股票图文教学
天天想抓涨停板的股民醒醒吧
作者/来源：宋磊 &&&发表时间： 11:12:58
天天想抓涨停板的股民醒醒吧& & 涨停了，很多股民看到自己股票涨停兴奋不已，股票涨停了确实很高兴也很兴奋，所以为什么很多股民天天研究涨停板。& &&不是不能研究而是你要怎么研究？很多人收费推荐涨停板的股票来骗取股民，但是为什么还总有上当受骗的呢？是你的贪婪把你一步步推向深渊。& & 做股票不要总想天天抓涨停，要踏踏实实的一步一个脚印的做起。给大家讲课也有二年多时间了，在我学炒股网上我给大家讲了那么课程有提过如何去抓涨停板么？没有！为什么没有？因为我喜欢教大家如何踏踏实实的去做股票，每年收益50%以上你就已经算很成功的了。下面我来说下涨停板的几种危险性：(一)票快速拉到涨停，这个时候有的股民会挂在涨停板位置买入想着隔天再次涨停。但是主力一般就利用这种手法把主力自己的买单撤下往后换，这个时候你的挂单就会在主力的买单之前，主力在悄悄的把手中股票卖给你。当你还在兴奋买入到涨停板幻想明天还会继续涨停时第二天低开把你套在高位。之前在盘口微动作视频中有给大家详细将结果。(二)股票盘中拉高到7-8个点横盘，很多股民这个时候最容易冲动买入，幻想主力在洗盘后继续拉升。谁知道在横盘过后几个大单往下砸把横盘区域买入的股民套牢。这是主力惯用手法，在宋磊炒股制胜25招里都有很详细的讲解，这里就不具体说明。(三)假突破过涨停过新高吸引散户第二天买入，等散户疯狂买入后一根大阴线给散户全部套牢在高位！(四)很多股民喜欢看些如何快速买入涨停股票的文章或者听信一些骗子的花言巧语。按照他们说的方法和股票买入，然后最后亏损50%-70%。为什么亏那么多？涨停板必买强势股。强势股在低位你看不出它是强势股，只有涨幅很大后你才知道它是强势股。那么你追高买入为赚那10%利益和下跌带来70%的亏损成正比么？还有一些什么涨停板秘籍的书籍也好文章也好，也就骗骗新股民吧，在我看来那些都是胡扯。那些快速抓涨停板的技术如果真有用别说次次准，10次可以对5次世界首富早已是他。为什么今天会写这些？因为很多人在我学炒股网上给我留言问宋磊老师为什么学了涨停板技术买入股票不涨反跌？而且很多股民不知道止损只看股票连续下跌。所以，大家还是醒醒吧，不要贪婪，踏踏实实一步一个脚印的在股市里走下去，不要到最后亏损累累才知道反省，你没有付出就不会有回报。举个例子：如000056 深国商 的日 - 10月15日000056 深国商 日过新高拉到涨停，很多股民认为这个股票还要在有一波上涨纷纷买入，而当天的分时图也可以看到涨停并没有封吸引不少散户买入！（涨停不封死有二种可能 1：低位震仓洗盘 2：高位出货。注意看股票位置高低研判）隔日000056 深国商 看盘后继续冲高，前一天没有买进的股民生怕错过机会买入。分时图可以看出当天冲高后马上回落在此吸引一些喜欢回调买入的股民进场，尾盘主力在拉个收盘价（拉收盘价目的在宋磊炒股制胜25招里有讲解）给复盘的股民看。如下图：&000056 深国商 的日高开5个点再次过新高，又有多少为了抓涨停板的股民买入？之后当天直接一根大阴线把9月27日之后买入的股民全部套牢在高位，一波漫长的下跌开始。一直给大家强调看股票位置，此股从11元涨到了28元你还有必要去操作它么？如下图：在你还幻想涨停的时候已经被套牢在高位，漫长的下跌在等着你。
且下功夫&& 12:25:11&&说：
13年听了一段时间受益非浅，后来外出没有上网。现在不能上论坛了
自由生活&& 07:07:51&&说：
我是个80末的小股民，股龄已经五年了，对股票一窍不通，一直在寻找学习炒股的渠道，但是一直没找到，今年有幸让我找到了宋磊老师给讲的课，老师讲的全部的课程我都听了两三遍了，学到很多，最大的感触是知道了买票一定要买到低位，除权个股的危险性，让我知道了股市里到处都是地雷，反正很多很多，宋磊老师的课程，我会一直反复的听下去的，听一辈子！因为每听一遍的感觉都不一样的。谢谢宋磊老师，您辛苦啦！
