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数字改变中国——从数字经济看中国经济新高地

2019-08-23 17:12 来源:华股财经

  数字改变中国——从数字经济看中国经济新高地

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  数字改变中国——从数字经济看中国经济新高地

 
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技术面分析 JISHUMIANFENXI

技术分析研究以往价格和交易量数据,进而预测未来的价格走向。此类型分析侧重于图表与公式的构成,以捕获主要和次要的趋势,并通过估测市场周期长短,识别买入 / 卖出机会。根据您选择的时间跨度,您可以使用日内(每 5 分钟、每 15 分钟、每小时)技术分析,也可使用每周或每月技术分析。

一、技术分析的基本理论

(1)道琼斯理论

这一技术分析中最古老的理论认为,价格能够全面反映所有现存信息,可供参与者(交易商、分析家、组合资产管理者、市场策略家及投资者)掌握的知识已在标价行为中被折算。由不可预知事件引起的货币波动,比如神的旨意,都将被包含在整体趋势中。技术分析旨在研究价格行为,从而做出关于未来走向的结论。  

主要围绕股票市场平均线发展而来的道琼斯理论认为,价格可演释为包括三种幅度类型的波状--主导、辅助和次要。相关时间周期从小于 3 周至大于 1 年不等。此理论还可说明反驰模式。反驰模式是趋势减缓移动速度所经历的正常阶段,这样的反驰模式等级是 33%、 50% 和 66%。

(2)斐波纳契反驰现象

这是一种广为使用,基于自然和人为现象所产生的数字比率的反驰现象组。此现象被用于判断价格与其潜在趋势间的反弹或回溯幅度大小。最重要的反驰现象等级是 38.2%、 50% 和 61.8%。

(3)埃利奥特氏波

埃利奥特派学者以固定波状模式将价格走向分类。这些模式能够表示未来的指标与逆转。与趋势同向移动的波被称为推动波,而与趋势反向移动的波被称为修正波。埃利奥特氏波理论分别将推动波和修正波分为 5 种和 3 种主要走向。这 8 种走向组成一个完整的波周期。时间跨度可从 15 分钟至数十年不等。

埃利奥特氏波理论具有挑战性的部分在于,1个波周期可用 8 个子波周期组成,而这些波又可被进一步分成推动和修正波。因此,埃利奥特氏波的关键是能够识别特定波所处的环境。埃利奥特派也使用斐波纳契反驰现象来预测未来波周期的峰顶与谷底。

 二、技术分析的内容

(1)发现趋势

关于技术分析,您首先听说的可能会是下面这句箴言:"趋势是您的朋友"。找到主导趋势将帮助您统观市场全局导向,并且能赋予您更加敏锐的洞察力--特别是当更短期的市场波动搅乱市场全局时。每周和每月的图表分析最适合用于识别较长期的趋势。一旦发现整体趋势,您就能在希望交易的时间跨度中选择走势。这样,您能够在涨势中买跌,并且在跌势中卖涨。

(2)支撑和阻力

支撑和阻力水准是图表中经受持续向上或向下压力的点。支撑水准通常是所有图表模式(每小时、每周或者每年)中的最低点,而阻力水准是图表中的最高点(峰点)。当这些点显示出再现的趋势时,它们即被识别为支撑和阻力。买入 / 卖出的最佳时机就是在不易被打破的支撑 / 阻力水准附近。

一旦这些水准被打破,它们就会趋向于成为反向障碍。因此,在涨势市场中,被打破的阻力水准可能成为对向上趋势的支撑;然而在跌势市场中,一旦支撑水准被打破,它就会转变成阻力。

(3)线条和通道

趋势线在识别市场趋势方向方面是简单而实用的工具。向上直线由至少两个连继低点相连接而成。很自然,第二点必须高于第一点。直线的延伸帮助判断市场将沿以运动的路径。向上趋势是一种用于识别支持线 / 水准的具体方法。反而言之,向下线条是通过连接两点或更多点绘成。交易线条的易变性在一定程度上与连接点的数量有关。然而值得一提的是,各个点不必靠得过近。

通道被定义为与相应向下趋势线平行的向上趋势线。两条线可表示价格向上、向下或者水平的走廊。支持趋势线连接点的通道的常见属性应位于其反向线条的两连接点之间。

(4)平均线

如果您相信技术分析中"趋势是您的朋友"的信条,那么移动平均线将使您获益匪浅。移动平均线显示了在特定周期内某一特定时间的平均价格。它们被称作"移动",因为它们依照同一时间度量,且反映了最新平均线。

移动平均线的不足之一在于它们滞后于市场,因此并不一定能作为趋势转变的标志。为解决这一问题,使用 5 或 10 天的较短周期移动平均线将比 40 或 200 天的移动平均线更能反映出近期价格动向。 

或者,移动平均线也可以通过组合两种不同时间跨度的平均线加以使用。无论使用 5 和 20 天的移动平均线,还是 40 和 200 天的移动平均线,买入信号通常在较短期平均线向上穿过较长期平均线时被查觉。与此相反,卖出信号会在较短期平均线向下穿过较长周期平均线时被提示。

有三种在数学上不同的移动平均线:简单算术移动平均线;线型加权移动平均线;以及平方系数加权平均线。其中,最后一种是首选方法,因为它赋予最近的数据更多权重,并且在金融工具的整个周期中考虑数据。

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