第十章统计学
统计学第十章 非参数统计方法

4
参数统计与非参数统计
• 参数统计
– 对那些其总体分布族或称统计模型只依赖于有限个实参 数的问题,通称为“参数统计问题”,也就是说,总体 分布服从正态分布或总体分布已知条件下的统计检验, 称为参数检验,研究这一问题的统计分支称为参数统计。 参数统计的大部分方法要求所分析的数据至少是定距尺 度测量的结果。如统计学中的检验、检验等,都属于参 数检验。
13
符号检验
•符号检验的步骤
–建立假设
–计算检验统计量
•检验统计量S+为S—和。 S+表示为正符号的数目, S—表示 为负符号的数目。 S+ + S— =n,n是符号的总数目。
–作出判定
•要对假设作出判定,需要找到一个值P。因为对于S+和S—
来说,抽样分布是一个带有θ=0.5(表示成功的概率)的二
F0 (x) 表示一个特定的累积概率分布函数,也就是说,对于任一值,
x 值代表小于或等于值的那些预期结果所占的比例。于是,可以定
义
与 Sn (x) 之F0 (间x) 的差值,即
Sn (x) F,0 (x若) 对每一个x值来说,
两者与十分接近,也就是差异很小,则表明经验分布函数与特定
分布函数的拟合程度很高,有理由认为样本数据来自具有该理论
15
游程检验
• 游程检验的步骤
– 提出假设:零假设为:随机产生(随机性) – 检验统计量:R (游程个数)
– 随机性假设的拒绝域为 :{R≤c1} ∪ {R ≥c2 },(c1< c2)
7
2. 单样本非参数检验
2020/2/4
8
χ2 检验
统计学-第十章 时间序列分析

1
38(a1)
2
42(a2)
3
39(a3)
4
37(a4)
5
41(a5)
解: a 38 42 39 37 41 39.(4 台/天) 11111
三、平均发展水平
3.由绝对数时间序列计算的序时平均数
(2)由时点序列计算序时平均数
②间隔不相等的连续的时点数列
a af
季度在某地区销售量的走势 250 200
图。
150
100
那么,如何预测该品牌 50
空调2018年各个季度在该地 0
区的销售量呢?
单位:销售量(百台)
3
第一节 时间序列概述
一、时间序列概述
1.定义:将表明社会经济现象在不同时间发展 变化的某同一指标数值,按时间先后顺序排列所形 成的序列。(规模和水平)
③序列中每个指标的数值,通 常通过连续不断的登记取得。
由反映某种现象在一定 时点(瞬间)上发展状况的总量 指标所构成的绝对数动态序列所 处的数量水平。其中时点序列无 时点长度;两个相邻时点间的时 间距离称为时点间隔。也可为 日、周、旬、季、年等。
①序列中各个指标的 数值不可以直接相加;
②序列中指标数值的大小与其 时间间隔长短没有直接联系;
表9.3 我国普通高校毕业生数(时期序列)
年份 1912-1948 1978 1995 2000 2004 2014 2016
毕业生数(万人) 21.08 16.5 80.5 95 239.1 669.4 756
10
第二节 时间序列分析的基本原 理 一、时间序列分析的意义
:以时间序列为依据,对影响动态序列变 动过程的主要因素及其相互关系进行分解与综合, 以认识社会经济现象发展变量的规律性,借以鉴别 过去、预测未来的分析研究工作。
统计学第十章(方差分析)

第十章方差分析一、单项选择题:1.在方差分析中,( )反映的是样本数据与其组平均值的差异。
A.总离差平方和B.组间离差平方和C.抽样误差D.组内离差平方和2.∑∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛k1i 21-j ij n i i x x ——是( )。
A.组内平方和 B.组间平方和C.总离差平方和D.因素B 的离差平方和3.∑∑=⎪⎪⎭⎫⎝⎛k1i 21-j ij n i i x x ——是( )。
A.组内平方和 B.组间平方和 C.总离差平方和D.总方差4.单因素方差分析中,计算F 统计量,其分子与分母的自由度各位( )。
A.k ,nB.k ,n-kC.k-1,n-kD.n-k ,k-15.方差分析基本原理是( )首先提出的。
A.费雪B.皮尔逊C.泰勒D.凯特勒6.组间离差平方和反映的是( )。
A.抽样误差B.系统误差C.随机误差D.总误差7.组内离差平方和反映的是( )。
A.抽样误差B.系统误差C.随机误差D.总误差8.单因素方差分析的对立和假设是( )。
A.μμμk 21===B.差距不显著,,,μμμk 21C.不是全部相等,,,μμμk 21D.全部不相等,,,μμμk 219.单因素方差分析的零假设是( )。
A.μμμk 21===B.差距不显著,,,μμμk 21C.不是全部相等,,,μμμk 21D.全部不相等,,,μμμk 2110.在方差分析中,若F k -n 1,-k 05.0F )(>,则统计推论是( )。
A.各组间的总体均数不全相等B.各组间的总体均数都不相等C.各组间的样本均数都不相等D.各组间的总体方差不全相等11.为研究温度对菌种生产率的影响,将温度控制在三个水平上,则应该使用( )。