匿名用户&& 12:17:17&&说：
我也抄了很多年的股，也学过不少炒股的知识，但是一直赔着。也就是看了老师的讲课。明白了一些。一二有好转了。真希望老师在百忙当中能给当天的大盘做一个解读就跟好了。多谢老师，辛苦了！
sunaabing&& 16:34:17&&说：
宋老师：喜欢你的讲课，学了很多的知识，真心感谢！！
匿名用户&& 17:00:39&&说：课前轻松一刻钟
散户和庄家
买庄家的股票前他会这样告诉你：
我等了这麽久，终于把你盼来了，你就安心坐在这儿吧，不用想别的！
我可以离开吗？
不，你甚至想都别想！
你能让我赚钱吗？
你会赚我的钱吗？
不会，你怎么会有这样的想法？
出货前你会通知我吗？
你会套牢我吗？
无论如何都不！
我能相信你吗？
哎呀！你在想什么呀！？
买了股票之后他会告诉你：
你应该倒过来从下往上读，这才是实话。
问 答 开 始
感谢德林社，既然文章开头说了，可以提人生、历史、天文各方面问题，我就提个人生问题：现在经济不好，就业很难，政府为了支持企业，有意或者无意打压工资水平。
作为80后，高中学历，工作做得很困难，辛辛苦苦积累十几年，有了20万的积蓄，在老家有自建房子，我想把这20万投入到股市，基金或者什么的，一年的投资收益想达到15%到20%，这样行么？还有就是，如何通过努力学习，实现以投资股票为谋事手段呢？你有什么建议？
很亲切我也是80后，正如你说的，辛苦那么多年，终于有了20万元积蓄，不建议你全部投入股市，股市是有风险的，要量力而行。
另外，你说收益想达到20%，这点我建议你不要将期望值设立得太高，因为你才开始进入股市，在专业度欠缺的情况下，还是放低自己的目标，这样没有压力，心态就不一样了。
第三我对你的建议是，如果有20万，你可以分成几块投资（鸡蛋不能放一个篮子里），适当拿一部分出来投资股市，但是不要轻易满仓。慢慢找节奏，多学习，多向德林社的小伙伴交流，提高自己，让自己在熊市中不亏钱，你就成功了，另一部分你可以买点银行发行的保本型理财产品（毕竟你赚的是辛苦钱，咱不能亏本钱，宁可少赚点）。
当然，如果资金允许的话，你也可以选择和周围亲戚朋友合伙做点自己比较擅长的小生意（虚拟经济与实体经济相结合吧，哈哈），合伙小成本，不怕系统性风险，也可以培养自己的创业能力。平时多看新闻了解国家大事，多看财经方面的节目，多向周围的老股民请教，多听二掌柜的一些分析，平时自己多多琢磨，不明白就多问，当然更不能忘了咱们德林社小伙伴们哦，总而言之，一起进步吧！
德林社真心好，从中学到了不少东西。想问问大师们，止损位设置在什么样的一个地方比较合适呢？本人喜欢做短线，谢谢！
短线的止损点其实跟个人操作风格紧密相关的，如果楼主你可担风险较高，心理素质强，不妨将心理止损位适当提高；反之，如果你风险承受能力一般，建议你将止损点位放低一些，然后坚定执行，一旦跌破心理价位，坚决出局。我本人超短线的话，设置的心理止损位就5%，一旦跌破的话，我必然手起刀落求个痛快。俗话说，留得青山在，不怕没柴烧。
掌柜的你好，我想知道如何玩转分级基金？
答问题三：
这个小伙伴的提问还真不是一句两句就能说得清楚玩得转的。分级基金投资方法多样，而且还是加杠杆的！里面的情况很复杂，如果就简单的凭一个问题就想玩转分级基金的话，这个谁都不可能做到！
个人觉得做分级基金的话还是要讲究修行，也就是功课要做到位：第一、要了解这只分级产品的风险收益特征；第二、你要信赖这只分级基金的投资团队，当然信赖是建立在了解的基础上的；第三、你买的分级基金上市后折溢价情况会如何？比如，当市场上的分级基金份额出现整体折价时，投资者可以在二级市场买入并赎回实现套利；反之如出现整体溢价，则可以在银行申购并到二级市场卖出实现套利，从而最终达到平抑折溢价的效果。
