——关于投资选股策略（来源于诸多网络文章：有关成败得失总结的投资故事）

一、最怕大盘阴跌和不跌，最不怕的是暴跌。大盘非理性的暴跌和无病的大跌，就是低档介入赚钱的好机会，此时千万不要把财神爷拒之门外。反弹时出现的第一个涨停个股和所带领反弹的板块，往往是下一波行情中的热点龙头

二、只要是大盘走势还可以，不是熊市、不是暴跌的阶段，就应该只从涨幅榜、涨停股、放量突破前高的股中寻找机会。

三、限制在从高点下跌50%才买入，有些要下跌60%甚至更低时才买入，这样的目的就是为了防止在买入股票以后股价继续下跌。买入超跌的、低迷状态的股票不会马上赚钱，但有一个优势，一旦上升周期启动，股票有更大的上升空间。

四、上升通道逢低找拐点，安全又保险，买就买在相对的低位，短暂休整,消化获利浮筹，待五日均线跟上来接着飙升，这种形态十分典型，是上乘的介入时机。

五、在行情启动之初，主力资金介入比较多的会领涨，可通过比较形态来找领涨股，先于大盘已经完成了大形态突破的，就是领涨股。我们要在突破之后但没有大幅拉升，之后回调且不跌破突破K线时买入。

六、不以波段思维冲击主逻辑，没研究过的都是别人的股。

(本文由公众号越声投研(yslcwh)整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)

短线选股必须遵守以下原则：

1、逆势选股，转势买股，在大盘一波下跌的最后两天至站上5日均线前，从涨停板中选股，这时的涨停板都是有主力操控，这时的涨停有想要筹码的，有想趁涨停减仓的，选出想要筹码的票放入自选股观察。

2、涨停次日低开缩量收阴和高开放量收阴的股票都不要，留下次日放量继续收阳，能够在涨停价上站稳三天，且调整时量能均衡，不过度萎缩，靠近5日线时买入。

3、异动涨停(价异动)次日低仓位挂单买入。如底部双雄，填补长上影，填补高开阴，长下影涨停(下影送礼，下影低于昨日收盘价5个点以上，当天又涨停)

4、异动量涨停选股，涨停后放出天量，随后几天股价却能不跌反涨，则这天放量很可能是主力想进一步拉高。

涨停板选股如果能够准确识别减仓为目的的涨停，那短线收益将会大大提升。

K线形态要结合以下几种形态:

1、筷子斜线突破。

2、水平线突破。

3、放量打拐。

4、挖坑掏坑完毕。

涨停股的基础：

一、这种股票，不指望开盘就能在最低价介入，需要根据盘中走势选股。

二、选股，首先看该股分时图的走势形态，一般攻击性很强的敢死队资金，分时图上，一般有下面特征：

1、分时图走势攻击性强，上涨则快速拉高，同时成交量放大，在推高过程中，一般呈现加速上攻的形态，而不能是拱形上涨。

2、成交量上，要具有“静如处子，动如脱兔”的性质。即，在没有出现推升动作的时候，成交量会很温和，尤其只在横盘过程中，成交量或呈现阶梯型的缩量，缩量非常有序，而不凌乱。

3、该股总体走势处于良好态势，这种良好，可以是一种优秀的多头走势，也可能是一些严重超跌之后的反弹走势。所谓不良好，则是近期成交量以及日线级别的 K线显示该股明显走弱，并且有头部特征，突然出现的放量大涨，则不属于良好状态，更多的是诱多出货。即使这样的股票涨停，多半会在涨停的过程中，成交量严重暴量，第二天低开下跌。

选股的最佳技巧

一、均线选股法

1、当股价向上突破30日线60日线阻力并完成技术性回抽之后，短期均线如5日线和10日线金叉向上形成小级别上升通道。当天盘中5分钟涨速出现标准的攻击性量峰结构，说明第二轮拉升行情展开，临盘可以即时买入。而股价在5日线10日线构成的上升通道中运行，并完成一轮洗牌行情之后，股价经过回调在5日线或10日线附近，当日盘中5分钟涨速出现标准的攻击性量峰结构，说明洗盘行情结束，也是临盘买入的信号。

2、股价处在30日线和60日线形态的金叉初期，K线结构已经形成明显的底部形态，5日线和10日线再次发生金叉，当日盘中5分钟涨速出现标准的攻击性量峰结构，说明股价即将展开向上展开突破，最佳介入时机到来。

二、散兵坑战法

股价原来处于上升趋势或是整理格局中，假如出现快速回调之后又迅速收复失地，日线图上炸出一个“缺口”，技术分析上称为“空头陷阱”，也被称为“散兵坑”，主力挖掘陷阱、充当挖井人的意图很明确，先是驱赶跟风盘，接着再快马加鞭，迅速拉升。

技术要点：

1)“散兵坑”出现前上升通道延伸得越长，说明主力吸货越充分，“散兵坑”出现后上升空间越广;

