如何选择龙头股？怎么挖掘股市龙头股？

随着互联网的普及，财经信息的获取变得更加便捷。然而，信息过载也成为了一个问题，如何筛选出有价值的信息，成为了投资者们需要面对的挑战。天成财经带大家认识股票信息挖掘在哪里，如果你们也遇到这种问题，相信看完本文，你们就懂得怎么解决了。

本文导航，以下是目录：

• 1、如何选择龙头股？怎么挖掘股市龙头股？
• 2、从资金流向中挖掘主力吸筹个股的技巧有哪些？
• 3、如何选择龙头股？怎么挖掘股市龙头股？
• 4、怎样去分析一只股票
• 5、人工智能可以用来炒股吗

问题一：如何选择龙头股？怎么挖掘股市龙头股？

最佳答案通常，在急剧下跌之后，市场将转向一个新的热点。个股成交量可分为积极成交量和覆盖成交量。如果一只股票的成交量连续三天，则称为激进成交量。如果一只股票只有一天的成交量，则称为覆盖量。领头股必须具有积极的成交量特征。目前，领头股有交易限额，不能交易限额的股票不是领头股；股票的日KDJ、周KDJ和月KDJ同时低价；

与市场不同步，市场小幅上涨、大幅上涨、大幅下跌、小幅下跌或不下跌；一般来说，每日限额在上午提高。由于领头股票非常激进，它们通常在上午直接提高每日限额。一路换手意味着没有芯片故障。前面基本上没有获利回吐。你可以删除前面的增加。每个交易板都是第一个板。因为这是一次换手，没有大部分芯片密集区，就不可能暴跌。所以有人做了深度调整并停止了。即使它开得又宽又低，也会有人把它捡起来。对移动平均线的回调已完成。即使整个板块进入调整期，它也将是最后一个下跌的板块。

即使没有第二波，也会出现反泵，通常是双顶部。领头股在板块走强之前，不仅领涨，领涨，更重要的是带动板块。崛起是崛起的最好理由。涨价越高，越受欢迎，流动性溢价也越高。这就是领头股独立于板块后成为妖股的根本原因。并不是所有的领先股票都能成为妖股票。你不能持有分时票。任何妖股票的K线都非常漂亮，但由于易手，分时图表非常丑陋和混乱。特别是，最后几个交易板在一天结束时进行交易，其中大多数都是烂板。由于提前限价，提前购买的人不会出售，也不会换手。有时收缩率和工字板不好是因为它们不易手，导致压力集中在后面，导致收缩率和工字板不远。

领先的股票，特别是在后期，不看分时，而是看每日K线。在后期，许多分时图表都非常糟糕，这就是为什么邪恶的股票会从烂板中出来的原因。因为它已经腐烂了，所以需要换手。在后一阶段，所有投资者都是散户投资者。如果你试着用一只手买，我会买每日限额。可以看出，每日限额的封条是一只手和两只手。妖的股票都是后期的零售票。

问题二：从资金流向中挖掘主力吸筹个股的技巧有哪些？

最佳答案关于“从资金流向中挖掘主力吸筹个股的技巧有哪些？”的问题，在这我来表达一下我个人的看法。在股市中，从资金流向中挖掘主力吸筹个股的技巧有哪些？想要在股市中发现主力的资金流向，那么我们需要从几个方面去进行观察，比如说盘面的资金明细里面，我们经常可以看到一些大手笔的单子买入和卖出，此时我们可以以此来做一个大概的买卖点判断。如果我们从K线图上来看的话，如果一只股票在底部，成交量逐渐放大，那么很有可能但股票的主力是在吸筹和与之相反的话，在顶部成交量放大，那么很可能该主力正在出货。