所以做功课很重要，就像德林社一直说的：投资是一种修行。
涨停板上出现哪些爆码比较好？不止涨停板就是盘口中出现的爆码有哪些意思，可以多举例？在哪里可以了解最新爆码？
盘口的大笔筹码挂单，非常有意思哦。意义也比较复杂，这复杂性主要指股价在正常的运行情况下，非涨跌板的状况非常复杂，具体的不举例说明了(需要一定的条件)，只说下含义吧:
1、主力上压大单，下有托单，控制股价，进行震仓，达到洗盘吸筹目的。
2、主力不停挂大单，迫使股价下行，达到下跌目的。
3、主力不停挂大单，强行拉动股价上行达到上涨目的。这3种情况往往能从买卖盘前5中盘口发现的。还有的就是不再5个盘口中显示的，不管挂在买，卖那个盘口，都是为了控制股价的波动幅度或说是范围。
当股价处于板时，大笔的挂单出现基本只有一个含义，就是不让你买到，也不让你卖掉，对应的是涨跌板。等等这类现象的发生只有从盘口的每笔挂单显示中能看到，不过好像也是收费的数据，哈哈。例子可以从那样股性比较活跃的里面找，会有很多呃。
有一家奇葩的上市公司，就是红蜻蜓。此股自去年6月上市以来，股价仅为发行价的1.3倍。首先申明，没拆分过，近期限售股解禁，股东玩命的减持，打电话到上市公司证券部，质疑他们为何置散户于不顾，玩命的套现，各位看官，你知道他们怎么回复吗？原始股东就是来圈钱的，你们散户不亏谁亏。难道要我们大股东亏吗？赤裸裸的！德林社的掌柜，看到比，你怎么看？
大股东把真心话给说出来了。这个事件木有对错。红蜻蜓的主业不需要多说了，这些F10里面都有。我想说的是:作为类似的行业板块，当主业发展到一定的程度就会陷入困境，也就是发展瓶颈，企业跨过去了，就化茧为蝶，潜龙升天。
跨不过去，就是日暮西山。
在股市中有许多许多这样的企业，现在跨行业的发展会有非常大的困难，不纯粹是有资金就可以的，还需要国家政策面的大力支持。这对于一般性的企业来说极为困难。
一方面，现今的证券行业对这些跨行业发展监管是重中之重。另一方面部分上市公司在上市前就是冲着圈钱来的，并不纯粹是为了更好的发展战略的。对于大股东这样回答并不会仅红蜻蜓一家，肯定还有很多的。
做为小散唯一的办法就是当发现大股东是坏蛋时，就赶紧跑路，而且还要想法比他跑的快。这个事件从另外面也说明了市场中为什么企业重组是个永恒的话题了，还有就是再以后的交易中，要学会怎么去选择行业板块，从中长线的角度去思考问题。
从一块钱活动到现在一直跟着德林社，今天第一次参与问问题，有点小激动，不知道能否下期看到自己的提问，，广弘控股:关于股东偿还股改垫付对价股份的公告，一个在手机中银上看得到，万联手机上没看到，这种公告有利吗？谢谢~
答问题六：
这位小伙伴，你从一元惊喜一直跟着德林社，看来真的是忠实小伙伴哈。以后可以多来提问啊，甚至可以尝试参与回答问题呢。
至于你说的广弘控股的问题，其实最近几期，学习课堂有意的不放个股的问题了，你也看到了吧。
个人意见哈，光弘控股这种消息，算不上大利好，如果是大利好，各个渠道都能看到。而且炒股最终还是看业绩预期哟，看它对公司的业绩有无帮助。
最近从万科A的骚动时例，我越来感觉到新媒体的广告效应，炒作效应，以及媒体的传播效应，股票短期波动影响是越来越强烈，而且近段时间成了庄家短线操盘的必杀技，风口飞猪的必用装备了，敢问德林社对此手段有如何见解，后续对此类事件，如何跟装操盘呢？很多大庄家已经把此种手段已经玩到出神入化，我们应该如何闻猪起舞呢？
答问题七：
德林社的一致观点是找价值的公司投资，说起来容易，做起来很难。如果你是靠媒体，广告来炒股我想你最后的结局肯定是亏钱的，股市每天都在讲故事，我们能做的就是正确分析，理性对待。庄家的目的就是一层层的把散户抽筋扒皮，如果你去研究庄家的手法，确实有点难度，还不如研究一两支股票，好好投资，不要被媒体所左右。好好“理解投资也是一种修行”这句话！
