而京沪高铁一年赚百亿，利润都是哪里来的？一句话，大树底下好乘凉，凡是花钱的事京沪高铁都不用干，都让母公司去干，比如不用做广告搞销售，也不用具体运营。连员工只有67名，其中25名还是“临时工”。苦活、累活都让别人干，自己坐享高利润，“打扮”这么漂亮，自然得卖个好价格了！

今天A股不容易，顶着黑周四、某券商策略会魔咒，港股再度下挫三大利空，还能全线翻红。操盘手辛苦了，又拼命拉科技股，个个都有一颗中国芯！

不愧是最牛气高铁企业，不但代表了中国的速度，抽血上市也要争第一！本来，京沪高铁要上市，业绩根本不重要；人家保送的，你还想要他考试？不过，偏偏它还业绩亮眼，2018年就赚了100多亿，这么不差钱的大白马，为何急着上市呢？

刀锋发现，不差钱的京沪高铁，这次IPO发行股票的比例，占总股本15%，这在A股太罕见了，因为正常不超过10%。而按照上限75.57亿股，发行价4.66元计算，京沪高铁募资可能突破350亿，在A股历史上排名第三。

京沪高铁选择IPO，理由只有一个，降低母公司国铁集团的负债率。数据显示，铁总负债再创新高，已经高达5.41万亿，创下历史新高。以现在铁总的收益，别说还本金，就是利息也勉为其难，通过资本市场才是最好的选择。这次选择京沪高速，就是投石问路，为以后各铁路局分拆上市做准备。

京沪高铁的奇葩，还引来证监会两次质疑。第一，员工只有67人，是否只是资产管理公司？第二，500亿收购亏损京福铁路安徽公司65%的股权，说明必要性和合理性。刀锋敢说，要是哪家民营企业，像京沪高铁这种招股书，把股民当“傻子”，上市是不可能的！但人家一路绿灯，就是这么厉害。

鲁西化工从当时的从高位跌破至底部，当时股价也是从高位回调下来，主力资金却是在持续的流入，很典型的主力洗盘的动作，在股价突破，MACD和KDJ形成金叉，这就是最佳布局时机，再次通过换手率选出10倍大牛股，如图：

