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6月28日,陈默站在量化实验室的白板前,手中的红色marker在磁吸式时间轴上划出一道粗线。横轴从9:30到14:57均匀分布着封板时间点,纵轴用不同灰度标注着次日溢价率区间,最顶端的深灰区域代表溢价率超过10%,底端的浅灰则对应负溢价。徒弟小林将激光翻页笔对准投影屏幕,蒙特卡洛模拟生成的三维曲面正在缓缓旋转,曲面的起伏如同资本市场的脉搏。

“过去三年全市场5000次涨停事件中,早盘10:30前封板的样本占比28.3%。”陈默用marker敲击时间轴上的红色区间,笔帽与金属板面碰撞出清脆的声响,“但它们的次日平均溢价率达7.2%,是13:00之后封板股的3.1倍。”他转向小林,镜片后的瞳孔反射着屏幕蓝光,“注意这个断层——10:30前后的溢价率期望值相差4.8个百分点,这不是随机波动,而是资金行为模式的差异。”

小林在触控板上滑动,调出分位数统计界面:“换手率小于5%的子样本中,溢价率超过70%的概率为68.2%,但破板率也高达39.7%。”他的指尖在触控板上停顿,红色区域在曲面上显得格外刺目,“高溢价与高风险并存,说明低换手封板虽然是主力控盘的信号,但也可能是诱多陷阱。”

陈默点头,从白板下方的磁吸盒中换出黑色marker,在时间轴旁工整写下“筹码锁定度”五个字:“低换手率意味着主力控盘程度高,但需要区分是真实锁仓还是虚假对倒。”他调出某消费电子股的历史界面,2022年11月15日的分时图上,股价在10:08直线封板,全天成交仅3.2万手,量能柱在封板后骤缩为一根细针。“当日龙虎榜显示,某顶级游资通过三个关联席位锁仓8000万元,买一到买五的委托单均为千手级整数单,这是典型的‘推土机式’封板。”

小林突然指着模拟结果惊呼:“师父,剔除St股和重组股后,胜率提升至71.5%!”他的手指在键盘上快速敲击,过滤条件生效的瞬间,三维曲面的绿色区域(代表盈利)明显扩大,红色区域(代表亏损)收缩成边缘地带。“这说明重组预期和St股的炒作逻辑干扰了模型的纯度。”

陈默的手机在裤袋里震动,周远山的消息弹窗亮起:“概率是市场的语言,关键看样本纯度。”他盯着屏幕上的文字沉吟两秒,指甲无意识地摩挲着手机边缘:“增加‘非St+非重组+行业龙头’三重过滤。”代码运行完毕,胜率数字跳升至73.1%,夏普比率从1.5提升至1.72,曲线的陡峭度让小林轻轻吹了声口哨。

午间的阳光斜照进实验室,在操盘台上投下菱形光斑。陈默看着优化后的模型参数,脑海中闪过蓝海医疗的K线图——那只股票正是因为属于重组概念而被模型误判。“小林,把申万行业分类一级指标加入模型。”他揉了揉眉心,指节因用力而发白,“真正的行业龙头,机构持股比例高,主力运作周期长,封板后的溢价稳定性至少提升20%。”

傍晚的模拟盘测试中,陈默随机选取的10只股票里,某AI芯片股(代码688xxx)的参数如同灯塔般醒目:封板时间10:05,换手率3.2%,申万半导体行业排名第2,近三月23家券商研报均给予“增持”评级。“注意它的分时结构。”陈默将该股与三年前的特力A(000025)K线并列,两台显示器上的曲线宛如镜像,“启动前的缩量封板形态,筹码分布的集中度,甚至封单撤单的间隔都高度相似。”

小林启动波形比对算法,进度条在屏幕下方以每秒10%的速度推进。当相似度百分比跳至89.7%时,陈默的手指在桌面上轻叩出急促的节奏——这个数字远超他设定的85%预警阈值。“2015年特力A七连板的启动阶段,封板时间集中在10:15之前,换手率平均2.8%,龙虎榜显示主力每天通过对倒维持涨停,同时锁仓80%筹码。”他调出当前AI芯片股的流通股东名单,某私募的持仓比例与当年的敢死队仅相差0.3个百分点,“历史不会简单重复,但人性的贪婪与恐惧始终如一。”

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