电话：010-
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微信扫码 分享文章【股票课堂】：牛股形态之——“坑+板&形态”
所谓“&坑+板形态”：是指股价一直在底部缩量震荡，整体涨幅不大，最近挖坑，缩量在坑里小幅横盘，今日突然爆量、起码是倍量产生，股价突破昨日最高价：建仓机会，有打板预期狙击机会（也是加仓机会）。我们需要做的就是：大胆、第一时间参与进去，做个1、2日游才会有主动权。
&&&&&一定有人会问：失败了或者没有打板怎么办？激进的追板博一日游，没有起板的就是没有达到预期，第二天小赢小亏都择机走人，破位更是没得说的。记住：有钱在手，随时会有新的机会。都是短线操作后随时要走人的票。
&&&&&这个坑+板模式最大的好处是稳健，因股价一直在底部、又是在底部的坑里，安全系数高。关键点就是突然爆量、第一时间参与：突破昨日最高价建仓，起板狙击。
&&&&&其实这种模式，单从成交量方面来说的话，可以简单概括为一句话：“倍量过左峰，涨停急先锋”。拿最近几个月的最大牛股300262为例来简要表述一下吧：
&&&&&&有心的人自己去感悟下，其实最近出现过很多这样的票。
&&&&&最后先锋祝所有关心我、关注我、支持我的股友们、网友们、朋友们投资顺利，生活幸福！
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。昨天李世石输掉了第一局，粗看下来，后面几盘似乎已没啥悬念了。无疑，这是一个伟大的时刻，也是个伟大的开始，超级智能机器在未来将会在人类生活中扮演更多更重要的角色。资本市场，越来越多的量化策略与量化交易，越来越多的机器在介入，以前散户面对的是同样赤手空拳的空头，但现在我们面对的是高度智能的机器以及加杠杆的赌徒，以前跌一年，现在一周搞定，信息传播越来越快，人心预期转化也特别迅速，于我们，更需要理性，纪律与底线。Alpha Go的优势：无比强大的数据分析能力。对于公司的财务、行业的数据，未来的趋势，依据其建立的模型，肯定会有比人类更强大分析和推理能力。无比强大的量化交易能力。现在很多交易模型，其实也是量化的，这个无需多说。无比冷血的纪律。依据模型和计算，该卖就卖，该买就买，不会有任何情绪。估计能100%达到逆人性的要求。因为根本它就不是人。对于Alpha Go的优势，完全对应的是人类的劣势，可以说不管是在分析、交易、纪律几个方面，人类都是完败的，而且没有任何赢的机会。人类的优势：创造力&机器对未来的分析是依靠数据，但人类的创造力是无穷尽的。正因为这个，是人类制造出了Alpha Go，而不是Alpha Go制造出了人类。比如次级债，比如借壳重组，这种游戏，这种为了追逐利润，人类在市场中伟大的发明创造，伟大的想象力，就是人类的优势。对于人性的理解。&Alpha Go不是人，所以无法理解人性。财色君认为，投资中一切都是虚无的，唯有人性是永恒的。Alpha Go也许可以量化出走势，量化出未来，但却无法量化人性。两者互不，我们才能在交易中不败。下面讲点技术性的，怎么用机器学习预测股票走势，这只是一个入门介绍。我们用的模型远比下面的复杂。机器学习是什么？简单说：机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。用一张图说明它所包含的内容：我们把目光集中到上图中的有监督学习，它是指数据中包括了我们想预测的属性，有监督学习有以下两类：分类(Classification)——样本属于两个或多个类别，我们希望通过从已标记类别的数据学习，来预测未标记数据的分类。例如，识别手写数字就是一个分类问题，其目标是将每个输入向量对应到有穷的数字类别。