如何筛选出竞价图相同的股票

在股票投资中，技术分析和图表识别是许多投资者用来判断市场走势、预测未来价格的重要工具。其中，“竞价图”作为反映每日开盘前市场供需状况的一种图形表现形式，越来越受到短线交易者的重视。通过观察竞价图，可以发现某些股票的竞价形态高度相似，这可能预示着主力资金的操作意图或市场情绪的一致性。因此，如何筛选出竞价图相同的股票，成为一些投资者关注的重点。

本文将从竞价图的基本概念出发，深入探讨其在股票分析中的意义，并结合实际操作步骤，详细介绍如何利用竞价图进行股票筛选的方法与技巧。

一、什么是竞价图？

竞价图是指在股票交易日开始之前（通常为9:15至9:25），买卖双方挂单形成的集合竞价过程中所生成的价格走势图。这个时间段内，系统会根据最大成交量原则撮合成交价，最终形成当日的开盘价。

竞价图主要包括以下几个要素：

委托量变化：买一、卖一位置的挂单数量。 价格波动趋势：竞价阶段价格的变化情况。 匹配过程：最终撮合成交的价格及数量。

通过竞价图，投资者可以提前感知市场的热度与冷清，判断主力资金是否介入、是否有大单托盘或压盘等行为。

二、为什么关注竞价图相同的现象？

当多只股票在某一时间点呈现出相似的竞价图形态时，往往意味着以下几种可能性：

主力操盘手法一致：可能是同一机构或游资在不同标的上采用相似的控盘策略。 市场情绪共振：例如在利好消息刺激下，多只题材股同时出现高开抢筹现象。 技术面共振：部分技术派资金可能依据相似的技术指标选择入场时机，导致竞价形态趋同。 程序化交易影响：量化交易策略可能在同一条件下触发相似的下单行为。

因此，找出竞价图相同的股票，有助于投资者发现潜在热点、捕捉资金动向，从而提高选股效率和成功率。

三、如何筛选出竞价图相同的股票？

要实现竞价图的相似性筛选，需要借助一定的技术手段和数据分析方法。以下是具体的操作步骤：

步骤一：获取历史竞价数据

首先，你需要获取每只股票的历史竞价图数据。这部分数据一般不包含在普通行情软件中，需通过专业平台（如同花顺、东方财富、Wind）或第三方API接口（如掘金量化、聚宽、Tushare Pro）获取。

竞价数据通常包括：

每分钟的买一/卖一报价 委托量变化 成交量与成交金额 竞价撮合价格

步骤二：构建竞价图特征向量

为了便于比较，我们需要将竞价图转化为可量化的特征向量。常见的做法是提取以下指标：

开盘前5分钟的价格变动序列 买一/卖一挂单量变化趋势 最终撮合价格与昨收盘的涨跌幅 竞价阶段成交量占比 是否存在“撤单”、“扫单”等异常行为

例如，我们可以将竞价图简化为一个长度为n的时间序列，每个元素代表某时间点的价格或成交量。

步骤三：使用图像识别或时间序列匹配算法

对于竞价图的比对，有两种主要方式：

方法一：图像识别法（适用于可视化图形）

如果你有竞价图的截图或可视化图形，可以使用图像处理技术（如OpenCV）进行特征提取，并通过卷积神经网络（CNN）或模板匹配算法来判断相似度。

方法二：时间序列匹配法（更适用于结构化数据）

若已有结构化竞价数据，则可以使用动态时间规整（DTW）、欧氏距离、余弦相似度等方法来计算两个时间序列之间的相似性。

示例：假设有两只股票A和B，它们竞价阶段的价格变化分别为：

A: [9.80, 9.85, 9.90, 9.95, 10.00]

B: [9.75, 9.80, 9.85, 9.90, 9.95]

使用DTW算法计算两者的相似度，若相似度高于某个阈值（如0.9），则认为它们的竞价图相似。

步骤四：编写自动化筛选脚本或使用量化平台

为了高效筛选竞价图相似的股票，建议使用Python或其他编程语言结合量化平台实现自动化筛选。以下是一个简单的Python伪代码示例：

import numpy as np from fastdtw import fastdtw from scipy.spatial.distance import euclidean def calculate_similarity(seq1, seq2): distance, _ = fastdtw(seq1, seq2, dist=euclidean) return 1 / (1 + distance) # 转换为相似度 # 假设已获取所有股票的竞价价格序列 stock_sequences = { “600000”: [9.80, 9.85, 9.90, 9.95, 10.00], “600001”: [9.75, 9.80, 9.85, 9.90, 9.95], “600002”: [9.50, 9.55, 9.60, 9.65, 9.70], … } similar_pairs = [] threshold = 0.9 stocks = list(stock_sequences.keys()) for i in range(len(stocks)): for j in range(i+1, len(stocks)): seq1 = stock_sequences[stocks[i]] seq2 = stock_sequences[stocks[j]] sim = calculate_similarity(seq1, seq2) if sim > threshold: similar_pairs.append((stocks[i], stocks[j], sim)) print(similar_pairs)

该脚本可快速筛选出竞价图高度相似的股票组合，供进一步分析。

四、实战应用与注意事项

应用场景举例：

热点追踪：若某只龙头股竞价强势上涨，而与其竞价图相似的个股尚未异动，可能是潜伏机会。 资金监控：连续多日竞价图相似的股票，可能存在特定资金持续介入迹象。 模式识别：建立竞价图数据库后，可通过机器学习模型训练识别“涨停前兆”、“洗盘结束”等典型形态。

注意事项：

避免过度拟合：竞价图相似并不等于后续走势一致，需结合其他因素综合判断。 注意流动性差异：小盘股与大盘股即使竞价图相似，其后续走势也可能完全不同。 结合基本面分析：技术分析应与公司基本面相结合，避免盲目追涨杀跌。 数据质量要求高：竞价数据容易受临时事件干扰，需确保数据清洗与去噪。

五、结语

竞价图作为一种反映市场情绪和主力意图的重要窗口，越来越受到投资者的关注。通过科学地筛选出竞价图相同的股票，不仅可以帮助我们发现潜在的投资机会，还能提升短线交易的胜率。

当然，任何技术分析都不是万能的，它必须与其他分析方法（如基本面、情绪面、资金面）相结合，才能形成立体的投资决策体系。希望本文能够为广大投资者提供一种新的思路与工具，在复杂多变的股市中找到属于自己的盈利路径。

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