高度相似的股票，未出现相同结果——同花顺与钢研高纳

杰赛科技（002544）在均价9.86元出清后，股价迅速上涨2倍至30元附近，这令我心里难受。2009年发生的事情 ，到2014年看起来已经有所淡忘了。

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眼看着很多股票开启了飙升的势头，如何抓热点，如何再找到一支如杰赛科技般出色的好股票，成了我的当务之急。就像一只刚刚捕猎失败的小猎豹，又开始在广袤草原上不停奔波。

在关注了许久并且尝试了多次之后，我在10月份开始注意到同花顺（300033）和钢研高纳（300034）。

图 5 10. 同花顺（300033），在2014年7月的第一波上升，上涨了94.43%。

图 5 11. 钢研高纳（300034），在2014年的第一波上升，上涨51.26%。

在对钢研高纳接下来的走势预期中，始终与同期的同花顺（300033）做比对，坚信钢研高纳会复制同花顺的走势，坚信自己的提前布局会带来丰厚的回报。我兴奋地对两支股票做了如下整理（2014年11月7日整理）。

表 5 2. 钢研高纳（300034）与同花顺（300033）相似处的整理

以上是当时的分析，其中不免有自己内心激动而导致的主观上的一厢情愿。尤其是，在板块归类上，因为同属“创业板”，并且从股票代码看，应该是同一时期发行，我内心里把他们当做了双胞胎。

认为两支股有太多相似点，一厢情愿地认为钢研高纳也会像同花顺一样大爆发—--对的，我只打算买入“钢研高纳”，而没有打算买入第一波涨势更强的“同花顺” ，因为同花顺已经涨了94.43%（图5-4），这实在太吓人了。

而钢研高纳第一波才涨了51.26%（图5-5），显得有更多上升空间。可不是吗，双胞胎哥俩，哥哥身高涨了95.43%，弟弟才涨了51.26%，弟弟一定会补涨，应该与哥哥涨得一样高啊，不然怎么是双胞胎呢？

我感觉自己掘到了金矿，我感到自己正在紧紧跟进这轮牛市，抓住了这次牛市的机会，我看到了曙光！

但事实是：当时的同花顺所处的TMT（计算机应用，证券软件）正处于市场热点，而钢研高纳所属新材料板块并不是当时的市场热点。（那时候在我与Moshi还没有琢磨出“行业板块地图”这个工具）

我于2014年11月18日买入了钢研高纳（300034）。这次的买入的时机来看非常及时（抢在了股价上升前），但是结果与预期大相径庭。

根据后来与Moshi探讨出的行业板块地图来看，2015年年初开始，热点聚集在计算机应用、计算机设备、软件应用等关联板块，也被称为TMT概念。而同花顺属于计算机应用板块，钢研高纳则更像是新材料板块 。

图 5 12. 计算机应用板块的2015年周k

图5-12，计算机应用板块，从2015年1月再次突破，至本轮行情顶部，继续上涨338.23%。（其实在2014年11月有一次突破，但是随后经历了大幅度回调。）

图 5 13. 新材料板块的2015年周k

图5-13，新材料板块，从2015年3月6日开始突破（比计算机应用迟了2个月）。至顶部涨幅106.79%。（其实在2014年11月有一次突破，但是随后经历了大幅度回调。）

由于计算机应用板块与新材料板块完全不同的表现（爆发的时间，上涨的强度），这使得将钢研高纳对比同花顺来进行策略制定的方法非常不妥。尤其是，最终孤注一掷地选择了其中的一支。

结果，在我开始苦等钢研高纳的时候，2014年11月，同花顺（300033）所属计算机应用板块与TMT的其他板块（计算机软件，等）开始爆发式上涨，体现了热点板块的特征。

而钢研高纳所属板块普普通通，非常平淡。这直接导致两只股票的最终表现相差甚远。

图 5 14. 同花顺（300033）在2014年-2015年的周k

图5-14显示，同花顺（300033）在2014年11月再次突破后，继续上涨939.54%。（以123.03元当周收盘价计算，涨幅为939.54%。实际最高价曾到达141.76元）

相比计算机应用板块从2015年1月开始突破，同花顺的突破时间更早，涨幅更猛，显然是该板块的龙头股。

图 5 15. 钢研高纳（300034）在2014年-2015年的周k

钢研高纳（图5-15）基本与所属新材料板块同步。在2015年3月开始突破后，至本轮行情结束，涨了105.16%（以终止价37.67元计算。最高曾到达40.56元）。钢研高纳的表现，即便放在新材料板块中也算不得优秀。

