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股票决策工具说明–利润判断

为了更好展示利润模型,笔者特地爬了将近5个月的平均成本数据,共计82个,中间还因为设备故障,中断了三次。股票交易决策方法

这就是股票二级市场这个系统的动力数学模型。

先上一张图。

可以看到,收盘价拉升的波段,平均成本价有抬升。这可以假设是底部的筹码卖出,有获利。能拉到平均成本以上,说明主力控盘的能力比较强。平均成本往下降,是一个吸筹的过程。

下面换一只票看看

可以看到,这支票的收盘价波动是在平均成本价下面波动,平均成本30天内呈下降趋势,说明,至少还没下降到合适的位置吧。

笔者不预测,因为笔者不是主力,也不知道主力什么时候吸筹到位,但是可以考虑等待,或者说捕捉,主力的活动迹象。分为左侧选股和右侧选股。两种的差异在,第一波和第二波。右侧是第二波,现在的市场行情,能有第三波的,比较少,也容易高位接盘,所以笔者就设计,只捕捉第一波和第二波。

先来看第一波

看看K线图

这支票,第一波是很可能的,至于有没有第二波,目前笔者也不知道。要看主力卖票的情况。

再来看看第二波,

看看K线图

这里并不是说,收盘价低于平均成本就一定安全,这里还需要结合资金的波动情况来看,资金一般会比较大,同行业多只股票会一致行动。如果市场中大资金都不活跃的话,那就看个股的资金波动情况。详见上图中的相对买入份额数据。

下面来看看,风险比较高的情况:

资金波动向下,平均成本向下。

这种适合左侧交易的高手玩,笔者觉得一般散户在决策时还是尽量避免吧。

资金波动向下,收盘价超过平均成本,且平均成本成上升趋势。其实下面的例子都属于第三波了。越往上风险越高,当然利润也有可能越高。

以上就是笔者股票决策工具中,对利润公式的说明,因为不清楚资金会往上走多少的,所以笔者在设计卖出决策逻辑的时候,基本都是见好就收。

在决策工具的设计制作中,考虑资金和成本的维度,是交易的关键,也是最直接的变量。这样可以精准控制,需要参与博弈的股票波动的阶段。

希望对大家有帮助。如果需要学习工具制作,或者获取相关数据,可以点击公众号下方联系作者。

更多决策内容可关注精算与科学决策,这个号介绍了公司的科学决策方法论。

股票分阶段运动的资金成本判断方法

笔者目前只能在哲学上对股票的运动模式做出一个初步判断,再通过计算机工具,在经验上做成可以定位股票的工具。因为缺乏一些关键信息,比如筹码,可能还需要很长的时间,才能形成对股票的运动变化模式的定性加定量的量化模型。

现在做的工具中,有个关键的算法,笔者已经在python讲解如何实现股票序列数值的趋势判断中,进行阐述,这个算法,简化了中间计算价格趋势的繁琐,通过最大最小值进行了周期内的序列的涨跌趋势的判断。

这些序列,可以是股票价格,可以是平均成本,可以是行业资金以及个股资金。当这些序列处在模糊的一致方向上的时候,就可以对龙头股进行模糊选择。

今天笔者继续股票运动系统的理论化尝试。将股票运动分为止跌、小涨,上穿成本线,回调,再拉升,反复换庄,庄家走了,大致这么七个阶段。每支股票并不是按照这个步骤严格执行的,有时候,在上穿成本线后,不回调,一直拉升,打板,这些就属于比较特殊的情形。笔者先尝试,做一个普遍化的阶段分类。

为什么要进行这样的阶段分类,主要是对选择股票,从什么环节介入,每个环节的风险情况很不一样。当然越早越好,只是前期的价格波动比较小,需要投资者具备相当的耐心。

下面我们来逐个环节看看。

第一,止跌。

上一个股票运动周期末期是庄家走了,股票就不断下跌。如下图。

再来看看成本和资金情况

这只股票,个股的资金已经翻转,所以在行业资金下行,在股价上可以表现出走平的态势,但是这个并不是止跌,在行业资金向下,笔者认为不排除个股很强,但是大概率不会有太大的涨幅。

下面看看什么是止跌。

来看看那成本和资金情况

个股资金和成本经过比较长时间回调,同时行业资金是向上。

这个时候,个股的成本出现回升,价格出现上涨,可以进入视线中,进行观察。

还有一种情况是通过获利盘判断,但最好还是结合成本资金一起看。这样就可以避免,有些股票价格不断创新低。

比如下面这只票

看着获利盘很低了,也存在一个反弹的可能性

结合成本资金,可以看到,股价往下拉的时候资金上升了。不仅是个股上升,行业也在上升。即便成本还没有回升,但是可以进入视线观察。

第二,小涨和上穿成本线。笔者将小涨和上穿成本线一起介绍,小涨就是还没穿成本线那个时候。

看看成本资金的情况

这里需要说明的是,穿成本线,有点和上穿60天线类似,但是又不一样,要看周期的长短,需要较长周期的成本线和60天才会一致。同时,看成本线,比看60天价格均值更灵敏。

第三, 回调。

第二部分图中价格就回调了,这个回调会踩过成本线再上升还是一致往下,笔者也不清楚,这都要看资金的情况。但为了介绍过程的完整性,假设这里,是不会往下跌太多的。

每只股票资金情况不一样,当然不能一概而论。

这支票,就没有回调,问题是如何能提前选到这样的股票呢?笔者采用的行业资金和个股资金的模糊一致性来判断,也就是找龙头。

比如下面这只票:

