卖源码赚钱吗，卖源码需要注意什么
大家好，由投稿人宋松来为大家解答卖源码赚钱吗，卖源码需要注意什么这个热门资讯。卖源码赚钱吗，卖源码需要注意什么很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
卖源码犯法吗
（本文由公众号越声财富（YSLC168888）整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)
【做T的方式】简单分为两种方式。
一种：盘中急拉5~~7个点左右，封不住涨停板的，那么要卖出一半，等它下跌了几个点，你再买回来，这样你的持仓成本就降低了几个点。(假如卖出后，它又冲上涨停板了，那么你还有一半资金在里面，继续享受它的拉升)
另一种：利用看盘技巧，在合适的点位，利用多余的资金，买进手中持有的股票，等它拉升几个点后卖出，这样你的股票数量没有少，而你的资金余额就多了。
这样大家应该明白为什么不要满仓持股了吧，满仓持股，只能等第一种【做T技巧】才能应用，而不是满仓的话，可以灵活应用，来得及低位买进正好，来不及的话，可以逢高减仓，逢低吸纳降低成本。
【做T技巧】说说做T的要点。
1: 顺T(先买后卖)---不追高做T，而是潜伏做T;
2: 倒T(先卖后买)--或者遇直线拉升卖出做T，回落接回(直线拉升一定要看看下方的成交量，伴随着的是密集做多，还是稀少的做多量能，抛压盘很大的，往往都是诱多。倒T很适合)。
3: 注意：做T与买股一样，不能追涨。要潜伏。错过不追。否则做T会成本越做越高，要么就做飞。
【做T图解】下面用图解的方式
如下图“金字火腿”，开盘后在低位震荡，但一直没有跌破前低点的，这种是顺T(先买后卖);那么就在不破前低附近的位置或者接近翻红时，比如买点2可以买入股票，后面如直线拉升的话，只要2~3个点以上，就要择机卖出了。
假如买2错过机会的，不要追了，等直线拉升6个点左右，不能再往上冲的话，可以考虑吧手中的股票卖掉一点，等它下跌调整时再买进(这种就叫倒T，先卖后买)。这里顺便说一说直线拉升，常常会伴随着做多成交是少量的，即是说主力拉升之前测试抛压，俗称“主力试盘”这个位置 一看有压盘，主力就不会轻易上;如果拉一波，看抛压不大;那么主力肯定会发动第二波。
如下图“沧州明珠”跟上面是一样的含义。做T原则，错过不追，只低位埋伏;
涨停没有封住，可以考虑卖出一些，回头
再买回来。请看下图的“普路通”;
实战分时T+0操作指标 成功率95以上
源码
V1:=(C*2+H+L)/4*10;
V2:=EMA(V1,13)-EMA(V1,34);
V3:=EMA(V2,5); V4:=2*(V2-V3)*5.5;
主力撤: IF(V4<=0,V4,0),COLORGREEN;
主力进: IF(V4>=0,V4,0);
V5:=(HHV(INDEXH,8)-INDEXC)/(HHV(INDEXH,8)-LLV(INDEXL,8))*8;
V6:=EMA(3*V5-2*SMA(V5,18,1),5);
V7:=(INDEXC-LLV(INDEXL,8))/(HHV(INDEXH,8)-LLV(INDEXL,8))*10;
V8:=(INDEXC*2+INDEXH+INDEXL)/4;
V9:=EMA(V8,13)-EMA(V8,34);
VA:=EMA(V9,3);
VB:=(V9-VA)/2;
大盘资金进场:
IF(VB>=0,VB,0),COLORYELLOW;
大盘资金撤走:
IF(VB<=0,VB,0),COLORRED;
V11:=3*SMA((C-LLV(L,55))/(HHV(H,55)-LLV(L,55))*100,5,1)-2*SMA(SMA((C-LLV(L,55))/(HHV(H,55)-LLV(L,55))*100,5,1),3,1);
趋势线: EMA(V11,3);
V12:=(趋势线-REF(趋势线,1))/REF(趋势线,1)*100;
准备现金: STICKLINE(趋势线<=13,0,20,5,0),COLORCC9900;
AA:=(趋势线<=13) AND FILTER((趋势线<=13),15);
DRAWTEXT (AA,30,'准备现金'),COLORCC9900;
买入股票: STICKLINE(趋势线<=13 AND V12>13,0,50,5,0),COLOR0099FF;
BB:= (趋势线<=13 AND V12>13) AND FILTER((趋势线<=13 AND V12>13),10) ;
DRAWTEXT (BB,60,'买入股票'),COLOR0099FF;
见顶清仓: STICKLINE(趋势线>=90 AND V12,0,30,5,0),COLORRED;
CC:=(趋势线>=90 AND V12) AND FILTER((趋势线>=90 AND V12),10);
{支撑}
H1:=MAX(DYNAINFO(3),DYNAINFO(5));
L1:=MIN(DYNAINFO(3),DYNAINFO(6));
P1:=H1-L1;
阻力:L1+P1*7/8,COLOR00DD00;
支撑:L1+P1*0.5/8,COLOR00DD00;
现价:=C;
DRAWICON(LONGCROSS(支撑,现价,2),支撑*1.001,1);
DRAWICON(LONGCROSS(现价,阻力,2),现价,2);
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卖源码被客户报警
今天分享一个策略源码，主要思路是，先根据大盘走势择时，然后从全部股票中筛选复合特定条件的股票。然后在根据25日均线作为判断买卖点的思路进行交易。源码入下：
# coding=utf-8 正式from __future__ import print_function, absolute_importfrom gm.api import *import snowater.common_func_new as cfimport talibfrom MyTT import *# 常用参量设置DATE_STR = "%Y-%m-%d"TIME_STR = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"MONTH_STR = "%Y-%m"MODE = MODE_BACKTEST# MODE = MODE_LIVE# 策略中必须有init方法def init(context): # 添加策略参数 context.all_stocks = cf.get_instruments_all_stocks(context) context.max_positions = 3 # 最大持仓数 context.stop_loss = 0.07 # 止损比例改为7% context.position_size = 0.30 # 单个股票持仓比例 # 趋势相关参数 context.trend_period = 120 # 趋势判断周期 # 不同趋势下的策略参数 context.uptrend_params = { 'position_size': 0.2, # 上涨趋势加仓 'stop_loss': 0.07, # 统一止损为7% } context.downtrend_params = { 'position_size': 0.1, # 下跌趋势减仓 'stop_loss': 0.07, # 统一止损为7% } # 记录持仓信息 context.positions = {} schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='09:45:00') # 添加止损止盈检查 