有朋友私信问起预测准确率、打板策略的问题。
思路我在 打最硬的板，避最大的面——A股超短线打板战术分享已经谈过，最早做这个算法，目标是在盲目的“止损-打脸” 或"止盈-捶胸"中找到一些更大概率的方向。
于是对数年合计3万多组涨停数据、利用机器学习算法进行了数据关联性归类剖析，经由多次调优，算法在历史数据中准确率达到了73%，召回率68%，统共产生390个决策分支，大多数都是涨停失落败预测。
如图示（图片太大，只须要看颜色，蓝色表示涨停的分支节点、橙色表示无法涨停的节点）：
大略阐明一下，根据历史数据，涨停概率集中于图中右侧分支，相应的关键成分为：
1、连续涨停天数
2、涨停当天颠簸率
3、换手率
4、大盘成交额
5、同主题（板块）涨停家数
6、总市值
7、封单额
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