A.单因素方差分析B.双因素方差分析C.独立样本t 检验D.三因素方差分析12.为分析学历对收入的影响,调查了50个职工,按学历高低分成四组,使用单因素方差分析,则F 检验临界值为( )。
10统计学第十章--统计表与统计图

第24页,共54页。
第25页,共54页。
直条图的纵轴尺度起点必须为零示意图
第26页,共54页。
2.圆图和百分比条图
➢ 圆图(pie chart)是以圆形总面积作为100%,将 其分割成若干个扇面表示事物内部各构成部分 所占的比例。
➢ 百分比条图(percent bar chart)是以矩形总长度 作为100%,将其分割成不同长度的段表示各构 成的比例。
箱式图(box plot)
茎叶图(stem-leaf plot)
误差条图(error bar chart)
第21页,共54页。
1.直条图(bar chart)
用相同宽度的直条长短表示相互独 立的某统计指标值的大小。直条图按 直条是横放还是竖放分卧式和立式两 种,按对象的分组是单层次和两层次 分单式和复式两种。
早产 20.5
先天异常 5.6 先天心 5.2
其它 22.5
出生窒息 21.7
肺炎 18.1 颅内出血
6.4
图10-2 某年某地城市婴儿死因构成比
第29页,共54页。
例10-6 图10-3是根据某地20世纪70年代和80 年代恶性肿瘤发病登记资料绘制成的百分比条 图。由图可见不同年代主要恶性肿瘤中,鼻咽 癌和肝癌构成减少,肺癌明显增加。
(4)统计图用不同线条和颜色表达不同事物和 对象的统计量,需要附图例加以说明。图 例可放在图的右上角空隙处或下方中间位 置。
第20页,共54页。
二、常用统计图
1.直条图(bar chart) 2.圆图(pie chart)和百分比条图(percent bar chart)
3.线图(line graph) 4.直方图(histogram) 5.统计地图(statistical map) 6.其他特殊分析图
统计学课后答案(第3版)第10章时间序列分析习题答案

第十章 时间序列分析习题答案一、单选1.B ;2.D ;3.B ;4.A ;5.C ;6.D ;7.B ;8.B ;9.C ;10.A 二、多选1.ABCE ;2.ABC ;3.AC ;4.ABE ;5.BD ;6.BD ;7.CDE ;8.BCD ;9.ABD ;10.ABCD 三、计算分析题1、甲分公司平均发展速度=186200=104% 乙分公司平均发展速度=186240=114% 2、7、8、9月平均职工人数分别为:1942196192;1962192200;1902200180=+=+=+ 第三季度月平均职工人数==+++321961922002180193.3≈194(人) 3、=++⨯+⨯+⨯8000600040001.1800005.1600004.14000107%4、第一季度月平均工业总产值==++3630520540563.3(万元)第一季度月职工人数==+++325265125102490510(人) 则:第一季度月平均劳动生产率=105.15103.563=5、解:(1)(2)年序t 平均工资指数(环比)5期移动平均趋势1 112.70% —2 112.60% —3 118.50% 120.80%4 124.80% 122.60%5 135.40% 122.50%6 121.70% 119.52%7 112.10% 114.60%8 103.60% 108.76%9 100.20% 106.00%10 106.20% 105.78%11 107.90% —12 111.00% —各年份移动平均趋势值和原序列如下:移动平均可以消除原序列中的一些随机扰动和短期波动,期数越长,平滑作用越强;移动平均的作用就是消除序列随机和短期影响,从而能够发现序列的趋势。
(3)年份平均工资指数(环比)指数平滑值α=0.3误差平方指数平滑值α=0.5误差平方1 112.70% ————2 112.60% 112.70% 1E-06 112.70% 1E-063 118.50% 112.67% 0.003399 112.65% 0.0034224 124.80% 114.42% 0.010777 115.58% 0.008515 135.40% 117.53% 0.031922 120.19% 0.0231426 121.70% 122.89% 0.000142 127.79% 0.0037137 112.10% 122.54% 0.01089 124.75% 0.0159948 103.60% 119.40% 0.024979 118.42% 0.0219739 100.20% 114.66% 0.020919 111.01% 0.01168910 106.20% 110.32% 0.001701 105.61% 3.53E-0511 107.90% 109.09% 0.000141 105.90% 0.00039912 111.00% 108.73% 0.000515 106.90% 0.00168—109.41% —108.95% —合计 — — 0.105385 — 0.09056从上表数据看,采用平滑系数α=0.5拟合效果好。
