金融投资分析技术与技巧
金融数据分析的方法和实践技巧
金融数据分析的方法和实践技巧金融数据分析是指运用统计学和计算机技术等工具对金融市场数据进行分析，以发现市场趋势、评估风险、制定投资策略等。
随着金融市场的复杂性与数据量的不断增加，数据分析在金融领域中变得越来越重要。
本文将介绍一些金融数据分析的方法和实践技巧，希望能为有志于从事金融数据分析的读者提供一些参考。
一、数据采集数据采集是金融数据分析中的第一步，其准确性和完整性对于后续分析结果的准确性至关重要。
金融市场数据主要来源于交易所、银行、证券公司等机构，其采集方法可以分为实时采集和历史数据采集两种。
实时采集一般采用API接口或爬虫技术，而历史数据采集则可以从第三方数据平台或证券公司等机构直接获取。
在数据采集方面，需要注意以下几点：1. 数据完整性：应确保所采集的数据包含了所需的全部信息，并进行数据清洗、去重和处理。
2. 数据频率：数据采集的频率要根据不同的投资策略和需求进行选择。
3. 数据安全性：在选择数据源时，要确保其安全可靠，避免数据泄露和被篡改的风险。
二、数据清洗在采集到原始数据后，需要对数据进行清洗。
数据清洗包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
其中，缺失值处理和异常值检测是重点。
在缺失值处理方面，可以采用插值法、前后填充等方法；在异常值检测中，需要运用统计学的方法识别并剔除异常数据。
这些方法可以有效地提高数据的质量，避免在后续分析中引入误差。
三、数据分析在完成数据清洗后，可以进行数据分析。
数据分析的目的是为了发掘数据背后的规律和趋势，从而制定投资策略。
数据分析可以采用统计学、机器学习和深度学习等方法。
1. 统计学方法：统计学方法包括数理统计、假设检验、回归分析等。
这些方法可以帮助分析者理解数据的分布和相关性等属性。
2. 机器学习方法：机器学习方法广泛应用于金融数据分析中，其中包括聚类、分类、回归等算法。
这些方法可以自动化处理大量的数据，从而发现更深层次的规律和趋势。
3. 深度学习方法：深度学习方法可以对更复杂的数据进行分析，如图像、语音等。
金融分析师数据分析技巧
金融分析师数据分析技巧数据分析在金融领域中扮演着重要的角色，对于金融分析师而言，掌握数据分析技巧是提高工作效率、准确评估风险和做出明智决策的关键。
本文将介绍一些金融分析师常用的数据分析技巧，并探讨在实际工作中的应用。
一、数据清理与整理作为金融分析师，我们往往需要处理大量的金融数据，而这些数据通常不完整、存在错误或冗余。
因此，数据清理与整理是进行有效数据分析的首要步骤。
1. 数据清洗：通过删除无效数据、处理缺失数据和异常值等，确保数据的准确性和可靠性。
常用的数据清洗工具包括Excel和Python等。
2. 数据整理：对数据进行重构、转换和重排，以满足分析需求。
例如，将时间序列数据按照日期排序，整理为易于分析的格式。
二、数据可视化数据可视化是将抽象的数据转化为图形或图表，使其更易于理解和解释。
金融分析师可以通过可视化工具将复杂的数据关系和趋势展示出来，从而更好地分析和传达结果。
1. 折线图和柱状图：用于展示时间序列数据的趋势和变化。
2. 散点图和热力图：用于分析变量之间的关系和相关性。
3. 饼图和条形图：用于比较不同类别之间的占比。
通过数据可视化，金融分析师可以更直观地观察数据模式、趋势和异常情况，从而更准确地评估市场风险和制定投资策略。
三、统计分析与建模统计分析和建模是金融分析师必备的数据分析技巧之一，可以帮助我们发现数据背后的规律和趋势。
1. 描述性统计：通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，对数据进行表征和总结。
