今日核心观点-VCP模式,图形量化的最后一座高峰
今大家有没有发现一个问题,口袋支点、净利润断层、杯柄等模式,网络上充斥着各种各样的选股公式,但是你认真回想一下,你有见过VCP模式的选股公式吗??你应该是没有见到过的。
欧奈尔杯柄,只是一种突破买点,其实马克在借鉴杯柄的基础上,进一步细化了自己的买点。还研究了供需平衡打破的新章法,原书第十章,很详细介绍VCP——波动收缩规律
VCP突破买点的量化模型如下:
(1)RPS三条曲线数值,至少有一条大于90;
(2)在一波上涨之后,第一次回调幅度最大,最理想的第一次回调幅度是在30%以内,最大回调不能超过50%。之后每一次回调幅度依次减小,最理想的递减是:后面回调幅度是前面回调幅度的一半左右。
(3)回调次数在2到6次,常见的是3到4次。
(4)回调缩量,反弹放量,其中有一天量缩的特别厉害。
(5)结束回调的标志是:一根放量中到大阳线(涨幅至少5%)对最后一个回调区域进行突破。如果是涨停板突破,成交量不做要求。
为什么我一直不用通达信编公式来进行数据挖掘呢?因为通达信毕竟主要是个看盘软件,在上面进行二次开发,会有很大的局限性。因为你只能利用他已经有的函数,那如果他的函数没有覆盖的,怎么办?我就说一点,就是上面的第三点,回调次数在2到6次,常见的是3到4次。你告诉我,这一点,怎么用通达信公式写出来。这也是为什么网络上基本没有VCP选股公式的原因。虽然他很重要,但是大家都知道,骑自行车是没有办法上月球的。
我们的做法是,完全脱离通达信,用大数据挖掘的方法,更加灵活的拟合曲线,这是口袋支点量化是否能里程碑式突破的重要环节。消除噪声,拟合曲线。我曾经尝试用用某一个高次方的代数多项式 y= a + bx + c(x)2 + …来描述,但发现很难做到平滑,会出现毛刺。我也尝试过用最小二乘法来计算参数,也不太理想。在经过多次算法尝试后,我发现贝塞尔曲线函数 曲线平滑算法能很好的拟合,并且能曲线平滑、无毛刺。
机器学习,AI识图,胜率大增。一直在研究口袋支点的各种算法。如何提高胜率,一直我在追求的。发现贝塞尔曲线函数 曲线平滑算法能很好的拟合,并且能曲线平滑、无毛刺。今天我的实践量化,贝塞尔曲线值得我们高度重视,在口袋支点研究方面,到目前为止,我认为是最完美的研究方向。
目前我正在研究二阶贝塞尔、三阶贝塞尔曲线,与口袋支点的相关性。
所以说,你在网络上,基本上是找不到VCP选股公式的,就是有人打着VCP选股的幌子,那基本也是瞎糊弄人的。
我们用我们的AI识图算法,是能够找出VCP模式的,而且VCP是非常重要的模式,非常值得大家仔细研究,历史上无数的大牛股,在启动初期都呈现过VCP结构。话不多说,我们就看看真功夫。
我就是要让大家看看,在网络上其他地方看不到的,而且又是非常重要的东西。下面直接上干货。我们直接打开《VCP全量数据20211228》。我可以给大家举几个例子,就是目前,当下,今天,就在走VCP结构的股票。
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市场环境和温度
以后,我把这个作为一个固定栏目,放在我的每天的文章里。