第十章中财课件统计学

主成分分析的几何意义
x2
F1
F2
•
原始变量 不相关时, 主成分分 析没有效 果。
•
• •• • •••• •••••••••••••••••••••••• •••••••••• •••
•• • •
•
•
•• •
•• •
•• • • • • •
•
••
•• •••
• • ••
根据数据进行主成分分析。
中央财经大学统计学院 33
SPSS结果分析
有比较高的相关系数,可以使用主成分分 析方法。
中央财经大学统计学院 34
特征值和贡献率
前2个主成分的贡献率为81.42%。
中央财经大学统计学院 35
成分矩阵和特征向量
成分矩阵各列除以相应的特征值可以
得出特征向量。除以根号3.735
0.553 0.083 0.068
0.046 -0.080 -0.156
-0.068 -0.209 -0.199
-0.023 -0.117 0.075
0.022 -0.073 0.188
-0.082 0.467 -0.201
0.421
F1=0.162简历格式*+0.213外貌*+0.040学 习能力*+……+0.236适应力*。 式中带星号的变量表示标准化后的变量
其余主成分的表达式依此类推。
中央财经大学统计学院 31
用SPSS计算的主成分得分
把原始变量标准化;按照主成分的计算公 式可以计算出主成分得分。
注:SAS、S-plus、R等软件可以直接给出 主成分的系数表和主成分得分。
中央财经大学统计学院 32
最新人大版_贾俊平_第五版_统计学_第10章_方差分析PPT课件
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平,其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如,每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据,是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平) H1: m1 ,m2 ,… ,mk不全相等
身所造成的,后者所形成的误差是由系统性因素造成的, 称为系统误差
2.两类方差 (1)组内方差(误差平方和 、残差平方和、 SSE)
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如,无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
(2)组间方差(因素平方和、SSA)
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如,四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差,也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
统计学原理第10章统计预测与决策
这种模型适用于预测对象处于稳定 状态或没有明显的增减变动趋势的 情形。显然,该模型虽然简单,但 是它只能给出粗略的估计值。
返回
固定平均数预测模型
这种模型是把研究时期的各期观测值的
简单平均数,作为下一期的预测值。其 Nhomakorabea公式是:
y t1y1y2 tyt
yt t
该模型只适用于预测对象无明显增减变
主观概率法的操作步骤 (1)准备相关资料; (2)编制主观概率调查表; (3)汇总整理; (4)判断预测。
领先指标法
领先指标法就是通过将经济指标分为领 先指标,同步指标和滞后指标,并根据 这三类指标之间的关系进行分析预测。 领先指标法不仅可以预测经济的发展趋 势,而且可以预测其转折点。
二、领先指标法
三、常用的定性预测方法
(一)德尔菲法 (二)主观概率法 (三)领先指标法 (四)厂长(经理)评判意见法 (五)推销人员估计法 (六)情景预测法
德尔菲法
(一)德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique),是根据 有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、 预测的一种方法,是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查,专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来,取得尽量可靠的统一意见,对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序,适用于 长期趋势预测,特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
