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公式编写入门
来源:http://www.grlcw.com 作者: 发布时间:2008-01-12  


比如我们考察之后,决定让大于9.99%的都为涨停。
二、编写公式
其实就一句话:今日收盘除以昨日收盘的值大于1.0999
X:=CLOSE/REF(CLOSE,1)>1.0999;
三、测试我们的条件
大家都知测试的功能,要不然你怎么知道你的经验在历史上的表现是好还是不好呢?
按照下图指引进入条件选股的界面,之后选中您的条件,具体办法请参见(使用说明书)。然后填入测试时间和测试标准!
在这里我们的测试方法是:
测试时间是从2000/01/01到2001/03/02,测试股票共计583只,初始投入100,000元。
当满足买入公式中定义的条件时,也就是涨停板时,按照收盘价使用相同资金买入一只股票,当满足以下平仓条件时按照收盘价平仓;买入5日后强制平仓或者亏损达到3%止损平仓或者利润达到5%止赢平仓,然后按照以上的规则统计在测试的时间段内的所有交易的状况。
这是一种追涨的短线方法,所以测试的时间我们只用5天,目标利润为5%,(非常抱歉,因为其中的设置和选择方法十分灵活而且需要较好的理解能力,所以我们在这里就不介绍具体的内容了)
点击开始测试!一切OK!来看结果吧!
1、从成功率上看,实际达到5%的获利要求的交易次数67.89%,我们已经比较满意这个结果了,可是要用于实战,可不可以再提高呢?
2、所谓的提高就是优化的一个内容,简单说,优化就是让它更好!优化我们的条件,让它的表现更好!
3、加上一个缩量的条件,比如当日成交量小于5日的均量;Y:=VOL<MA(VOL,5);大家可以做一下测试,看看结果如何!以下是同样测试条件下的结果。 X AND Y;
您满意吗?我们的成功率已达到了80%,剩下的任务就是您如何操作的问题了!
注:请大家考虑一下在实战当中,如果您按此买入可不可行?
总结:编写公式并不是为了编公式而编写复杂的公式,您个人对某一个特征或者形态的理解最重要。所以光有经验不够,您还得把它转化成您自己的应对策略!您需要不断总结、测试、优化您的公式。

    第十一课 多头排列--良好的上升趋势
    均线的多头排列一直以来都被大家视为一种良好的上升趋势的表现,因为这种形态的形成需要较长的时间,和较大的能量,而被主力或者庄家利用作为骗线的可能性 就比较小,股市当中也遵循惯性的原理,当一个趋势形成之后,要改变它,是不容易的,因为股价有着沿着原来的运动方向上的惯性!
首先,让我们来看看几种多头排列:
5、10、30日均线:5、10、30日均线:30、60、90日均线:
在图一中和图二中我们采用的是同一周期的均线,即都是5、10、30日均线,我们可以观察到在同一周期下的均线排列有相同之处,也有很大不同之处:图一中的5日均线=10日均线、30日均线平滑优美,而在图二中的5日和10日均线不断的碰及30日均线然后上升;
在图三中我们选用的是30、60、90日均线,相对来说均线的多头排列也显得很平滑。
为什么会有这样的差别呢?如果您要是认真一点的话,就可以发现原来前两图的K线走得不一样,一个一波拉到头,一个分成几波拉到头,而在图三当中我们采用了较长周期的均线系统,从而在一定程度上过滤了这种现象,具体在使用的过程中,您可要多注意它们的区别!
好了,我们来看一下如何编写,拿第一个为例,观察它们的特征:
5/10/30日均线依次从上而下的排列,这种情况维持一段时间,假设我们这里定为4天以上:
5/10/30日均线依次从上而下的排列:
AA:=MA(CLOSE,5);
BB:=MA(CLOSE,10);
CC:=MA(CLOSE,30);
T1:=AA>BB AND BB>CC;
以上情况维持一段时间,假设我们这里定为4天以上:
COUNT(T1,4)=4;
COUNT(X,N)表示统计在N天内满足条件X的有几天。
最终的结果就是如下所示:
AA:=MA(CLOSE,5);
BB:=MA(CLOSE,10);
CC:=MA(CLOSE,30);
T1:=AA>BB AND BB>CC;
COUNT(T1,4 )=4

    编写完毕,我们在上面的例子当中,举的是最简单的一个,其实您在编写的过程当中,还可以加上一些比较准确地描述,以取得更好的效果,例如同时三条均线向上发散等,当然还有您自己的心得。
第十二课 逃顶K线形态之--黄昏之星
一、概念学习
当市场出现一条大阳线后,通常会产生跳空高开的情况,有时便会出现十字星或类似十字星的小阴线(小阳线)。另一种相反的情况是出现在一条大阴线后,在这两种情况下形成的类似十字星的K线都被称为“星型线”。
当该形态出现在一段上升行情的当中,就很容易形成所谓的经典K线形态--黄昏之星。
二、编制过程
通过我们前面的学习,其实已经可以比较轻松的编制这个条件了--前人已经清晰地把这个形态的具体特征描述出来,剩下的工作就是把这些特征用数字表示--这就是前面提到的量化的过程!
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