一、竞价阶段（9:15-9:25）：量化筛选与预判

1. 竞价选股模型

核心指标（需在9:25前计算完成）：

主板且非st，流通市值>15亿且<150亿,前7日不涨停，今日的前10日区间涨幅<25,今日竞价量比>2，竞价涨幅<8

筛选逻辑：

• 高开幅度：3%-7%（排除一字板和平开股）
  
• 竞价量比 >2（放量抢筹）
  
• 委买差排名：全市场前50名（大单托底）
  

2. 题材联动检测

这里找出今日板块涨停个数大于2和昨日涨停强度比较大的板块。要做有板块效应的题材概念股。

3. 黑名单过滤

• 排除：ST股、次新股（上市<60日）、昨日炸板股，公式过滤的避免打板票。
  
• 至于如何过滤。建议读者再细化研究。
  
  
  

二、盘中阶段（9:30-14:55）：打板信号实时捕捉

1. 首板触发条件（Level-2数据驱动）

核心算法（每秒扫描全市场）：

  # 打板信号触发条件

        if (封单换手率 > 0.05 and          # 封单强度

            首封时间 < '10:30:00' and        # 早盘板

            stock.当日成交量 > 昨日成交量 * 1.5 and  # 放量

            stock.所属板块.涨停数 >=3):       # 板块联动

2. 封单稳定性监测

要不断监控封单的稳定性，发现撤单率过高时，就要及时撤单。

以下是一种参考算法。当然我们用了多种算法组合，这样更加快捷来判断是否符合查单条件。

动态撤单率计算：

撤单率=买一档撤单量/初始挂单量

• 安全阈值：撤单率 < 15%（若>30%则预警可能炸板）
  
  
  

3. 资金流强化模型

# 大单净流入监测（每秒更新）

大单阈值 = 500手  # 定义单笔>50万元

大单买入量 = 涨停价的大单买入量合计

大单卖出量 = 涨停价的大单卖出量合计

买入信号：大单买入量 / 大单卖出量 > 3:  # 主力净买入

三、买入执行：算法拆单与冲击成本控制

1. 高频抢单策略

• 使用Level-2逐笔委托：监测关键价位（涨停价）的委托队列变化
  
• 冰山订单拆解：将大单拆为100手以下小单，避免暴露意图
  
• 时间权重（TWAP）：在封板后的前3分钟内均匀下单
  

2. 委托排队优化

计算预计成交概率：

• 
  
• 计算预计成交概率：
  

• 若P(成交)<30%，撤单转战其他标的
  

四、卖出阶段：动态止盈止损算法

1. 次日竞价卖出模型

  （1）竞价高开

    高开3%以上，并且配合量比>10,竞价金额>1500万，加上其他条件，如市场氛围，开盘dde资金状况，同板块的开盘表现，可以判断该股票是否是冲高票。

       如果属于冲高票，则应当10:30前等其冲高。

       盘中结合股票的主力资金变化情况判断其是否还有机会继续封板。

 （2）竞价低开

       低开分为2种情况：

       A.市场氛围导致的低开

       B.个股承接不力导致的低开

针对不同的情况采用不同的策略。

可以将一部分低开票或平开票列为“低预期票”。这类型的票微涨或微跌就及时处理。不要期望过高。

2. 盘中动态止盈（分时策略）

分时均线锚定法：

• 若实时价格跌破分时均线且持续3分钟未收回，触发卖出50%
  
• 若跌破昨日涨停价（即当日成本线），清仓止损
  

量价背离检测：

# 计算量价背离 # 无量冲高，大概率回落

if 当前价格 > 前高 但是 成交量_5min < 前5分钟成交量 * 0.7:   

3. 连板持有条件

   if stock.已连板 and 封单换手率 > 0.2:   

五、风险控制：实时熔断机制

1. 单票风险控制

• 日内最大回撤：若持仓浮亏达到-5%，强制平仓
  
• 板块崩盘监测：
  

  if 所属板块.当前跌幅 > 3% and 板块内炸板率 > 40%:        

2. 账户级风控

• 单日最大亏损：总账户-3%时停止当日交易
  
• 市场情绪动态控制仓位：
  
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六、实战案例：量化操作流程图 

• 9:15 启动竞价扫描 → 
  
• 9:25 生成候选池（3-5支） → 
  
• 9:30 监控首封信号 → 
  
• [满足条件] → QMT下单买入 → 
  
• 持仓进入实时监测 → 
  [次日9:25] 竞价模型决策 → 
  [盘中] 动态止盈/止损 → 
  14:55 强制清仓未卖出持仓 
  
• Level-2数据源：
  
• 逐笔委托/成交（监测主力拆单）
  
• 十档盘口（计算封单强度）
  
• 实时计算引擎：
  
• Apache Flink（处理高频数据流）
  
• Redis（存储实时状态）
  
• 交易接口：
  
• 券商极速API（华泰MATIC、国金极速柜台）
  
• 延迟要求：<50ms（需部署在交易所机房）
  
  
  

• 八、策略进阶方向

• 机器学习预测：
  
• 使用LSTM预测封板后10分钟的抛压
  
• 强化学习优化卖出时间点
  
• 资金流指纹识别：
  
• 通过挂单模式识别一线游资（如“宁波桑田路”的拖拉机单）
  
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• 九、注意事项

• 硬件要求：
  
• 需部署在离交易所最近的IDC（如上海金桥机房）
  
• 万兆网卡处理Level-2数据（约20MB/s）
  
• 最低要求采用高频多核服务器
  
• 策略失效预警：
  
• 监控连续3日胜率<40%或盈亏比<1.5
  
• 合规性：
  
• 避免频繁撤单（触发交易所异常交易监控）
  
• 以上体系将主观经验转化为可编程的量化规则，核心在于高频数据响应+严格纪律执行。建议先用历史Tick数据回测（如2024年全市场数据），再逐步过渡到模拟盘和实盘。注意不同市场阶段需动态调整参数。
  
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• 以上的基本操作理念，我们已经制成成熟的操作软件-easyQMT-首板策略（专业版）。敬请参考。
  
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