(2)加权移动平均数模型:
式中,
y t 1f1yt f1 f2 ytf 2 1 ffN N yt N 1
f1f2fN
完整版统计学习题答案第10章统计指数
第 10章统计指数——练习题● 1. 给出某市场上四种蔬菜的销售资料以下表:销售量 ( 公斤 ) 销售价格 ( 元 / 公斤 )品种基期计算期基期计算期白菜550 560黄瓜224 250萝卜308 320西红柿168 170合计1250 1300 ────⑴ 用拉氏公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数;⑵ 再用帕氏公式编制四种蔬菜的销售量总指数和价格总指数;⑶ 比较两种公式编制出来的销售量总指数和价格总指数的差异。
解:设销售量为q,价格为p,则价值量指标、数量指标、质量指标三者关系为:销售额 =销售量×价格qp = q×p于是,对已知表格注明符号,并利用Excel 计算各综合指数的构成元素以下:销售价格销售量 (公斤 )品种(元 /公斤 )q0p0 q0p1 q1p0 q1p1 基期计算期基期计算期q0 q1 p0 p1白菜550 560 880 990 896 1008 黄瓜224 250 2 448 500 475 萝卜308 320 1 308 320 288 西红柿168 170 3 504 408 510 合计1250 1300 ──2124 2281 于是代入相应公式计算得:⑴用拉氏公式编制总指数为:四种蔬菜的销售量总指数L qq1 p0 2124 104.16% ,q0 p0四种蔬菜的价格总指数L pq0 p1q0 p0107.73%⑵ 用帕氏公式编制总指数:四种蔬菜的销售量总指数为P qq1 p1 2281q0 p1103.83%四种蔬菜的价格总指数为P pq1 p1 2281q1 p0 107.39%2124⑶ 比较两种公式编制出来的销售量总指数和价格总指数,可见:拉氏指数>帕氏指数在经济意义上,拉氏指数将同胸襟因素固定在基期。
销售量总指数说明花销者为保持与基期相同的花销价格,因调整增减的本质购买量而以致本质开支增减的百分比;价格总指数说明花销者为购买与基期相同数量的四种蔬菜,因价格的变化而以致本质开支增减的百分比。
第十章 地统计学
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征
区域化变量的一阶矩(数学期望)
E Z ( x)=( x)
区域化变量的二阶矩 ➢ 方差函数 ➢ 协方差函数 ➢ 变差函数(半方差函数)
方差函数 Var Z(x)=EZ(x) (x)2 E Z(x)2 2(x)
§10 地统计学
区域化变量的的数字特征-协方差函数
h 的一对点(xi , xi h)上测定的值,则定义Z(x)的实验半方 差函数为
ˆ(h)
1 N(h) 2N (h) i1
Z (xi h) Z (xi )
2
实验半方差是总体半方差的一个无偏估计量。
§10 地统计学
半方差实际计算中的几个问题
缺值情况 各向同性(isotropic) 取样不规则情况 实测数据量
Var Z (x) Z (x h) E Z (x) Z (x h)2 E Z (x)Z (x h)2
E Z (x) Z (x h)2
(h) 1 E Z (x) Z (x h)2 Var Z (x) Z (x h) 2 (h)
2
有了本征假设,在进行变异函数估计时,对同一个h,可以 得到无数个增量值,从而可以根据实际测定来估计变异函 数(半方差函数)。
§10 地统计学
地统计学与经典统计学的区别
经典统计学研究的变量是随机变量,该随机变量的取 值按某种概率分布而变化。地统计学研究的变量是区 域化变量,该区域化变量根据其在一个域内的空间位 置取不同的值,它是随机变量与位置有关的随机函数。 因此,地统计学中的区域化变量既有随机性又有结构 性。
§10 地统计学
§10 地统计学
C0/ ( C0 + C) 指标
块金方差与基台值之比C0/ ( C0 + C)反映的是随机因 素引起的空间异质性占总空间异质性的百分比。如果这 个值较大,相应块金效应就较小,说明在小尺度空间中被 研究对象变化较小,亦说明当前的采样密度对于所进行 的研究是足够的。 如果比例< 25 % ,说明变量具有强烈的空间相关性; 比例在25 %~75 %之间,变量具有中等的空间相关性; 比例> 75 %时,变量空间相关性很弱。
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同MA一样, 参数(天数)越多地RSI,结论越可靠。 (1)短期RSI>长期RSI,属多头市场 (2)短期RSI<长期RSI,属空头市场 但只是作为参考。
33
2.根据RSI取值的大小判断行情
将100分成四个区域,
