怎样利用level-2数据深入挖掘主力动向

小知更的姗姗 2024-05-28 07:28:17
最佳回答
1在技术分析进入到二元分析的时代,乐股数据的应用必将取代传统的封装数据,成为证券市场研究的主流。乐股数据最大的先进性和真实性,在于它的拆单技术。它将传统技术分析的隐形成交逐步的变为显性成交,呈现在交易者的面前。2乐股交易数据比传统数据具有三个比较大的亮点:(如图1所示)1.十档挂单;2.逐笔拆单数据;3.委托交易队列。图1 乐股分时图走势界面3十档挂单经常研究盘中分时走势的投资者不难发现,股价的涨跌不仅在日线、周线等较大的趋势中存在压力与支撑,在分时走势中同样存在。一般来讲,分时的压力与支撑主要在于以下几个:均价线、当日最高(低)点、前一个上涨(下跌)波段的最高(低)点、开盘价、开盘缺口等。传统方法是通过上述的方法来判断压力与支撑,但乐股数据则可以根据挂单情况更真实的判断盘中的压力与支撑位(如图2示)图2 乐股十档买卖挂单示意图如图2所示,在卖二与买六处分别有较大的挂单堆积,在相应的价位上将对股价产生压力或支撑的作用。虽然挂单不代表成交,但在某种意义上来说,挂单数据将对散户的交易心理产生影响,从而会产生在堆积单量较大的价位,股价很难轻易逾越。当然,还有另外一种情况是,当股价达到相应的堆积单量较大的位置时,出现堆积挂单撤单的情况,则可以进一步说明主力资金的交易意图。通过这样的显示,我们就可以清楚的把握到股价在盘中运行的区间,从而在分时上把握买卖点。除此之外,主力交易的隐性买卖单也可以通过挂单和分时成交来把握主力真实交易意图。3相关内容未经授权抓取自百度经验4逐笔拆单数据在第一代技术分析体系中,分时交易中比较大的成交单往往就简单的作为我们判断主力交易的依据,但其实这种分析是不合理的。我们知道第一代动态交易数据采取的是6秒一更新的封装技术,即只显示最后一笔的成交价格和买卖情况,而在6秒之内的成交量进行累计显示,从而在某种程度上混淆了真正的主力交易和散户集中**易。 在level-2数据中,则以3秒一更新和逐笔的拆单技术显示主力真实交易意图,凸显了其更新速度快、数据真实的优势。图3逐笔交易示意图上图所示的最新交易中,在分时交易区显示最后一笔交易中成交了800手的卖单,在“800”的数字之后显示了一个数字“29”,表明实际上这成交的800手是分为29笔进行的成交,在逐笔成交的显示中,可以看到这29笔成交单的明细,其中有多少是买入的、多少是卖出的一目了然。从而对于在分时成交较大的成交单,需要具体去分析其中是否有大单成交,大单成交是以买入还是卖出成交的。例如:分时成交在2500手中,如果分为20笔成交,则平均每一笔只有125手,是明显的散户交易,但也有可能存在是有1笔是1000手以上的主力交易,其余都是散户交易,所以具体的交易情况只有通过逐笔成交,才能真实的反映市场的交易情况。5委托交易队列在委托交易队列中,显示的是买一队列和卖一队列的数据,即依据股票交易时间优先权原则,同样价格的挂单中,先挂单先成交。在一般的交易过程中,买卖挂单的排序没有太大的分析意义,但在较大的堆积单中,则可以显示在此价位上,是否有主力参与挂单,并结合分时成交和逐笔成交显示主力挂单是否真实成交了。具体来讲,在委托交易队列的分析中,有以下几种分析情况: (1)在卖一、买一的队列上,有主力大单挂单,其大单排序在第一位,并在进行成交,则可以说明主力真实买卖交易意图。(2)在买卖队列上,有主力大单挂单,但并为排序在第一位,在成交的过程中,出现了主力大单瞬间撤单的情况,则说明主力的目的在于引导散户交易,其本身并不想进行相应的成交。(3)对于涨停的股票来讲,在买一队列中一般情况下都会存在主力大单排序,因为只有主力资金才能推升涨停。但是尽管有主力大单排序,并不代表主力坚决做多。例如:如果在排序的过程中,第一序列是明显的主力大单(如:上千手大单或连续相同大单),并进行了成交,说明主力资金将所有的卖出单全部吃掉,封单坚决,则往往后续个股还将继续上涨;反之,如果主力单并未排在第一序列,而且在每次即将进行成交的时刻撤单重挂,说明涨停的封单是由散户资金来完成的,则即便当天收盘是涨停,第二天往往会冲高回落,从而达到主力诱多的目的。图4买卖队列示意图6盘中交易数据的分析内容不多,但需要学会快速进行判断,所以盘中操作技巧需要在实战中反复锻炼才会有所进步,本文由于篇幅有限,只是将盘中的一些较为简单而常见的情况举例进行了说明,更多的实战交易有机会在以后会与读者进行更多更详尽的探讨。 end 20210311
汇率兑换计算器