2)回调时成交量一般不大，并非筑顶的量;

3)股价止跌企稳时可少量建仓，一旦股价回升至下跌前的位置附近可确认是主力挖井，此时便是加码良机。

4)在熊市行情下这种图形很容易演变成骗线图形，切记。

三、“白龙出水”

“白龙出水”是指“指数平滑异同移动平均线”(MACD)中的“DIF”线从零轴以下由下向上突破零轴的走势。软件中的DIF线是一条白色的曲线，形似翻江倒海的蛟龙;而零轴恰似海平面。当DIF线在零轴之下由下向上突破零轴而出，就像是一条白龙跃出了水面。这个形态出现在股价处于相对的底部和上升途中，是较为可靠的买入信号，后市一般会有较大涨幅。

技术要点：

1、股价处在相对底部或上升的途中;

2、MACD指标的DIF(白线)，由0轴下方向上突破0轴时;

3、DIF(白线)上穿0轴时，成交量明显放大。

解套方法实战图解：

1、换股操作，弥补损失。

假如投资者发现手中被套的股票成了明显的弱势股，在短期内翻身的机会渺茫，就应当忍痛从速将该股脱手，尽快换进市场中有发力启动苗头的强势股，寄希望于从买进强势股中获利，以此弥补被套牢时的损失。

2、有卖有买，分批解套。

对于那些手上持股较多的投资者，不妨采取分批解套的方法，先将已经解套的个股分批地卖出，在卖出的同时，再另行补进一些强势股，这样做既可因买进强势股获利而弥补部分损失，又可避免因股票套牢而导致心态不好，影响自己下一步计划的实施。

3、被套个股中做波段解套法。

对于初入股市不久，技术并不好的投资者，或是你比较看好的一只个股卖了之后便涨的情况，可以使用被套个股持续做波段，反复的高抛低吸来降低成本，进而解套。

个股不会一直跌，也不会一直涨，熊市也会有反弹行情，我们要抓住每一波的行情来做好高抛低吸，降低成本，被动的等待解套，那只是来回坐火车而已。行情持续不好之时，更长时间的解套，既浪费了时间，也浪费了成本。

声明：本内容由公众号越声投研(yslcwh)提供，不代表投资快报认可其投资观点。

（本文由公众号越声投顾（yslcw927））整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)

1.“双针探底”选牛股(例：驰宏锌锗(600497))

图中①处，主力借助利空进行跌停板打压，然后两个探针下影线洗盘，同时配合着成交量的放出，可谓强悍了!主力这么做有2个原因：一是清洗散户出局，二是 清洗别的中小机构出局。在股市，可谓大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米了。之后该股缓慢的再次爬出上升通道，这样的“双针探底”，强悍洗盘，正从另一个侧面暗示了该 股日后将大牛!该股从这个“双针探底”之后，最大涨幅达到430%!

图:“双针探底”选牛股

2.“炮坑洗盘”选牛股(例：桂柳工A、海南航空(600221))

这个类似战争时候打仗炮弹轰炸出来的“炮坑”，在股票技术上有特殊的实战含义：平台整理后拉升之前的洗盘!利用在这样的平台中轰炸出来的“炮坑”，我们可以寻找到想要的中线黑马牛股，同时结合个股的基本面情况去选股，有相当高的成功率!

图:“炮坑洗盘”选牛股之1

“炮坑洗盘”是拉升之前的洗盘，碰到它是很痛苦的一件事情!很多人很难忍受。如果我们忍受不了，第一次选择止损出局，是人之常情!但是，在其止跌之后， 再次突破的良机出现时，我们可以选择再度介入!对股票，我们不应该因为它第一次使我们止损亏钱就痛恨它!股票本身没有错，错的是我们难以控制自己人性!但 是，可以用纪律和技术来弥补人性的不足。

图:“炮坑洗盘”选牛股之2

3.“尖底洗盘”选牛股(例：东方宝龙)

“尖底洗盘”选中短线牛股!其实“尖底洗盘”也是拉升之前的洗盘，重点关注的是砸出尖底之后，构筑出了难得的连续小阳K线上爬走势，典型的洗盘之后修复K线形态，温和的放量，连续的小阳K线上涨，可以考虑介入!

