动量指标体系核心观点 - 动量指标分为中周期和短周期两类 中周期指标重点解决波段拐点判断问题 短周期指标解决强势股筛选问题 [1] - 动量分析需结合价格和成交量两种因子 量价匹配关系对动量评估至关重要 [2] - VAD和OVS指标构成动量体系核心 分别服务于中周期和短周期动量分析 配合RSR和RSLine指标使用 [2] 中周期动量指标特性 - BIAS指标被特别偏爱 因其顶底背离特性有助于判断波段转折 [1] - VAD指标作为标配中期动量指标 由威廉姆斯成交量累积派发线改进而来 能同时体现价格动量背离和量价背离 [1] - VAD指标计算公式：HI赋值最高价和1日前收盘价的较大值 LW赋值最低价和1日前收盘价的较小值 BSR计算为(收盘价-1日前收盘价)/(HI-LW) 最终AD输出为BSR*成交额的N日累和/10000000 [5][6] - 参数设置：N值缺省为21.00 最小1.00 最大500.00 [6] 短周期动量指标特性 - 单纯涨幅排名存在不足 需考虑量价结合和资金介入规模 [2] - OVS指标作为标配短期动量指标 基本定义为涨幅*成交金额 必要时乘以价格多空效率比 [2] - OVS指标原型出自埃尔德强力指标 将量柱定义V改为成交金额AMO 以准确反映交易过程中的金额效应 [2] - OVS指标包含三个计算部分：PV2计算BSR*ZF*AMO/MA(AMO,N1)的N1日累和*100 PV3计算ZF*AMO/MA(YAMO,N2)的N2日累和*100 OV3计算ZF*AMO的N2日累和/10000000 [2] 指标应用体系 - 长中短周期指标需相互配合 灵活运用于发现强势板块和个股 [2] - 动量指标体系可为评估买卖点提供重要参考依据 [2] - 具体使用技巧需参考体系内其他文章内容 [2]

模型表现分析 - 模型在2025年6月23日微调后，选股数量从43只减少至35只，胜率提升至68% [1] - 历史回测显示，第七组（2025年6月23日至2025年8月23日）胜率高达68%，显著高于其他时期，其他组别胜率在10%至30%之间 [3] - 近期两个月选股数量激增至35只，同时二波成功率也出现激增 [7] 历史数据对比 - 第一组（2012年12月06日至2015年06月15日）选出股票24只，胜率29% [3] - 第二组（2018年10月22日至2021年12月01日）选出股票99只，胜率18% [3] - 第三组（2021年12月01日至2024年02月05日）选出股票99只，胜率估计低于10% [3] - 第五组（2015年01月15日至2015年06月15日）选出股票10只，胜率30% [3] - 第六组（2020年02月04日至2020年07月14日）选出股票17只，胜率24% [3] 模型有效性探讨 - 三轮牛市选出的股票数量呈线性递增关系，约为3倍多，但市场整体股票基数增长并非3倍，显示存在其他影响因素 [2] - 模型关键筛选条件为堆量起爆OVS，该指标采用成交金额和涨幅相乘的计算公式 [2] - 前两轮行情中大牛股的起爆OVS普遍偏低，推测与成交金额有关，可能反映近十年交易方式发生较大变化，例如量化交易发展 [2] - 近期胜率提升的原因尚不明确，可能是特定情形下的偶然现象、交易方式变化后的现象级涌现，或短期资金密度高且交易宽度不足引起的拥挤 [2]

技术分析方法 - 提出第三种动量评估方法 通过RSline底背离结构识别回撤低吸机会 其中RSline上升而股价下降形成背离预示上涨[1][3] - 量化底背离结构为斜率之差 RSline斜率为正与股价或大盘指数负斜率相减 得到放大的正值量化指标[3] - 副图指标显示四个关键点特征 红色背离值为正且绿色股价斜率为负 收敛或向下穿越对应低吸位置 绿色线冲高尖顶反转对应短期卖出信号[5] 操作应用 - 副图指标基于短周期参数 适用于短线进出或进场点捕捉 需结合更大时间跨度趋势评估以提高准确性[5] - 历史介绍过两种回撤低吸方法 价格波动评估空方力量耗尽和量价萎缩程度评估 作为动量评估的补充框架[1]