类似问答
  • 大数据征信_风险控制_征信数据如何挖掘?
    • 2024-05-28 13:26:47
    • 提问者: 未知
    互联网金融现在通过大数据风控、大数据征信来进行风险控制,那么这些征信数据他们如何挖掘的?怎么就算的上是大数据?大数据风控是噱头还是干货???
  • 数据挖掘的关联规则挖掘
    • 2024-05-28 11:09:45
    • 提问者: 未知
    1先看一个简单的例子,假如有下面数据集,每一组数据ti表示不同的顾客一次在商场购买的商品的集合:t1: 牛肉、鸡肉、牛奶t2: 牛肉、奶酪t3: 奶酪、靴子t4: 牛肉、鸡肉、奶酪t5: 牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶t6: 鸡肉、衣服、牛奶t7: 鸡肉、牛奶、衣服 假如有一条规则:牛肉—>鸡肉,那么同时购买牛肉和鸡肉的顾客比例是3/7,而购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉的顾客比例是3/4。这两...
  • 大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用?
    • 2024-05-28 00:52:54
    • 提问者: 未知
    大数据的实时性及可预测性保证了交通系统对事故的主动预警,以便**事故发生的可能性。例如,通过gps定位技术采集车辆行驶轨迹,判断车辆是否正常行驶,若出现非正常...
  • 学习数据挖掘时有哪些实践机会?
    • 2024-05-28 20:50:05
    • 提问者: 未知
    链接:https:// tianchi.aliyun.com/comp etition/gamel**t.htm?spm=5176.100065.5490697.1.67f667b79hk3vr ...参赛者需要根据给出的基金净值、基金业绩比较基准、对应指数...
  • 关于股票level-2主力资金净流入的疑惑
    • 2024-05-28 07:35:31
    • 提问者: 未知
    周五大盘都跌成那样了,破位了 **当然要出货,**不可能1块钱不卖,等着跌成8毛再卖… 大跌你看有套着庄的么,套的都是散。主力军那是异常敏感。至于下周是回升还是继续跌…看有没有利好吧,至于你说的净流入,有可能是增持,也有可能是买入。不要琢磨**了,你永远不懂滴。你说的高买低卖是不对滴...
  • 数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些?
    • 2024-05-28 09:55:39
    • 提问者: 未知
    年龄大于150岁 数据的一致性-例如不同来源的不同指标,...1'].str.endswith('pil',na=false)col_new=df[mask]['col_1']+df[mask]['col_2']col_new.replace('pil',' ',regex=...
  • 股票level-2逐笔数据如何建模?
    • 2024-05-28 09:41:06
    • 提问者: 未知
    微信公号:wena股票大盘数据分析 1 人赞同了该回答 你好,我觉得如何建模要看你想用什么策略从股票买卖中盈利。我们网上有level2数据,里面还有个统计...再看个股300489: ...
  • 数据挖掘中的特征工程应该怎么做?
    • 2024-05-28 13:28:23
    • 提问者: 未知
    腾讯科技有限公司 数据分析师 41 人赞同了该回答 特征工程系列篇,可以关注我主页,了解更多特征工程方法 前言 本文我们将使用功能...bureau:客户在其他金融机构的信用记录。...
  • 数据挖掘技术主要包括哪些
    • 2024-05-28 10:28:16
    • 提问者: 未知
    数据挖掘技术主要有决策树2113、神经网络、回5261归、关联规则、聚类、贝叶斯4102分类6中。1、决策树1653技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成若干个结点,每个结点代表一个结论。2、神经网络...
  • 什么是数据挖掘,简述其作用和应用。
    • 2024-05-28 21:29:29
    • 提问者: 未知
    1)数据挖掘能做以下七种不同事情(分析方法):数据挖掘·分类(classification)·估值(estimation)·预言(prediction)·相关性分组或关联规则(affinity grouping or association rules)...
汇率兑换计算器

热门推荐
热门问答
最新问答
推荐问答
新手帮助
常见问题
房贷计算器-九子财经 | 备案号: 桂ICP备19010581号-1 商务联系 企鹅:2790-680461

特别声明:本网为公益网站,人人都可发布,所有内容为会员自行上传发布",本站不承担任何法律责任,如内容有该作者著作权或违规内容,请联系我们清空删除。