schedule(schedule_func=check_stops, date_rule='1d', time_rule='14:50:00')def check_stops(context): """检查单日回撤止损""" for symbol in list(context.positions.keys()): # 获取当日行情数据 df = history_n(symbol=symbol, frequency='1d', count=1,end_time=context.now.strftime(DATE_STR), fields='high,low,open', df=True) if len(df) == 0: continue # 获取当日最高价和当前价格 cur_bar = current(symbol, fields='price') if len(cur_bar) == 0: continue current_price = cur_bar[0]['price'] day_high = df['high'].values[0] # 计算当日回撤 if day_high > 0: # 防止除零错误 day_drawdown = (day_high - current_price) / day_high # 当日回撤超过7%则止损 if day_drawdown >= context.stop_loss: sell_stock(context, symbol) print(f'单日回撤止损卖出: {symbol}, 最高价: {day_high:.2f}, 当前价: {current_price:.2f}, 回撤: {day_drawdown*100:.2f}%')def get_market_trend(context, index_symbol='SHSE.000300'): """ 判断市场趋势 返回: 1 (上升趋势), 0 (震荡趋势), -1 (下降趋势) """ datetime = context.now.strftime(DATE_STR) # 获取指数数据 df = history_n(symbol=index_symbol,frequency='1d',count=context.trend_period, end_time=datetime, fields='close,high,low,volume',df=True) closes = df['close'].values volumes = np.array(df['volume'].values, dtype=float) # 计算多周期均线 ma5 = talib.MA(closes, timeperiod=5) ma10 = talib.MA(closes, timeperiod=10) ma20 = talib.MA(closes, timeperiod=20) # 计算MACD diff, dea, macd = MACD(closes) # 计算RSI rsi = talib.RSI(closes, timeperiod=14) # 计算成交量均线 vol_ma5 = talib.MA(volumes, timeperiod=5) vol_ma20 = talib.MA(volumes, timeperiod=20) # === 上升趋势判断 === uptrend_conditions = [ ma5[-1] > ma10[-1] > ma20[-1], # 均线多头排列 closes[-1] > ma20[-1], # 价格站上中期均线 min(closes[-5:]) > ma20[-1], # 近5日最低价在MA20上方 rsi[-1] > 50, # RSI在强势区间 diff[-1] > dea[-1], # MACD金叉或在零轴上方 volumes[-1] > vol_ma5[-1] # 成交量放大 ] # === 下降趋势判断 === downtrend_conditions = [ ma5[-1] < ma10[-1] < ma20[-1], # 均线空头排列 closes[-1] < ma20[-1], # 价格跌破中期均线 max(closes[-5:]) < ma20[-1], # 近5日最高价在MA20下方 rsi[-1] < 40, # RSI在弱势区间 diff[-1] < dea[-1], # MACD死叉或在零轴下方 volumes[-1] > vol_ma5[-1] # 成交量放大 ] # 计算趋势得分 uptrend_score = sum(uptrend_conditions) downtrend_score = sum(downtrend_conditions) # 趋势判断逻辑 if uptrend_score >= 4: # 满足大部分上升趋势条件 print(f'{datetime}:强上升趋势') return 1 elif downtrend_score >= 4: # 满足大部分下降趋势条件 print(f'{datetime}:强下降趋势') return -1 else: # 次级趋势判断 if closes[-1] > ma20[-1] and diff[-1] > dea[-1]: print(f'{datetime}:弱上升趋势') return 1 elif closes[-1] < ma20[-1] and diff[-1] < dea[-1]: print(f'{datetime}:弱下降趋势') return -1 else: print(f'{datetime}:震荡趋势') return 0def update_strategy_params(context, trend): """根据趋势更新策略参数""" if trend == 1: # 上升趋势 context.position_size = context.uptrend_params['position_size'] context.stop_loss = context.uptrend_params['stop_loss'] else: # 震荡趋势，使用默认参数 context.position_size = context.downtrend_params['position_size'] context.stop_loss = context.downtrend_params['stop_loss']def algo(context): datetime = context.now.strftime(DATE_STR) # 获取市场趋势 trend = get_market_trend(context) update_strategy_params(context, trend) # 根据趋势调整交易策略 for symbol in list(context.positions.keys()): df = history_n(symbol=symbol, frequency='1d', count=300, adjust=ADJUST_PREV, adjust_end_time=datetime, end_time=datetime, skip_suspended=True, fill_missing='Last', fields='eob,open,close,high,low,volume', df=True) if trend != 1 : sell_stock(context, symbol) # 上涨或震荡趋势下寻找买入机会 if trend == 1 and len(context.positions) < context.max_positions: # 根据多个财务指标进行筛选,PEG比率在0到0.5之间、债务总资产比小于50%、每股净现金大于0、市盈率在10到100之间、市净率在0到5之间、换手率在3到8之间 symbol_pool = cf.filter_stocks_by_financial_indicators(context.all_stocks, datetime) # 计算每个股票的技术指标得分 stock_scores = [] for stock in symbol_pool: df = history_n(symbol=stock, frequency='1d', count=300, adjust=ADJUST_PREV, adjust_end_time=datetime, end_time=datetime, skip_suspended=True, fill_missing='Last', fields='eob,open,close,high,low,volume', df=True) score = enhanced_ma25_strategy(df) if score: # 上涨趋势下提高分数 if trend == 1: score *= 1.2 stock_scores.append((stock, score)) # 按得分排序，选择得分最高的股票买入 stock_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for stock, score in stock_scores: if len(context.positions) >= context.max_positions: break if stock not in context.positions: buy_stock(context, stock)def on_backtest_finished(context, indicator): print('累计收益率：', str(indicator.pnl_ratio * 100), ',年化收益率：', str(indicator.pnl_ratio_annual * 100), ',最大回撤：', indicator.max_drawdown * 100,'，夏普比率：', str(indicator.sharp_ratio), '，胜率：', indicator.win_ratio * 100, ',开仓次数：', indicator.open_count, '，平仓次数：', indicator.close_count)if __name__ == '__main__': ''' strategy_id策略ID, 由系统生成 filename文件名, 请与本文件名保持一致 mode运行模式, 实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST token绑定计算机的ID, 可在系统设置-密钥管理中生成 backtest_start_time回测开始时间 backtest_end_time回测结束时间 backtest_adjust股票复权方式, 不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST backtest_initial_cash回测初始资金 backtest_commission_ratio回测佣金比例 backtest_slippage_ratio回测滑点比例 ''' run(strategy_id='83e723e5-bc98-11ed-91e1-c85b7639cf56', filename='25Ma_point.py', mode=MODE, token='2a73fd387f79b2c096806a91a6b13f915f981007', backtest_start_time='2024-09-22 08:00:00', backtest_end_time='2025-02-20 15:40:00', backtest_adjust=ADJUST_PREV, backtest_initial_cash=10000000, backtest_commission_ratio=0.0001, backtest_slippage_ratio=0.0001)def enhanced_ma25_strategy(bars): """优化版MA25策略""" closes = bars['close'].values[-120:] volumes = bars['volume'].values[-120:].astype('double') # 计算核心指标 ma25 = talib.SMA(closes, 25) ma50 = talib.SMA(closes, 50) vol_ma20 = talib.SMA(volumes, 20) # 计算MACD macd, signal, _ = talib.MACD(closes) # 计算RSI rsi = talib.RSI(closes)[-1] # 买入条件 buy_signal = ( (closes[-1] > ma25[-1]) and (ma25[-1] > ma50[-1]) and (volumes[-1] > vol_ma20[-1] * 1.5) and (macd[-1] > signal[-1]) and (rsi > 50) ) # 卖出条件 sell_signal = ( (closes[-1] < ma25[-1]) or (rsi > 70) ) if buy_signal: return 1 elif sell_signal: return -1 return 0def buy_stock(context, symbol): if len(context.positions) >= context.max_positions: return account = context.account() position_value = account.cash.available * context.position_size cur_bar = current(symbol, fields='price') if len(cur_bar) == 0: return price = cur_bar[0]['price'] volume = int(position_value / price) if volume > 0: order_target_volume(symbol=symbol, volume=volume, order_type=OrderType_Market, position_side=PositionSide_Long) # 记录买入信息 context.positions[symbol] = { 'buy_time': context.now, 'entry_price': price }def sell_stock(context, symbol): if symbol in context.positions: pos = context.account().position(symbol=symbol, side=OrderSide_Buy) if pos: order_volume(symbol=symbol, volume=pos.