2. 相关性分析：通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，评估变量之间的相关关系。
3. 回归分析：通过拟合线性或非线性模型，预测变量之间的关系，并进行一些参数估计和显著性检验。
4. 时间序列分析：通过分析过去的时间序列数据，预测未来的趋势和走势。
通过统计分析和建模，金融分析师可以洞察市场波动、评估投资回报和风险，并提供基于数据的决策依据。
四、机器学习和人工智能随着科技的发展，机器学习和人工智能在金融领域的应用也越来越广泛。
金融市场分析与判断的方法和技巧
金融市场分析与判断的方法和技巧金融市场是一个复杂的系统，其中包括股票、债券、货币、商品、期货等各种投资品种。
在这个市场中，每个人的投资目的不同，风险承受能力不同，但是大家的共同目标是获得更大的财富。
为了实现这个目标，投资者需要了解金融市场分析及判断的方法和技巧。
第一、基本面分析基本面分析是指通过分析公司的财务报表，了解公司的经营状况，评估公司的价值水平，从而决定买入或卖出股票。
首先，能够预测经济和行业的走势是基本面分析的重要一环。
经济的波动通常是整个股票市场的波动之源。
因此，了解宏观经济情况对于基本面分析至关重要。
其次，对挑选股票，基本面分析也是必备的。
了解公司财务报表，以及行业状况，共同作为选择投资标的毋庸置疑的两个因素。
最后，评估公司价值水平也是基本面分析要完成的任务之一。
通过一些估值方法来评价公司是否被市场低估或高估，是否有业绩增长的潜力，进而判断是否适合入市或选择卖出。
第二、技术分析技术分析依据的是市场价格走势的历史数据。
其主要方法包括趋势线分析、均线分析、支撑位和阻力位分析等。
趋势线分析是指以历史价格走势图为依据，画出不同期限（短线和长线）的趋势线进行预测。
均线分析是指以平均价格走势线为基础，确定股票对应移动平均线的交汇情况。
支撑位和压力位分析是指找出价格上涨和下跌的阻力和支撑，以便确立合适的入市和出市点。
技术分析最大的优点是能够快速而准确地发现短期和长期市场趋势，从而更好地顺应市场。
第三、量价分析量价分析是指通过分析市场的交易量和价格的波动情况，了解市场中的主力资金和散户资金的流动情况。
该方法能够帮助投资者更加准确地了解市场的供求情况，从而更好地判断市场的走势。
在量价分析中，投资者需要注意市场的收盘价、最高价、最低价和成交量等数据。
只有通过这些数据的分析，才能够找到市场的底部和压力线，从而提高投资成功率。
综合应用以上三种方法各有优缺点，不同的市场形势下，更综合地运用这三种方法，才能实现更准确的市场分析和判断。
我的金融从业技能与经验分享
我的金融从业技能与经验分享金融作为一个广泛涉及经济体系中货币流通与资金配置的重要领域，对于个人和企业来说都具有重要意义。
在我的多年金融从业经历中，我积累了一些宝贵的技能和经验。
在本文中，我将与大家分享我的金融从业技能与经验，希望能对读者有所启发和帮助。
1. 投资理财的技巧在金融领域，投资理财是一项重要的技能。
通过有效的投资理财，个人和企业可以实现财务增长和资产增值。
我在从事金融行业的过程中，学到了一些投资理财的技巧和经验，如下所示：- 多元化投资：避免将所有资金放在一个投资项目上，而是将资金分散投资于不同领域或资产类别，以降低风险。
- 长期投资：投资需要长期的眼光和耐心，短期的波动不应干扰长期目标的判断和决策。
- 了解风险：在进行任何投资之前，要充分了解风险和回报的关系，保持理性的判断和决策。
2. 金融市场分析的方法作为金融从业人员，了解金融市场并能进行有效的市场分析是至关重要的。
以下是我在金融市场分析方面的一些技巧和方法： - 宏观经济分析：了解国民经济的整体发展状况，包括国内生产总值、通货膨胀率、利率水平等因素，以预测金融市场的整体走势。
