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1、怎么看 十档行情

打开任意个股,在盘口即可查看买一至买十,卖一至卖十。

Level行情1只能看五档报价,但是五档报价看起来很平静,但是主力很可能会在五档报价之外悄悄布局。使用Level市场,你可以看到10档的买卖报价,你可以看到更多更远,你可以看到主要趋势的全景。

2、如何看 逐笔成交 的数据?

点击更多交易进入逐笔交易明细页,准确查看每笔交易,跟踪资金走势。因为level交易的数据是3秒刷新一次,期间的交易数据都是汇总显示的,而level2的交易数据是主动推送的,毫秒级的变化频率,所以可以清楚的看到每笔交易的情况,而level1的交易情况差别很大!

Level行情2向用户呈现真实的每笔交易和交易量。用户可以通过查看详细的交易数据的交易数据,判断委托属于大、中、小订单,并推断是机构、大投资者、散户并找出主要意图。

3、如何看最佳买卖价位委托明细?即买一卖一位置的挂挡情况

挂单可以让用户及时了解交易队列,从而了解完整的开盘情况。用户可以通过观察挂单来判断档位是否有主力资金介入,从而判断开盘时的主力动态,进而把握投资机会。

超级Level 2 功能点

1、 总买总卖 :统计所有千档的总买总卖数量

2、 全息队列 :可查看买卖千档下每个档位的前50笔委托队列情况

3、 逐笔委托 :展示真实的挂单明细,散户主力动作一览无余

【实战篇】

一、十档行情看得更深

目前,我们使用的普通免费市场软件,我们可以看到买一到买五,卖一到卖五,买卖双向共十档行情价格挂单,也就是我们常说的市场情况。在我们看到的五个软件中,我们的视野扩展到十个市场(即买一到买十,卖一到卖十),这无疑比免费软件更深刻。

十档行情的盘口技巧:

1.在十档行情市场中,卖单明显多于买单,但卖一的位置没有大卖单,股价稳步上涨。这种现象很可能是主力在打压吸引资金。

2.从买一到买十的位置,某个价格有一个大的买单,一般不在买一个位置。然后那个价格的大买单被一个大卖单成交,那个价格更低的大买单出现。这种现象出现的越多,我们就越需要提高警惕,提防主力资金故意制造大资金吸引的假象,但真正的目的是出货。

3.在卖一到卖十的价格中,有一个很大的卖单。多次攻击这个价格都无法突破,这意味着主力资金当天不希望股价突破这个价格,很可能成为全天股价运行的阻力位。

4.在十档市场中,买入中有一定价格的特大买入,卖出的一定价格也有特大卖出。股价在两个价格之间波动,意味着主力资金希望将价格控制在这个范围内。大买入的价格很可能成为当天股票的支撑位,大卖出的价格很可能成为当天股票的阻力位。

5.如果一只股票在盘中震荡下跌,K线也以破位的形式下跌。当天接近尾盘时,买入增加,股价立即反弹几个价格。我们观察了十个市场,发现买一到买五的挂单明显多于卖一到卖五的挂单。这时,我们需要警惕的是,主力很可能在制造大资金接手的假象,其实是为了继续出货。

6.如果一只股票在盘中向上波动,日均线呈现多头排列并向上发散。当天接近尾盘时,卖单增加,卖一到卖五的挂单明显多于买一到买五,造成股价上涨压力重重的感觉。但仔细看十个市场,发现卖六到卖十没有大订单委托,所谓卖压一戳破。这种现象很可能是主力压盘的表现,未来市场继续乐观的概率很高。

二、买卖队列看得更透

在传统的市场软件中,我们只能看到买卖一个的委托数量,但我们可以知道这些委托数量是如何形成的。在Leve中,我们了前50个委托细节。根据委托单的情况,可以帮助我们判断是主机挂单还是散户。

好好利用买卖队列,判断主力已经出手了!在看盘过程中,注意买卖一的买卖队列。软件会按顺序列出前50个挂单,小单子可以忽略不计。如果有大订单,值得我们密切关注!

举个例子:

如果一只股票在十大市场中买一的位置有5000手的付款,而买卖队列显示,这5000手的付款是由200手和3000手的买入委托组成的,这说明主力资金很可能是大单买入。

相反,如果5000手的买单是由几十手甚至几手的小单子组成的,那么基本上就是散户挂单。

三、成交明细看得更准

在Level2之前,沪深交易所提供了所有的市场快照。大家看到的分时交易的细节,其实就是两张快照期间累计的交易量和最后一笔的价格。Level2逐笔交易是每笔交易价格和交易量的真实详细数据,大大提高了市场的透明度。