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close, price=0) # order_target_percent(symbol=symbol, percent=0, order_type=OrderType_Market, # position_side=PositionSide_Long) del context.positions[symbol]def bias_buy_sell_latest(data, close_column='close', window=25): """ 根据最新数据的乖离率（BIAS）判断买卖点 :param data: 包含股票数据的 DataFrame，需包含收盘价列 :param close_column: 收盘价列的名称，默认为 'close' :param window: 计算移动平均线的窗口大小，默认为 25 :return: 买卖点判断结果（1 表示买点，-1 表示卖点，0 表示无信号） """ # 获取收盘价数据 closes = data[close_column].values # 计算 n 日简单移动平均线 sma = talib.SMA(closes, timeperiod=window) # 计算乖离率 bias = ((closes - sma) / sma) * 100 # 确保数据量足够进行判断 if len(bias) < 2: return 0 latest_bias = bias[-1] prev_bias = bias[-2] # 判断买点：BIAS 上传 0 轴 if prev_bias <= 0 and latest_bias > 0: return 1 # 判断卖点：BIAS 下穿 0 轴 if prev_bias >= 0 and latest_bias < 0: return -1 return 0def on_order_status(context, order): # 标的代码 symbol = order['symbol'] # 委托价格 price = order['price'] # 委托数量 volume = order['volume'] # 查看下单后的委托状态，等于3代表委托全部成交 status = order['status'] # 买卖方向，1为买入，2为卖出 side = order['side'] # 开平仓类型，1为开仓，2为平仓 effect = order['position_effect'] # 委托类型，1为限价委托，2为市价委托 order_type = order['order_type'] if status == 3: if effect == 1: if side == 1: side_effect = '开多仓' else: side_effect = '开空仓' else: if side == 1: side_effect = '平空仓' else: side_effect = '平多仓' order_type_word = '限价' if order_type == 1 else '市价' print('{}:标的：{}，操作：以{}{}，委托价格：{}，委托数量：{}'.format(context.now, symbol, order_type_word, side_effect, price, volume))
该文件实现了一个基于量化交易的策略，主要通过技术指标（如均线、MACD、RSI等）判断市场趋势，并根据趋势调整买入和卖出逻辑。支持回测模式和实时交易模式。
主要功能模块(1) 初始化函数：init(context)功能：设置策略参数并安排定时任务。关键参数：context.all_stocks：获取所有股票列表。context.max_positions：最大持仓数。context.stop_loss：止损比例（7%）。context.position_size：单个股票持仓比例。context.trend_period：趋势判断周期（120天）。schedule：安排两个定时任务：algo：每日9:45运行，执行核心策略逻辑。check_stops：每日14:50运行，检查单日回撤止损。(2) 止损检查函数：check_stops(context)功能：检查持仓股票的单日回撤是否超过设定的止损比例（7%），若满足条件则卖出。逻辑：获取当日最高价和当前价格。计算当日回撤比例。若回撤比例大于等于止损比例，则触发卖出操作。(3) 市场趋势判断函数：get_market_trend(context, index_symbol='SHSE.000300')功能：根据指数数据（默认沪深300）判断市场趋势。返回值：1：上升趋势。0：震荡趋势。-1：下降趋势。判断依据：均线排列（MA5 > MA10 > MA20 或相反）。收盘价与MA20的关系。RSI指标（强弱指数）。MACD金叉/死叉。成交量放大情况。(4) 策略参数更新函数：update_strategy_params(context, trend)功能：根据市场趋势更新持仓比例和止损比例。逻辑：上升趋势：使用 uptrend_params 的参数。下降趋势或震荡趋势：使用 downtrend_params 的参数。(5) 核心策略函数：algo(context)功能：根据市场趋势调整交易策略。逻辑：获取市场趋势。更新策略参数。卖出不符合趋势的股票。在上升或震荡趋势下寻找买入机会：筛选符合条件的股票池。计算每个股票的技术指标得分。按得分排序，选择得分最高的股票买入。(6) 回测完成回调函数：on_backtest_finished(context, indicator)功能：输出回测结果的关键指标。输出内容：累计收益率。年化收益率。最大回撤。夏普比率。胜率。开仓和平仓次数。 辅助函数(1) 优化版MA25策略：enhanced_ma25_strategy(bars)功能：基于MA25均线和其他技术指标生成买卖信号。买入条件：当前收盘价高于MA25。MA25高于MA50。成交量大于20日均量的1.5倍。MACD金叉。RSI大于50。卖出条件：当前收盘价低于MA25。RSI大于70。(2) 乖离率买卖点判断：bias_buy_sell_latest(data, close_column='close', window=25)功能：根据乖离率（BIAS）判断买卖点。买入信号：BIAS从负值变为正值。卖出信号：BIAS从正值变为负值。(3) 买入和卖出函数buy_stock(context, symbol)：根据可用资金和持仓比例计算买入数量。执行市价买单。记录买入信息到 context.positions。sell_stock(context, symbol)：清空指定股票的持仓。删除 context.positions 中的相关记录。 总结该代码实现了一个完整的量化交易策略，涵盖了市场趋势判断、动态参数调整、选股逻辑、买卖信号生成以及回测结果分析等功能。通过技术指标和财务指标的结合，能够在不同的市场环境下自动调整交易策略，适合用于股票市场的自动化交易
有兴趣的朋友欢迎关注我，我会不定期的发出我写的一些交易策略，抛砖引玉，有什么好的修改建议欢迎告诉我。
卖源码如何防止别人继续卖
(本文由公众号越声投研(yslcwh)整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)
从犹太人的炒股思维——“卖烧饼”中发现投资的重要性
有一个市场，有两个人在卖烧饼，有且只有两个人，我们称他们为烧饼甲、烧饼乙。
他们的烧饼价格没有物价局监管，他们每个烧饼卖一元钱就可以保本(包括他们的劳动力价值)，并且他们的烧饼数量一样多。
这段时间，他们生意很不好，一个买烧饼的人都没有，甲说：“好无聊”，乙说：“我也好无聊”，此时看故事的你们也说：好无聊。
这个时候的市场，我们就称之为不活跃!
