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散户炒股口诀全集,散户炒股软件

2024-05-07 02:01分类:分时图 阅读:

炒股,你不仅仅要学会如何抓住时机赚钱,更重要的是学会放手!会玩的人叫做投资,不会玩的人叫消费。如果我们做不好,那么我们就应该依托强者生存如果在股市收益一直不是很理想,甚至说已经被深套,那么你就更应该去寻求强者获得帮助,弱者往往是等待机会,强者会主动寻找机会。

那么今天小编就给大家分享一下非常有效的炒股6句口诀,相信当你学会后,一定会避开很多亏损的股票。

口诀一:绿荫丛中一线红,抓紧买入莫放松

这口诀是说,当一只股票连续多日向下回调,呈现出一片绿色时,如果有一天你发现K线当日可能会收阳星,或者是小阳线时,我们不必去分析原因,不管是主力震仓、吸货、还是放量出货,我们都要尽管杀入,次日一般都会出现长阳线反弹的。

口诀二:平静水面一波高,当心后面大波涛

这句口诀说的是当一只股票在底部横盘了很长的时间,其连续多日的分时线呈现出十分平缓的形态,就像是下倾的缓坡或者是平静的水面,当有一天水面突然涌起一波高的波浪,之后又不能再次回到原来的水平面时,往往后面会来一股更加惊人的大波涛。

口诀三:套牢补仓求保本,奢求盈利实为贪

这句口诀说是投资者不要过于贪心,当股票被套的时候,很多股民的操作方法就是低位补仓,但是我们要认识到当你补仓之前你就已经错过一次了,我们要明白我们这次补仓的目标是为了回本,当反弹不亏时,我们就应该及时的卖出,而很多股民都是看见股价涨起来了,就舍不得卖出,结果就是又跌了回去,再次重仓被套。

口诀四:不冲高不卖,不跳水不买,横盘时不交易

此口诀呢,一语道破天机,这是最基本、最简单的道理。如果不懂此诀,交易万次,亦不过是股市中的盲人瞎马,最终难免一死。我们在摸盘前必默念一遍,牢记于心。。前两句呢,比较好理解,后一句“横盘不交易”是权证操作时应该格外注意的,横盘时交易,一旦发生反向变盘,你必然会去止损或者是去追涨,这两者都是不可取的。

口诀五:大涨之后必回调,K线多日画三角

这句口诀说的是,股票在大涨之后必然会出现回调,但怎样调整呢?一般首次下调的幅度特别的大,一般会调到5天线,或者是涨幅的一半多一点的位置,然后会再次上冲,但此高点会低于前期高点,而在第二次下调的低点,因为均线的上行,也是不会低于第一个回调的低点,这样,几天的K线就会构成一个明显的三角形收敛形态,三角形的尖端有时会落在正中间,有时会是向上的好像上升旗形;有时是向下的,呈现上降楔形。

口诀六:买阴不买阳,卖阳不卖阴,逆市而动,方为英雄

这一口诀说的是逆市而动的道理,即,买时,要选则K线收阴线时买;卖时,要选则K线收阳线时卖。

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(本资料仅供参考,不构成投资建议,投资时应审慎评估)

 

跟风写一篇ChatGPT的使用感受,先说结论,强大,令人惊叹的强大。当然,这种强大并不是无条件的,很大程度上,ChatGPT为你提供的是一个结构,一些内容提示,并不是说拿来便可以使用,还需要有一定的专业知识,即便如此,相信ChatGPT给你带来的便利也是其他工具所无法给予的。

上栗子吧

使用通达信炒股软件的用户应该熟悉一个功能,“公式”,对,用来构建选股条件的策略生成器,使用步骤包括构思选股策略,编写选股公式,回测选股策略,择股等,资深的公式编写高手可以绕道了,当然,如果感兴趣,还是可以留下来看看的。下面以构建自己的选股策略为主题,介绍下ChatGPT的使用过程。

构思选股策略

这是我们自己需要动脑筋思考的问题,我们是根据什么选择心仪的股票的,举一个简单的例子,我想要筛选出最近20个交易日,股价都在20日均线下的股票,并且使用通达信能识别的语言,那么我们可以这么告诉ChatGPT。

帮写一个通达信选股策略,选择股价最近20个交易日在20日均线下的股票

于是我得到了这样的回复。

 

ChatGPT示例

 

编写通达信选股公式

上个小节,ChatGPT按照我们的思路给出了通达信能识别的公式语言,那么是否可以使用呢,我们放到选股公式里做验证。

测试是不通过的,报错如图,我们需要删除注释。

ok,测试通过,但是我们详细看一下这条策略的,发现这个其实并不是我们想要的,这个策略的含义是收盘价上穿MA20且收盘价<MA20,于是我们再次询问ChatGPT。

为了便于区分交易日和均线,改为了10个交易日和20日均线,但是明显,给出的答案也是不对的,我们再次提出疑问。

这次就好多了,从答复可以看出,ChatGPT还是很有耐心的,连续的问答,我都害怕这个机器人一生气不搭理我了。我们放到通达信试一下吧。

测试通过

策略回测

此处就省略了,重点在介绍ChatGPT。

策略择股

我们看看ChatGPT有没有按照我们的要求编写正确的策略。

选出167只,从结果看,策略正常执行了。

总结

以上对ChatGPT如何帮助投资者快速编写选股策略做了介绍,更深层次的应用还需要再度挖掘。

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