RSR指标开发背景与原理 - RSR研究旨在解决陶派RPS在长周期上滞后严重的问题 即使使用20日和50日RPS拟合仍存在大量信号错位情况 [1] - 标准化强度算法同时考虑上涨和回撤 综合反映多空双方力量 比单纯以涨幅衡量强度更合理有效 [1] - 该计算方案通过大量猛兽股回测验证 最终确定为最合理有效的强度表达方式 [1] 个股RSR指标设置流程 - 基础公式包含两个计算模块：RSV公式计算价格在N周期内相对位置（参数设置为144） SSV公式计算价格与成交量加权平均价的偏离程度 [2] - 需创建两条扩展数据分别对应基础公式输出 在扩展数据编辑器中选择空白数据行进行配置 [3] - 扩展数据设置完成后需下载盘后数据并点击"全部刷新"运行数据 [6] - 副图指标公式包含RSV1和SSV1数据调用 RSR值为两者平均值 公式命名必须严格一致否则会报错 [7][8] - 最终指标显示三条线 中间粗线代表RSV和SSV扩展数据的平均值 即个股RSR值 [10] 行业RSR指标优化设置 - 行业RSR定义取消RSV扩展数据 仅保留SSV数据 因RSV在行业排序中灵敏度过高不利于趋势跟踪 [11] - 扩展数据设置时特意调整输出顺序以避免与现有公式冲突 [11][12] - 行业RSR副图指标直接采用SSV1输出值 不再进行相加平均 因SSV1输出在持续段更稳定 适合行业观察 [14] - 行业分类建议使用研究行业分类 需在系统设置中调整行业分类选项 [19][20] 自定义板块配置方法 - 通过输入"BK"打开自定义板块设置界面 可新建识别性强的文件夹作为新板块 [16] - 在板块指数界面可设置所需的数据陈列方式 包括涨幅、现价、涨跌、量比等多项指标 [18] - 通过右键菜单中的"批量处理"功能将数据导入新建板块文件夹 [18] - 系统设置中需选择"通达信研究行业"作为行业分类标准 并可配置分时图和分析图的显示偏好 [20]

技术指标设置 - 设置SSV指标和RSL指标作为基础工作 其中第一个输出用于RSR扩展数据 第二个输出直接替代RSR解决手机用户无法使用扩展数据的问题[1] - 电脑用户建议使用扩展数据做RSR以确保严谨性 手机用户需替换公式中的RSR条件[2][3] 领先股池选股策略 - 选股公式为RSR个股RSR大于85且RSL RSL2大于100且RSR行业大于60 手机用户版本为SSV SSV2大于100且RSL RSL2大于100且RSL行业大于0[3][4] - 两种选股方式结果差异不大 在预选股池基础上约选出100多只当前最强势股票[4] 短期动量筛选方法 - 短期动量筛选有两种思路：突破思路要求动量求大 伏击思路要求动量求小 分别对应口袋支点和低吸策略[5] - 系统提供OVS和RS_D两种短期动量指标 OVS用于衡量价格波动 RS_D用于背离值逆向低吸交易[5] 低吸股池构建 - 低吸备选公式要求整体强势且前置PV的10日最高值大于12 当前PV绝对值小于6 同时RS_D的当前绝对值小于15[6] - 该策略筛选整体强势中短期低波动股票群 适合低吸操作[6] 突破股池构建 - 突破思路公式要求整体强势且前置PV的2日最低值小于6 当前PV3大于12[7] - 突破策略与低吸策略相反 专注于动量较大的股票[7] 枢轴点选股策略 - 直接调用M8主图指标中的枢轴点输出 公式包含整体趋势描述[7][8] - 若选股数量过多 可增加行业强度值条件（RSL行业大于0）进行过滤[8][9] 强度阈值调节与形态结合 - 通过调节长周期和短周期强度阈值可获得不同股票区间 猛兽动量体系在形态契合度上优于陶派RPS[9] - 结合量价独孤三式形态学方法 可提高选股准确性和牛股识别能力[9]