根据RSI的取值落入的 区域进行操作。 这些分界线不是很明确, 有时30%,70%,15%, 85%也可 市场是强市,要买入, 强过头要卖出,物极必 反,量变到质变。
6
(4)指标的徘徊
是指指标处在进退都可的状态 (5)指标的转折 是指指标的图形发生了调头,这种调头有时候
是一个趋势的结束和另一个趋势的开始。 (6)指标的盲点 盲点是指指标无能为力的时候。
7
三、技术指标的本质
每一个技术指标都是从一个特定的方面对股市
进行观察。 通过一定的数学公式产生技术指标,这个指标 就反映股市的某一方面深层次的内涵,这些内 涵仅仅通过原始数据是很难看出来的。 技术指标进行的是定量分析,使具体操作的精 确度大大提高。
一般移动的基础时间天数越少,移动平均线对
股价的反应越灵敏,反之则越迟钝。
14
3.移动平均线的判断准则
Granvile八大法则:(Joseph Granvile) 根据价格与一条移动平均线之间的关系确定的研判 买卖八大准则: 四大买入信号: 移动平均线由下跌转为盘局或上升,且股价向上突 破移动平均线时,为买入信号 股价虽跌破移动平均线,但又立即回升到持续上升 的移动平均线上,为买入信号 股价在平均线上方,股价虽下跌但未跌破移动平均 线就又转为上升,为买入信号 股价突然暴跌,跌破移动平均线,离移动平均线较 远,有可能反弹,是买入信号
4
(2)指标的交叉Cross
技术指标中的两条曲线发生了相交或交叉(金叉、
死叉)
同一技术指标不同参数两条曲线的交叉
技术指标曲线与横坐标轴交叉
5
(3)指标的高位和低位
高位和低位是指指标进入超买区和超卖区
超买区Overbought 和超卖区 Oversold 达到何种程度可以被认为是极端值 既然是极端值,实际中出现机会应该不多
2
二、技术指标的应用法则
技术分析的应用法则主要通过
以下几个方面进行: (1)指标的背离 是指指标的走向与股价走向不一致。
3
技术指标背离Divergence
技术指标曲线波动方向
与价格曲线的趋势方向 不一致
顶背离
Negative Divergence
底背离
Positive Divergence
(1)从DIF和DEA的取值和这两者之间的相对取指 对行情进行预测。应用法则为: a.DIF和DEA均为正值时,属多头市场。 DIF向上突破DEA是买入信号; DIF向下跌破DEA只能认为是回档,作获利了结。 b.DIF和DEA均为负值时,属空头市场。 DIF向下突破DEA是卖出信号; DIF向上穿破DEA只能认为是反弹,作暂时补空。
10
特点: (1)追踪趋势。 (2)滞后性 (3)稳定性 (4)助涨助跌性 (5)支撑线和压力线的特性
11
二、移动平均线的计算与种类 1.简单移动平均线 (1)先计算出n日算术平均值Mt
Mt
pt
t 1
n
n
Pt为每日收盘价
12
(2)随后随着日期推移, 计算
22
移动平均线的优缺点:
优点:
(1)能避免人为的短线做收盘价陷井; (2)能看出变动趋势,自动发出买卖信号;
缺点:
(1)其表现的平均股价与实际股价有超前或滞后, 难于把握股价的最高点或最低点; (2)在采用简单移动平均线时,如果价格波幅不大, 就会出现锯齿式交错的买卖信号, 使讯号追随者无所适从。
撞顶和撞底次数:至少2次,至多4次
42
二、KDJ指标
KD指标的中文名称是随机指数(stochastic),
是由George Lane首创的,在图表上由K和D两 条线组成的,故称为KD线。 1.KD线的计算公式 (1)先计算未成熟随机值RSV (row stochastic value)
31
2.相对强弱指标的计算
计算公式
C RSI ( n) C C
t1 t1
100
t2
其中:
该指标实际表示在n天之内,股价向上波动的
幅度占总的波动幅度的百分比。 为了计算简便,还可以采用指数平滑的方法。
Ct 1
Ct 2
是n天中股价涨幅之和 是n天中股价跌幅之和
32
二、应用法则 1.不同参数的两条或多条RSI曲线的联合使用,
以50%为中轴将其分为上下两个区域
40
(1)%R低于20时,表示行情将处于超卖状态,
即将反弹,可以伺机买入。 20这一横线称为买进线,但行情进入超卖区并 不表示会立即反弹,只能在突破20线时方可买 入 (2)%R高于80时,表示行情处于超买状态, 即将回落,可以寻机卖出。 80这一横线称为卖出线。但行情进入超买区并 不表示会立即回落,只能在跌破80线时方可卖 出。 (3)当%R由超卖区向上爬升超过50中轴线时, 表示涨势转强,可以继续买进。 (4)当%R由超买区向下滑落跌破中轴线时, 41 表示跌势转强,可以继续卖出。
15
3.移动平均线的判断准则
四大卖出信号:
移动平均线由上升转为盘局或下跌,且股价
向下突破移动平均线时,为卖出信号 股价虽突破移动平均线,但又立即跌破到持 续下降的移动平均线下,为卖出信号 股价在平均线下方,股价虽上升但未突破移 动平均线就又转为下降,为卖出信号 股价突然暴涨,突破移动平均线,离移动平 均线较远,有可能回档,是卖出信号