- 技术分析：通过研究历史的市场数据、价格图表和指标，以及利用趋势线和图表模式等工具，对市场进行技术分析，以预测价格的未来走势。
- 基本面分析：通过研究公司的盈利状况、财务报表和经营策略等因素，对公司的价值进行分析，以确定是否具有投资价值。
3. 高效的信息收集和整理能力在金融从业过程中，及时获得准确的信息是非常重要的。
以下是我在信息收集和整理方面的一些技巧：- 多渠道信息获取：利用各种渠道，包括金融新闻、财经杂志、互联网等，及时了解最新的经济和金融信息。
- 信息筛选和整理：将获取到的海量信息进行筛选和整理，提取出对自己的工作和决策有用的信息，减少信息的干扰和噪音影响。
- 数据分析和判断：对收集到的信息进行数据分析和判断，以便更好地理解市场状况和进行决策。
总结总之，金融从业对于个人和企业来说都具有重要意义。
金融行业中大数据分析的使用技巧和注意事项
金融行业中大数据分析的使用技巧和注意事项随着信息技术的不断发展和金融行业数据量的快速增长，大数据分析在金融行业中的应用日益广泛。
大数据分析可以帮助金融机构更好地了解市场趋势、优化业务流程、降低风险，提升业绩。
然而，要正确地使用和分析大数据，需要掌握一些使用技巧和注意事项。
一、技巧1. 准确定义目标：在进行大数据分析之前，要明确分析的目标。
例如，公司希望了解客户行为，或者想预测市场波动情况。
明确目标可帮助确定需要收集的数据类型和所需的分析方法。
2. 数据清洗和整理：大数据分析中，数据的质量和准确性至关重要。
在进行分析之前，需要对数据进行清洗和整理，去除重复值、缺失值和异常数据。
同时，还需要将数据规范化，以便后续的分析。
3. 使用合适的工具和技术：选择合适的大数据分析工具和技术对于分析结果的准确性和效率非常重要。
常用的大数据分析工具包括Hadoop、Spark、R和Python 等。
根据具体需求选择合适的工具和技术，以提高分析的精确性和效果。
4. 协同合作：大数据分析需要涵盖多个领域的知识和技能，因此，进行协同合作是十分必要的。
金融机构可以组建专业的数据分析团队，或与外部专家合作，以确保分析工作的准确性和可靠性。
二、注意事项1. 数据隐私和安全保护：在金融行业中，数据的隐私和安全是至关重要的。
在进行大数据分析时，需要遵守相关法规和规定，确保客户数据的安全和隐私。
同时，建立完善的数据保护机制和安全策略，以防止数据泄露和滥用。
2. 数据保真性和准确性：大数据分析结果的可靠性和准确性直接影响金融决策和业务运营的成功与否。
因此，在进行数据分析时，需要确保所使用的数据来源可靠，并且通过数据清洗和校验等手段，确保数据的准确性。
3. 风险和合规管理：大数据分析的应用范围广泛，但也伴随着一定的风险和合规问题。
金融机构在进行大数据分析时，需要充分了解和控制风险，并遵守相关的法律法规和合规要求，以保证分析工作的合法性和可靠性。
如何进行金融市场操作与投资分析
如何进行金融市场操作与投资分析在当今高度复杂的金融市场，金融市场操作和投资分析是不可或缺的。
随着全球化和技术的进步，人们可以更容易地获得市场数据和信息，但即使如此，市场对诸如地缘政治风险、自然灾害、经济衰退等事件的反应依然难以预测。
因此，了解市场趋势、各种投资工具和分析技巧非常重要。
本文将介绍如何进行金融市场操作和投资分析的基本知识和技巧。
一、基本概念1.金融市场金融市场是指为实体经济融资和风险管理提供各种金融工具和服务的市场，主要包括债券市场、股票市场、货币市场、期货市场和外汇市场。
2.金融工具金融工具是指在金融市场上交易的各种资产或证券，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。
3.投资投资是指利用某种资金获得未来收益的行为，一般分为股票投资、债券投资、房地产投资、商品投资、外汇投资等。
