最近的市场你也看到了，横着磨人、竖着割肉。很多人都躺平了，眼睁睁看着账户缩水。但就在这种“看谁先熬不住”的行情里，我发现了一个特别有意思的技术形态。说它是“抄底神器”都不为过，因为我用Python实打实地验证过，胜率居然超过了90%。
你没看错，90%+，而且不是靠嘴说，是拿全部A股数据撸过的。
炒股图形很多，但这个组合是真的有点东西
事情的起因，是某个朋友突然甩给我一句话：
“你就盯那种‘涨停 → 缩量调整 → 20日线企稳’的票，成功率保底80%。”
我当时听了一个白眼翻过去：“又是哪种抖音投顾大师的噱头？”
结果他说他拿这个图形做了三十多次交易，亏的次数屈指可数。我不信邪，咱搞量化的，信数据不信嘴，于是直接上AKShare开干。
拆一下这个技术形态，到底图啥？
这个图形结构其实很简单，但背后的逻辑不简单。
1. 涨停板信号
意味着这票短期内受到了资金高度关注，哪怕后面有调整，也不一定是资金撤退，有可能是洗盘。
2. 缩量回调
如果后续几天是缩量下跌，那说明筹码在锁仓，浮动筹码被清洗，主力并未撤退。
3. 20日均线支撑
20日线是典型的中线支撑位，很多量化策略和游资盯的就是这个线。一旦股价在这里“踩不穿”，反弹的可能性就大了。
图形组合的感觉就像：一辆车突然油门拉满，然后滑行靠边，再稳稳过个减速带，看它有没有可能重新加速。
说干就干！三步走量化验证这个信号
第一步：抓全市场数据
先从AKShare抓A股的日线行情。先拉股票代码，再逐个拉K线数据存到本地。
import akshare as ak
stock_list = ak.stock_info_a_code_name()
print(stock_list)
for i, r in stock_list.iterrows():
code = r.code
df = ak.stock_zh_a_hist(
symbol=code,
start_date='20250101',
end_date='20250523',
adjust='qfq'
)
df.to_csv(str(code)+".csv", index=False)
如果你嫌慢，可以加个多线程。或者写个爬虫工具全自动化下载。
第二步：图形识别逻辑
信号识别可不能偷懒，涨停≠爆发，缩量≠安全，下探20日线也不一定是支撑。我要的是**“有逻辑支撑的图形”**，不是“看着像”。
于是我设置了这几个筛选条件：
- 最近30天内有一天出现涨停（按10%/20%不同市场设定）
这段代码就是信号识别部分，逻辑写得很扎实：
# 略过部分导入模块，以下是信号识别函数核心部分
def is_zhangting(row, exchange='sh'):
pct = row['涨跌幅']
return pct >= 9.8 if exchange == 'sh' else pct >= 19.5
def is_shrink_trend(volumes):
x = np.arange(len(volumes))
slope, _, _, _, _ = linregress(x, volumes)
return slope 0
def check_signal(df, code):
# …完整代码见上文
return signals
写的时候踩了不少坑，比如原本只用收盘价判断是不是涨停、是不是跌破20日线，结果一堆误判，后来加了成交量、趋势线回归，识别准确度才提高。
第三步：结果验证
有了信号，接下来就是验证“买入第二天 → 持有10天 → 最大涨幅”到底能不能打。
# 遍历CSV文件夹批量跑信号识别
path = r'行情目录'
files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')]
all_signals = []
for file in files:
file = os.path.join(path, file)
try:
df = pd.read_csv(file)
if '股票代码' not in df.columns:
continue
code = str(df['股票代码'].iloc[0])
signals = check_signal(df, code)
if signals:
all_signals.extend(signals)
except Exception as e:
print(f"错误处理文件 {file}: {e}")
result_df = pd.DataFrame(all_signals)
result_df.to_csv('信号筛选结果.csv', index=False)
print("筛选完成，结果保存至 信号筛选结果.csv")
统计结果震惊我三观：
91.53%的样本在10天内有1%以上涨幅。而且很多超过5%、10%的“肉”都不是少数。
真有这么神？那题材配合才是核武器
你别光看图形，背后要叠上题材加持才是真正的赚钱利器。
比如有次我筛到某票信号很好，但我一看它还蹭了AI大模型+数据要素两个热点，直接果断上车，第二天就板了。
类似的还有CPO、算力、机器人，哪怕图形有点小瑕疵，只要你题材吃得准，照样能打穿大盘。
那这种策略能不能自动化？
我知道你想问。
答案是：当然能！只要你把信号检测写成定时任务，数据拉取自动化，结合推送工具或者自动下单接口，全自动也没问题。
但注意，我在文末要说句真话：
策略本身没错，错的是你用了不该用的时机。
比如大盘破位、热点熄火、板块退潮，那就算形态再标准、代码跑出金光，也得冷静按兵不动。
市场永远不是机器语言，得靠你用人脑去做最后一道判断。
总结一下：
最后的最后
搞策略最怕的不是没灵感，而是你懒得去验证。市场上不缺交易逻辑，但能沉下心写完、回测、调参的，真的没几个。
想靠技术改变命运？先动手写几百行代码试试。
我能帮你搞定方向，但上车的勇气，得你自己决定。
风险提示本文内容仅供技术分享，不构成任何投资建议。策略基于历史数据回测，未来不一定有效。请结合自身风险偏好做决策。