为了让大家不无聊，甲乙决定玩一个游戏。于是，真正的故事开始了。
甲花一元钱买乙一个烧饼，乙也花一元钱买甲一个烧饼，现金交付。
甲再花两元钱买乙一个烧饼，乙也花两元钱买甲一个烧饼，现金交付。
甲再花三元钱买乙一个烧饼，乙也花三元钱买甲一个烧饼，现金交付。
于是在整个市场的人看来(包括看故事的你)烧饼的价格飞涨，不一会儿就涨到了每个烧饼60元。但只要甲和乙手上的烧饼数一样，那么谁都没有赚钱，谁也没有亏钱，但是他们重估以后的资产“增值”了!甲乙拥有高出过去很多倍的“财富”，他们身价提高了很多，“市值”增加了很多。
这个时候有路人丙，一个小时前路过的时候知道烧饼是一元一个，现在发现是60元一个，他很惊讶。
一个小时后，路人丙发现烧饼已经是100元一个，他更惊讶了。
又过了一个小时，路人丙发现烧饼已经是120元一个了，他毫不犹豫地买了一个，因为他是个投资兼投机家，他确信烧饼价格还会涨，价格上还有上升空间，并且有人给出了超过200元的“目标价”。在股票市场中，路人丙就是股民，给出目标价的人被称作研究员。
在烧饼甲、烧饼乙和路人丙“赚钱”的示范效应下，接下来的买烧饼的路人越来越多，参与买卖的人也越来越多，烧饼价格节节攀升，所有的人都非常高兴，但是很奇怪：所有人都没有亏钱。
这个时候，你可以想见，甲和乙谁手上的烧饼少，即谁的资产少，谁就真正的赚钱了。参与购买的人，谁手上没烧饼了，谁就真正赚钱了!而且卖了的人都很后悔——因为烧饼价格还在飞快地涨。
那到底谁亏了钱呢?
答案是：谁也没有亏钱，因为很多出高价购买烧饼的人手上持有大家公认的优质等值资产，也就是烧饼。而烧饼显然比现金好，现金存进银行而获得的利息太少了，根本比不上价格飞涨的烧饼，甚至大家一致认为市场烧饼供不应求，可不可以买烧饼期货啊?于是出有人问了：买烧饼永远不会亏钱吗?当然不是。那哪一天大家会亏钱呢?
比如市场上来了个物价部门，他认为烧饼的定价应该是每个一元——监管出现
也可能是市场出现了很多做烧饼的，而且价格就是每个一元——同样题材股票出现。
或者市场出现了很多可供玩这种游戏的商品——不同发行商出现。
亦或是大家突然发现这不过是个烧饼!——价值发现
也许是没有人再愿意玩互相买卖的游戏了!——真相大白
然而，如果有一天，任何一个假设出现了，那么这一天，有烧饼的人就亏钱了!那谁赚了钱?就是最少占有资产，也就是烧饼买的最少的人。
这个卖烧饼的故事非常简单，人人都觉得高价买烧饼的人是傻瓜，但当我们再回首看看我们所在的证券市场，这个市场的某些所谓的资产重估、资产注入何尝不是如此?在ROE高企，资产在高溢价下的资产注入，和卖烧饼的原理其实一样，最终谁最少地占有资产，谁就是赚钱的人，谁就是获得高收益的人。
所以作为一个投资者，应当理性地看待资产重估和资产注入，看到别人的忽悠要理性对待。面对在高ROE下的资产注入，尤其是券商借壳上市、增发购买大股东的资产、增发类的房地产等等资产注入的情况时，一定要把眼睛擦亮再擦亮，慎重再慎重。
因为，你很可能成为一个持有高价烧饼的路人。
龙虎榜选股基本方法
1. 龙虎榜跟踪
所谓的跟踪就是每天将龙虎榜前净买入额的前15只个股(过多不容易跟踪)加入自选进行跟踪。这一步骤很简单。就是加自选。
下图为4.28日龙虎榜：
2. 看席位
观察这些上榜个股是机构买入还是游资买入。越多机构席位大量买入后期行情越可期，若游资买入有则有可能是一日行情或是波段行情。若机构和游资同时看好某只或某几只个股，那么后期拉升的概率较大。
机构和游资的知名度也是我们追踪的因素之一，我们在这里可以机构和游资共同净买入位例选择机构和游资共同参与且上榜的个股，也就是说交集选股。
以4.28日的龙虎例：
3. 量能比较
在初步缩小我们的选股范围以后，我们可以将当日或是几日的净成交量进行排名。其中机构席位的量越大越好。上图中交集选股的先后顺序正好是按净成交额的先后顺序排名。有时当日龙虎榜使用交集选股会出来很多，有时有很少甚至没有。
4. 发现板块
如果我们在进行了交集选股，量能排序，机构或游资数量及知名度排名之后所剩的个股，我们可以进行板块联动划分，找出该板块近期的政策面及消息面的新闻进行参考，再为我们做进一步的决定提高准确率。
5. 个股基本面+技术面确定最终个股
我们可以选择业绩优良主营业务明显，且技术上上行趋势明显或是回调处于尾声的个股进行跟踪。
具体龙虎榜席位战法
龙虎榜席位包括机构席位，游资席位，沪股通、深股通席位。
机构席位 主要是基金、保险、社保、券商自营和QFII等使用，主要以价值投资为主。
游资席位 主要是市场中的私募基金、大户、超级大户使用，主要以短线投机为主。
