fr. 大数据做短线 | 如何用数据提高胜率

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这两年随着量化的火爆，大部分人开始了解到原来现在的交易模式已经慢慢的开始依赖于数据，计算机，模型等等。其实关于数据的使用已经从很久的时候就开始，只是这几年随着量化交易走进大众的视野，大家才发现原来我们的对手盘早已变成了计算机。

下面就以我个人以往的工作经验以及自己操盘交易过程，介绍下如何使用数据进行盘面观察及个股交易。

第一部分关于指数

把握住指数的方向，你基本成功了一半。市场中绝大部分个股在大多数时间里都是跟随指数共涨跌的。我想这个简单的结论应该是大家的共识。那么把握好指数至关重要。利用数据观察指数主要有两个阶段：

第一阶段：开盘评估

开盘对指数的涨跌进行预估，大部分人凭借的是经验，或者从其他渠道获取到的信息。在数据计算中是利用指数评估算法或者模型，利用历史数据和当天开盘数据进行计算，得到评估结果。

关于评估算法，如果你有自己比较正确的思路，可以按照自己的思路实现，网上也有些开源的评估算法也可以作为参考。

下面是以我们的评估算法在开盘阶段对指数涨跌进行评估计算得来的结果。

对于评估结果关注两个点：

第一个关注预测的涨跌方向，经过历史统计，该评估算法在涨跌方向准确率在80%左右。

第二个关注预测的数值，比如预测的是一个比较大的下跌数值，那么市场需要翻转这个预测值，其实就会很难。如果是一个较小的下跌值，那么翻转这个预测值的可能性就会存在。对于预测为上涨的数值也是同样的道理。

第二阶段：盘中数据监控

通过盘中数据实时监控掌握盘面变化，在合适的时机做出交易，才能保证自己的收益。可监控的数据项较多，也可以根据自己平时关注的数据项进行监控。下面介绍几个我关注的全局数据项。

1. 强弱股数量变化曲线

该项数据能快速的捕捉盘面变化并做出交易决策的数据项。下面是同一天涨跌股数量变化曲线和强弱股数量曲线，对比下

详细介绍下如何看。

从涨跌股数量曲线看，全天都维持着上涨数量要远高于下跌数量。虽然在下午数量差值有所收敛，但是数据相差还是非常大的。盘面似乎都维持着强势的状态。可是再看强弱股数量变化曲线，在早晨达到高点后，一直有向下的趋势，最终在下午盘面出现了接近逆转的趋势，说明盘面出现了逆转，而且在接近后，强弱股数量并没有在拉开。

通过上面强弱股数量的变化趋势，如果能够在上午处理掉获利盘，在接近变盘的位置接回看好的个股，就做了一个完美的T。

涨停封板率

涨停封率也是个比较重要的数据项，尤其是对于短线交易者。通常我们将资金和参与者较多的涨停股看做市场赚钱效应的一个体现，如果涨停股封板率较高，说明资金参与高位股的意愿比较大，市场整体的赚钱效应较好。如果封板率较低，那么说明高位股资金参与意愿较低，或者出货概率较大。当然涨停封板率需要结合涨停数量来看。较少的涨停数量，即使有较高的封板率也没有太大的意义。在进一步可以关注涨停股的开板封板次数，对于高位连板股，最好封板后不开板或较少的开板封板次数。

针对指数还有局部的监控数据可以作为参考，比较重要的是实时成交量增幅和成分股涨跌占比。这两项数据主要关注当前数据值所处的区间，对应的涨跌概率。以及该数据在交易时段内，大部分数据值所处区间的涨跌概率。

如何利用数据进行个股交易

1. 个股分类

利用数据筛选功能尽量的减少目标股数量。现在市场个股数量过多，没有谁能有足够的时间每天都把所有的个股都看一遍。可以按照自己的思路定义一些条件筛选功能，将目标锁定在自己关注的范围内。如连涨股，放量股等等条件。也可以进行多个时间周期的条件组合。

下面是我常用的一些分类

2. 个股与板块的关联度

个股都会关联多个板块，如何确认个股近期跟随哪个板块走走势比较紧密。这样当不论有什么消息，政策利好，或者板块轮动，都能快速确认个股有没有机会。

如何确认个股与板块之间的关系呢？大部分人完全是根据自己的观察或者网上的一些消息。这种方法或许能够建立一些个股与板块之间的关系，但是存在覆盖面不够广。你只能建立你常关注的个股与板块之间的关系。而你不关注的个股这种关联关系你就不清楚了。这就会造成有些获利的机会你根本参与不到。另外一种是通过数据进行计算，建立个股与板块之间的关联关系。建立的算法网上也有很多，可以参考。下面是我通过个股历史数据与板块历史数据，并从中提取相关属性。构建了个股与板块之间的关联关系。