第四,再拉升

如果第三步确实回调了,那么大家最想看到的就是再拉升。

看看成本和资金的情况

这个可能还有反弹,因为一次拉升出货情况,不见得全部都跑了,也不见得都是庄家,这个笔者也不去猜测。

第五,就是反复拉升出货,换庄家

反复更换庄家,股票的波动很激烈,成本线在高位此起彼伏,越炒越高,如果后续资金跟得上,还可以更高。

第六,就是庄家走了。这个环节和第一个环节是链接的。不再过多介绍。

综上,笔者还要强调一点,那就是,每支股票并不一定都会完成整个过程,因为我们不清楚庄家的情况。但是工具可以选择相应的环节,例如,笔者只选择止跌和上穿成本线开始观察,也就是第一和第二波,和一些模糊的龙头股。

只要出现了环节特征就进入视线。这就类似,鸟儿扑鱼,观察水中的鱼的游动轨迹,出现利于捕获的时候就下嘴一个道理。另外通过成本和价格变化趋势比较来解决时空定位问题。工具的设计底层逻辑就是这样仿真,只是一般散户比较困难的是获取信息的能力,工具着力在这个方面,提高决策安全性。

股票运动系统的哲学思辨,可以看股票二级市场的系统结构和运动变化规律,因为个体的随机性,整体的必然性,是很美妙的感觉。

还有关于系统运动过程的序参量,也就是行业和宏观信息,笔者考虑后期在专门做研究分析。其实主要内容是,影响投资者的行为,预期的因素,这决定了上述的运动过程的波动幅度大小。

目前阶段,笔者还在不断优化工具的过程中,上面的内容,欢迎指正。关注柳叶刀,加笔者微信(下方自定义菜单中)。

模型构建原理和实施步骤——系统动力学

今天对前段时间做的一个股票决策工具进行一个简要地总结,并介绍下系统动力学建模的原理和实施步骤。

笔者之前的文章,已经阐述过系统辩证法在认识世界中起到的作用,突出的就是一个整体性,动态性,并且也提到需要定量,但是系统,特别是非线性系统,定量有时是很难准确描述系统的运动变化,所以需要采用定性和定量的结合方法。

这也是系统工程中,实践中采用的方法。而其中的一个理论依据是系统动力学。这也是科学决策中的基本理论根据。其实中国的系统动力理论,在易学上有体现,采用的也是系统的内部结构模拟方式,并且采用了分形相似的数理原理。这套模型的方法上和运用上,存在极大的模糊性,不适合精确的需求。现代的系统动力学也是对系统的模拟,不过是建立在计算机应用的基础上,对需要模拟的系统的关键要素,或者说是主要的动力因进行刻画,从而模拟出一个侧面的状况,采用的也是从系统内部结构模拟。

笔者前面做的股票决策模型,就是在一个股票交易系统中,以获取利润作为股票价格涨跌的动力因素。利润模型也是这个系统的主要的反馈回路。股票系统也是一个反馈系统。如果外部信息或者投资人的预期属于能扩大利润,那么股票价格可以获得更高的上涨,这是系统的正反馈。如果预期不乐观,那么股票价格会经过一个反弹后继续下跌,一直跌到期望利润可观的位置。

回到系统动力学,笔者还是介绍下建模的原理和实施步骤。

第一,首先需要面向问题和研究问题,确定目标,确定系统的边界。比如,这次只做了股票交易这个子系统,对宏观经济没有涉及,所以经常出现,股价已经专项,但不清楚为什么,比如近期的电力行业,结果今天中美联合发布的应对气候变化合作书中提高了清洁能源。下一步会对宏观经济动力系统做出一个构建。

第二,分析系统结构的时候,由上到下,由粗到细,逐步分解系统。笔者认为要看数据获取的难易程度。股票决策工具中,笔者主要的变量就是资金和成本,获利盘和人力排名这些变量也经常使用,但最后,主要的因素还是资金。获利盘、成本可以帮助股票做时空定位。

第三,模型是实际系统的实验室,是真实系统的简化和代表,是真实世界的某些断面或侧面。

第四,检验模型的一致性,有效性的最终标准是客观的世间。比如股票决策工具,判断出来的股票运动特征是否准确。这也就决定,没有终极的模型,没有十全十美的模型,只能有阶段性的,达到预定目标和满足预定要求的相对有效的模型。

下面来看看实施步骤:

第一,系统分析,这也是笔者前面文中建立的方法论中提到的基本能力,需要从整体观上来,从上到下地看问题,需要在脑中首先构建一个较为模糊的动态模型,该模型需要有过程,是时间的变量。

第二,系统结构的分析。处理系统信息,分析系统的反馈机制。并且要划分系统的层次和要素(子系统)

第三,分析系统的变量、变量间关系、定义变量,确定变量的种类和主要变量。这里的变量也可以是定性的变量。

第四,确定反馈回路和回路间的反馈耦合关系,初步确定系统的主回路及性质,分析主回路随时间转移的可能性。

第五,建立数学的规范模型和模型模拟与政策分析。这部分,笔者这次没做,因为数据量还不够。等数据充分后再进行,目前只是在计算机的辅助下,实现了动态跟踪监测。

第六,模型的检验与评估

从上面介绍的系统动力学原理和实施步骤上看,在做数据分析,和数据模型模拟之前,重点部分,是找到主回路的反馈耦合关系,找到系统运动变化的动力因,并通过可获得的数据进行模拟。

股票决策可能因为其商业性质,很多关键数据不好获取,也障碍着投资人对股票运动的时空定位。这也是造成股市风险极高的原因。没有准确的信息作为判断的基础。

在决策中,风险管理的前提就是要能掌握对象系统的运动变化规律,否则对风险可以说是一无所知。安佑风险管理咨询,采用的方法论是系统辩证法,具体的理论是系统动力学,在实践中落地的输出物是计算机模型。

这也是公司一直坚持的科学、严谨、务实的企业文化要求。欢迎有需要的伙伴咨询。