当龙虎榜中出现机构席位时，往往后期继续上涨的概率较大(不绝对，机构也有假机构)。
当龙虎榜中出现游资席位时，就要具体分析。
第一、按照前面的买卖力量总量和结构进行分析。
第二、观察是否
寻找有主力的强势股
给大家分享一个抄底指标，这个是附图指标，建议主图里用均线系统，当附图出现“抄底”信号时，要通过主图里面的均线系统来加以筛选，比如说当出现“抄底”信号时不要急于买入，可以等10日均线向上时再考虑买入，还有可以通过看在出现信号之前，成交量有没有放大来加以筛选，总之不是每一个“抄底”信号都可以执行，要通过均线或者量能等其它指标辅助来加以甄别，具体情况可以自己把握。公式代码复制过来难免造成部分格式错误，如果不能成功导入，可以找我领取源码!
公式源码如下：
短趋势:((3*SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1)-2*SMA(SMA((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LOW,27))*100,5,1),3,1)-50)*1.032+50),COLORRED;
VAR2:=(2*CLOSE+HIGH+LOW+OPEN)/5;
VAR3:=LLV(LOW,34);
VAR4:=HHV(HIGH,34);
长趋势:EMA((VAR2-VAR3)/(VAR4-VAR3)*100,13),COLOR00FF00;
判断底:SQRT(SQRT(FLOOR(SQRT(MA(1/WINNER(CLOSE)*100,4)/10000))))*5;
VAR5:=CROSS(短趋势,长趋势)AND 长趋势<25;
底部:STICKLINE(短趋势<10 AND 判断底>0,0,30,6,1);
STICKLINE(VAR5,0,50,8,0),COLORRED;
DRAWICON(VAR5AND 判断底>0,60,1);
DRAWTEXT(COUNT(短趋势<10 AND 判断底>0,8) AND VAR5,50,'抄底');
DRAWTEXT(CROSS(短趋势,长趋势)AND 长趋势>25 AND 长趋势>REF(长趋势,1),50,'快拉或短顶');
VAR6:=CROSS(短趋势,长趋势)AND 长趋势<50;
DRAWTEXT(COUNT(短趋势<30 AND 判断底>0,5) AND VAR6,30,'短线买');
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缺口选股法
出现涨势中，根据出现的时间不同而分为三种
1、向上突破缺口：股价突破阻力开始上升时出现的跳空高开缺口，形成时都伴有较大的成交量，而且成交量越大说明以后股价涨升的潜力越大。
2、向上持续缺口：股价上升时出现的第二个缺口，表明多方力量十分强大，持续上涨的空间至少与到第一个缺口起点等长，所以又叫量度性缺口。 向上持续缺口可以有多个。
3、向上竭尽缺口：股价上升时的最后一个缺口，这是多方的最后一次冲刺，常跳得比前面的缺口更高，表明推动股价上升的力量发挥将尽，市势即将逆转。
注意点：
1、跳空缺口要有意义，是【突破前高或盘整或箱体】，要仔细分析，放量上跳形成缺口代表一种趋势或力量的形成。
2、放量突破前高为好。
3、缺口裂度大为首选。
4、买入时机在出现缺口后的第二天。当【盘中回探缺口上沿位置】时，缺口不补即可买入。
5、大盘的趋势是向上的。下跌趋势不成立。
6、选股时侧重于：1、热点;2、板块效应;3、题材故事;4、活跃股或强庄股。
坚持“先大后小”的选股思想
在实战中，利用跳空缺口选股的时候，更加有效的方法，就是按照“先大后小”的理念，当大盘出现跳空缺口的时候，选择与大盘同步出现跳空缺口的股票。因为，大盘指数代表着市场的整体运行特征。那么，当市场开始跳空向上的时候，表示至少有很多股票同步跳空向上，那么选股的范围将空前广阔，而且可以从中发现更多的强势股。
如图1，在沪综指上升图中A处(6月1日)，指数出现跳空高开高走，并向上突破前期高点，那么此时便成为我们选股的大好时机。
个股精选要点
1、 同步跳空向上;
2、 上升趋势保持良好。
当综合指数出现功能性向上跳空缺口的时候，那些随大盘同步跳空向上，突破前期高点，而且上升趋势保持良好的股票将是我们重点关注的对象。
如下图所示，ST科健(000035)日线图中A处，在6月1日随大盘跳空高开高走，并向上突破前期高点一线，此时买点出现，而后期股价短期内展开快速上涨。
【缺口4种形态】：
1.箱体震荡突破平台缺口
2.低位突破，缺口短期回补了。大概率调整!