二、投资分析1.基本原理投资分析是对市场研究和投资决策过程的评估和分析。
投资分析有两个主要目标：评估预期收益和评估风险。
而投资分析的核心理念是超额回报，即预期回报必须大于某个基准。
2.基本工具（1）基础分析：根据公司的基本面数据（如财务报表、经营策略、市场竞争情况等）来分析公司股票是否具有投资价值。
（2）技术分析：基于市场数据（如股票价格、成交量、MACD指标等）来预测股票价格趋势的分析方法。
（3）宏观分析：通过研究全球经济基本面、宏观政策、货币政策、贸易政策等因素来预测市场走势及其影响。
3.投资策略（1）价值投资策略：根据基础分析来挑选低价值、但具有高增长潜力的股票，并长期持有。
（2）成长股投资策略：根据基础分析和技术分析来挑选未来增长空间大的股票，并在短期内进行买卖。
（3）指数投资策略：选择跟踪市场指数的投资基金或交易所交易基金（ETF）进行投资，跟随市场波动。
三、金融市场操作1. 交易知识（1）开户：在券商或银行开通证券账户、资金账户等交易账户。
（2）下单：根据自己的投资策略和风险承受能力下单。
（3）交易成本：包括券商佣金、印花税、交易税等。
金融投资培训内容
金融投资培训内容在当今高速发展的金融市场中，越来越多的人开始关注和参与金融投资。
然而，由于金融市场的复杂性和高风险性，许多人对金融投资缺乏基本的了解和知识。
因此，金融投资培训对于帮助人们提高投资水平和风险管理能力变得尤为重要。
本文将介绍金融投资培训的内容，帮助读者了解该领域的基本知识和技巧。
一、投资基础知识金融投资培训的首要任务是帮助学员建立起扎实的投资基础知识。
培训内容主要包括金融市场的基本概念、各类金融产品的特点和功能、投资策略的选择与制定等。
通过系统的学习，学员将了解到金融市场的运作规律以及风险管理的重要性。
二、技术分析与数据分析金融投资是一个数据驱动的过程，因此，培训中将介绍技术分析和数据分析的基本原理和方法。
学员将学习到如何利用图表、指标和趋势分析来预测市场走势和价格变动，并根据历史数据进行风险评估和资产配置。
三、投资组合管理投资组合管理是金融投资的核心内容之一。
在金融投资培训中，学员将学习如何根据投资目标、风险承受能力和投资周期来选择和管理投资组合。
同时，还将介绍如何进行资产配置和风险控制，以实现收益最大化和风险最小化的目标。
四、市场心理学和行为金融学市场心理学和行为金融学的研究对于理解金融市场的波动和投资者行为具有重要意义。
培训中将引入相关的理论和实践案例，帮助学员了解市场情绪的影响以及情绪驱动的投资决策。
这有助于学员更好地把握市场机会并避免投资中的常见误区。
五、风险管理和合规制度金融投资具有一定的风险性，因此在培训中将重点介绍风险管理和合规制度的重要性。
学员将学习如何评估和管理投资风险，以及遵循相关法规和规定进行投资活动。
此外，还将介绍国内外金融市场的监管机构和监管政策，以帮助学员建立合规的投资理念和行为。
六、实践案例和交流分享除了理论知识的学习，金融投资培训还将提供实践案例和交流分享的机会。
学员可以通过模拟交易和案例分析，将所学知识应用到实际投资中，并与其他参与者进行经验分享和交流。
金融投资的秘诀如何在市场中获利
风险管理：设定止损 点、止盈点，做好风 险控制和应对措施
定期评估和调整策略： 根据市场变化和投资 表现，定期评估和调 整投资策略，以实现 投资目标。
确定投资目标
明确投资目的： 是为了保值、 增值还是获取
现金流？
设定投资期限： 短期、中期还
是长期？
评估风险承受 能力：根据自 己的风险偏好 选择合适的投
金融投资的秘诀
汇报人：XX
目录
01 投资前的准备 02 投资工具的选择 03 投资技巧和策略 04 投资心态和风险管理 05 投资学习和实践
1
投资前的准备
了解市场和行业
研究市场趋势： 了解市场动态， 把握投资方向
