相关指标显示股票实盘什么意思，中国对外经济运行有喜有忧、有进有退，充分印证了中央关于外部环境复杂性、严峻性、不确定性上升的重要判断。

最近常用的一个0进1搜索能在盘中提前找到不少当天0进1的最终涨停的股票。虽然能找到但还需要花时间用动态图分析才能下手。

由股友们大胆尝试想到的

股友们也在大胆尝试我发的搜索语句：1. 盲买，2. 集合竞价开盘前就买。回馈的消息是溢价率不错。

虽然我以前开发的搜索语句从来没有考虑过盲买和集合竞价买，但是股友们大胆的“拓展用途”还是给我了极大震撼。在没有3个月以上的回测数据，我个人是不敢尝试的。

如果搜索语句能在开盘前就出结果，这是一个梦寐以求的先手。另外，如果能盲买还能保证确定性的溢价，那盘中用不着再花功夫分析动态了，可以减少错过的机会。

所以我利用春节的时间专门研究集合竞价盲买并争取保证溢价率。数据样本从8月31号开始到节前收盘，整整5个月。

0进1：低量Vs.高量

这次数据分析最大的发现是0进1分两大阵营。一种是站在了高量能平台上的股票，比如长期霸占热门排行榜的股票，例如安奈儿：

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另外一种就还没有起涨，换手率保持低位，主力参与度极低的股票，比如起涨前的浙江世宝。这种量能也是有涨停的。

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低量和高量的竞价涨停要素是完全不同的。所以，为了可以盲买，需要开发两个搜索语句。当然，如果搜索语句可以像编程那样写上if…then…那就最好了。

如果可以盲买的话，数据量化才有意义，而且今后可以自动炒股。

低量和高量的界定

条条大路通罗马，我相信有牛人通过不同的方式达到同样的目的。我习惯性的用市占比作为划定标准，这个指标可以回测而且可以通过集合竞价的数据算出来。

市占比=大单买入量/流通股数

低量指的是开盘前一天（昨天）市占比小于3%，高量是大于3%

为啥用3%作为分界线？因为通过统计发现，3%以上无论昨日大单如何砸盘都不影响涨停概率。而3%以下，昨日大单稍微砸一下，今日涨停就基本上没戏了。

例如安奈儿11月23号当日集合竞价搜索出来，22号大墓碑大阴线且大单净量狂砸-6.64%，23号当天走A字套人，谁也没想到24号一字板，然后一口气7连板没断过。关键的关键是22号砸盘那天市占比是7%，主力没跑。

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低量如果这样砸盘的话，不可想象！主力连可用做砸盘的筹码都没有那么多。

所以，昨日的市占比是衡量主力是否还在的重要指标。低量和高量的分界线是3%

搜索语句优化这么写：

（昨日大单买入量/流通股数）>3%

当然要搜索低量的话写<3%

低量、放量与爆量

我们集合竞价搜索的关键是“量比涨幅”，有了量比涨幅才有涨停的希望。当然许多0进1涨停的量比涨幅发生在盘中。

但是也有一部分量比涨幅早早的发生在集合竞价阶段。我们集合竞价阶段盲买就要发现集合竞价与涨停之间的规律。

我先介绍低量的集合竞价优化。过几日再说高量的集合竞价优化。

低量：

指的是昨日市占比小于3%

放量：

是指今日集合竞价需要放量，否则需要等到盘中再放量。集合竞价的搜索条件比盘中搜索条件宽松，因为开盘后成交量会急剧放大。

所以集合竞价搜索是搜“量比涨幅”大于3，盘中搜索写量比涨幅大于5。

（竞价量比/昨日量比）大于3

爆量：

放量有个限度，集合竞价量超出一定范围股价走势反而会套人。比如量比涨幅超出15倍那就是爆量了。当然还有市占比数据也可以测爆量。两个指标可以组合着用效果最佳。

注意：只有低量的股票需要防范集合竞价爆量。高量的股票，爆量对涨停概率没有影响。

比如11月11日维科技术，属于低量股。竞价搜索出结果，但是爆量了！

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前一日低量，1月18日上海洗霸竞价爆量也比较典型：

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相反，9月7日安凯客车与9月5日的三维通信竞价爆量，都没有影响当日的涨停。因为两个当时都处于高量。

低量涨停特别难

不是说低量一定没有涨停，但是通过低量找涨停特别的难。

11月24日中交地产前一天低量，当日集合竞价爆量涨停了，一共6连板。

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但是这样的涨停太少了。在数据样本时间区间内，同样的低量数据，有3个涨停且次日连板，有100多个无溢价空间且核弹连连。为了3个涨停股吃100个瘪非常不划算。

这就要说一下低量股与高量股的天然属性了。

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这是我截取的统计结果表头。上面这个是高量股的天然属性，没有对搜索条件进行优化，天然是有溢价的。

把所有的160只股票的涨跌幅想加，平均次日竞价溢价率是0.63%，次日收盘溢价率是1.21%。

天然的涨停概率30.63%，连板概率18.75%，

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很明显，低量股如果不优化搜索，那是绿油油一片啊！

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跟据前面介绍的优化方案，通过对昨日的市占比、大单净量和集合竞价的量比涨幅及市占比爆量的优化，低量股可以达到上面截图的表现。很不容易，砍掉了147只股，留下了30只。

这个数据可以盲买了。注意这个优化结果是建立在近5个月的数据基础上的。如果想继续优化，需要1年、3年或10年以上的数据。

先分享一下这个低量研究成果。接下来我继续优化高量搜索条件。且听下回分解。

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