看懂成交量，赚钱如饮水？股票什么时候放量会上涨？

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邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

【必读文章】:《10年400倍策略分享-附视频逐行讲解代码》

【历史文章汇总】:https://bbs.pinggu.org/thread-3950124-1-1.html

这是邢不行第 126 期量化小讲堂的分享

作者｜邢不行

在市场上待过一段时间的朋友，应该或多或少听过一些成交量相关的谚语，比如“天量天价，地量地价”，“连续增量就有戏，连续缩量就放弃”等等。
这些都是一代代股民根据自己的经验口口相传而来，有些价值很高，也是我们开发量化策略的来源，但也并非皆是真理。

我们做量化交易的还是要用数据去说话，去尝试验证它们。

比如之前我们通过数据验证了“放量上涨，缩量下跌”的有效性，还构建了一个相关的量化策略。

也介绍过一些基于成交量衍生出来的指标，如筹码分布和资金流指标等。

本文我们继续探讨成交量，着重研究成交量的放量现象，包括如何定义放量、放量对股价的影响，以及如何基于放量构建盈利的量化策略。

​

01

股票放量

1、放量的概念
所谓放量，即成交量放大。
如某股票某日成交量大幅增加，即可说明该股票放量，通常意味着资金大量进出，买卖双方交易活跃。

图中圈出的成交量与过去相比可谓“一柱擎天”，就可以认定这段时间是放量。

又比如下图中标记出的时间段中，成交量异于往常的大幅上升，亦为放量现象。

2、放量的表现
放量后股价走势不定，上涨、下跌或横盘震荡的情况皆有可能。

造成后续走势多变的原因较多，主流认为股价相对位置决定了放量后的股价表现。

这一派系坚信，在股价相对较低时看到放量要立即买入，相对较高时则需果断清仓。

放量口诀

比如图中确实是在低位放量后股价上涨，在高位放量后股价下跌。

但我们做量化交易的不能只看几张图例就轻易下结论。

我们还是要借助全部的A股历史数据和Python代码，将所有低位放量和高位放量的情况量化并标记出来。

通过数据统计探究不同位置放量后股价的表现，这样得出的结论才真实可靠。

02

量化定义

1、量化定义
在验证过程中最复杂也是最难的一步是如何定义低位、高位及放量。

有人认为很简单，比如在下图中，一眼就可以看出股价在高位，且成交量放量，合起来便是高位放量。

但我们无法用肉眼逐个股票去判断，还得通过编程让计算机帮我们去寻找。

此时我们需要将低位、高位、放量的自然语言的模糊定义，转化为计算机能精确理解的数学定义。

就低位放量而言，股价在何处为低位？成交量到多大算放量？我们看图很容易理解这些定义，但计算机无法理解。

也就是我们需要把一些模糊定义的经验，转变为一个有精确买卖点的策略，这一步至关重要。

2、定义低位/高位
首先来量化定义低位与高位。

假设我们每天把过去120日的收盘价从大到小排序，一旦当天收盘价排名在前10%，就认为这一天处于高位，排名后10%，则认为处于低位。

也就是将当天股价与过去120日的价格进行比较，看它处于什么位置，以此判断其在高位还是低位。

当然这只是我们自己的定义。你也可以尝试做其他的定义，比如要求当天股价必须达到过去120日的最高点才算是高位，这也完全可行。

那如何定义放量呢？

我们之前有期视频用标准化定义过成交量放量，感兴趣的可以去看一看，本文则会给大家介绍一种新的定义方式。

03

量化放量

1、定义放量
我们首先用换手率代替成交量，因为换手率越高说明股票交易越活跃，流动性越强。

换手率计算公式

接下来我们可以针对换手率指标来研究放量。

在经典的技术指标“布林带”中，它是这样计算上轨和中轨的：

布林带计算公式

我们借鉴它的计算公式，将其中的收盘价替换为换手率，那换手率就有了条类似布林带的上轨，如果当天换手率高于上轨，即换手率大于过去120日换手率的均值加上两倍标准差时，便可确认放量。

关于放量的定义见仁见智，不同的人有不同的方法很正常，我们的方法也并不是绝对的。

比如你也可以去看，当日成交量是否能在过去120日的成交量中排前10？如果可以就认为今天放量了。

以上的这些定义，我们也写好了相应的代码供你测试使用，如果你需要的话，可以评论区留言，都是可以直接免费发给你的。

你完全可以拿了数据和代码后，亲自尝试着去定义你认为的高位放量和低位放量并验证相关结果。

2、相关准备
至此我们对高位和低位放量都做出了精确的量化定义，通过该规则，任何人都能准确找到高位和低位放量的位置。

接下来就可以借助全部的A股历史数据和Python代码，找出历史上所有低位和高位放量的情况，去看一下放量后股票的表现又会如何。

相关的数据和代码，都已帮大家准备好了。

数据中包含了所有股票（包括已退市的股票）上市至今每天的开高收低价格，甚至可以计算复权价，非常的完备。

计算的Python代码也不复杂，只需要打开py后缀的文件，点击运行即可。

如果你需要这个数据和代码的话，可以评论区留言，都是可以免费发给你的。

3、结果统计
从2007年至今，A股历史上共出现37万次高位放量和4万次低位放量。

高位放量更多，可能是更方便跳水

出现高位放量1天/3天/5天/10天后，股价未来下跌的概率都超过了53%，即上涨概率都没有50%。

不要小看这个概率，在X场上庄家针对你的优势也就51%，但足够赚得盆满钵满了。

高位放量后虽然下跌概率更高，且平均涨跌幅皆为负数，但都比较低，基本可以忽略不计，更像高位放量后股价开始横盘震荡而非下跌。

反观低位放量则与预期相似，出现后1天/3天/5天/10天涨跌幅大于0的概率稳步上升，平均收益率亦如此，10天后更是高达2.8%。

这是一个极高的数值，假设每10天都有这样的交易机会，一年内即可实现资金翻倍了。

4、延展思考
从其他角度去考虑，股价处于低位本就意味着再度下跌的幅度不会很大，反而会有更多上涨空间，再结合放量这一条件，股票受到的关注度可能会增加，确实有机会形成一致性的上涨预期。

如果再仔细观察低位的定义，可以发现低位放量大都会出现在熊市或震荡市。

是否这意味着如果用这个指标构成构成策略的话，会更适合下跌行情？甚至是不是能帮我们在熊市中获取正收益，再进一步是否可以利用它找到牛市的起点呢？

这些都是值得我们去研究的方向，篇幅有限，就留给大家自己去思考了。

04

总结

至此我们发现，低位放量后股价会上涨，且收益较高，而高位放量后股价并未如期下跌，反而出现了盘整的趋势。

当然本文只验证了低位放量后股价上涨这一结论。但仅凭该结论，我们仍无法知晓如何借此交易。

它仅仅只是一个结论，而非量化策略。

量化策略需要非常准确地告诉你，何时该买多少股票，占多少仓位，以及何时卖出，即有一个非常清晰的可执行的策略。

根据策略交易，我们还能得到一条资金曲线，以此判断是赚是亏。

那如何把结论转化为切实可行的量化策略呢？我们下期文章再来具体聊聊。

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关键词：成交量 python thread pinggu 量化小讲堂