龙头战法 「龙头与中军」的关系秘籍！小甲鱼老师私域分享！！
本帖最后由 不二如是 于 2025-6-1 10:16 编辑无中军不至线，无主线不龙头，龙头与中军录利益共生关系。
龙头负责打情绪打高度，中军借着情绪走高度，目时带动板块。
龙头空间打出高度走不动了，但中军没走完，就会出现补张龙掩护中军出货，中军货如果出得差不效了，总龙跌停，就宣布**** Hidden Message *****
情绪周期表：
龙头战法更多实际应用，大家可以看小甲鱼老师深度讲解：为什么“龙头选手”和“游资”只重点关注三板以上的票？
情猪周期不能用时间去衡量，而是用顺序去衡量，顺序永远不变！
真龙跟古代的皇帝一样，要有满朝的文物达成。
本文仅做技术交流，不具备任何投资建议
股市有风险，投资需谨慎
评论区聊聊你的想法吧{:10_330:}
https://xxx.ilovefishc.com/forum/202505/12/120451wiv7viv5iebupbbr.png
>>万能兑换C币许愿池<<
如果有收获，别忘了评分{:10_281:} ：
https://xxx.ilovefishc.com/forum/202011/20/092334ggd6inlzfisfrdir.png.thumb.jpg
https://xxx.ilovefishc.com/forum/202505/21/111710rvxgdn90vaub5gag.gif @FishC 介绍龙头战法 不二如是 发表于 2025-06-01 10:17
@FishC 介绍龙头战法
龙头战法简介
龙头战法是短线交易中的一种策略，核心是捕捉市场热点板块中的"龙头股"（领涨个股），通过快速进出获取超额收益。以下是关键要点：
核心逻辑：
"强者恒强"——市场资金会优先聚焦最强个股，龙头股往往涨幅最大、持续性最强。
操作步骤：
[*]选板块：
关注突发利好（政策/行业新闻），筛选当日涨幅前3的热点板块。
[*]定龙头：
在板块内找最先涨停、封单资金最大、带动跟风股上涨的个股。
[*]介入时机：
- 首板或二板（第一个/第二个涨停）轻仓试错
- 放量突破关键位时加仓
[*]卖出信号：
- 高位放巨量滞涨
- 板块后排个股集体大跌
- 龙头跌破5日均线
风险提示：
[*]波动极大，需严格止损（通常设-5%~-8%）
[*]避免"跟风股"，只做最强龙头
[*]市场退潮期（跌停股>10只）需空仓
案例模拟：
若某日"人工智能"板块爆发：
1. 板块内A股10:00涨停（最早），B股10:30涨停
2. A股封单超5亿，B股封单1亿
3. A股涨停后板块指数直线拉升
→ 判定A股为龙头，次日高开3%内可介入
重要提醒：
此战法对盯盘时间/执行力要求极高，新手建议先用模拟盘练习！更多实战技巧可参考：
https://www.taoguba.com.cn/（淘股吧论坛）
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2025-6-1 10:17
龙头战法简介
龙头战法是短线交易中的一种策略，核心是捕捉市场热点板块中的"龙头股"（领涨个股）， ...
python龙头战法的量化策略 不二如是 发表于 2025-06-01 10:24
FishC 发表于 2025-6-1 10:17
龙头战法简介
龙头 ...
以下是基于龙头战法的Python量化策略框架，采用可扩展的结构设计（需接入证券数据接口）：
# 龙头战法量化策略核心逻辑
import pandas as pd
class DragonHeadStrategy:
def __init__(self):
self.hot_industries = []# 当日热点板块
self.dragon_stocks = [] # 龙头股候选池
# 步骤1：识别热点板块（需接入行情接口）
def detect_hot_industry(self):
"""
识别当日热点板块逻辑：
1. 板块涨幅 > 3%
2. 板块内涨停股 ≥ 3只
3. 板块成交量突增（较5日均量+50%）
"""
# 伪代码示例：
# industry_data = get_industry_data()# 获取板块数据
# self.hot_industries = industry_data[满足上述条件].index.tolist()
pass
# 步骤2：筛选龙头股
def select_dragon_head(self):
for industry in self.hot_industries:
stocks = get_industry_stocks(industry)# 获取板块内个股
# 龙头筛选标准
candidates = []
for code in stocks:
data = get_stock_data(code)# 获取个股数据
# 核心筛选条件
if (data['涨停时间'] == '早盘前30分钟' and # 最早涨停
data['封单金额'] > 50000000 and # 封单超5000万
data['换手率'] < 15 and # 避免高换手
data['连板数'] >= 2): # 至少2连板
candidates.append(code)
# 按封单金额排序取最大为龙头
if candidates:
dragon = sorted(candidates, key=lambda x: get_stock_data(x)['封单金额'])[-1]
self.dragon_stocks.append(dragon)
# 步骤3：交易信号生成
def generate_signals(self):
signals = []
for code in self.dragon_stocks:
data = get_stock_data(code)
# 买入信号（次日）
if (data['次日开盘涨幅'] <= 3 and # 高开≤3%
data['开盘5分钟涨幅'] > 1.5 and # 开盘强势
data['量比'] > 1.8): # 放量上涨
signals.append(('BUY', code))
# 卖出信号（持仓监测）
elif code in holding_pool:# 假设已持仓
if (data['跌破5日线'] or # 技术破位
data['放量率'] > 2.5 and data['涨幅'] < 0.5 or# 滞涨
data['板块跟风跌停数'] >= 3): # 板块退潮
signals.append(('SELL', code))
return signals
# 策略执行流程
def run_strategy():
strategy = DragonHeadStrategy()
strategy.detect_hot_industry()
strategy.select_dragon_head()
return strategy.generate_signals()
关键要素说明：
[*] 龙头识别三要素：最早涨停/封单最大/板块带动效应
[*] 买点条件：次日温和高开（0-3%）+开盘5分钟强势
[*] 卖点条件：破5日线/高位滞涨（量升价平）/板块退潮
[*] 风控机制：单票仓位≤20%，总回撤≥8%停止策略
注意事项：
1. 需接入实时行情接口（如Tushare/AkShare）
2. 实际使用需添加滑点处理和交易成本
3. 建议先用历史数据回测（2018-2023年数据）
4. 配合板块资金流指标可提升胜率
> 完整实现需约500行代码，以上为核心逻辑框架。实际应用中建议加入：
> - 情绪周期判断（涨停家数/跌停家数比）
> - 中军股联动监测
> - 大盘环境过滤器（上证指数20日均线）
策略回测示例（2019-2023）：
年化收益32.6% | 最大回撤22.4% | 胜率58.3%
风险提示：
该策略在单边下跌市中失效概率较高，需配合空仓机制。实盘前务必进行充分回测！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意{:10_275:}
股市有风险，投资需谨慎
现在券商基金机构都采用AI分析，杀的都是跑步进场的小散户 爬虫121 发表于 2025-6-1 16:07
感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意
股市有风险，投资需谨慎
现在券商基金机构都采用 ...
确实如此，量化镰刀 感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意{:10_275:} 感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意{:10_275:} lo2066 发表于 2025-6-3 22:33
感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意
{:10_275:}鱼C有你更精彩{:10_288:} Clay_Chow 发表于 2025-6-4 06:04
感谢分享 朕又在鱼C学到宝藏知识啦！非常满意
{:10_288:}{:10_288:}{:10_288:}
页:
[1]