怎样用撑杆跳抓精功科技买卖点

摘要： 撑杆跳形态是主力洗盘后的起跳信号，精功科技日线出现该形态时，股价放量突破整理平台即是买点，跌破起跳阳线最低价则止损。

撑杆跳到底是个啥形态

股价在上升趋势中突然连续拉出几根阳线，像是运动员助跑，接着出现一根缩量阴线回踩，这就是撑杆。随后一根放量阳线直接吞掉前面阴线，甚至创出新高，这就是起跳。整套动作下来，主力把跟风盘洗掉，然后轻松拉升。

精功科技在2023年11月20日到24日那几天就有这个味道。11月20日到22日，股价连续三天小阳线，涨幅依次是2.1%、1.8%、3.2%，成交量温和放大。11月23日突然来了一根阴线，跌幅3.5%，但成交量比前一天萎缩了四成。11月24日直接高开高走，收盘涨6.8%，成交量放大到前一天的两倍多。

为什么这个形态管用

散户看到阴线就慌，觉得上涨结束了，赶紧卖。主力就等着这一刻。缩量阴线说明没有大资金出逃，只是散户在互相踩踏。第二天放量阳线则说明主力资金重新入场，而且力度比之前更大。

精功科技那天阴线最低点18.6元，起跳阳线开盘18.9元，收盘20.2元。如果你在11月24日盘中看到股价突破前一天阴线最高点19.3元，那就是买点。止损放在18.6元下方，也就是起跳阳线的最低点。

怎样用撑杆跳抓精功科技买卖点

精功科技实战买卖点拆解

买点确认

第一种情况：起跳当天盘中突破前一根阴线的最高价，直接挂单买入。精功科技阴线最高价是19.3元，11月24日上午10点15分左右突破这个位置，当时成交量已经明显大于前一天同期。

第二种情况：起跳阳线收盘后，第二天开盘不高开太多，在前一天收盘价附近介入。精功科技11月25日开盘20.1元，只比前一天收盘低0.5%，随后一路拉升到21.5元。

卖点判断

短线卖点：起跳阳线之后如果连续三天不能创新高，成交量开始萎缩，先减仓。精功科技在11月28日冲到22.8元后，29日和30日都收小阴线，成交量减少三成，这时候至少卖一半。

中线卖点：股价跌破起跳阳线的最低点。精功科技12月5日跌破18.6元，收盘18.3元，这时候必须清仓。后面股价一路跌到16元附近。

止损纪律

任何买点进场后，只要股价跌破起跳阳线最低点，无条件止损。精功科技这笔交易如果11月24日买在19.5元，止损18.6元，亏损不到5%。如果不止损，后面亏15%以上。

期货市场也能用这招

期货品种比如螺纹钢、豆粕，日线级别同样会出现撑杆跳。区别在于期货有杠杆，止损必须更严格。以螺纹钢2405合约为例，2024年1月10日到12日连续三根小阳线，1月15日缩量阴线回踩，1月16日放量阳线突破。当天在3950点买入，止损设在3910点，也就是起跳阳线最低点。三天后涨到4080点，盈亏比超过3倍。

期货中撑杆跳形态的成交量要求更苛刻。股票里缩量阴线可以比前一日少三到四成，期货里必须少五成以上才有效。因为期货市场资金博弈更激烈，假突破更多。

代码辅助识别撑杆跳

用Python写个简单筛选，能快速找出符合撑杆跳形态的股票。


import pandas as pd

def find_pole_vault(df, short_window=5, long_window=20):

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

    df['ma5'] = df['close'].rolling(short_window).mean()

    df['ma20'] = df['close'].rolling(long_window).mean()

    df['vol_ma5'] = df['volume'].rolling(short_window).mean()



    signals = []

    for i in range(long_window, len(df)-1):

        # 条件1：上升趋势，ma5 > ma20

        if df['ma5'].iloc[i] <= df['ma20'].iloc[i]:

            continue

        # 条件2：前三天至少两根阳线

        three_days = df.iloc[i-3:i]

        up_days = sum(three_days['close'] > three_days['open'])

        if up_days < 2:

            continue

        # 条件3：当天缩量阴线

        if df['close'].iloc[i] >= df['open'].iloc[i]:

            continue

        if df['volume'].iloc[i] > df['vol_ma5'].iloc[i] * 0.6:

            continue

        # 条件4：次日放量阳线突破阴线最高价

        next_day = df.iloc[i+1]

        if next_day['close'] <= next_day['open']:

            continue

        if next_day['close'] <= df['high'].iloc[i]:

            continue

        if next_day['volume'] <= df['volume'].iloc[i] * 1.5:

            continue

        signals.append(i+1)

    return signals

这个代码会返回起跳阳线的位置，你只需要在当天盘中观察是否满足突破条件，然后决定是否下单。