分析行业前景： 研究行业发展趋 势，选择有潜力 的行业
竞争对手分析： 了解竞争对手的 优势和劣势，制 定竞争策略
策略：包括跨市场套利、跨品 种套利、跨期限套利等
原理：利用不同市场之间的价 格差异，通过买入低估资产和 卖出高估资产来获利
风险：市场风险、交易成本风 险、流动性风险等
4
投资心态和风险管理
保持冷静和理性
面对市场波动，保持冷静，避免情绪化决策 理性分析市场信息，避免盲目跟风 设定合理的投资目标和风险承受能力 学会分散投资，降低风险
趋势跟踪的定义：通过观察市场趋 势，跟随市场走势进行投资
趋势跟踪的方法：移动平均线、布 林带、趋势线等
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趋势跟踪的优点：能够抓住市场主 要趋势，提高投资回报
趋势跟踪的注意事项：避免过度交 易、设置合理的止损和止盈点
套利交易
定义：同时买入和卖出两种相 关资产，以获取无风险利润
学习途径：阅读 书籍、参加培训 课程、关注金融 新闻和政策
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金融投资分析技术与技巧第一章金融投资基本分析概述第一节金融投资分析的重要性1.金融投资分析意义2.金融投资基本过程：确定证券投资目标，进行证券投资分析，组建证券投资组合，投资组合业绩评估，投资组合的修正。
3.金融投资分析的步骤：整个国民经济-发行股票的企业分析-证券市场分析4.金融投资分析的信息来源：政府证券交易税上市公司中介机构媒体其他第二节基本分析简介1.基本分析的内涵2.基本分析优点：信息数据稳定性资料分析综合性缺点：信息成本高信息时滞效应对投资者素质要求高3.金融投资基本分析的争议第三节基本分析的主要内容1.宏观经济分析：宏观经济运行分析政策分析国际金融市场环境分析2.行业分析：行业基本经济特征分析行业演变（进入，增长，成熟，衰退）及其驱动力（技术市场需求）分析行业竞争结构分析（5种基本竞争力模型）竞争者分析行业关键成功因素分析行业吸引力分析3.公司分析：公司竞争地位分析公司盈利能力及增长性分析公司经营管理能力分析第四节基本分析理论流派的发展演变1.20世纪30年代西方大萧条前的基本分析流派2.20世纪30年代——50年代：价值投资流派的迅速发展：格雷厄姆的投资思想3.20世纪50年代后：价值投资流派和成长投资流派的不断融合巴菲特第二章宏观经济分析技术与技巧第一节宏观经济分析概述1.宏观经济分析的意义2.宏观经济分析基本方法：总量分析法结构分析法经济指标分析法（先行同步滞后）计量经济模型分析法概率预测分析法第二节宏观经济分析的基本变量1.国民经济总体指标：GDP 经济增长率工业增加值失业率通货膨胀国际收支2.投资指标投资类型分类政府投资+企业投资+外商投资3.消费指标：社会消费品零售总额城乡居民储蓄存款余额4.金融指标：总量指标利率汇率外汇储备5.财政指标：财政收入财政支出赤字或结余第三节宏观经济分析内容1.宏观经济运行分析：影响证券市场价格的因素（股票+债券）2.宏观经济政策分析：货币政策对证券市场的影响（货币政策的含义作用目标与中介指标工具运作影响）财政政策对证券市场的影响(财政政策的含义手段及功能种类及影响注意事项）影响）收入政策对证券市场的影响（收入政策概述3.国际金融市场环境分析：国际金融市场动荡通过人民币汇率预期影响证券市场宏观面和政策面间接影响我国证券市场第三章行业分析技术与技巧第一节行业分析概述1.行业分析的含义行业特征：规模性职业化社会功能性2.行业分析作用3.行业的划分方法：行业发展与国民经济周期性变化的关系（成长型行业周期型行业防御型行业成长周期型行业）未来发展前景（朝阳行业夕阳行业）行业技术水平（新兴行业传统行业）行业要素集约度（资本/技术/劳动密集型行业）道琼斯国际标准分类我深证指数分类法）我国证券市场（上证指数国国民经济行业（线分类法）第二节行业的特征分析1.