模式识别算法之3练习----stock

1.前言

用模式识别做stock预判是不错的注意，说干就干。根据最近的研究，考虑涨停板回踩买入法之阴线调整三缩量买入法。

要点如下：属于短期热点题材最重要，短期均线要呈现多头排列最重要，三次缩量过程要呈现量能（成交量副图量柱）递减走势，三根调整K线要在该涨停板的实体内，不得有效跌破涨停板的开盘价，最好第一根、第二根、第三根调整K线量柱都在5日均量线之下最好，第二根、第三根调整K线量柱都在5日均量线之下次好，只有第三根调整K线量柱在5日均量线之下稍差些，第三根调整K线量柱位于55日均量线之下为佳，辅助看一下MACD指标和KDJ指标不死叉为佳，参数不偏高为佳！

2.样本的选择

2.1.涨停

2.2 近期热点

2.3 量能递减连续三天

2.4 不得有效跌破涨停板开盘价

3.特征选择

整体特征fd：三天总体浮动

整体特征dk：是否低开

整体特征d5_1~d5_3：三天量能是否低于5日均线

整体特征d55_1~d55_3：三天量能是否低于55日均线

整体特征j：kdj指标

整体特征deadcross：macd死叉

买入特征vr：量比是否小于1

买入特征ml：受到均线支撑

买入特征xl：受到薛氏通道支撑

买入特征vd：分时量能萎缩

买入特征clsl：是否小于昨日收盘价

买入特征m3l：是否小于3日均线价

卖出特征：

大盘特征：短期多头排列

板块特征：近期量能增加

clc
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%读取股票数据
sample=[];
for id_stock=600000:603993
%     try  
        data_day_ori=textread(['C:
ew_tdxT0002exportSH',num2str(id_stock),'.txt'],'%s','delimiter','	','headerlines',2);
        num_day=length(data_day_ori(1:end-1))/7;
        data=reshape(data_day_ori(1:end-1),7,num_day);
        for i=1:num_day
            close(i)=str2num(cell2mat(data(5,i)));
            low(i)=str2num(cell2mat(data(4,i)));
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        end
        for id_day=2:num_day-5
            %2.加入选股条件
            %2.1 出现涨停
            flag_up10=(close(id_day)/close(id_day-1)>1.099);
            %2.2近期热点
            %2.3量能递减连续三天
            if flag_up10==1
                day_scan=0;
                flag_voldec=0;%连续缩量标记
                flag_price2o=0;%是否跌破涨停当天开盘价标记
                while day_scan<5 & flag_voldec==0 & flag_price2o==0
                    if vol(id_day+day_scan)>vol(id_day+day_scan+1) & vol(id_day+day_scan+1)>vol(id_day+day_scan+2)
                        flag_voldec=1;  %2.3连续缩量3天
                    end
                    if low(id_day+day_scan)<open(id_day)-0.02
                         flag_price2o=1;%2.4突破涨停开盘价
                    end
                end
                %3.特征提取
                if flag_voldec==1 & flag_price2o==0

                end
            end    
        end
%     catch
%     end
end