而此时,股价却对应的是一峰比一峰高,这叫 顶背离。 股价这一涨是最后的衰竭动作(如果出现跳空 就是最后缺口),这是较强烈的卖出信号。相 反是底背离。 RSI在低位形成两个依次上升的谷底,而股价还 在下降,这是最后或接近最后一跌,此时应建 仓。
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RSI的实例
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最早起源于期货市场,中国股市广泛应用。 一、威廉指标(%WMS或%R) 是由Larry William于1973年提出的,全称为威
C Ln n日RSV 100% H n Ln
实际上就是%R,可能使两者产生的途径不同,
各自取了不同的名字
ห้องสมุดไป่ตู้
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(2)计算K、D值
对RSV(%R)进行指数平滑,就得到K
值: 2 1 当日K值 昨日K值 当日RSV 3 3 对K值进行指数平滑,得到D值: 2 1 当日D值 昨日D值 当日K值 3 3 初始的K、D值可用50来代替,计算出 来的K、D总是介于0和100之间 (3)计算J值 它反映的是K值和D值的离乘程度,以领 先KD找出底部和头部。在实际中很少用 到。 44 J 3D 2K
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N日指数型平滑移动平均值的计算公式:
N 1 2 EMA N EMAy N C N 1 N 1 其中, EMAy N :N日的前一日指数平滑移动 平均值 N:天数 C:当日收盘价 离差值的计算公式:
DIF EMA(n) EMA( N ) n、N:天数,一般取12日和26日
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10.4 指 标 分 析
(一)移动平均线
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1.含 义
2.功 能 1 3 2
5
7 6 4
3.葛 兰 维 尔 法 则
4.不 足 5.乖 离 率
17 BIAS=(当日收盘价-n日移动平均价)/n日移动平均价
3.移动平均线的判断准则
根据移动平均线之间的关系确定的研判趋势准则: 看交叉: 金叉:黄金交叉,短期移动平均线向上突破长期移动平 均线,表示后市看好,发出买入信号, 死叉:死亡交叉,短期移动平均线向下突破长期移动平 均线,表示后市看淡,发出卖出信号。 看排列:
廉超买超卖指标,简称%R,他利用摆动点来测 量股市的超买超卖现象,并预测循环高点或顶 点,是一种短期的技术指标。
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1.计算方法
C Ln n日% R 100% H n Ln 其中,C:当日收盘价 Ln :n日内最低 价 H n :n日内最高价 n:设定的天 数,n一般取市场波动周期的一半天数, 比如5日,10日等。 2.研判方法 %R的数值与随机指数的数值一样,也 在0到100之间波动。但从计算公式可看 出,%R与随机指数的刻度正好相反。 其数值越小,表示市场买气越重;反之, 39 数值越大,表明市场卖气越浓。
第10章 技术指标法
Technical Indicator
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第一节
概述
一、定义 没有明确的定义。 按事先规定的固定的方法对原始的数据进行处 理,将处理之后的结果制成图表,并用制成的 图表对股市进行行情研究。 原始数据指的是开盘价、最高价、最低级、收 盘价、成交量和成交金额(4价2量),有时还包 括成交笔数。
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3.从RSI的曲线形状上来判断行情 同KD指标一样,当RSI在较高或较低的位置形
成头肩形和多重顶底,是采取行动的信号。这 些形态一定要出现在较高位置和较低位置,离 50%越远越好。 RSI在一波一波的上升和下降中,也可画趋势线, 如支撑线和压力线一旦被突破,该采取行动。
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4.从RSI与股价的背离方面判断行情 RSI处于高位,并形成一峰比一峰低的两个峰,
多头排列:短、中、长三条平均线从上往下排列 空头排列:短、中、长三条平均线从下往上排列
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常说的死亡交叉和黄金交叉,实际上就
是向上向下突破支撑和压力的问题。
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