股票出现死蜘蛛网形态还能买吗

摘要： 死蜘蛛网是均线系统发出的空头信号，短期均线下穿长期均线形成交织向下。识别需看5日、10日、20日均线死叉，同时成交量萎缩。出现该形态应减仓避险，不可盲目抄底。期货市场同理，结合MACD与RSI验证更可靠。

死蜘蛛网到底长什么样

打开股票或期货的K线图，找到均线指标。默认设置下，5日均线、10日均线、20日均线三条线纠缠在一起。某一天开始，5日线向下穿过10日线，再向下穿过20日线，10日线也跟着向下穿过20日线。三条线从缠绕状态变成向下发散，像一只蜘蛛张开腿往下爬。这种形态被老交易员叫做“死蜘蛛网”。

它跟“金蜘蛛”刚好相反。金蜘蛛是短期均线向上穿越长期均线，形成多头排列，价格后续容易上涨。死蜘蛛网则是短期均线全面压制长期均线，价格被均线压着往下走。

注意一个细节：死蜘蛛网不一定出现在高位。下跌中途的反弹结束后，均线重新粘合再向下发散，同样构成死蜘蛛网。高位出现杀伤力最大，中途出现往往意味着新一轮下跌开始。

为什么死蜘蛛网是危险信号

均线代表不同周期的平均持仓成本。5日线是最近5天买入者的平均成本，20日线是最近20天买入者的平均成本。当5日线跌破20日线，说明最近5天买的人，成本已经低于最近20天买的人。最近20天买入的人全部被套，他们形成抛压。

股票出现死蜘蛛网形态还能买吗

三条均线同时向下发散，意味着短、中、长三个周期的持仓者都在亏损。亏损会引发止损盘和恐慌盘。卖压层层叠加，价格反弹到任何一条均线附近都会被压回来。

从心理层面看，死蜘蛛网确认了趋势转折。原本均线粘合时，多空双方还在争夺。一旦向下发散，空方完全控盘。散户看到这种图形，第一反应是“等反弹再卖”。实际情况是，反弹往往很弱，等来的常常是更低的价格。

怎么识别死蜘蛛网的真假

不是所有均线向下发散都叫死蜘蛛网。需要满足三个条件。

第一，三条均线在发散前有过明显的粘合。粘合时间越长，发散后的力度越大。粘合意味着多空平衡，发散意味着平衡被打破。没有粘合过程的均线发散，往往只是短期波动。

第二，发散时成交量要配合。向下发散如果伴随放量，说明抛售坚决。缩量向下发散反而要警惕，那可能是主力控盘下的阴跌，后面还有大跌。

第三，看均线的角度。5日线向下角度越陡，短期杀跌越猛。如果5日线走平后再向下，力度会弱一些。20日线一旦拐头向下，中期趋势基本确立。

以股票为例，某只股票经过一波上涨后横盘整理，5日、10日、20日均线粘合在一起。某天一根中阴线跌破所有均线，随后三天均线开始向下发散。第四天出现缩量小反弹，价格碰到5日线就回落。这就是标准的死蜘蛛网确认。

期货市场同样适用。因为期货有杠杆，死蜘蛛网出现后如果不及时止损，亏损会成倍放大。

出现死蜘蛛网后怎么操作

持仓的人，第一反应是减仓。不要幻想“等反弹到成本价再走”。死蜘蛛网形成后，价格反弹到10日线或20日线就是逃命机会。减仓不是清仓，可以先减一半，剩下的设好止损。

空仓的人，不要因为价格跌了很多就去抄底。死蜘蛛网是趋势向下的信号，下跌可能刚刚开始。历史上很多大熊市，都是从死蜘蛛网确认后加速的。

想做空的人，等反弹到均线附近再进场。直接追空容易被短线反抽打止损。期货市场可以结合MACD指标，如果MACD也在零轴下方死叉，做空胜率更高。

止损设置很简单。做空的话，把止损放在20日均线上方一点。价格重新站上20日线，说明空头趋势可能结束。

一个量化辅助判断的小程序

手动识别死蜘蛛网容易带主观情绪。用几行代码可以自动扫描。下面用Python演示一个简单逻辑。


import pandas as pd

import numpy as np

def dead_spider(df):

    # df包含close列，索引为日期

    df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()

    df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()

    df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()



    # 均线粘合：最近20天，三条均线最大最小值差距小于2%

    df['max_ma'] = df[['ma5','ma10','ma20']].max(axis=1)

    df['min_ma'] = df[['ma5','ma10','ma20']].min(axis=1)

    df['spread'] = (df['max_ma'] - df['min_ma']) / df['min_ma']

    df['glue'] = df['spread'] < 0.02



    # 向下发散：ma5 < ma10 < ma20 且 ma20拐头向下

    df['down_order'] = (df['ma5'] < df['ma10']) & (df['ma10'] < df['ma20'])

    df['ma20_down'] = df['ma20'] < df['ma20'].shift(1)



    # 前5天出现过粘合

    df['glue_before'] = df['glue'].rolling(5).max() > 0



    df['signal'] = df['down_order'] & df['ma20_down'] & df['glue_before']

    return df[df['signal']]

这段代码会找出历史上所有符合死蜘蛛网条件的交易日。实际使用中，还需要过滤掉除权除息造成的均线跳空。期货品种连续合约要处理换月缺口。