一篇：股票高手必修课程和过程（六）：不看一日涨跌，研究关键位置洗盘

有一些人特别喜欢涨停板，以每天追逐涨停板为能事。而且提出了一大堆的方法、技巧。比如说什么“首板”，“二板三板”之类不一而足。

我并不反对追求涨停板。毕竟这是一个来钱快的活儿。但是如果不知道涨停板的真正意义和原因，就是盲目的去看板就追，则这种专做涨停板，一定是快速自杀技。

没有无缘无故的爱也没有无缘无故的恨。

同样的股票也是，没有无缘无故的涨，也没有无缘无故的跌。

出现涨停板你得知道为什么。

涨停板从意义上就分为四种：一、见底。阴阳发生转换了。跌到头了就以涨停板为标志，说明到了超跌区域，出现逆转确认了。二、快速震荡洗盘。三、建仓完毕、开始拉升。四、出货。

第一种，是当出现一段超长、超跌的走势后，物极必反，跌不动了。这种涨停板后期不会有大动作，最大可能是出现相当一段时间的横盘走势。但是也不排除之前就是一大段横盘后，开始拉升。

比如600238的11月1日的首板。000838的11月15日的首板。

第二种是庄家正处于建仓阶段。出现涨停板是为了抬高成本。这样的涨停板出来后，后面走势基本上就是开始了震荡。比如600636的10月14日。

第三种就是建仓完毕，开始走出一波拉升了。比如

002789的4月27日。

第四种就很简单了。为了出货。

图就不上了。最明显的例子就是600051的11月29日的涨停板。

既然我把涨停板出现点的理论做了归类，那么你应该知道在什么位置出现涨停板，结果是怎么样的了吧。

那么你究竟要选择什么位置的涨停板，应该做到心中有数了吧。

出现涨停板我们一定要仔细的去研判它。首先就要定义出它目前所处的位置。是建仓阶段？还是洗盘后的突破？或者是快速出货？看清楚了它的位置，再去说其他的。

我想你如果读懂了这篇文章，那么就应该不会轻易的陷于一追就跌的窘境了。

{本文为理想论坛博主「善变十字星」的帖子，转载请注明出处。

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来源：琵琶网

言

处理网页数据时，我们经常需要从HTML中提取日期信息。日期格式多样，从HTML文档中准确地提取并验证这些信息是一项挑战。本文将详细介绍如何使用正则表达式从HTML中提取日期，并用Python代码进行有效性验证。

一、正则表达式基础

概念：

正则表达式是用于文本搜索和替换的强大工具，它能够描述复杂的模式。

基本语法元素：

字符集：[0-9]匹配任意数字，[a-zA-Z]匹配任意字母。

量词：*（零次或多次）、+（一次或多次）等。

特殊字符：.匹配任意单个字符，\d匹配任意数字。

分组：(19|20)\d\d匹配以19或20开头的年份。

二、从HTML中提取日期

HTML结构分析：

检查网页源代码，找到包含日期的标签或属性。

日期可能以不同格式存在，比如文本形式或属性值。

构建正则表达式：

针对YYYY-MM-DD、DD-MM-YYYY、MM/DD/YYYY等格式编写正则表达式。

考虑HTML文档结构的差异，调整正则表达式以提高匹配的准确性。

三、验证日期的有效性

日期格式验证：

确保提取的字符串符合日期格式，但还需要进一步验证日期的实际有效性。

正则表达式初步验证：

使用正则表达式确保日期组件在合理范围内，如月份应在01至12之间。

编程验证日期有效性：

使用Python的datetime模块进行进一步验证。

考虑特殊情况，如闰年和每月的实际天数。

四、实际案例分析

案例演示：

选取具有代表性的网页HTML样本，标识其中的日期信息。

编写适用的正则表达式来匹配这些日期。

代码实现：

使用Python演示如何应用正则表达式提取日期。

展示如何使用datetime模块验证日期有效性。

五、总结与展望

总结：

正则表达式是提取HTML中日期信息的有效工具，但还需通过编程验证其有效性。

未来应用：

探讨正则表达式在数据分析、日志处理等领域的应用。

小结

本文提供了一个全面的指南，说明了如何使用正则表达式从HTML文档中提取日期，并通过Python代码进行验证。这些技能对于数据抓取和文本处理领域非常重要。

Python 代码示例

1. 正则表达式提取日期

python

import re

from datetime import datetime

# 示例HTML内容

html_content="""

<p>发表日期：2020-12-15</p>

<p>更新日期：2021/01/20</p>

<p>活动日期：31-01-2022</p>

"""

# 正则表达式匹配不同的日期格式

date_patterns=[

r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', # YYYY-MM-DD

r'\d{2}/\d{2}/\d{4}', # DD/MM/YYYY

r'\d{2}-\d{2}-\d{4}' # DD-MM-YYYY

]

# 提取日期

extracted_dates=[]

for pattern in date_patterns:

matches=re.findall(pattern, html_content)

extracted_dates.extend(matches)

print("Extracted Dates:", extracted_dates)

2. 验证日期有效性

python

# 验证日期有效性

def validate_date(date_str):

for fmt in ("%Y-%m-%d", "%d/%m/%Y", "%d-%m-%Y"):

try:

datetime.strptime(date_str, fmt)

return True

except ValueError:

continue

return False

# 验证提取的日期

valid_dates=[date for date in extracted_dates if validate_date(date)]

print("Valid Dates:", valid_dates)

在这个例子中，我们首先使用正则表达式从HTML内容中提取日期，然后使用Python的datetime模块验证这些日期的有效性。这种方法适用于不同格式的日期，并能有效地识别和排除无效日期。