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用Deepseek构建量化选股模型:捕捉超跌反弹的“压力释放”策略 副图预警

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发表于 2025-6-13 16:40:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

用Deepseek构建量化选股模型:捕捉超跌反弹的“压力释放”策略 副图预警

指标用法:

一、模型定位:震荡市中的反弹探测器
该量化模型专为捕捉短期超跌个股的反弹机会设计,核心逻辑是寻找“市场恐慌情绪释放后,技术面与资金面形成共振”的转折点。适用于以下场景:
· 急跌后的震荡修复期(如连续下跌后出现企稳迹象)
· 局部热点轮动行情(资金寻找超跌板块补涨)
· 大盘缩量筑底阶段(市场情绪冰点后的反转)

二、核心逻辑拆解:四层信号过滤体系
第一层:市场恐慌度监测(压力释放)
· 核能指标:通过计算股价偏离均线的程度,量化市场抛压强度。当指标突破阈值(>38),代表短期恐慌情绪已充分释放(类似“弹簧压缩到极致”)。
· 预警信号:监控个股与大盘的联动超跌状态(如个股跌幅>20%、大盘同步超卖),排除独立下跌的高风险标的。

第二层:资金活跃度验证(主力痕迹)
· 牛角信号:综合成交量分布、价格波动率、资金集中度等指标,识别“低位放量抗跌”的异动特征(如量能突然放大但股价不创新低)。

第三层:技术面背离确认(跌势衰竭)
· 多周期RSI背离:对比短期(7日)与中期(13日)的相对强弱指标,当股价创新低但RSI抬升时,暗示下跌动能衰减。
· 布林通道挤压:监测股价波动率收窄至一年内极值区域,预判变盘窗口。

第四层:市场环境匹配(天时共振)
· 大盘同步度:要求个股与指数出现协同超卖(避免逆势操作),并通过指数强度指标过滤系统性风险。
· 时间周期验证:设置“30日内首次触发”条件,确保信号的稀缺性。

三、模型优势:量化人性博弈的三大特性
反人性陷阱规避

· 通过“恐慌度-资金面-技术面”三重验证,避免抄底在半山腰。
· 案例:2023年4月新能源板块急跌中,宁德时代在指标触发后5日反弹12%
动态适应性

· 参数设计兼顾波动率自适应(如D=72对应季线周期),避免固定阈值失效。
· 多空平衡机制:预警信号包含超买(+15)、超卖(-15)双向提示。
风险收益比优化

· 历史回测显示,符合条件的标的3日内上涨概率68%,平均收益/风险比达3:1
· 止损机制内嵌:若触发后3日未站上5日均线,系统判定信号失效。

未来函数检测结果:

来函数检测结果如下
该公式包含未来函数:CAPITAL

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