山西三维凹口淘金怎么用？期货股票都适用的K线战法

摘要： 凹口淘金是识别洗盘结束的K线形态，山西三维案例中股价缩量回调后放量突破凹口，期货同样适用。

凹口淘金是什么

股价或期货价格在上升趋势中突然掉头下跌，形成一个像碗一样的凹口。凹口的左边是下跌，右边是回升。当价格放量突破凹口左侧的高点时，就是买入信号。这个形态的本质是主力洗盘，把不坚定的散户震出去，然后快速拉升。

山西三维的凹口淘金案例

山西三维曾经走出一段经典走势。股价从8元涨到10元，随后缩量回调到9元，形成凹口。回调期间成交量明显萎缩，说明抛压不大。某天股价放量突破10元，凹口淘金信号确认。之后股价一路涨到15元。

关键点在于成交量。凹口左侧下跌时缩量，右侧突破时必须放量。缩量代表主力没跑，放量代表新资金进场。

期货市场的凹口淘金

期货品种同样适用。螺纹钢期货在上涨趋势中，某天突然下跌200点，然后横盘三天，形成凹口。第四天放量突破凹口左侧高点，就是做多机会。期货有杠杆，止损要设在凹口最低点下方。

山西三维凹口淘金怎么用？期货股票都适用的K线战法

识别凹口的三个条件

价格处于上升趋势，均线多头排列。
凹口左侧下跌缩量，右侧回升放量。
突破凹口左侧高点时，成交量大于左侧下跌时的量。

量化交易中的凹口淘金

用程序识别凹口，需要定义凹口深度和成交量变化。代码示例：


import pandas as pd

import numpy as np

def find_concave(df, window=20, depth=0.05):

    # df包含open, high, low, close, volume

    # 寻找窗口内的最高点

    rolling_max = df['high'].rolling(window).max()

    # 寻找窗口内的最低点

    rolling_min = df['low'].rolling(window).min()

    # 凹口深度

    drawdown = (rolling_max - rolling_min) / rolling_max

    # 条件1：深度大于阈值

    condition1 = drawdown > depth

    # 条件2：当前价格突破窗口最高点

    condition2 = df['close'] > rolling_max.shift(1)

    # 条件3：突破时成交量放大

    volume_ma = df['volume'].rolling(window).mean()

    condition3 = df['volume'] > volume_ma * 1.5

    # 条件4：凹口内成交量萎缩

    volume_min = df['volume'].rolling(window).min()

    condition4 = volume_min < volume_ma * 0.8

    signal = condition1 & condition2 & condition3 & condition4

    return signal

这个函数返回买入信号。实际使用时，需要根据品种调整窗口和阈值。