AI 交易策略百科

深入了解每种交易策略的原理、信号和适用场景,助你做出更明智的交易决策

使用说明

怎么选策略?

你的情况 推荐策略 原因
看好某只股票,想长期持有 趋势跟踪 顺势持有,不被短期波动洗出去
股票横盘震荡很久了 网格交易 / 均值回归 区间反复获利,不依赖突破
想追热点板块 动量策略 强者恒强,跟上板块轮动
市场大跌后想抄底 RSI超卖 / 情绪分析 捕捉超跌反弹信号
拿不准,想AI帮你判断 多因子综合评分 / ML预测 多维度分析,降低主观误判
短线快进快出 MACD金叉 / 均线突破 信号明确,进出果断

怎么用?

  1. 选策略:根据上方表格匹配你的交易场景
  2. 选股票:在选股页面找到目标股票,或直接搜索代码
  3. 看信号:在模拟交易页面输入股票代码,结合策略百科的技术指标辅助决策
  4. 做决策:参考信号+自己的判断,决定是否交易

风险提示

  • 单一策略有局限性,建议2-3个策略交叉验证
  • 震荡策略(网格/RSI/KDJ)不要在单边行情使用
  • 趋势策略(MA/MACD)不要在横盘震荡时频繁操作
  • 所有策略仅供参考,不构成投资建议,股市有风险投资需谨慎

策略与模型的区别

策略是什么?

策略是交易逻辑——"什么时候买、什么时候卖"的规则。比如"MA5上穿MA20时买入"是一条规则,"RSI<30时买入"是另一条规则。策略是人在设计,定义的是交易思路。

模型是什么?

模型是执行引擎——用什么算法来实现策略、产生信号。比如用 LSTM 神经网络预测股价走势、用 XGBoost 对股票打分排名、用随机森林判断趋势方向。模型是AI在跑,定义的是计算方式。