行业的市场结构分析2.行业的生命周期分析：初创阶段成长阶段成熟阶段衰退阶段3.行业兴衰的影响因素分析：技术进步政府的影响干预产业政策（产业结构/组织/技术/布局政策）产业组织创新社会习惯经济全球化4.行业结构的形成和演进5.行业与区域板块分析6.行业投资的选择第三节行业分析技巧（略）1.找出行业最主要的经济特性2.行业中取得竞争成功的关键因素3.行业吸引力及盈利前景分析4.行业分析调查表第四章公司分析技术与技巧第一节公司分析概述1.公司分析的内涵2.意义第二节公司基本分析与技巧1.公司综合分析（竞争力）2.公司产品分析：产品竞争能力分析（成本，技术，质量优势）产品市场占有率品牌战略3.上市公司经营能力分析：管理人员素质和能力分析管理风格及经营理念分析公司业务人员素质和创新能力分析4.公司盈利能力分析5.上市公司成长性分析：经营战略分析公司规模变动特征及扩张潜力分析6.公司分析案例第三节公司重大事项分析与技巧1.公司的资产重组：资产重组方式（扩张型/调整型/控制权变更型公司重组）资产重组对公司影响2.公司的关联交易：关联交易方式影响会计政策和税收政策的变化：对公司影响3.第四节公司财务分析1.公司主要的财务报表：资产负债表利润表现金流量表2.财务报表分析的意义与方法：目的与功能方法与原则（坚持全面原则坚持考虑个性原则）阅读技巧3.财务比率分析：偿债能力分析（流动比率速动比率应收账款周转率和周转天数）资本结构分析（股东权益比率资产负责比率长期负债比率股东权益与固定资产比率)经营效率分析（存货周转率和存货周转天数固定资产周转率总资产周转率股东权益周转率主营业务收入增长率）盈利能力分析（销售毛利率销售净利率资产收益率股东权益收益率主营业务利润率投资收益分析（普通股每股净收益股息发放率普通股获利率本利比市盈率投资收益率每股净资产净资产倍率）4.财务分析中注意的问题第五章金融投资技术分析概述第一节技术分析的理论基础1.技术分析的概念：研究手段—图表研究对象—市场行为研究目的—未来趋势2.理论基础：市场行为涵盖一切信息价格沿趋势移动并保持趋势历史会重演3.技术分析的要素：价量时空价格和成交量是市场行为最基本的表现时间和空间体现趋势的深度和广度第二节技术分析方法的分类与注意事项1.技术分析方法的分类：6类指标法切线法形态法K线法波浪法周期法2.技术分析方法应用时注意问题：与基本分析结合多种技术分析方法结合实践验证第三节技术分析与基本分析的关系异：研究对象的差异同：出发点第四节对证券投资技术分析影响较大的几个理论1.道氏理论：形成原理注意问题2.随机漫步理论3.循环周期理论4.相反理论第五节技术分析的缺陷1.没有100%的准确率2.市场操纵行为使技术分析暂时失灵3.技术分析的滞后性第六节技术分析中的常用名词开盘价收盘价外盘和内盘委比量比市净率市盈率等等第六章K西安理论分析技术与技巧第一节K线概述1.K线的含义2.K线的时间尺度收盘价最低价最高价包含四大价格信息：开盘价3.4.两种常见形态第二节单一K线的图形及其行业分析第三节K线理论的实战与分析1.星光引路：早晨之星黄昏之星十字星射击之星摘星要诀2.锤头与吊颈：锤头吊颈倒转锤头3.光明与黑暗：穿头破脚乌云盖顶曙光初现大阳烛大阴烛4.天父保佑：十字胎长十字垂死十字身怀六甲5.三生万物：三只乌鸦三个白武士上升三部曲下跌三部曲6.天与地：平顶与平底塔形顶和塔形底双飞乌鸦多头炮第四节K线缺口实战技法1.上升缺口与下降缺口2.正向缺口与反向缺口3.不同周期K线的缺口4.普通缺口突破缺口持续缺口竭尽缺口5.除权缺口第五节K线应用时应注意的问题1.K线分析的错误率比较高2.K线分析方法只能作为战术手段，不能作为战略手段3.K线分析的结论在空间和时间方面的影响力是不大的4.