市场主线与行业表现 - 光连、PCB、芯片、有色、创新药、CXO、医疗器械、化工等行业领涨股呈现此起彼伏的上涨态势 [1] - 市场头部效应显著 热钱集中在少数行业和少数领涨股中 [1] - 牛市多主线格局是第二阶段必备条件 需避开非主线标的 [1] 投资策略与市场状态 - 领涨股在无见顶信号前不应预判估值或猜测顶部 [1] - 选股需注重大局观而非过度依赖选股工具 方向选择比择时更重要 [1] - 6月后TR情绪指标在50~85温暖区间摆动 市场维持良好温度 [1] - 需关注领涨股细节变化 轮廓上不破持股线则无严重问题 [3] 市场节奏特征 - 当前牛市运动节奏异常顺滑 超出历史常规表现 [2]

以下分别从4.8日开始，从6.24日开始，两个大盘重要节点，选出所有骑点个股，4.8日开始一共52只，6.24日开始一共43只。 说明堆量模式在6.24日牛市主升浪开启之后，集中爆发，是一种资金积极涌入的表现。 4.8日之后的52只个股中，一共产生了79次信号点，如果以浮盈20%以后再击穿TR持股线为基准，这些信号点的成功和失败数据如下： 成功：39次 失败：27次 待定：13次 从已经判决的数据看，胜率大约是59%，盈亏比没有统计，应该是比较不错的，因为最近的堆量大牛大多数被囊括。 以下是52只个股清单： | 代码 名称(52) | . | 20日涨幅% | 二级行业 流通市值Z | | --- | --- | --- | --- | | 002558 巨人网络 | R | 26.88 | 356.60亿 传媒-游戏 | | 300872 天阳科技 | R | 3.58 | 95.94亿 计算机-云服务 | | 300803 指南针 | R | 53.09 | 495.48亿 计算机-软件服务 | | 300682 朗新集团 | R | 11.77 | 127.86亿 计算机-软件服务 | | 300468 ...

堆量骑牛公式技术分析 - 堆量骑牛公式雏形已初步完成 通过钱袋子信号标识骑牛点[1] - 该信号用于捕捉顶级强势股横盘间隙的交易机会[6] - 在机构主导的牛市第二阶段中 趋势形成后气势如虹 持续上涨股票集中在头部[6] 广生堂技术指标 - 当前价格138.5 最高价167.2 最低价109.7[2] - 成交量2.50亿股 成交量均值2.39亿股[2] - 相对强弱指标RSL1达469.91 RSL2达374[2] - 堆量骑牛指标显示REDK:1.00 HOLDS:1.00[2] 舒泰神交易数据 - 股价区间在8.22-26.21之间[3] - 成交量2.22亿股 成交量均值1.99亿股[3] - 相对强弱指标RSL1为461.63 RSL2为441.83[3] - 堆量骑牛指标显示DRSS:1.00 QZPV:1.00[3] 新易盛技术特征 - 价格范围90.24-273.8[4] - 成交量1.21亿股 成交量均值1.25亿股[4] - 相对强弱指标RR:77.88[4] - 堆量骑牛指标REDK:1.00[4] 工业富联市场表现 - 价格水平在19.60-45.83区间[5] - 成交量1.10亿股 成交量均值1.11亿股[5] - 相对强弱指标RR:-10.10[5] - 堆量骑牛指标显示REDK:1.00 DRSS:1.00[5] 安孚科技交易指标 - 股价39.55-64.3[6] - 成交量5531.88万股 成交量均值4577.53万股[6] - 相对强弱指标RSL1:95.16 RSL2:315[6] - 堆量骑牛指标REDK:1.00[6] 强瑞技术市场数据 - 价格区间46.50-98.32[7] - 成交量1.35亿股 成交量均值1.30亿股[7] - 相对强弱指标RSL1:190.77 RSL2:266.60[7] - 堆量骑牛指标REDK:1.00[7] 趋势交易策略 - 机构主导牛市第二阶段趋势形成后气势如虹[6] - 持续上涨股票集中在头部品种[6] - 热钱左冲右突 底部品种不断跟涨[6]

