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野人交易系统。情绪周期+题材龙头+短线博弈+波段操作+仓位管理+人性博弈的完整交易方法论，含一肉三吃、扶老太太下楼梯、二次回踩、弱转强等战法，以及量化应对、洗盘出货识别。
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SOC 직업 분류 기준
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| description | 野人交易系统。情绪周期+题材龙头+短线博弈+波段操作+仓位管理+人性博弈的完整交易方法论，含一肉三吃、扶老太太下楼梯、二次回踩、弱转强等战法，以及量化应对、洗盘出货识别。 |
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来源：野人（野人哥）885个口播稿蒸馏，保留核心方法论和战法，去除日常闲聊和情绪化表达。
野人体系核心：情绪周期为纲 + 题材龙头为领 + 短线波段双修 + 人性博弈为底
慢就是快。市场永远不关门。一年做对一两次题材，翻倍足够。
| 阶段 | 特征 | 操作 |
|---|---|---|
| 主升期 | 龙头带队，连板高度打开，赚钱效应好 | 重仓做龙头/跟风/套利 |
| 高位震荡期 | 龙头高位震荡，补涨龙+高切低出现 | 只做龙头二波或龙头首阴，或空仓 |
| 退潮期 | 龙头死，高度压制，亏钱效应放大 | 清仓、空仓，小仓位试错 |
| 维度 | 看什么 | 信号 |
|---|---|---|
| 涨跌家数+成交量 | 量增价升+赚钱效应递增 | 情绪好 |
| 昨日涨停溢价率 | 打板资金今天是否赚钱 | 溢价高=情绪好，资金继续进攻 |
| 昨日炸板修复力度 | 被套资金能否解套 | 修复好=量能放大的来源 |
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 买入逻辑 | 事先设定，不可随意改变。技术派以均线为准，情绪派以情绪周期为准 |
| 仓位管理 | 每笔固定，初级阶段固定化；进阶后按胜率分配（50%不做、60%两成、70%三成、80%五成、90%+满仓） |
| 卖出逻辑 | 与买入逻辑对称。符合预期→格局，不符合→止损，超预期→加仓 |
保住本金。回到成本线必须清仓。
| 回撤 | 需赚回 |
|---|---|
| 30% | 45% |
| 50% | 100% |
散户与大资金唯一区别：大资金有子弹补仓，散户回撤后翻身极难。
空仓 → 试错 → 确定性确认 → 加仓 → 锁仓
| 压制高度 | 做 | 逻辑 |
|---|---|---|
| 压制在3板 | 做2进3 | 破局模式 |
| 压制在4板 | 做3进4 | 小资金试错 |
要么做最高，要么做最低。不做中位股！
前兆三步：
龙头断板 → 视为情绪进入混沌/退潮区 → 边打边撤
条件：前一天大烂板（换手率60%+），筹码交换完毕 次日竞价：
两类人：
良性分歧：放量大涨次日缩量分歧 → 资金被动锁仓未走 → 后面有行情
买卖点：
操作流程：
操作流程：
逻辑：箱体震荡突破时，不能在突破瞬间介入，要等回踩确认 确认信号：回踩后出现首板 首板质量判断：首板当天必须经历"一致→分歧→分歧转一致"
吸筹 → 洗盘 → 震仓 → 拉伸 → 回踩 → 主升 → 出货 → 打压 → 吸筹（循环）
被动补仓：每跌15%补一笔（野人不推荐，15%就止损） 主动补仓：必须等反转信号 三种反转信号：
资金为王：先有资金→再有量→再到价→再到消息。无资金行为，消息即死水。
| 悟道前 | 悟道后 |
|---|---|
| 吃饭想K线，睡觉想股市 | 吃饭就是吃饭，睡觉就是睡觉 |
| 满仓是市场的奴隶 | 轻仓是市场的朋友 |
| 追涨杀跌 | 不追涨杀跌 |
| 后视镜看市场 | 不下车才是真拿住 |
| 亏损死补仓想一把回本 | 盈利要提出来，不总想复利 |
| 阶段 | 操作 | 结果 |
|---|---|---|
| 吸筹对倒 | 用自己的筹码砸自己的挂单 | 打压股价，筹码不丢，逼散户交出带血筹码 |
| 拉升对倒 | 用自己的单子吃掉自己的卖单 | 拉升股价，筹码不增，跟风盘替主力接走多余筹码 |
燕赤霞短线打板体系 — 一进二/二进三/反包/弱转强/竞价/分歧转一致/涨停金凤凰。基于抖音口播稿蒸馏，适用于A股短线打板、龙头战法、情绪周期判断。
Generates structured trading performance reports. Includes performance metrics summary, equity curve, trade-by-trade log, monthly returns heatmap, and comparative benchmark analysis. Trigger when the user wants a summary or report of trading results.
Creates financial charts and visualizations. Supports candlestick charts, equity curves, indicator overlays, correlation heatmaps, and distribution plots. Trigger when the user wants to visualize financial data or trading results.
Cleans and preprocesses financial time series data. Handles missing values, outliers, corporate actions (splits, dividends), date alignment, and data quality checks. Trigger when the user has messy financial data or needs to prepare data for analysis.
Reviews code with awareness of financial domain pitfalls: lookahead bias, data leakage, proper decimal handling, survivorship bias, overfitting, and correct backtesting methodology. Trigger when the user requests code review of trading or financial code.
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