反转点会出现K线的反转形态，但出现了反转形态不一定是反转点5.K线组合形态的变形第七章量价关系分析技术与技巧第一节不同价量形态组合模式第二节价量逆时针曲线1.绘制方法2.逆时针曲线的意义3.运用原则4.逆时针八角图简介5.研判第三节传统价量关系原则：价升量增价跌量缩第四节最基本的价量配合关系第五节经典价量关系实战要领1.价升量增，买入信号2.价平量增，转市信号3.价升量平，持股观望4.价跌量增，卖出信号5.价平量平，观望为主6.价跌量平，继续卖出7.价升量减，谨慎持有8.价平量减，警戒信号9.价跌量减，卖出观望第六节灵活，辩证运用价量关系辩证的价量关系1.2.价量关系不同位置的市场意义3.各循环阶段的价量关系特征第七节价量分析须结合股价波动规律1.筑底阶段的价量分析：底部的概念短期底部中期底部长期底部2.大盘底部特征分析3.略第八章切线理论分析技术与技巧第一节趋势线1.画法2.种类：上升/下降/水平趋势线3.趋势线的支撑和阻力作用的应用技巧4.趋势线被突破反转的应用技巧5.趋势线被突破后的重新回复确认6.趋势线的应用要点第二节黄金分割线1.对上涨途中的调整行情分析2.对下跌途中的反弹行情分析第三节百分比线第四节速度线第五节甘氏线第六节支撑线和阻力线1.作用2.修正3.应用要点4.平行区间的波段操作5.平行区间的突破操作第七节交叉线1.上交叉线2.斜上交叉线3.下交叉线4.斜下交叉线5.交叉线的应用要点第八节通道线1.通道线在短线波段操作策略中的作用2.通道线在中长线投资中的作用3.上升通道的实战技法4.下降通道的应变策略第九节扇形线第十节周期类切线1.等周期线2.自由周期线3.斐波那契时间周期线对称线4.第十一节安德鲁音叉线第十二节波浪线1.上升五浪线2.下降三浪线3.八浪线4.波浪尺5.波浪线的应用技巧第十三节对称角度线第十四节量度切线第九章形态理论分析技术与技巧第一节股价的运行规律和两种形态类型1.形态的构成2.形态分析五要素：形态构成成交量在形态中的表现颈线及突破买卖原则预测作用3.价格波动的两种基本形态类型：反转突破形态持续整理形态第二节反转形态分析及实践1.双底及双头形态2.头肩底和头肩顶3.复合头肩形4.圆弧顶和圆弧底5.喇叭口和潜伏底与V形反转6.菱形第三节整理形态分析与实践1.矩形整理2.三角形整理：对称三角形上升直角三角形和下降直角三角形7.旗形整理8.楔形第十章技术指标分析技术与技巧第一节技术指标概述1.技术指标的定义4价2量2.产生技术指标的方法：数学模型法叙述法3.应用技术指标的六个方面：技术指标的背离，交叉，极端值形态转折趋势4.技术指标的本质5.技术指标法同其他技术分析方法的关系6.应用技术指标的几点说明：只能作为战术手段关于技术指标背离的补充说明关于黄金交叉和死亡交叉主观因素在技术指标使用中有重要作用技术指标的盲点和失效技术指标之间的结合和整理第二节移动平均线MA1.MA的计算方法和参数2.MA的特点：追踪趋势滞后性稳定性助涨助跌性支撑压力性3.参数选择对MA的特性的影响4.MA的使用法则：格兰维尔法则两条MA曲线的联合使用黄金交叉和死亡交叉支撑压力结论的不确定的盲点和不足：信号频繁5.MA．6.居中移动平均线CMA第三节趋向类指标1.BIAS乖离率:特性买卖信号影响因素2.MACD平滑异同移动平均线3.DMI趋向指标4.BOLL布林线5.XS薛斯通道第四节概率类指标1.KDJ随机指标2.RSI相对强弱指标3.WR威廉指标4.PSY心理线第五节能量类指标1.OBV累积能量线2.VR容量比率指标第六节指标叠加1.指标叠加的功能：防止庄家骗钱优势互补延伸指标用法2.指标叠加的评价:信号分析功能评估模拟操作检验实战应用总结3.指标叠加范例：RSI与WR的叠加组合RSI与BIAS的叠加组合。