var NewFuturesTradeFilter = function() { // 该函数是一个构造函数，构造出用于计算逐笔成交的对象 var type_enum = { // 定义逐笔成交信息的枚举类型 OPENLONG:"多开|OpenLong", // 多开：新多头入场开仓 OPENSHORT:"空开|OpenShort", // 空开：新空头入场开仓 OPENDOUBLE:"双开|OpenDouble", // 双开：多头、空头入场开仓 CLOSELONG:"多平|CloseLong", // 多平：多头平仓离场 CLOSESHORT:"空平|CloseShort", // 空平：空头平仓离场 CLOSEDOUBLE:"双平|CloseDouble", // 双平：多空平仓离场 EXCHANGELONG:"多换|ExchangeLong", // 多换：多头换手 EXCHANGESHORT:"空换|ExchangeShort", // 空换：空头换手 OPENUNKOWN:"开仓|OpenUnkown", // 开仓：无法判断出主动成交的方向 CLOSEUNKOWN:"平仓|CloseUnkown", // 平仓：无法判断出主动成交的方向 EXCHANGEUNKOWN:"换仓|ExchangeUnkown", // 换仓：无法判断出主动成交的方向 UNKOWN:"未知|Unkown", // 未知：无法判断 NOCHANGE:"空闲|NoChange", // 空闲：没有变化 } // 定义涨为红色，跌为绿色，白色为价格不变 var color_enum = {RED:"#00ff00", GREEN:"#ff0000", WHITE:"#666"} // Reverse China color // 定义一些动作的枚举 var tick_dict = { delta_enum_NONE: { forward_enum_UP: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_EXCHANGE: { forward_enum_UP: [ type_enum.EXCHANGELONG, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.EXCHANGESHORT, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.EXCHANGEUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_OPENFWDOUBLE: { forward_enum_UP: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_OPEN: { forward_enum_UP: [ type_enum.OPENLONG, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.OPENSHORT, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.OPENUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_CLOSEFWDOUBLE: { forward_enum_UP: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_CLOSE: { forward_enum_UP: [ type_enum.CLOSESHORT, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.CLOSELONG, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.CLOSEUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, } var preInfo = null; // 用于记录前一次tick数据 var feed = function(info) { // 函数实现主要的功能，反推逐笔交易信息，传入的参数info为tick数据 if (!preInfo) { // 如果第一次执行feed，没有preInfo则使用当前info赋值给preInfo后（闭包：preInfo不会被释放），直接返回 preInfo = info; return null; } var volume_delta = info.Volume - preInfo.Volume; // 反推算法主要依赖于以下两个数据，前后两次tick数据的成交量变化值：volume_delta var open_interest_delta = info.OpenInterest - preInfo.OpenInterest; // 前后两次tick数据的持仓量变化值：open_interest_delta var delta_forward = 'delta_enum_UNKOWN' // 初始为未知状态 // 以下这组if判断涵盖了正常情况，一种异常状态就是volume_delta小于0，通常来说不可能，一个交易日内成交量是一个递增的量，如果出现归于delta_enum_UNKOWN处理 if (open_interest_delta == 0 && volume_delta == 0) { // 持仓量和成交量都没有变动，正常来讲成交量没有变动，持仓量也可定不变，所以就是没有任何新的成交 delta_forward = 'delta_enum_NONE' } else if(open_interest_delta == 0 && volume_delta > 0) { // 持仓量没有变动，成交量增加 // 说明有人开仓，有人平仓，开仓平仓的合约数量相等，根据后续对盘口价格变动的判断，价格推高表示开仓多头主动，价格下降表示开仓空头主动， // 持仓量未变，说明有同样数量的平仓单，此时可能多头换手，空头换手都存在。 delta_forward = 'delta_enum_EXCHANGE' } else if (open_interest_delta > 0) { // 持仓量增加 if (open_interest_delta - volume_delta == 0) { // 持仓量增加的情况下，持仓量变动和成交量变动相同（成交量也是增加的） // 说明成交量变动，新增成交的这部分都是开仓，没有平仓。例如：多头开仓和空头开仓成交1张，增加1张的持仓量 delta_forward = 'delta_enum_OPENFWDOUBLE' } else { // 持仓量增加的情况下，持仓量变动和成交量变动不同 // 说明有开仓，可能有平仓，有换手，总之持仓量是增加的，有新的资金入场，判定为“多开”还是“空开”等，根据之后的盘口变动检测而定 delta_forward = 'delta_enum_OPEN' } } else if (open_interest_delta < 0) { // 持仓量下降 if (open_interest_delta + volume_delta == 0) { // 持仓量下降的情况下，持仓量和成交量变动相同 // 说明成交量变动，新增成交的这部分都是平仓，没有开仓，双平。 delta_forward = 'delta_enum_CLOSEFWDOUBLE' } else { // 持仓量下降的情况下，持仓量和成交量变动不同 // 说明有平仓，可能有开仓，有换手，总之持仓量是减少的，有资金离场，判定为“空平”还是“多平”等，根据之后的盘口变动检测而定 delta_forward = 'delta_enum_CLOSE' } } var obj = tick_dict[delta_forward]; // 找到对应的初步判定类型 var ret = null; if (typeof(obj) !== 'undefined') { // 根据价格变动进一步分析处理 var order_forward = ''; if (info.Last >= preInfo.Sell) { // 最新成交价较上一次tick相比，大于等于上一个tick的卖一，判定为价格上涨 order_forward = 'forward_enum_UP'; } else if (info.Last <= preInfo.Buy) { // ...判定为价格下跌 order_forward = 'forward_enum_DOWN'; } else { // 如果盘面盘口较大，最新成交价停留在盘口中间的某个位置 if (info.Last >= info.Sell) { // 和当前tick的盘口卖一价格做比较，大于等于当前卖一，判定为价格上涨 order_forward = 'forward_enum_UP'; } else if (info.Last <= info.Buy) { // ...判定为价格下跌 order_forward = 'forward_enum_DOWN'; } else { order_forward = 'forward_enum_MIDDLE'; // 中间位置，这种表示无法判断出此次tick变动，推算出的逐笔成交主动交易的方向 } } if (order_forward != '') { var d = obj[order_forward]; if (typeof(d) !== 'undefined') { ret = [info.Last, volume_delta, d[0], d[1]] // 此次tick前后对比得出的逐笔成交数据，[最新成交价, 成交量变动, 成交类型（多开, 双平 ...）, 颜色] } } } preInfo = info; return ret; } return { feed: feed, reset: function() { preInfo = null; }, } }

这段代码主要通过前后两次tick的对比，算出：1、成交量变动，2、持仓量变动。然后根据这两个数据推算出此次tick变动的综合动作：

当然，CTP协议也给我们提供了充足的数据，也可以直接计算出成交金额。只是我们平时不太在意CTP协议的tick行情数据中的AveragePrice属性，AveragePrice表示持续平均计算得出的成交均价。需要注意的是这个数值是没有除以合约乘数的，例如合约是rb2305，那么AveragePrice表示的是10吨的均价。

可以发现成交量两种统计方式算出的数值是一致的，成交金额有一点点差别（误差原因：1、可能是tick数据中的AveragePrice即成交均价的数据精度引起的误差。2、两次tick之间成交有可能有很多小幅度价格变动，最新成交价可能和实际的两次tick之间的交易成交均价有差别，毕竟tick数据是切片数据）。不过成交金额差别不算大，基本是一致的。