一.大单的买入卖出

在股市中，从资金流向中挖掘主力吸收个股的技巧有哪些？首先我们可以先看看股票里面的资金成交明细，如果资金成交明细再分石头较高的位置出现大单卖出的话，那么很有可能这只股票接下来将会砸盘，此时就是一个很好的卖出点，如果一个股票在底部时不时有大单在买入，但是股票却涨得很慢，那么很可能主力是在此处吸筹。

二.底部成交量放大

如果我们从K线图上来看的话，底部成交量的放大一般都往往会代表着主力在底部逐渐的吸筹，一只股票在底部成交量放大代表着有许多的资金买入和卖出，但是会这么做的也就只有庄家，因为股民不会平白无故去买一只没有人气的股票。

三.顶部成交量放大

当一只股票涨到高位时，他在顶部的成交量突然放大，也就是我们所说的顶部报量，这往往就代表着主力的出货，但是也有其他的可能，比如说主力在高位换筹码洗筹等，如果是这种情况的时候，很可能该股票会走二波的形态。

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问题三：如何选择龙头股？怎么挖掘股市龙头股？

最佳答案通常，在急剧下跌之后，市场将转向一个新的热点。个股成交量可分为积极成交量和覆盖成交量。如果一只股票的成交量连续三天，则称为激进成交量。如果一只股票只有一天的成交量，则称为覆盖量。领头股必须具有积极的成交量特征。目前，领头股有交易限额，不能交易限额的股票不是领头股；股票的日KDJ、周KDJ和月KDJ同时低价；

与市场不同步，市场小幅上涨、大幅上涨、大幅下跌、小幅下跌或不下跌；一般来说，每日限额在上午提高。由于领头股票非常激进，它们通常在上午直接提高每日限额。一路换手意味着没有芯片故障。前面基本上没有获利回吐。你可以删除前面的增加。每个交易板都是第一个板。因为这是一次换手，没有大部分芯片密集区，就不可能暴跌。所以有人做了深度调整并停止了。即使它开得又宽又低，也会有人把它捡起来。对移动平均线的回调已完成。即使整个板块进入调整期，它也将是最后一个下跌的板块。

即使没有第二波，也会出现反泵，通常是双顶部。领头股在板块走强之前，不仅领涨，领涨，更重要的是带动板块。崛起是崛起的最好理由。涨价越高，越受欢迎，流动性溢价也越高。这就是领头股独立于板块后成为妖股的根本原因。并不是所有的领先股票都能成为妖股票。你不能持有分时票。任何妖股票的K线都非常漂亮，但由于易手，分时图表非常丑陋和混乱。特别是，最后几个交易板在一天结束时进行交易，其中大多数都是烂板。由于提前限价，提前购买的人不会出售，也不会换手。有时收缩率和工字板不好是因为它们不易手，导致压力集中在后面，导致收缩率和工字板不远。

领先的股票，特别是在后期，不看分时，而是看每日K线。在后期，许多分时图表都非常糟糕，这就是为什么邪恶的股票会从烂板中出来的原因。因为它已经腐烂了，所以需要换手。在后一阶段，所有投资者都是散户投资者。如果你试着用一只手买，我会买每日限额。可以看出，每日限额的封条是一只手和两只手。妖的股票都是后期的零售票。

问题四：怎样去分析一只股票

最佳答案(1)政策面：A股历来就是政策市，政策对于股市走向的影响可以说是最大的。这往往是一段时期股市走好走坏的基础。从国内股市十几年的走势来看，大牛市和大熊市都因政策面而起，所以新手可理性看政策面导向决定了未来大盘的运行格局。

(2)个股基本面：必须了解有关个股的相关财务数据，挖掘该股是否具有成长性。如何分析一只股票可以先从每股收益、成长性、市盈率、题材都信息开始分析。总所周知，选择一个好股很重要，而散户要选好股，光看股票软件里的个股信息是不够的，那些信息其实知道用股票分析软件的投资者都会看，因而那些大家都知道的信息是没有价值的。真正有价值的信息一定掌握在少数人手里的。

