作者归档:Fidum

探究主力净流入额占比、天数和概念内个股的走势关系

2026-8-7

板块整体情况(按照主力净流入额占比排序)
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按照涨幅前三的板块进行剖析:

1.磷化铟

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有点走价值的意思,看能走到哪里。
内部个股(22只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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说明:

  • 这波是磷化铟涨价逻辑,且市场需求量大,云南锗业四连板 作为龙一,后续继续观察

2.锗镓锑墨

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整体上看,走的趋势,但上一次回调有点厉害
内部个股(26只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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这里面有很多与磷化铟是重复的个股,参考意义不大

3.覆铜板

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要是切换到周线,可以看到,之前趋势走的太好了,只是上一波调整有点狠:
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内部个股(17只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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说明:看不出龙一龙二,都涨的不错,后续继续跟踪

小结:市场经过前一阶段狠狠的调整,主要是科技的调整,今日磷化铟和覆铜板领涨,后续继续关注

2026-8-10

前几日核心板块观察:

  • 磷化铟
    今日磷化铟指数继续小涨,内部开始分化,云南锗业、光智科技微微调整,中军则继续上涨,后几天可能龙头继续调整,消化一部分盈利盘和套牢盘,后续继续跟踪。
  • 锗镓锑墨
    今日锗镓锑墨指数小涨,中军涨了一波
  • 覆铜板
    今日覆铜板指数高开低走,后又收回,留下长长的下影线,龙头宝鼎科技继续连扳,中军后排走势和指数一样,后续继续跟踪。

今日板块整体情况(按照主力净流入额占比排序)
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按照涨幅前三的板块进行剖析:

1.基因检测

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周线看走的价值,看日线,已在前低附近开始反弹
内部个股(38只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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说明:

  • 从板块指数上看,属于估值回归走势,做个股的话,做走势强的,或者回调时间足够,底部起量的

2.两岸融合

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前面走的趋势,但上一波回调,趋势已经走坏,目前阶段价格有反弹但是无量,谨慎参与
内部个股(16只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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个股分化严重,强弱差别很大,

3.抗生素

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趋势,走的很健康
内部个股(23只)情况,按照涨幅排序,日线(新标签放大查看):
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哈药领涨猛得一批,一个月股价翻两倍多,哈药,海正走的龙,丰原、金城等都在筑底,最好参与趋势个股,例如科伦、海南海药普洛药业,在趋势线底部区间介入即可。

  • 小结:今日普涨行情,鸡、猪、乳业、医疗医药百花齐放,但科技除外AI硬件领跌,较前一日缩量1400亿,前面指数涨得不错,后续有回调需求,注意谨慎。

2026-8-10 大风车轮动

前几日核心板块观察:
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前几天资金净流入的板块,今日全部回调。

今日大盘冲高回落,缩量回调,大风车轮动套人行情,没有明确主线,期待后市
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基础知识补缺