策略决定做什么,模型决定怎么做。 同一个策略可以用不同模型实现,同一个模型也可以驱动不同策略。
模型类型介绍
LSTM
深度学习
擅长:时间序列预测
擅长从历史K线中学习价格走势规律
XGBoost
梯度提升树
擅长:分类与排名
对股票打分排序,找出最可能涨的
Random Forest
集成学习
擅长:趋势判断
多棵树投票判断涨跌方向,抗噪能力强
Transformer
深度学习
擅长:多维分析
同时分析价格、成交量、新闻等多维数据
GRU
深度学习
擅长:时序预测(轻量)
LSTM的简化版,训练快,适合实时推理
LightGBM
梯度提升树
擅长:快速排名
比XGBoost更快,适合全市场扫描
策略 × 模型 搭配指南
策略 推荐模型 为什么这样搭配
趋势跟踪 Random Forest / LSTM RF判断趋势方向准确;LSTM学习趋势延续性
均值回归 XGBoost / LightGBM 对偏离程度打分,量化回归概率
动量策略 LightGBM / XGBoost 全市场排名选出最强动量股
MACD金叉 LSTM / GRU 预测MACD何时发生金叉
RSI超卖 XGBoost / Random Forest 判断超卖是反弹信号还是继续跌
布林带 Random Forest 判断触轨后是反转还是突破
KDJ XGBoost 对金叉信号做置信度打分
成交量突破 LightGBM 识别真突破和假突破
多因子综合 Transformer / XGBoost 多维度数据融合,综合打分
ML预测 LSTM / Transformer 直接用深度学习预测价格方向
情绪分析 Transformer NLP处理新闻/社交文本
网格交易 规则明确,不需要AI模型,直接执行
默认配置:如果你不手动选择模型,平台会根据策略自动匹配最佳模型(上表推荐的第一个即为默认模型)。
📈
均线突破策略
MA Crossover
中等风险
通过对比短期均线(如5日均线)和长期均线(如20日均线)的交叉关系来判断趋势方向。短期均线上穿长期均线(金叉)意味着上涨趋势形成,反之(死叉)则意味下跌趋势。
买入 MA5上穿MA20形成金叉,且当日成交量放大(超过前5日均量的1.2倍)
卖出 MA5下穿MA20形成死叉,或股价跌破MA60(60日均线)作为趋势终结信号
趋势行情(牛市、熊市均适用)。震荡市中金叉/死叉频繁出现,容易产生虚假信号。
示例:贵州茅台5日均线上穿20日均线,且当日成交量比前5日均量高出50%,模型判定为买入信号,以当天收盘价买入。
🔮
MACD金叉死叉
MACD Crossover
中等风险
MACD由快线(DIF)、慢线(DEA)和柱状线组成。DIF是12日EMA与26日EMA的差值,DEA是DIF的9日EMA。DIF上穿DEA形成金叉(看涨),DIF下穿DEA形成死叉(看跌)。
买入 DIF上穿DEA形成金叉,同时MACD柱由绿转红。若金叉发生在零轴上方,信号更可靠(说明多头占优)
卖出 DIF下穿DEA形成死叉;或出现顶背离——股价创新高但MACD的DIF未创新高,预示上涨动能衰竭
趋势行情,尤其是中期趋势(1-3个月级别)。盘整行情中信号频繁失效。
示例:宁德时代股价从180涨到210,但MACD的DIF值却比前高更低,形成顶背离,模型发出卖出预警,建议减仓或止盈。
⚖️
RSI超买超卖
RSI Overbought/Oversold
中低风险
相对强弱指数(RSI)衡量最近一段时间内价格上涨幅度与下跌幅度的比率,取值0-100。RSI高于70表示超买(涨过头,可能回调),低于30表示超卖(跌过头,可能反弹)。
买入 RSI从30以下(超卖区)回升突破30,配合底背离(股价新低但RSI未新低)更可靠
卖出 RSI从70以上(超买区)回落跌破70,或出现顶背离(股价新高但RSI未新高)
震荡行情最佳。在强趋势行情中RSI可能长期停留在超买/超卖区,过早反向操作会错失大行情。
示例:某股票连续下跌后RSI跌至25,随后底部放量反弹RSI回到35,且股价新低时RSI并未创新低(底背离),模型判定为超卖反弹买入信号。
🎗️
布林带策略
Bollinger Bands
中等风险
布林带由中轨(20日均线)、上轨(中轨+2倍标准差)和下轨(中轨-2倍标准差)组成。统计学上,约95%的价格落在上下轨之间。触及上轨有回落压力,触及下轨有反弹动力。
买入 股价触及或跌破下轨,同时RSI<30或成交量明显萎缩(缩量止跌),预示反弹
卖出 股价触及或突破上轨,同时RSI>70或成交量放大但股价不涨(放量滞涨),预示见顶
震荡行情。注意:在强趋势中股价可能沿上轨或下轨持续运行(布林带开口扩大),此时不宜逆势操作。
示例:某股在震荡区间内反复触及布林带下轨后反弹、上轨后回落。模型在第3次触及下轨且成交量缩至地量时发出买入信号。
📊
KDJ随机指标
Stochastic Oscillator
中等风险
KDJ由K线、D线和J线组成,衡量当前价格在最近N日价格区间中的相对位置,取值0-100。K线和D线反映趋势,J线(3K-2D)更敏感,常用于提前发现拐点。
买入 K线上穿D线形成金叉,且K值在20以下(超卖区)时信号更可靠;J线从负值回升也是早期信号
卖出 K线下穿D线形成死叉,且K值在80以上(超买区)时信号更可靠;J线从100以上回落预示短期见顶
震荡行情。KDJ对价格变化非常敏感,在趋势行情中可能过早发出反向信号。