从另一种角度来思考，分类是一种有监督学习的离散（相对于连续）形式，对于n个样本，一方有对应的有限个类别数量，另一方则试图标记样本并分配到正确的类别。回归(Regression)——如果希望的输出是一个或多个连续的变量，那么这项任务被称作回归，比如用年龄和体重的函数来预测三文鱼的长度。scikit-learnscikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的机器学习包，主要涵盖了分类、回归和聚类等机器学习算法。例如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等，简言之：是一只强大的轮子。有个很好耍的例子：安德森鸢尾花品种亚属预测。我们有一百五十个鸢尾花的一些尺寸观测值：萼片长度、宽度，花瓣长度和宽度。还有它们的亚属：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。我们使用这些数据，从中学习并预测一个新的数据。在scikit-learn中，通过创建一个估计器(estimator)从已经存在的数据学习，并且调用它的fit(X,Y)方法。代码如下：看不懂代码没关系，这里的输出结果：array([0])。即学习结果认为，萼片长度、宽度，花瓣长度和宽度观测值分别为5.0, 3.6, 1.3, 0.25的安德森鸢尾花的亚属为山鸢尾（Iris setosa）。我的目标是亲自实现验证体会机器学习做市场预测这一构建过程，顺带瞧瞧这玩意儿是不是文献或是研报中“传说”的那么神或是然无卵。那么，机器学习在量化金融方面怎么用？比如说，预测股票这件事儿靠谱么？首先，我们得熟悉我们的数据。获取过去十年CSI300指数原始数据（代码开发环境 &Ipython Notebook）：df = rd.get_price('CSI300.INDX', '', '').reset_index()[['OpeningPx', 'ClosingPx']]有了开收盘价格后，我们把原始数据这般那般后，有了下面三张图。图一：过去近2500个交易日，当天是涨是跌天数的统计图二：每日收益率随时间序列的变化图三：涨跌天数的频率分布有兴趣的盆友可以仔细看看图，里面有很有趣的东西。熟悉了数据之后就可以正式开工了，我主要从以下三点来做些尝试：机器学习估计器的选择，即我们使用何种方法进行我们的预测。训练集样本数量的选择，即我们每次预测结果之前使用多少条训练集合的样本。涨跌时间窗口的选择，即我们每个样本中的特征个数，我们训练集每个单元包含连续多少个交易日的涨跌。下面具体说：1、根据手头数据的情况及scikit-learn: machine learning in Python中下图所示的引导：我们选择比较RandomForestClassifier、LinearSVC、KNeighborsClassifier，结果如下：可以看出，KNeighborsClassifier表现明显逊于RandomForestClassifier、LinearSVC，它的波动较大且胜率与另外两者比也不理想。这结果与JMLR的一篇神奇文章有点类似：《 Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?》，文章测试了179种分类模型在UCI所有的121个数据上的性能，发现Random Forests 和 SVM 性能最好。2、训练集样本数制约了预测结果的准确性，理想情况下，我希望每次做预测的样本数越多越好，但你知道理想很骨感的，训练集样本数一方面受实际总数据量限制。另外，计算资源与时间也是制约因素。我们最终要形成某种程度的妥协，即保证相当程度预测效果下选择最小的训练集样本数量。