成交量加权移动平均线(VWAP)构造方法 - 使用累积成交金额除以累积成交量构造真实成本价格曲线 但通达信软件复权功能会导致该曲线偏离K线 因成交量无法跟随复权调整[1] - 采用改进公式SUM(AMO*C,N)/SUM(AMO,N)替代传统成交量加权 使用成交金额(AMO)作为量柱 确保价格曲线在复权时保持稳定[1] - 改进后的VWAP曲线比成交量(V)加权的曲线更灵敏且真实可靠 有效解决扩股行为导致的失真问题[1] 标准化强度算法创新 - 基于正态分布Sigma标准化强度公式SCI:=(C-MA(C,N))/STD(C,N) 改用成交金额加权价格替代算术平均价格[1] - 定义VWAP:=SUM(AMO*C,N)/SUM(AMO,N)及STDD:=SQRT(SUM(POW((C-VWAP),2),N)/(N-1))作为计算基础[1] - 开发两种输出方式：SSV1采用(C-VWAP)/VWAP*500(乖离率式) SSV2采用(C-VWAP)/STDD*100(标准差标准化) 两者输出效果基本一致[1][2] 相对强度(RS)计算优化 - 将成交量加权应用于RS曲线计算 RS:=CLOSE/INDEXC及VWRS:=SUM(RS*AMO,N)/SUM(AMO,N)[4] - 计算标准差STDD:=SQRT(SUM(POW((RS-VWRS),2),N)/(N-1))并输出RSL1:(RS-VWRS)/VWRS*500和RSL2:(RS-VWRS)/STDD*100两条曲线[4] - 该方法比市面流行的MA均值处理方式更合理 且扩展数据配置后输出稳定[2][4] 实际应用效果 - 中材科技日线数据显示VWA50均线值26.6 VWA200均线值202.2[5] - RSL指标输出值RSL1:212.91 RSL2:216.17 显著高于零轴(ZRO:0.00) 显示强势状态[5] - 价格区间在27.48至35.29之间 结合成交量加权指标可有效识别趋势强度[5]

量价关系分析 - 从统计角度看成交量是价格的领先变量 成交量加权移动平均可提前反映价格累积移动效应 [1] - 成交量加权移动平均公式为 VWMA:SUM(V*C,N)/SUM(V,N) 其中V代表成交量 C代表收盘价 N代表周期天数 [2] - 采用20天周期测试显示 成交量加权均线(白色)比EMA均线(黄色)反应更灵敏 较简单移动平均线MA反应更快 [4] 指标性能比较 - 成交量加权方式放大高成交量交易日的价格重要性 强调投资者参与程度 比纯数学加权更具市场代表性 [4] - 《趋势是金》实验回测表明 成交量加权指标收益率表现优于EMA均线 [4] - 该书全面总结量价类指标演变历史 详细阐述各指标原理及回测分析 是量价结合领域的权威参考 [4]

核心投资策略 - 投资策略强调低吸、突破和成长三种方式 其中低吸是核心策略 依据是空方力量快速耗尽 [1] - 空方耗尽的识别标志包括缩量、缓慢回撤和K线振幅收窄 这些信号表明市场进入低波动状态 [1] - 投资标的选择优先关注行业强势股票 同样的形态和信号下 历史上涨幅快的股票后续表现更好 [1] 技术指标应用 - RS_D指标是识别低波动状态的关键工具 其标准周期参数设置为5 但可根据个股情况灵活调整为4 [1] - 强势推进中的窄幅休整周期通常为3-5天 RS_D指标能有效识别收敛伏击点 [1] - 行业第一强势股的缩量程度不影响价格结构 多方已完全控制价格走势 [2] 行业表现分析 - 芯片、电子布、稀土行业股票表现强势 开盘即出现直线拉升 [1] - 铜冠股票连续两次出现伏击点 虽无蓝绿钻信号 但反弹时RS_D立即显示收敛 [2] - 强势股票被锚定效应锁定 行业龙头股节奏快且价格控制力强 [2] 投资方法论 - 投资需要先建立思维框架 技术指标如蓝绿钻仅作为辅助参考 [1] - 最强的低波动点不会击穿TR持股线 次一级低波动点才出现在TR线之下 [1] - 专门研究RS_D指标和RSLine背离模式 能有效捕捉逆势走强机会 [2][3]

投资策略 - 牛市行情中应避免频繁换股，专注主线龙头股而非杂毛股 [1] - 判断主线见顶需观察最强领涨股的信号演变，补涨股表现具有偶然性 [1] - 工业富联作为领涨股近期再次涨停，显示板块持续性 [1] 板块分析 - 消费板块中若羽臣作为龙头股今日涨停，技术图形符合猛兽股轮廓 [2] - 上海新阳处于第二阶段初期，刚突破200日均线，技术形态完美且存在加仓机会 [3][4] - 快递副线中申通快递表现优于同行，回撤后仍保持领涨态势 [5] 技术信号 - 领涨股技术信号演变标准且退出依据明确，如持股线(TR)可作为持有依据 [3] - 极致完美的图形细节和清晰的操作位置是选股关键，如上海新阳突破年高后仍可加仓 [4] - 市场并非仅高标股有机会，堆量高标仅是少数，低位优质股同样具备潜力 [4] 行业案例 - 工业富联持续领涨PCB/光连板块，昨日涨停印证持股线策略有效性 [1] - 申通快递在快递板块中表现突出，今日涨幅显著高于同行 [5] - 中国家电行业工业设计发展仍存在较大提升空间 [6]