3.岛型反转缺口：岛形反转缺口是趋势发生重要转折的信号，通常会形成幅度较大的上涨或下跌行情。
4.持续缺口：在出现一个或一个以上的缺口之后再次出现缺口，延续性很强且具有形态特征，具有助涨助跌的作用。
【缺口的规律】：
1、上升缺口，只要短期不回补，都代表多头强势!那么就会继续涨!
2、上升缺口，短期回补了，都代表空头强势反击，那么就必须减仓或空仓!
3、下降缺口，只要短期不回补，都代表空头强势!那么就会继续跌!
4、下降缺口，短期回补了，都代表多头强势反击，那么就可以考虑介入。
5、股价打到缺口的位置，都会遇到支撑力或阻力。
突破缺口抓涨停实战案例：
1、低位突破，缺口短期不回补。严重看涨!
2、连续出现缺口，只要短期不回补，都看涨。
根据缺口判断个股的涨跌：
1、个股低开，股价回升时回补缺口，股价回调不低于开盘价，明显的诱空行为，后市看多;
2、个股高开，回档下来不回补缺口，股价回升高于开盘价，后市看多;
3、个股低开低走，或股价回升时不回补缺口，后市看空。
4、个股高开，回档下来回补缺口，股价回升不高于开盘价，明显的诱多行为，后市看空;
交易成功之道，皆在交易之外
赖斯说过一句话：不要指望所有人都赞同你的观点，如果所有人都赞同你了，那说明，你在面对一个错误的人群。真理确实如此。
每当接受别人夸赞的时刻，都被人羡慕不已，而自己内心却酸楚得哭笑不得。台前的光鲜，总被人轻易杜撰，可背后的辛酸，却无人体味。
有很多朋友来找探讨股票交易的秘籍，不是保留，是真的无所适从，不知道如何去回答。或许自己有一定天赋，但更多的是热爱，并为此而坚持不懈努力着。这种问题连续频繁地被问，发自心底地打怵，有时候甚至会很不悦，因为，大家把一个事情看得太简单了，以为世间所有事情都如一把锁配一把钥匙一样，都有诀窍。没有，的确没有。
除了问要秘籍的，还有一部分人让推荐书。告诉他们：把《股票市场技术分析》看了两遍，把每日的早盘提示、午盘指引、盯盘，坚持写了三年，除了有事在外，几乎没有一天是故意偷懒的。
或许股票市场的一切书籍，都基于K线的拓展，都基于此书的升华。约翰·墨菲的这本书，足以引领我们走上股票的正轨。
但接下来，除了一步步地践行，再没有技巧。就像父母教会了我们走路之后，剩下的路还是一步步由我们自己走，而且要一走走上几十年，简单而漫长。谁都替不了我们半步，只有自己走下去，才对人生有体味有感触有心得。股票难道不是吗?