除了那些，报表分析还有行业分析就更关键了。这些信息可以在网上从该公司所处行业国家相关行业排名以及公司在所在城市上交利税的情况。选一个好的股票，选一个好的买点为未来股票走势打下一个好的基础。

(3)盘面：个股每天的成交量，换手，一个时段的换手，盘中大单出现情况都是跟踪的信息。如何分析一只股票盘面分析可以说必不可少。其实散户看盘，主要看主力动向，每一个庄的性格都不一样，有些喜欢尾盘拉升，有些喜欢连续上拉，有些喜欢折磨散户的，这些都可以在盘中分析出来的，关键是自己要仔细。

(4)技术分析面：学会运用各种技术指标。所谓的均线，MACD，RSI。支撑位，压力位，这些辅助方法综合运用。

(5)心理面：股市中永远是散户和庄家利用筹码在博弈，所以分析散户和庄家的心理是很重要的。在一个相对的股价位置，要多从心理面去分析。

例如涨多了，主力会不会出货，散户会不会追涨。还有就是一般在下跌时总是前期涨得多的股票跌得快，那是因为获利盘太多，一有风吹草动就会引发获利盘涌出;而在大盘下跌时抗跌的往往是主力很强的股票，因为散户跌时杀跌，涨时追涨是共性。很多股票涨起来慢，跌起来快，那是典型的散户型股票，就不要碰。总之你要进可能揣摩主力心理并和它站在一边，你才能与庄共舞。

问题五：人工智能可以用来炒股吗

最佳答案说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。

首先是ReinforcementLearning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。

事实上影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响.)

然而这些因素到底有多少 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候会不准确，这是因为，你的模型很难把所有的 因素都考虑进来。而且因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图：

一个因素与一个因素之间的互相影响是很可能被预测出来的，但是假如它们之间产生了相互的影响，这时候整个系统就变得几乎不可预测了。一个因素发生变化，会造成好几个因素的变化，最后这几个因素又会反作用回来使上一个因素直接或间接的发生变化，股价变化一下子就变得难以捉摸起来。一些微小的因素也可以通过这种系统无限的放大，最后给股市造成巨大的影响。

那么是不是预测股价是就是不可能的呢？

事实上人工智能远比我们想象的更强大。例如非常繁复的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它们都能表示复杂的hidden variables之间的关系。现在国内外也已经有许多公司在探索将人工智能应用于股市的可能性了。

但是这里所说的将人工智能技术应用于股市，大部分不是说让人工智能代替人去做决策，而是利用人工智能在数据处理和不受主观喜好影响上的优势，在投资决策中扮演一个“AI专家顾问系统”的角色，去辅助人类做出更明智的决策。

股市分析包括基本面分析与技术分析两大块，而人工智能技术在这两方面都能发挥作用：

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基本面分析

简言之，就是读取各类财经资讯。面对网上海量又纷繁复杂的信息，只依靠人脑已经无法解决问题了。我们知道数据挖掘的三个V，（Volume数据大）,（Velocity更新快）,（Variety多样），在处理这样的海量数据时，计算机相比人脑具有不可比拟的优势。而深度学习在自然语言处理领域的应用，可以做到在海量的信息中做出自动摘要，提取出精华信息以帮助人类进行决策。

另外，股票价格在很大程度上是由买卖双方的力量对比决定的，是由每个股民对某支股票的情绪而决定的。如果大家都很看好一支股票，那么它就很可能会涨；反之会跌。还有一些特定事件会很明显地影响到股票价格，例如今年美国40年来首次开放原油出口后，国内能源版块不出意料下跌了。这也是为什么这么多股民会刷新闻，看动态来保持敏锐的嗅觉。可以看出，在预测股票这件事上，最重要的是信息，或者说是数据，从中挖掘股民的情绪。而情绪识别已经是人工智能所擅长的技术了。国外已经有很多这方面的研究，也有DataMinr这样的公司专注从社交媒体中提取有价值的金融信号。