示例:某股连续调整后K值跌至15、D值18,次日K线上穿D线至25形成超卖区金叉,J线同步从-8回升至12,模型判定为短线买入信号。
🔥
成交量突破策略
Volume Breakout
较高风险
"量在价先"——成交量是价格的先行指标。放量突破关键阻力位(前期高点、整数关口、均线压制)往往预示趋势启动;无量突破则可能是假突破。
买入 股价突破前期高点或关键均线,且当日成交量放大至前5日均量的1.5倍以上
卖出 放量下跌(跌幅>3%且成交量>均量2倍)止损;或突破后连续缩量回落至突破位以下
趋势突破行情。依赖准确的阻力位/支撑位识别,假突破风险较高。
示例:某股在25元附近横盘2周,某日放量突破25.5元(成交量为前5日均量的2.3倍),模型判定有效突破,以突破价买入。止损设在24.5元。
🧠
多因子综合评分
Multi-Factor Scoring
低风险
不依赖单一指标,而是综合MA、MACD、RSI、布林带、KDJ、成交量等多个技术指标的信号进行加权评分(0-100分)。多指标共振时信号更可靠,可有效过滤单一指标的噪音和虚假信号。
买入 综合评分>70分(例如:MA金叉+20分、MACD金叉+20分、RSI适中+15分、放量+15分、布林带中轨上方+10分)
卖出 综合评分<30分;或任一核心指标出现极端卖出信号(如MACD顶背离)触发强制减仓
全行情适用。通过多指标共振降低误判,在震荡市和趋势市均有较好的适应性。适合追求稳健的中长线投资者。
示例:某股同时满足MA5上穿MA20、MACD金叉在零轴上方、RSI=55(中性偏强)、成交量放大40%,综合评分82分,模型发出强力买入信号。
📈
趋势跟踪策略
Trend Following
中风险
顺应市场大方向操作,不预测顶部底部,通过均线/通道确认趋势方向后顺势而为。"趋势是你的朋友"——不与趋势对抗,只跟随。
买入 价格站上MA60/MA120中长期均线,ADX>25确认趋势强度,回调到均线附近企稳时加仓
卖出 价格跌破MA60,或ADX<20趋势减弱,或出现连续3日收盘低于均线
单边上涨或下跌行情(牛市/熊市主升浪)。在震荡市中容易反复被均线假突破误导,不适合横盘期。
示例:茅台从1200涨到1800的过程中,一直站在60日均线上方,趋势跟踪策略会全程持有,直到某天跌破60日线才卖出。
🔄
均值回归策略
Mean Reversion
中高风险
价格偏离均值后会回归。用布林带或历史波动区间判断,当价格大幅偏离均线时反向操作,赌它会回到正常范围。统计规律表明极端偏离不可持续。
买入 价格跌破布林带下轨,且RSI<30,偏离MA20超过-5%
卖出 价格回到MA20附近止盈,或突破上轨+RSI>70,偏离MA20超过+5%时开空
震荡市、横盘整理期。在强趋势行情中容易逆势被套,不适合单边市。
示例:某股票长期在10-12元波动,突然跌到9元(偏离均值10%),均值回归策略判断会反弹回10元以上买入。
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动量策略
Momentum
中高风险
强者恒强——近期涨得好的股票短期内大概率继续涨。通过计算过去N天的涨跌幅排名,买入涨幅靠前的股票,定期换仓滚动操作。
买入 过去20日涨幅排名市场前10%,且近5日成交量持续放大,MACD处于多头排列
卖出 动量衰减(过去5日涨幅低于市场平均),或出现放量长上影线
强势行情、板块轮动期。动量策略追涨杀跌,在趋势反转时可能遭遇较大回撤。
示例:半导体板块连续两周领涨,动量策略会筛选板块内涨幅前5的个股买入,持有到动量减弱换仓。
🤖
机器学习预测
ML Prediction
高风险
用历史K线、成交量、技术指标等大量数据训练AI模型(如LSTM/随机森林),让模型学习价格规律后预测次日涨跌方向。模型自动提取多维特征,不依赖人工规则。
买入 模型预测次日上涨概率>65%,且多个模型(至少2个)一致看多
卖出 预测上涨概率<35%,或模型置信度下降超过20%
全行情(模型会自适应),但极端行情(黑天鹅事件)下准确率下降。依赖历史数据,对前所未见的市场模式可能预测不准。
示例:AI模型综合分析了100个技术特征,预测某股明天有78%概率上涨,辅助用户决策买入。
🧠
情绪分析策略
Sentiment Analysis
中高风险
抓取财经新闻、社交媒体、股吧讨论等文本,用NLP分析市场情绪。恐慌时买入、贪婪时卖出,逆向利用市场情绪——"别人恐惧我贪婪,别人贪婪我恐惧"。
买入 恐慌指数>70(极度恐慌),新闻负面词频激增,但股价已跌至支撑位
卖出 贪婪指数>70(极度贪婪),社交平台一致唱多,成交量异常放大
市场情绪极端时(恐慌/贪婪)。依赖NLP准确率,对非文本类市场驱动因素可能遗漏。
示例:某股票突遭利空消息,股吧一片恐慌抛售,但情绪分析显示过度恐慌,判断是买入机会。
📊
网格交易策略
Grid Trading
低风险
在设定价格区间内,等距离挂多个买卖单。价格每跌一格买入一份,每涨一格卖出一份,赚取区间波动的差价。不判断方向,只利用波动——震荡越多,收益越多。
买入 价格触及预设网格的低位买入线(如下方第N格),自动挂单买入
卖出 价格触及预设网格的高位卖出线(如上方第N格),自动挂单卖出
震荡市、横盘整理期。单边行情可能突破网格区间,需预先设置区间上下限。不适合趋势强烈的市场。
示例:设定10-12元区间,每0.2元一格共10格。股价跌到10.2买入1份,跌到10.0再买1份;反弹到10.4卖1份,10.6再卖1份,反复赚取差价。