A股题材炒作(纯走势/筹码博弈)五大角色区分对照表

角色定位 核心走势定性(一眼定) 启动与卡位时机(时) 涨幅与空间高度(空) 回调与抗跌性(价) 量价与K线形态(量/形) 顶部/见顶死亡信号(离场点)
龙一(总龙头/领涨龙) 板块灵魂与天花板。涨幅最大、涨速最快、最抗跌,是全场资金的信仰锚点。 板块爆发日最先涨停(点火者),常为一字板;后续每日封板时间最早,封单最大。 连板高度冠绝板块(如7-10板),是板块的空间标杆。 拒绝深跌,分歧日通常不破5日均线;炸板后能迅速回封(回封板),买盘汹涌。 K线呈主升浪加速形态;换手率极高,筹码不断上移;封单巨大。 死于加速:连续缩量一字板后,某日爆量开板收巨阴(天地板),即为巅峰见顶。
龙二(跟风龙/卡位龙) 最强辅助与“篡位者”。强度和弹性仅次于龙一,时刻有卡位成新龙的冲动。 紧跟龙一封板;或在龙一炸板/走弱时,逆势直线拉升率先封板(试图卡位)。 涨幅比龙一少1-2个板,但远强于后排个股。 强势时不破10日均线;关键看分歧日:若龙一炸板它却纹丝不动(封死),则走势上已篡位为新龙一。 K线实体通常较大;盘中分时图常有“大长腿”或直线脉冲。 卡位失败:冲高回落收长上影线;或跟随龙一断板时,放量杀跌无承接。
中军(趋势中军/大屁股) 板块定海神针。大资金主战场,不走连板走趋势,用来容纳巨额资金。 很少涨停,启动滞后于情绪连板股,但能持续稳步推升,贯穿行情始终。 涨幅稳健(非连板高度),呈45度角趋势性上涨,空间随趋势延伸。 抗跌性极强:龙头分歧跳水时,分时线维持红盘且不破均价线;波段回调不破20日趋势线。 日成交额板块最大(数十亿);K线呈小阳小阴沿5日/10日线攀升,极少涨停但涨不停。 放量跌破20日均线且3日内无法收回,毫无抵抗,即宣告板块大趋势行情结束(清仓信号)。
后排(跟风股/杂毛) 被动跟风“墙头草”。无主动做多意愿,纯属情绪外溢,板块内最弱。 龙头涨停后,它们才慢吞吞脉冲式跟涨;早盘冲高后通常全天震荡回落。 涨幅极小(常在1%-3%),甚至在大盘或龙头回落时翻绿。 毫无抗跌性:龙头稍微跳水,它们跌得比谁都快;轻易跌破5日、20日等关键均线无任何抵抗。 分时图呈现“锯齿状”无量拉升,或“A字”冲高回落收长上影线;成交额极小或无序放大。 板块退潮时最先崩盘,连续阴跌或直接破位,毫无资金承接。
补涨(补涨龙/低位挖掘) 行情末端套利品种。启动滞后,爆发力极强,但寿命短暂,用来掩护龙头出货。 龙头高位滞涨(如高位十字星)当日启动;低位长期横盘后突然“旱地拔葱”拉一字板或快速涨停。 爆发力强(连板补涨),但高度严重受限,通常为龙一的0.5-0.618黄金分割位,一旦断板即结束。 启动日即为资金切换日;后续断板(不涨停)的当天,往往就是大面日。 启动日爆量(倍量) 拉首板;K线为低位放量长阳;见顶日多为爆量长阴(墓碑线)。 缩量一字买不进(踏空),买进即放量时就是套人(A杀);出现爆量长阴(墓碑线)即板块炒作彻底尾声。

附赠一条“只看走势”的终极铁律(必看):

当板块内中军已出现放量破位(跌破20日线)时,无论此时龙一走势多么坚挺、分时拉升多么迅猛,那都是“强弩之末的末端加速诱多”。此时切记:只看不动,一股不买;持仓者应趁龙一最后的冲高果断离场,因为中军的走势代表大资金的真实态度,大资金撤退时,所有龙头补涨最终都会补跌。

32 ORM之多对多添加记录

多对多关系,会有一张新的表进行存储,这里我们接上回,添加学生的时候,需要把学生选的课程一并添加到数据库中。

@students.post('/students')
async def add_students(student_in: StudentIn):
    # 插入数据

    # 方式二
    student = await Student.create(name=student_in.name,pwd=student_in.pwd,student_number=student_in.student_number,classes_id=student_in.classes_id)

    # 添加多对多记录
    courses = await Courses.filter(id__in=student_in.courses)
    print("courses", courses)
    await student.courses.add(*courses)
    print("student", student.courses)

    return student

courses = await Courses.filter(id__in=student_in.courses)
这句就是在课程表中过滤学生选的课程id

await student.courses.add(*courses)
这句就是将学生选的课,一行一行插入到多对多关系表中

比如,我添加一个学生kuxie,除了基本信息外,他还选了id是6和7的课程(在courses表中可以查看)。
在文档中测试:
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点击execute后,查看各表:
student表:
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courses表:
file
多对多关系表:
file
学生和选的课程关系存储成功。

31 ORM 添加表记录

FastAPI tortoise ORM添加数据,在此接口方法下实现:
方式一:

@students.post('/students')
async def add_students(stu: Student):
    return {"msg": "添加学生"}

传入json,并且做校验

class StudentIn(BaseModel):
    # id : int  # 可以不传
    name: str
    pwd: str
    student_number: int
    # 在数据库中,这个字段就变成了classes_id
    classes_id: int
    courses: List[int] = []

    @field_validator('name')
    @classmethod
    def name_must_not_be_empty(cls, v):
        if not v:
            raise ValueError('Name cannot be empty')
        return v

