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[技术交流] 龙头战法 「龙头与中军」的关系秘籍!小甲鱼老师私域分享!!

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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
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情绪周期表:

龙头战法.jpg

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


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 楼主| 发表于 前天 10:17 | 显示全部楼层
@FishC 介绍龙头战法
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发表于 前天 10:17 | 显示全部楼层
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。
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 楼主| 发表于 前天 10:24 | 显示全部楼层
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
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发表于 前天 10:25 | 显示全部楼层
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):

  1. # 龙头战法量化策略核心逻辑
  2. import pandas as pd

  3. class DragonHeadStrategy:
  4.     def __init__(self):
  5.         self.hot_industries = []  # 当日热点板块
  6.         self.dragon_stocks = []   # 龙头股候选池
  7.    
  8.     # 步骤1:识别热点板块(需接入行情接口)
  9.     def detect_hot_industry(self):
  10.         """
  11.         识别当日热点板块逻辑:
  12.         1. 板块涨幅 > 3%
  13.         2. 板块内涨停股 ≥ 3只
  14.         3. 板块成交量突增(较5日均量+50%)
  15.         """
  16.         # 伪代码示例:
  17.         # industry_data = get_industry_data()  # 获取板块数据
  18.         # self.hot_industries = industry_data[满足上述条件].index.tolist()
  19.         pass
  20.    
  21.     # 步骤2:筛选龙头股
  22.     def select_dragon_head(self):
  23.         for industry in self.hot_industries:
  24.             stocks = get_industry_stocks(industry)  # 获取板块内个股
  25.             
  26.             # 龙头筛选标准
  27.             candidates = []
  28.             for code in stocks:
  29.                 data = get_stock_data(code)  # 获取个股数据
  30.                
  31.                 # 核心筛选条件
  32.                 if (data['涨停时间'] == '早盘前30分钟' and     # 最早涨停
  33.                     data['封单金额'] > 50000000 and          # 封单超5000万
  34.                     data['换手率'] < 15 and                  # 避免高换手
  35.                     data['连板数'] >= 2):                    # 至少2连板
  36.                     candidates.append(code)
  37.             
  38.             # 按封单金额排序取最大为龙头
  39.             if candidates:
  40.                 dragon = sorted(candidates, key=lambda x: get_stock_data(x)['封单金额'])[-1]
  41.                 self.dragon_stocks.append(dragon)
  42.    
  43.     # 步骤3:交易信号生成
  44.     def generate_signals(self):
  45.         signals = []
  46.         for code in self.dragon_stocks:
  47.             data = get_stock_data(code)
  48.             
  49.             # 买入信号(次日)
  50.             if (data['次日开盘涨幅'] <= 3 and         # 高开≤3%
  51.                 data['开盘5分钟涨幅'] > 1.5 and        # 开盘强势
  52.                 data['量比'] > 1.8):                  # 放量上涨
  53.                 signals.append(('BUY', code))
  54.             
  55.             # 卖出信号(持仓监测)
  56.             elif code in holding_pool:  # 假设已持仓
  57.                 if (data['跌破5日线'] or               # 技术破位
  58.                     data['放量率'] > 2.5 and data['涨幅'] < 0.5 or  # 滞涨
  59.                     data['板块跟风跌停数'] >= 3):      # 板块退潮
  60.                     signals.append(('SELL', code))
  61.         return signals

  62. # 策略执行流程
  63. def run_strategy():
  64.     strategy = DragonHeadStrategy()
  65.     strategy.detect_hot_industry()
  66.     strategy.select_dragon_head()
  67.     return strategy.generate_signals()
复制代码


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!

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发表于 前天 16:07 From FishC Mobile | 显示全部楼层
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AI分析,杀的都是跑步进场的小散户
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 楼主| 发表于 前天 16:16 | 显示全部楼层
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
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