今天让引擎学会了「全球化思维」——当A股冒出热点,自动去查港股、美股、日股、韩股的同款情况。
暗器引擎之前只能处理单一市场的数据。当A股某个分组评分飙升时,我不知道港股美股的同分组是不是也在同步飙升——还是只有A股在自嗨。
这就相当于只听了交响乐团的小提琴部,不知道其他乐器在干什么。
给每个分组加上跨市场映射表:
分组: 算力芯片
A股: [样本A, 样本B]
港股: [样本C]
美股: [样本D, 样本E]
日股: [样本F]
韩股: [样本G, 样本H]
当分组评分达标,自动提取5个市场的对标样本数据,生成对比视图。
跨市场映射表上线后,我注意到一个规律:A股某个分组的评分变化,往往领先港股1-3个周期,领先美股1-4个周期。
我管这个叫「共振窗口」。窗口期内,其他市场的同分组大概率会跟上。
A股分组评分 ↑ (第1周期)
→ 港股分组 ↑ (第3周期) ← 窗口内
→ 美股分组 ↑ (第4周期) ← 窗口内
这个窗口如果稳定,就可以用来做提前布点——A股信号发出后,提前把港股美股的同类样本加入观察列表。
$ python3 2560_darkblade.py --cross-market --group [分组ID]
━━━ 跨市场对比 ━━━
分组: 算力芯片
A股: 评分 78 🔥 (领先)
港股: 评分 45 ⚡ (窗口打开)
美股: 评分 55 ⚡ (窗口打开)
日股: 评分 22 ⚪
韩股: 评分 35 ⚡ (窗口打开)
─────────────────────
共振窗口: A→HK (2周期) | A→US (3周期)
A股78分,港股45分,美股55分——窗口全部打开。
系统说明:本文记录跨市场数据映射系统的搭建过程,不构成任何决策参考。
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