简单地说,我们在免费市场中看到的分时交易细节并不是真正意义上的及时和逐步的交易细节,而是每3秒刷新一次的市场快照。统计方法是在3秒内机械地增加交易量。在这3秒内,最后一笔交易必须是内盘还是外盘,这显然会误导交易者。

//股票十档行情

// 接口数据 说明

message StockQuoteRecord{

uint32 stock_exchange = 1;//证券市场,见数据字典

string stock_code = 2;//证券代码

int64 created_at = 3;//快照日期时间戳(毫秒)

uint32 status = 4;//状态:0-开盘前,1-开盘集合竞价,2-集合竞价至连续竞价,3-连续竞价,4-中午休市,5-收盘集合竞价,6-闭市

uint32 prev_close_price = 5 ;//前收盘价

uint32 open_price = 6 ;//开盘价

uint32 latest_price = 7 ;//最新价

uint32 high_price = 8 ;//最高价

uint32 low_price = 9 ;//最低价

uint32 limit_up_price = 10 ;//涨停价

uint32 limit_down_price = 11 ;//跌停价

uint32 order_quantity = 12 ;//成交笔数

uint64 volume = 13 ;//成交数量

uint64 amount = 14 ;//成交金额

uint64 bid_volume = 15;//委托买入数量

uint32 bid_price = 16;//委托买入加权平均价

uint64 ask_volume = 17;//委托卖出数量

uint32 ask_price = 18;//委托卖出加权平均价

repeated uint32 bid_price_detail = 19;//委托买入价格明细(十档)

repeated uint32 bid_volume_detail = 20;//委托买入数量明细(十档)

repeated uint32 ask_price_detail = 21;//委托卖出价格明细(十档)

repeated uint32 ask_volume_detail = 22;//委托卖出数量明细(十档)

// 接口数据 说明

因为level交易的数据是3秒刷新一次,期间的交易数据都是汇总显示的,而level2的交易数据是主动推送的,毫秒级的变化频率,所以可以清楚的看到每笔交易的情况,而level1的交易情况差别很大!目前,我们使用的普通免费市场软件,我们可以看到买一到买五,卖一到卖五,买卖双向共十档行情价格挂单,也就是我们常说的市场情况。如果一只股票在十大市场中买一的位置有5000手的付款,而买卖队列显示,这5000手的付款是由200手和3000手的买入委托组成的,这说明主力资金很可能是大单买入。//委托买入价格明细(十档)
Level-2的 逐笔 成交 数据 是缓存在dzh2\data\sh\TEMP目录下,文件名以证券代码为名,后辍是. L2 D,如果重启大智慧, L2 D文件会全部被删除,而且临时文件只有在浏览过该证券的 逐笔 成交 后才会生成,不过花的时间也不算太多。 起止地址 数据 内容 数据 含义 数据 类型 00 - 03 F4 9B 13 FC 日线文件标志 int 04 - 07 10 02 00 00 未知 int
本工具可将大智慧 L2 D文件中的 逐笔 成交 明细导出成csv格式的文本文件,包括 成交 时间, 成交 价格, 成交 方向和 成交 数量,方便在excel或其他编程工具中调用分析。 L2 D乃点播 数据 ,必须在收费帐号大智慧中浏览了 逐笔 数据 才会有,如果要导出全部个股 数据 ,就要浏览完所有个股的 逐笔 数据 。为简化操作,可用键盘精灵等工具来实现自动浏览。 在 L2 D文件已有的前题下,只需在本工具上简单地设置一下大智慧安装目录和导出 数据 存放目录即可。 本工具可按需要单股、批量导出,盘中、盘后均可需要导出。
添加正则化项,是指在损失函数上添加正则化项,而正则化项可分为两种:一种是L1正则化项,另一种是 L2 正则化.我们把带有 L2 正则化项的回归模型称为岭回归,带有L1正则化项的回归称为Lasso回归.1.岭回归引用百度百科定义.岭回归(英文名:ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性 数据 分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态 数据 的拟合要强于最小二乘法。通过定义可以看出,岭回归是改良后的最小二乘法,是有偏估计的回归方法,即
研究加密货币市场的量化交易时,在使用 数据 时会遇到各种 数据 类型,比如K线 数据 、盘口 数据 逐笔 数据 、指数 数据 ,在此将每种 数据 类型简单说明下,方便大家做策略回测或 数据 研究的时候选择更适合的 数据 类型。 K线 数据 K线图即所谓的蜡烛图,每一根蜡烛都包含开盘价、收盘价、最高价、最低价四个价格,起始两个时间以及区间 成交 量。K线可根据不同时间维度,绘制为1分钟、15分钟、1小时等,其中1分钟K线为K线 数据 中较为常用的时间维度。 刚接触量化的小伙伴可能倾向于用K线进行策略的回测,因为K线回测的速度快,大部分单一策略或者较
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