做人宗旨之一：性本善，一切皆在自己行为的感化。一切你认为不好的人或事，都会通过你自身的努力付出，感化对方。是的，相比许多人得到了很多回报，但是如果看付出，也一样比别人付出了更多。教会我的人生品质之一就是：先做事，主动付出，别求回报，功到自然有回报。
从表面看，这跟股票一点也没有关系吧。但是，其实有很大关系。当你不想在市场里舍弃，特别是错误的时候，仍然舍不得止损割舍，只一味要索取要盈利，长此以往将发展为执迷不悟。
在懂得与人分享利润，各取一方时，自然会懂得在股票市场里做选择性的交易，只交易自己能把握的行情。懂得舍弃和放弃，是人生的大智慧。记得有一个著名的摄影师，就用单板相机选取他能力之内的景物拍摄，而甘地遇刺的那天，他恰恰在场，但因自己设备和能力所限，不可能拍摄到，只能放弃。有记者问，“放弃这样千载难逢的机会，你不后悔吗?”摄影师说：“当然不后悔，因为我只拍摄我能拍摄的。”
(以上内容仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)
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卖源码的游戏中介为什么不自己做
20日均线又称为万能均线即，它的意义在于周期不是很长也不是很短，所以能够真实反映出股价的最为接近的趋势，他的低位拐弯意味着短期内趋势有好转的迹象，股价如果能够即时站稳于上就说明股价未来看涨，否则只能代表趋势纯技术上的空头趋势。
这一均线是经过长时间验证其在股价间的变化作用，能在任何时候任何位置给出一个明确的操作买卖信号，这也是\"万能\"二字所在的真实含义。万能均线之所以万能是因为它在股价的任何时间和位置都能准确的给出操作信号。它的操作要点在于只要股价上穿万能均线并且有成交量放大的配合被认为买入信号，股价下破万能均线被认为卖出信号。在周期组合上被认为是一个综合周期，因此无论是长线投资或者短线投资均适用。
战法操作：
20日均线在低位走平时关注，20日均线开始向上拐头、股价站上20日均线之上时买入，回调确认时加仓，均线向上移动一路持有，当20日均线在高位走平时要警惕，一旦收盘时股价跌破20日均线立即清仓，日后如果20日均线继续上移，股价再次站上20日均线时再买入，如此反复操作，直到股价不再创新高并跌破前低，而且20日均线调头向下时结束该操作，在20日均线向下移动和横盘整理中，保持空仓观望，耐心等待新一轮上升趋势形成后再择机介入。
考虑到每天股价在盘中波动，主力运作的意图只有到收盘时才明朗，因此坚持到每天最后一刻﹙2点45分以后﹚买卖。按20日均线操作是安全可靠的，它既能有效地控制风险，又能百分百的抓住主升段，获取利润的最大化。目前来说，中短线操作成功率超过60%的人还不多，我们追求的是较大的成功概率，甚至连成功概率都无所谓，关键是要抓住大涨，回避大跌，要盯住一只股票操作，直到获得满意的盈利或趋势已经变坏时方可换股操作。当然，在牛市中可以用更长周期的均线操作，控制冲动，减少操作，节省交易费用，让利润奔跑，均可获得不菲的收益。
对于移动平均线的应用，各人偏好不同，有的用18日均线，有的用20日均线，有的用30日均线，还有的用60日均线，各有利弊。我按我的操作标准﹙20日均线拐头向上，股价站稳20日均线之上买入，股价跌20日破均线卖出，20日均线向下和横向整理时空仓观望﹚同时分别对10日、20日、30日、60日，120日，250日均线进行了大量测算，结果发现，均线周期越短，稳定性越差，交易的次数越多，成功率越低，收益率却并没有因频繁操作而增加，相反的均线周期越长，稳定性越好，交易次数越少，收益率也不低，特别是60日均线，趋势清晰，操作简洁，收益率较高，值得心态好的人参考。我喜欢用长短适中、忙闲相宜、攻防兼备的20日均线操作，它既可避免按10日均线交易过于频繁、失误过多、交易成本过高的缺点，又可弥补长周期均线过于滞后的不足。
MA5:MA(CLOSE,5),LINETHICK1,COLORWHITE;
MA10:MA(CLOSE,10),LINETHICK1,COLORYELLOW;
MA20:MA(CLOSE,20),LINETHICK2,COLORMAGENTA;
MA60:MA(CLOSE,60),LINETHICK1,COLORGREEN;
买线:=EMA(C,4);
卖线:=EMA(SLOPE(C,20)*10+C,35);
DRAWTEXT(CROSS(买线,卖线),LOW*1.00,'←买'),COLORRED,LINETHICK2;
DRAWTEXT(CROSS(卖线,买线),HIGH*1.01,'←卖'),COLORGREEN;
LC:=REF(CLOSE,1);
RSI:=SMA(MAX(CLOSE-LC,0),6,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),6,1)*100;
DRAWTEXT(CROSS(90,RSI) , HIGH*1.01,'←逢高出局!'),COLOR00FF00 ;
A:=(3*C+L+O+H)/6;
X:=(20*A+19*REF(A,1)+18*REF(A,2)+17*REF(A,3)+16*REF(A,4)+15*REF(A,5)+14*REF(A,6)+13*REF(A,7)+12*REF(A,8)+11*REF(A,9)+10*REF(A,10)+9*REF(A,11)+8*REF(A,12)+7*REF(A,13)+6*REF(A,14)+5*REF(A,15)+4*REF(A,16)+3*REF(A,17)+2*REF(A,18)+REF(A,20))/210;
主力成本:EMA(X,13),COLORFF00FF,LINETHICK0;
ZZ:=(O+H+L)/3;
YC:=(H+L)/2;
YCHJX:=(EMA(ZZ,4))+(YC-REF(ZZ,3))/4;
今日买点:EMA(ZZ,3),COLORYELLOW,LINETHICK0;
明日买点:YCHJX,LINETHICK0;
昨测今日买点:REF(YCHJX,1),LINETHICK0;
FF:=EMA(CLOSE,3);
MA15:=EMA(CLOSE,21);
DRAWTEXT(CROSS(MA15,FF),(HIGH * 1.02),'←拐点卖'),COLOR00FF00;
DRAWTEXT(CROSS(FF,MA15),(LOW * 0.99),'←拐点买'),COLOR00FFFF;
注意：如不需要拐点买卖的，就删除后面的四行。
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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)
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