@students.post('/students')
async def add_students(student_in: StudentIn):
    # 插入数据
    # 方式一
    # 先实例化
    student = Student(name=student_in.name,pwd=student_in.pwd,student_number=student_in.student_number,classes_id=student_in.classes_id)
    # 这里的classes_id就是一对多的传参了
    # 然后存入数据库
    await student.save()

    return "添加了一个学生"

id我们之前设置过,是自增的:

mysql> desc student;
+----------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field          | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+----------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id             | int         | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name           | varchar(32) | NO   |     | NULL    |                |
| pwd            | varchar(32) | NO   |     | NULL    |                |
| student_number | int         | NO   |     | NULL    |                |
| classes_id     | int         | NO   | MUL | NULL    |                |
+----------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

方式二:

@students.post('/students')
async def add_students(student_in: StudentIn):
    # 方式二
    student = await Student.create(name=student_in.name,pwd=student_in.pwd,student_number=student_in.student_number,classes_id=student_in.classes_id)

    return student

以上代码的测试,都可以通过FastAPI自带的接口文档进行测试。

30 ORM响应页面数据

前后端分离的场景下,用户访问的是前端服务器,后端开发的接口是给前端用的,这个要谨记。

了解一下前后端不分离的模式

@student.get("/index.html")
async def getAllStudent():
    students = await Student.all()
    return students

这里直接返回的话,返回的是json的数据,可以在接口文档中看的很清楚。

前后端不分离的话,我们需要将数据嵌入前端中,然后返回给用户。

# 需要导入jinja2
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from fastapi import Request

@students.get('/students')
async def get_all_students(request: Request):  # 这里必须携带Request的实例
    all_students = await Student.all()
    templates = Jinja2Templates(directory=r".\chapter3\学习ORM\apis\templates")

    return templates.TemplateResponse(
        "index.html",{            # 模板文件写这里
        "request": request,
        "students": all_students  #传递的参数写这里
        }
    )

模板文件需要在合适的位置编辑好,数据插入的位置,类似这样

<html>
  <body>
    <ul>
      {% for student in students %}
          <li>姓名:{{ student.name }}, 学号:{{ student.student_number }}</li>
      {% endfor %}
    </ul>
  </body>
</html>

再尝试访问,就可以看到返回的渲染后的页面了
file
然后 老师讲了一下bootstrap的一些用法,看看就好。

29 选课系统之ORM查询操作

tortoise ORM具体操作

29 选课系统之ORM查询操作

学生选课为例

先手动在class表中添加几条记录,用insert也好、用pycharm的数据库插件也好、用navicat也好

id 班级
13 计算机1班
14 计算机2班
15 软件1班

teacher表也添加几条记录

id name pwd tno
11 xhs 123 1
22 dhs 456 2

course表也添加几条记录

id name teacher_id
6 python开发 11
7 操作系统原理 22

student也添加

id name pwd sno class
1 tom tom666 202501 13
2 jerry jerry666 202502 14
3 tafei tafei666 202503 14

student_course表添加

student_id course_id
2 6
2 7
3 7
  • 查询所有学生

在students_api.py文件中编辑,先导入我们定义的模型:

from mymodels import *

然后在查询所有学生的函数(可能是get_all_students)下面,进行tortoise ROM的查询操作:

students = Student.all()
# 查询所有记录,students是queryset的数据类型,可以遍历,
# 一张表相当于一个类,一条记录相当于一个对象的实例化
# 遍历的时候需要注意,不可以直接 for student in students: pass
# 这里需要变成异步任务,不然会报错
函数名前加上async,Student.all()前面加上await
async def get_all_students():
    students = await Student.all()
    ... ...

过滤查询filter,返回的还是QuerySet,就算其中只有一个元素,也得按照元素位置取值或者遍历

# students = await Student.filter(name="tom")
students = await Student.filter(class_id=13)

过滤查询get,返回模型类对象,不用遍历

student = await Student.get(class_id=13)
# 可以直接使用对象的方法调用属性
print(student.name)

模糊查询

  • 字段+两个下划线+查询符号
    students = await Student.filter(sno__gt=202502)          # sno__gt这里表示大于的意思
    students = await Student.filter(sno__in=[202502,202503]) # 筛选其中的两个
    students = await Student.filter(sno__range=[202501,202503])  # 范围查询

value查询

students = await Student.all().values("name")
students = await Student.filter(sno__gt=202502).values("name","sno")
# 这里就相当于只返回name字段的结果,相当于select name from xxx;
# 返回结果是字典组成的列表,返回多少条记录,该列表中就有多少个字典,
# 字典的格式和你查询的字段相对应,比如[{'name': 'xhs'}, {'name': 'dhs'}]或者
# [{'name': 'xhs', 'sno': 2}, {'name': 'dhs', 'sno': 3}]

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