消费行业 - 消费行业重点公司包括万辰集团和若羽臣 其中若羽臣呈现第二层丝线牵牛技术形态并实现突破 [1] - 牧原股份在消费板块中表现良好 [1] 电池行业 - 宁德时代作为电池行业龙头 开盘后持续上涨并突破10月8日高点 对电池板块具有重要信号意义 [2] 算力行业 - 工业富联作为算力龙头午后大幅拉升 尽管市值较大仍轻松实现涨停 [3] - 该股在未跌破持股线的情况下保持上涨态势 [3] 医药行业 - 药明康德作为CXO龙头表现活跃 呈现凌波微步技术形态 [4] - 百济神州作为创新药龙头出现周线级别凌波微步技术形态 [4] 军工行业 - 长城军工和北方长龙中午出现堆量骑牛信号 下午封板后信号被突破 可能启动第三波行情 [5] - 收盘后新增两只军工股出现堆量骑牛信号 [7] 稀土行业 - 北方稀土表现疲软 中国稀土成为市场关注焦点 [6] 芯片行业 - 芯片龙头近期表现活跃但暂时受限 [6] 市场整体表现 - 创业板指30分钟级别出现顶背离现象 [6] - 平均股价指数未能创新高 出现软头迹象 [6] - 日K线前日形成强顶分型 昨日高低点均低于前日 确认顶分型形态 [6] - 情绪指标未向上修复 向下调整概率较大 [6] - 市场整体量能未能有效补充 [6] 技术指标 - 以15分钟级别200均线作为性质分水岭 若有效跌破且斜率拐头 调整周期可能延长 [7]

市场表现 - 创业板指和科创板指反包创出新高 显示市场持续强势[1] - 平均股价指数上午一度击穿TR持股线 但下午强劲反击收复失地[1] - 分时图显示下午反击段与昨天杀跌段几乎对称 反击幅度更高[1] - 15分钟级别200均线被第三次触及 震荡加剧显示获利盘增多导致分歧加大[2] 领涨板块 - 光连接 半导体 PCB 稀土四大板块领涨[4] - 主线四大定律被强调为牛市选股核心依据[4] - 偏离主线被指出为牛市炒股最大错误[4] 个股技术指标 - 长芯博创VWA50:91.3 VWA150:69.3 VWA200:63.8 HOLD:139.8 成交量4756555776[5] - 天孚通信VWA50:107.1 VWA150:85.9 VWA200:84.1 HOLD:154.4 成交量11391508480[5] - 胜宏科技VWA50:189.2 VWA150:134.9 VWA200:126.5 HOLD:220.7 成交量23273709568[6] - 菲利华VWA50:80.3 VWA150:69.4 VWA200:65.2 HOLD:92.5 成交量3586509312[6] - 上海新阳VWA50:48.3 VWA150:43.9 VWA200:43.0 HOLD:54.4 成交量2453838592[7] - 瑞芯微VWA50:173.9 VWA150:166.4 VWA200:155.9 HOLD:217.6 成交量6728876544[7] 交易信号 - 欧陆通显示骑点信号[8] - 英维克出现堆量骑牛模型信号但被震出[9] - 东芯股份信号突围成功[10] - 堆量骑牛模型近两个月选出不到40只股票 平均每天1只 胜率表现不错[12]

平均股价指数技术分析 - 平均股价指数已到达月线级别收敛三角顶部趋势线位置 预期将出现折返调整 [1][2] - 调整结构可能呈现横盘震荡、旗形或碗形形态 持续时间约1-3个月或更长 [1] - 牛市结构由单边走势与盘整走势连接构成 当前单边走势即将结束 [1] 上证指数月线结构特征 - 上证指数顶部趋势线连接6124与5178两大历史顶部 形成具有标志性意义的收敛大三角末端结构 [3] - 大级别收敛末端通常伴随重大方向性选择 在大牛市假设下需通过次级别盘整蓄势后突破 [2][3] 市场调整与板块表现 - 日K线出现单边加速后的两个跳空缺口 今日长阴线是对月线结构的技术响应 [4] - 指数下跌过程中光连与稀土板块保持领涨态势 主线板块呈现抗跌性 [4] - 牛市环境中锚定主线板块具备涨幅大、回撤少优势 对突发状况反应更卓越 [4]

技术指标更新 - 中短周期动量指标VAD和OVS已更新 其中OVS指标更新用于定义蓝绿钻和堆量骑点 [1] - 输出PV2用于识别波动末端的动量低值 输出PV3和OV3用于定义前置动量高值 [1] - 合理运用更新后指标可快速收敛选股数量 [1] 锂矿行业信号 - 两只锂矿公司再次出现绿钻信号 [3] 液冷技术板块表现 - 液冷技术板块近期出现信号但表现不佳 强瑞技术昨日20cm涨停后今日立即长阴扣杀 [4] - 板块持续高换手存在不确定性 [4] - 英维克和欧陆通同样出现相关信号 [4] 堆量高成交模型表现 - 领益智造昨日上午出现信号 但下午封板后突破约束条件导致信号消失 [6] - 堆量高成交额模型持续涌现新信号 [6] 投资策略 - 实战操作以低吸策略为主 近期操作表现妥当 [1] - 坚持采用熟悉且可驾驭的投资模式 [4] - 快速缩量逻辑被认为更清晰可靠 [4]