看来，所谓“高度相似”的股票，并不见得有相同的未来。一支股票要涨的好，不仅与其形态、股本等有关，所属行业是否当前热点尤其重要，此可谓天时地利也。

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行业板块地图—寻找行情热点的工具

2015年的春节前，行情陷入了停滞。市场看起来冷冷清清，不知接下来什么热点会起来。依照以往，我们必然需要通过大量的媒体阅读来押宝。

媒体大量报道的行业，或者知名专家钦点的行业，可能就是接下来的热点吧。但是，也正是因为2007年以来，在这方面吃了太多的亏，所以我们必须找出一个自己能够信赖的判断方法。

或者按照以往的方法，从所有股票中进行海选，挑出形态健康的个股。但是，选出的个股如果不属于下一个热点，那么就可能一直起不来，或者涨势平平。

我们思考，一部分行业将成为下一个热点之前，应该在k线的形态上显示积极面，就好比大盘指数。还有，如果相近的板块都能呈现积极形态，那么他们作为一个整体，一旦启动，将不容易轻易走熊，至少能给出一个逃离的时间。

秉承这个思路，我和Moshi继续着了我们的探讨和实验。

1、根据行业指数各自的周k上的形态，进行强弱等级的评分（涨势、量能，等）。

2、将所有行业指数的名称，在一张纸上进行了罗列。

我们将自己认为关联度较强的行业，放在相邻位置，关联度高的行业就会聚集在一起。

有些行业，比如，钢铁和通信服务虽然不直接关联，但是两者都能通过其他行业渐渐过度到通用设备、专用设备。这样，所有行业都可以直接或者间接地在一张图上关联在一起。

3、将上述第2条的评分结果，在第1条的排列中以颜色等级表示出来。

以上的3条完成后，形成了我和Moshi称之为的“行业板块地图”的可视性图版。

图 5 16. 行业板块地图—2015年3与5日的情况

上述行业地图中（2015年3月5日），越是相邻的行业，表示他们的关联度高。当然，我和Moshi在构思这个地图的时候，也是将我们认为相近的行业放在了一起。

我们根据当天的K线图，对各个行业指数的表现进行打分。打分从1-5分。

5分 ：安全上行通道，量能配合好。

4分 ：上行通道。量能不够，或者5分后出现了危险信号。

3.5分：多空胶着，尚偏向多头。

3分 ：多空胶着

2.5分：即将多翻空，或者刚刚开始止跌企稳。

2分 ：极度危险，或者止跌后仍处于危险状态。

1分 ：持续的下行状态。

表 5 3. 板块地图中分值的来源及评分依据

各行业板块指数的分值首先需输入到一个表格中---我们称之为“行业板块指数表”（表6-1）。而这些分值则立即联动到“行业板块地图”（图6-1）上。

并且，行业板块地图上显示的每个指数的分值，会在地图上显示相应的颜色。根据中国A股的特点，我们将最好的5分设置为大红色，最糟糕的1分设置为绿色，黄色为红色绿色的中间色，其他分支的颜色是红色与绿色之间的过渡色。

比如，从表5-3可以看出，2015年的3月，很多板块显示了红色或者橙色，表示有很多板块处于健康演绎的过程（分值处于4-5分），而进入4月份，红色部分减少，很多变成了黄色（3分），甚至出现了绿色（2分、1分）。到了6月16日，绝大多数都成了绿色。

这在当时的A股K线图（比如上证指数），显示为顶部之后的一个掉头向下的形态。单单是从上证指数的日K来看，很多人还会抱有期待，但是在我们的行业板块地图上，已经显示出，没有行业处于热点状态了—没有值得持有仓位的标的了。

从上述图5-16中可以看到，当时（2015年3月5日）显示医疗关联板块、TMT（计算机硬件、信息）关联板块是我和Moshi评分最高的，我们当时的持股也是从中选取的。

而地图中间及右侧区域的板块，还没有显示出强势的群体效应（或者，个别板块强，但是没有形成群体效应），所以被我们排除在外。

这种做法，其实也是基于统计学和风险控制的想法。单一股票的形态好，不如其所属板块形态好更能让人放心（或者，同板块内还有不少形态也很健康的股票）。单一板块形态好，不如相近板块形态都健康来的重要。

上图5-16中，当计算机应用、通信服务、半导体软件等都显示出非常健康的走势的时候，从中挑选形态健康个股的效率就高，持股的安全性也高。

一流大学永远都倾向于将免试入学的通知发放给一流高中。

一流企业也同样倾向于面向一流大学招收新员工。（未完待续）

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