如下图，美联社官推被黑（谣言奥巴马被袭击受伤），很快股市出现了大幅度下滑-上升（看13点左右）。虽然这个事件较为特殊，但是设想如果能够在第一时间得到类似消息，实际上就掌握了预测股市的主动权。

可以大胆想象，如果将情感分析与机器学习相结合，抓来海量的数据，去做情感分析，大概找出民众对于对某些股票持乐观还是悲观的情绪，那么至少可以将这一因素纳入模型学习范围中。现存的很多论文都是在情感分析上找寻很多办法去提高准确率。其他一些更简单的做法还有：（1）Google Trend。这个是很简单的办法：谷歌提供的搜索量数据，利用搜索量的变化来预测。（2）利用Twitter Volume(相关Twitter的发帖数量）

2. 技术分析

传统技术分析中的K线分析，什么“大阳星”、“小阴星”、“旭日东升”、“穿头破脚”，其实就是人脑的模式识别。受人脑信息处理能力的限制，这些识别出来的模式有以下缺点：（1）只是单条K线的、只是基于一个模糊的形状，似是而非的、没有确切的数字标准的；（2）基于有限的历史信息的。 而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号（其他股票、黄金、外汇等）中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。

总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。使用基于人工智能技术的“智能投顾”的人，将比不运用或是还在利用“人脑”进行基本面分析与技术分析的人占信息优势，从而也就更可能在股市中盈利。

人工智能在证券投资领域的兴起始于2007年。彼时，第一个纯人工智能的投资基金在美国纽约诞生，此后人工智能在证券投研领域的发展步入快车道; 事实上，在证券投资领域，人工智能早已经不是什么新鲜事，量化对冲基金经理遍布于北京金融街、上海陆家嘴。一般来说，公募基金或大型私募的量化投资部由两部分组成，一部分是投研团队，另一部分是IT团队，投研团队提出需求，IT团队做出算法交易的模块，解决基金经理们的需求。

“正常情况下，我每天的工作流程是早上起床后看一下(机器)生成的股票清单，再看看组合管理系统里每个策略配了多少权重，这些策略加起来的仓位又是多少，然后根据机器所给出的信号(卖出或买入)的各类数据(包括融资融券、投资者入场情况等)，判断机器给出的信号有没有明显的错误。”一位量化对冲经理说，如果当天需要交易，他就会生成交易指令，再下单到交易系统，交易系统就会开始自动运作。

在传统的投研中，基金经理及研究员们对财务、交易、市场等数据进行建模，分析其显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法作出交易策略，到了人工智能阶段，这些工作便交给了计算机。目前，一些私募基金已开始将量化对冲的三个子领域融入日常交易策略中，尝试获取收益，它们包括机器学习、自然语言处理与知识图谱。例如，作为全球最大的对冲基金，桥水联合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一种基于历史数据与统计概率的交易算法，让系统能够自主学习市场变化并适应新的信息。

AlphaGo大胜李世石柯洁，引发全世界关注。投射到投研领域，则是以人工智能量化选股和人类基金经理之间的对决。已经证明的是，人工智能选股在规避市场波动下的非理性选择、回避非系统性风险、获取确定性收益方面等更胜一筹，波动率、最大回撤等指标也更低，表现更稳定。

然而，机器虽然动作比人快，但思维还是没人快。比如面对某个新出台的政策、市场热点，基金经理可以立即以此为主线采取行动。但是机器没那么快。这是人的优势。再譬如，机器一次只能做到一个阶段做一个策略，比如供给侧改革，只能想到煤炭、钢铁、有色金属里的股票，但是对基金经理，他就还能同时做价值投资或动量反转等策略。

整体来说，将整个股票投资决策过程全部交给机器，目前来说还属于少部分金融巨头企业才能做到的事情。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

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