动量指标体系核心观点 - 动量指标分为中周期和短周期两类 中周期指标重点解决波段拐点判断问题 短周期指标解决强势股筛选问题 [1] - 动量分析需结合价格和成交量两种因子 量价匹配关系对动量评估至关重要 [2] - VAD和OVS指标构成动量体系核心 分别服务于中周期和短周期动量分析 配合RSR和RSLine指标使用 [2] 中周期动量指标特性 - BIAS指标被特别偏爱 因其顶底背离特性有助于判断波段转折 [1] - VAD指标作为标配中期动量指标 由威廉姆斯成交量累积派发线改进而来 能同时体现价格动量背离和量价背离 [1] - VAD指标计算公式：HI赋值最高价和1日前收盘价的较大值 LW赋值最低价和1日前收盘价的较小值 BSR计算为(收盘价-1日前收盘价)/(HI-LW) 最终AD输出为BSR*成交额的N日累和/10000000 [5][6] - 参数设置：N值缺省为21.00 最小1.00 最大500.00 [6] 短周期动量指标特性 - 单纯涨幅排名存在不足 需考虑量价结合和资金介入规模 [2] - OVS指标作为标配短期动量指标 基本定义为涨幅*成交金额 必要时乘以价格多空效率比 [2] - OVS指标原型出自埃尔德强力指标 将量柱定义V改为成交金额AMO 以准确反映交易过程中的金额效应 [2] - OVS指标包含三个计算部分：PV2计算BSR*ZF*AMO/MA(AMO,N1)的N1日累和*100 PV3计算ZF*AMO/MA(YAMO,N2)的N2日累和*100 OV3计算ZF*AMO的N2日累和/10000000 [2] 指标应用体系 - 长中短周期指标需相互配合 灵活运用于发现强势板块和个股 [2] - 动量指标体系可为评估买卖点提供重要参考依据 [2] - 具体使用技巧需参考体系内其他文章内容 [2]

模型表现分析 - 模型在2025年6月23日微调后，选股数量从43只减少至35只，胜率提升至68% [1] - 历史回测显示，第七组（2025年6月23日至2025年8月23日）胜率高达68%，显著高于其他时期，其他组别胜率在10%至30%之间 [3] - 近期两个月选股数量激增至35只，同时二波成功率也出现激增 [7] 历史数据对比 - 第一组（2012年12月06日至2015年06月15日）选出股票24只，胜率29% [3] - 第二组（2018年10月22日至2021年12月01日）选出股票99只，胜率18% [3] - 第三组（2021年12月01日至2024年02月05日）选出股票99只，胜率估计低于10% [3] - 第五组（2015年01月15日至2015年06月15日）选出股票10只，胜率30% [3] - 第六组（2020年02月04日至2020年07月14日）选出股票17只，胜率24% [3] 模型有效性探讨 - 三轮牛市选出的股票数量呈线性递增关系，约为3倍多，但市场整体股票基数增长并非3倍，显示存在其他影响因素 [2] - 模型关键筛选条件为堆量起爆OVS，该指标采用成交金额和涨幅相乘的计算公式 [2] - 前两轮行情中大牛股的起爆OVS普遍偏低，推测与成交金额有关，可能反映近十年交易方式发生较大变化，例如量化交易发展 [2] - 近期胜率提升的原因尚不明确，可能是特定情形下的偶然现象、交易方式变化后的现象级涌现，或短期资金密度高且交易宽度不足引起的拥挤 [2]

技术分析方法 - 提出第三种动量评估方法 通过RSline底背离结构识别回撤低吸机会 其中RSline上升而股价下降形成背离预示上涨[1][3] - 量化底背离结构为斜率之差 RSline斜率为正与股价或大盘指数负斜率相减 得到放大的正值量化指标[3] - 副图指标显示四个关键点特征 红色背离值为正且绿色股价斜率为负 收敛或向下穿越对应低吸位置 绿色线冲高尖顶反转对应短期卖出信号[5] 操作应用 - 副图指标基于短周期参数 适用于短线进出或进场点捕捉 需结合更大时间跨度趋势评估以提高准确性[5] - 历史介绍过两种回撤低吸方法 价格波动评估空方力量耗尽和量价萎缩程度评估 作为动量评估的补充框架[1]

市场主线与行业表现 - 光连、PCB、芯片、有色、创新药、CXO、医疗器械、化工等行业领涨股呈现此起彼伏的上涨态势 [1] - 市场头部效应显著 热钱集中在少数行业和少数领涨股中 [1] - 牛市多主线格局是第二阶段必备条件 需避开非主线标的 [1] 投资策略与市场状态 - 领涨股在无见顶信号前不应预判估值或猜测顶部 [1] - 选股需注重大局观而非过度依赖选股工具 方向选择比择时更重要 [1] - 6月后TR情绪指标在50~85温暖区间摆动 市场维持良好温度 [1] - 需关注领涨股细节变化 轮廓上不破持股线则无严重问题 [3] 市场节奏特征 - 当前牛市运动节奏异常顺滑 超出历史常规表现 [2]