打算投机获利。因此，当我亏损时，我不会止损，继续补仓。我炒股，成为股东。

篇幅有限，知识讲到这里，大家可以点击顶部蓝色关注我，也可以给我发消息，我每个交易日都会给大家分享股市短线解读，每天第一时间就能看到，大家有什么想说的以也欢迎大家来评论区留下你的精彩评论

我用python实现了一个量化选股程序

背景

近期在学习数据分析，在课程最后老师讲了一下通过量化分析选择股票的案例，感觉挺有意思的，恰好周围也有人在炒股票，干脆自己做一个软件来实践一下学到的知识。课程上主要用python相关库来处理比特币的数据，数据量也不大，但是理解原理之后我们可以举一反三。

首先来回顾一下主要的知识点，选择股票的时候会用到两个重要的指标RSV、KDJ。他们的定义见下面的课件截图，具体的内容我就不阐述了，因为我是非金融专业的，对这些词汇解释起来有点吃力。我们只要记住这两个指标如何计算，以及后面如何使用即可

KDJ指标的定义

计算K指标

计算D指标

计算J指标

实验原理

老师在课程中讲到K和D都是反映股票变化趋势的，K要比D灵敏，当K值上穿D值时（第一次出现K>D）时代表股票可能出现向上反弹，此时是买入时机，当K下穿D值时（第一次出现K<D）时，代表股票有较大概率出现下跌，此时是卖出时机。

通过利用这个方法，我们可以在4000多支股票中筛选出若干可能出现反弹的股票，然后再用人的经验和其他方面的信息选出心仪的股票了。

我们的实验思路是：

先从网络上获取过去半年 4000支股票的交易信息，包括日期（date）、最高价（high）、最低价（low）、开盘价（open）、收盘价（close），将这些信息存储到stockbars表中

用python程序读取stockbars表中的每条记录，计算出rsv指标存储到stockrsvs表中

最后用python程序读取stockrsvs表，计算出k、d、j三个指标

最后我们用SQL语句查询数据库，每个人可以基于RSV、k、d、j这四个值自由定义查询方式

这里我们用到了kdj金融知识、python编程知识、SQL语言以及数据库相关的内容，也算是一次综合性的演练了。还可以利用Sugar来在线绘制大屏，https://juejin.cn/post/6976562433695416327

实验过程

实验环境准备

我们用到了python开发环境，这里我们用docker直接获取一个镜像使用，省的安装一堆乱七八糟的依赖，当然你也可以按照自己的喜好来自行安装

docker pull docker.io/python

数据库我们使用了一个免费的云数据库MemFireDB https://memfiredb.com ，他提供了公网IP以及可视化的SQL编辑器方便我们后续查询数据

实验步骤和代码

获取原始数据

计算RSV指标

for bar in bars: rsv = session.query(StockRSV).filter( StockRSV.id == bar.stock_id + "_" + str(bar.date) ).first() if rsv is not None: print("rsv: id:%s stock_id:%s, date:%s,rsv value:%s cal next bar" % ( rsv.id, rsv.stock_id, rsv.date, rsv.rsv )) continue prevbars = session.query(StockBar).filter( StockBar.stock_id == stock.id, StockBar.date <= bar.date ).order_by(StockBar.date.desc()).limit(window).all() if len(prevbars) < window: print("stock %s date %s perv less than window %s cal next date" % (stock.id, bar.date, window)) continue for prevbar in prevbars: print("prevbar: id %s , stock_id:%s, date:%s, open:%s, high:%s, low:%s, close:%s" % (prevbar.id, prevbar.stock_id, prevbar.date, prevbar.open, prevbar.high, prevbar.low, prevbar.close)) low = prevbars[0].low high = prevbars[0].high lastopen = prevbars[0].open lastclose = prevbars[0].close for prevbar in prevbars: if prevbar.high >= high: high = prevbar.high if prevbar.low <= low: low = prevbar.low print("rsv: stock_id %s, date:%s lastopen:%s, lastclose:%s, high:%s, low:%s" % ( bar.stock_id, bar.date, lastopen, lastclose, high, low)) stockrsv = StockRSV(id = bar.stock_id + "_" + str(bar.date), stock_id = bar.stock_id, date = bar.date, rsv = 100 * (lastclose - low) / (high - low)) session.add(stockrsv) session.commit()

计算结果

计算KDJ指标

for stock in stocks: i += 1 rsvs = session.query(StockRSV).filter( StockRSV.stock_id == stock.id ).order_by(StockRSV.date.asc()).all() if len(rsvs) < 1: print("stock %s rsv less than window %s real %s cal next stock" % (stock.id, 1, len(rsvs))) continue for stockrsv in rsvs: curkdj = session.query(StockKDJ).filter( StockKDJ.id == stockrsv.stock_id + "_" + str(stockrsv.date) ).first() if curkdj is not None: print("kdj id:%s, stock_id:%s,date:%s,k:%s, d:%s,j:%s exist cal next" % ( curkdj.id, curkdj.stock_id, curkdj.date, curkdj.k, curkdj.d, curkdj.j )) continue lastkdj = session.query(StockKDJ).filter( StockKDJ.stock_id == stockrsv.stock_id, StockKDJ.date < stockrsv.date ).order_by(StockKDJ.date.desc()).limit(1).first() lastkvalue = 0 lastdvalue = 0 if lastkdj is not None: lastkvalue = lastkdj.k lastdvalue = lastkdj.d stockkdj = StockKDJ(id = stockrsv.stock_id + "_" + str(stockrsv.date), stock_id = stockrsv.stock_id, date = stockrsv.date, k = curkvalue, d = curdvalue, j = 0) session.add(stockkdj) session.commit()

计算结果

使用SQL选股

我们选择最近RSV值较低，且K>D 的十只股票

到股票软件上查看这几只股票的趋势图

实验总结

通过这次实验，我们探索了一种方法，使用python获取股票数据，因为记录数较多且计算过程无法递归，只能通过循环的方式结合数据库循环计算指标。最后将计算的结果存储在数据库中，利用SQL语言的丰富语义，可以灵活验证各种选股的模型。

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