图:“尖底洗盘”选牛股

4.“尖头画图”选牛股(例：王府井(600859))

图中①处，该股出现两次放量冲顶的技术特征，但奇怪的是，之后并没有出现疯狂破位下跌， 而是在一定价格位置横盘不动，再慢慢地修复K线形态!翻查该股流通股东资料，，原来这里的放量是工银瑞信基金介入所导致的。工银瑞信基金的介入，则在一定 程度上遭遇了其他老系派别的基金的阻击!在工银瑞信介入的其他个股当中，同样也遭遇了类似的阻击。不过，工银瑞信基金不愧是银行系的基金，后来这几只股， 都有不错的上乘表现!如王府井、东阿阿胶(000423)等。

图:“尖头画图”选牛股

5.“仙人指路”选牛股(例：一汽夏利(000927)、G明珠)

图中①处，长长的上影线突破前期高点，带有“试盘”的实战含义。出现这种“仙人指路”的试盘，后市必然会突破再创新高。其后的中阳K线吞并前面的小阴K线时，是一个介入的良机。

图:“仙人指路”选牛股之1

图中①处，一根长长的上影线突破前期所有高点，典型上攻前的试盘行为，后市等待回调介入!结合其基本面的情况，该股是一中线白马股，这样的“仙人指路”组合，将会带来不错的中线收益的。

图:“仙人指路”选牛股之2

6.“跳空缺口”选牛股(例：G中粮地)

图中①处，该股跳空缺口启动向上进攻，一举突破前期平台高点趋势压力。这个缺口，是启动行情的信号!趁次日回调时可以大胆介入，最好同时结合研究该股基本面，确定是否是中线牛股，如果是则更好。

图:“跳空缺口”选牛股

7.“均线多头排列”选牛股(例：G中黄金、G中材)

图中①处，“均线多头排列”选股，中大阳K线是加速的信号，可以在第一根中大阳K线后的第1、2天的调整K线之中介入!均线多头排列，代表的是强烈的多头力量进攻，这是我们做股票梦寐以求的最强攻击状态。

图:“均线多头排列”选牛股之1

图中①处，第一个涨停板，将该股带向了多头最强的攻击状态——均线多头排列，利用均线多头排列选股，可以让我们快速骑上短线飙升黑马股。目前很多软件都有这个选股功能，大家可以利用这个智能选股去挑选自己喜爱的个股。

如果您喜欢以上文章，想了解更多股市投资经验及技巧，关注公众号越声投顾（yslcw927），干货很多!

大家好，上次讲到了如何从tushare读取交易数据并写入到mysql数据库，今天讲解两个案例，简单的条件选股以及对交易数据可视化。

第一个案例简单查询股价涨幅和跌幅并可视化。

第二个案例结合选股策略（不要ST股、动态市盈率大于0、流通市值小于10亿）对数据进行查询和提取。

话不多说，直接上代码。

案例一：

#先引入后面分析、可视化等可能用到的库 import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np from sqlalchemy import create_engine #连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/tushare_db') #设置token(大家去tushare上免费注册就可以获取了) #tushare的注册地址 https://tushare.pro/register?reg=232583 token='f7886c15001489a3e784a9e9ede719967a6f745e785ab39a9c10f6a5' pro = ts.pro_api(token)

#接下来说下如何读取数据库的数据和可视化 #构建数据查询和可视化函数： def plot_data(condition,title): #导入pyecharts绘图模块，案例使用的是V1版本。 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts #查询语句 data=pd.read_sql("select * from stock_data where+"+ condition,engine) #使用pandas.groupby分组计数生成Series格式 count_=data.groupby('trade_date')['ts_code'].count() #索引日期列转换成列表 attr=count_.index.tolist() #数值转换成列表 v1=count_.values.tolist() #添加柱状图 bar=Bar() bar.add_xaxis(attr) bar.add_yaxis("",v1) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=title)) #render()把图形生成一个.html文件 return bar.render() #查询股价低于2元个股数据分布 c1="close<2" t1="股价低于2元个股时间分布" plot_data(c1,t1)

股价低于2元个股时间分布

#查询股价日涨幅超过9.5%个股数据分布： c2="pct_chg>9.5" t2="股价涨幅超过9.5%个股时间分布" plot_data(c2,t2)

股价涨幅超过9.5%个股时间分布

#查询股价日跌幅超过-9.5%个股数据分布： c3="pct_chg<-9.5" t3="股价跌幅超过9.5%个股时间分布" plot_data(c3,t3)

股价跌幅超过9.5%个股时间分布

案例二：

#通过tushare的两个API接口调用 def get_new_code(date): #stock_basic 获取当前所有交易股票代码 df0 =pro.stock_basic(exchange='', list_status='L') #daily_basic 获取每日指标，这个需要300积分才可以调取 df1 =pro.daily_basic(trade_date=date) #merge合并df0和df1的查询结果 df=pd.merge(df0,df1,on='ts_code') #剔除2018年以后上市的新股次新股 df=df[df['list_date'].apply(int).values<20180101] #剔除st股 df=df[-df['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] #剔除动态市盈率为负的 df=df[df.pe_ttm>0] #剔除大市值股票,只要流通市值小于10亿 df=df[df.circ_mv<10**5] codes=df.ts_code.values return codes print(get_new_code('20200310'))

结果

好了，今天两个案例就讲到这里，欢迎大家关注。

下次给大家讲解简单的均线的交易策略。

希望能和大家一起每天进步一点点。

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