于是我们计算样本数从1~300范围内的胜率，结果如下：可以看出，控制其它条件不变，随着样本数增多，胜率逐步提高结果更为稳定并且最后维持在0.52~0.53左右波动。为了节约计算资源及考虑到历史数据总量，我们可以选择100个作为训练样本数。3、涨跌时间窗口选择。实际上反映了交易日历史的涨跌对下一个交易日的影响。这个动量是否客观存在？我认为从交易心理上说还是有一定依据的，比如作为交易者如果过去一连10个交易日全部飘红，对于后一天的走势我更愿意谨慎看空。当然，这是个极端的臆想，归根结底的表现怎么样，还是要看数据给的答案：这样的结果让人抓狂，有点看乱码的感觉。后来我改变了每次回测的起点之后发现，基本每次结果都差不多。一个共同点是：每次曲线的开端都会存在倒塌式下滑，而后稳定震荡于0.5扔硬币的概率左右。也就是说，动量是存在的，只不过很小（结合前面两节的试验结果其期望处于0.53这个位置），且时间窗口很短，超出这个时间窗口，预测问题就转化为扔硬币问题。上面只是对机器学习在金融市场的预测应用做的一个小试验，综合三张图的结果来看。其实概率还能勉强说比纯抛硬币好那么一丢丢（低于0.5的情况并不多见，调试程序的时候发现0.53是个神奇的数字），但这毕竟是快速自己实现的一个小Demo。可以想像，如果有更优秀的算法，更丰富的数据，更合理的特征选择，意想不到的结果也会是情理之中。微信公众号&大宽客：专注算法交易，分享算法/量化交易的技术和头条大宽客(dakuanke)　
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这位慧眼独具的投资巨擘，有着一份足以支撑其赫赫名声的光鲜履历：20岁时获得学士学位；23岁时在加州大学伯克利分校博士毕业；24岁时成为哈佛大学...1987年，巴菲特在年度致股东的信中笑称：“在我看来，晦涩难懂的公式、电脑程序或者显示股票和市场价格变化的闪烁信号都不会带来投资的成功。”但这位以长远战略思维著称的伯克希尔哈撒韦公司董事长，也许低估了重塑投资的一股巨大力量。一些批评者更是对高频交易的风险性表示关注。他们警告说,一旦高频交易公司的电脑发生故障, 成千上万错误的买卖想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力：研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力交易：基于研Google的Alpha Go和李世石的比赛中，Alpha Go已经连赢两局，击败了这位当今最强人类棋手。这两天大家都纷纷在讨论这个人工智能的新星，大家都很好奇这个人工智能系统到底是如何工作的呢？资本市场，越来越多的量化策略与量化交易，越来越多的机器在介入，以前散户面对的是同样赤手空拳的空头，但现在我们面对的是高度智能的机器以及加杠杆的赌徒，以前跌一年，现在一周搞定，信息传播越来越快，人心预期转化也特别迅速。量化投资大师James Simons在MIT World的演讲，讲述了Simons的部分成长和工作经历。Simons原是一位数学大师，后转投金融界，创立了文艺复兴科技公司，从事量化投资活动，自1988年创立以来的年复合收益率不低于40%。本文介绍了机器学习和并通过案例展示了如何在算法交易中使用机器学习。本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的dakuanke为宽客服务，让每个工程师都能成为宽客。提供专业的关于量化投资、程序化交易、算法交易、机器学习和对冲基金等的资讯和技术。热门文章最新文章dakuanke为宽客服务，让每个工程师都能成为宽客。提供专业的关于量化投资、程序化交易、算法交易、机器学习和对冲基金等的资讯和技术。