趋向指标
********趋向指标********
BBI多空指数
－－判断原则
由BBI的连续移动计算，可得到均价多空指标BBI曲线。当现时价格在BBI
之上，表示多方强，反之表示空方强。
上涨行情中，若当日收盘价跌破BBI曲线，表示多转空，为卖出信号。
下跌行情中，若当日收盘价上穿BBI曲线，表示空转多，为买入信号。
上升回档时，BBI为支持线。
下跌反弹时，BBI为压力线。
参数自述：
算法：Param#1日平均价加Param#2日平均价加
Param#3日平均价加Param#4日平均价除以四
MA 移动平均线
－－判断原则
移动平均线PMA是量的一种表现形式.比如指数的三日移动平均线，首先取得连续三日的三个指数,计算其平均值A，然后后移.去掉最先一个指数，增加新一日一个指数,再计算三个指数的平均值B.如此移动计算,得到一条三日移动平均线。同理，可得五日,六日,十日,十三日,三十日,七十日，二百日等移动平均线。移动平均线由样本数的多少决定了移动变化的急缓。样本数少，变化较急,称为快速线,因此多作为短线指标。样本数多，变化较缓,称为慢速线,在样本数适当多的时候，多作为中线或长线指标，重要的是，因为移动平均线是由一定样本的集合的连续移动计算产生，所以它的移动方向和速度代表了该集合的整体态势。这一点，正是人们所要利用的。１、移动平均线向上或向下，都表示了趋势的方向,所以一般而言，PMA由下转上为买入信号，PMA由上转下为卖出信号。但PMA日数N的选择往往决定了你的买卖是否成功及成效的大小。这是因为，对单条PMA而言，快速线
反映敏感却显浮躁，慢速线反映沉实却显呆滞。
然而N的选择终归是没有定论的，不过却有一条原则，即:选择N使得PMA逼近所分析品种的短期,中期和长期的循环周期.这是要具体分析才能确定的。
如果从某一数学模型来考虑，则是应用费波南茨级数３，５，８，１３，
２１，３４，５５，来确定PMA的N值。
２、当PMA在指数上方时，PMA是指数的压力线；当PMA在指数的下方时，PMA是指数的支持线。一般而言，指数向下跌破PMA为卖出信号，指数向
上升穿PMA为买入信号。
３、美国的专家葛蓝碧为此提出八大买卖法则(PMA＝200日PMA，)如下：
(1) 买入信号1：PMA下降后出现平盘或回升移动，当价格突破PMA压力上
升为重要的买入信号。
(2) 买入信号2：PMA仍然上升，但价格却跌穿PMA的支持线，当价格又向
上时为买入信号。
(3) 买入信号3：价格下跌，但获PMA良好支持后回升时为买入信号。
(4) 买入信号4：价格在高位跌破了PMA支持线，引发了急速下跌，短期内
价格仍有向PMA回归的要求，当价格开始向PMA回归反弹时为买入信
号。
(5) 卖出信号1：市势逆转，价格跌破PMA支持线时为重要的卖出信号。
(6) 卖出信号2：PMA已处在下降过程中，价格向PMA的回归反弹上穿PMA
压力线，当价格复向下时为卖出信号。
(7) 卖出信号3：价格再次向PMA回归反弹，但被PMA有效压制后下跌为卖
出信号。
(8) 卖出信号4：价格在低位升穿了PMA压力线，引发了急速上升，短期内
价格仍有向PMA回归的要求，当价格开始向PMA回归整理时为卖出信号。参数自述：
Param#1日均线;
Param#2日均线;
Param#3日均线;
Param#4日均线;
EXPMA 平滑移动平均线
－－判断原则
EXPMA是多种平均线计算方法的一种。
１、EXPMA一般以观察0.15和0.04二条均线为主。
２、0.15指标平均线向上交叉0.04指标平均线时，为买进时机。
３、0.15指标平均线向下交叉0.04指标平均线时，为卖出时机。
DMI 趋向指标
－－判断原则
１、+DI、－DI、ADX、ADXR都在0～100 区间波动（负号仅表示方向，不表示负值）。
２、威尔特认为DMI应用时N取14最为适合。
３、(＋DI)曲线在(－DI)曲线上方表示上升动向强于下降动向，所以(＋DI)曲线上升并穿过(－DI) 曲线是买入信号。
４、(－DI)曲线在(＋DI)曲线上方表示下降动向强于上升动向,所以(－DI)曲线上升并穿过(＋DI)曲线是卖出信号。
５、ADX曲线上升，表示当前运行着一种强或较强的势（视曲线陡度）：(＋DI)在上, 它为上升势；若(－DI)在上,它为下降势。
６、ADX曲线由上升转为下降，意味着之前运行着的势已经开始转变。ADX 曲线下降亦表示当前为强或较强的调整（视曲线陡度）：若之前运行的是上升
势，则调整可先判断为上升回档；若之前运行的是下降势，则调整可先判断
为下跌反弹。调整结束的信号是ADX 曲线由下降转为上升，而调整突破的方向则由(＋DI)与(-DI)的关系决定。如果调整突破的方向与调整前的一致，
则是回档或反弹结束的信号，即上升势仍为上升势，下跌势仍为下跌势。如
果调整突破的方向与调整前的相反，则确认为市势的逆转。由以上分析可得，ADX曲线的上拐点和下拐点也是短线操作的买或卖的信号；若确认ADX曲线的下拐点为市势逆转信号，则是中长线操作的买或卖的信号。
７、ADX曲线有重要技术含义的上下拐点在70以上、20以下区间。
８、如果ADX曲线呈现横向移动，则(＋DI)与(－DI)亦绞合一起，表示此间为无趋势市道，其突破问题参见以上讨论。
９、为消除技术骗线的影响，可利用ADXR曲线。它与ADX 曲线相交是对判断的
一种确认信号，其作用在于提醒投资者采取最后的即时买入或卖出的行动，
随后而来的升势或跌势将会较急。
DDI 方向标准离差指数
——判断原则
公式名称：DDI方向标准离差指数
分析DDI驻状线，由红变绿（正变负），卖出信号；由绿变红，买入信号。
参数自述：天数:Param#1;
DDI的N1(:Param#2)日指数移动平均;
平滑因子为=M(:Param#3)/N1 (M必须小于N1)
ADDI的Param#4日移动平均;
DMA 平均离差
－－判断原则
DMA平均差(Different of Moving A verage)乃利用两条不同期间的平均线，计算差值之后，再除以基期天数。
DMA上穿AMA，买进。
DMA下穿AMA，卖出。
该指标还可用于观察与股价的背离。
－－参数自述
DDD：Param#1日均价减去Param#2 日均价；
AMA：DDD的Param#3 日均值；
DMI-QL 趋向指标（钱龙）
－－判断原则
常用的钱龙DMI指标，即Directional Movement Index，中文名称为趋向指标。这
里我们作一下简单的介绍。
首先，在技术分析参数中，我们设定DMI天数为“7”，通过以下步骤计算：
1、计算：今天收盘价——今天最低价，今天最高价——昨天收盘价，今天最低价——
昨天收盘价，在上述三个数据中取绝对值最大者设定为TR1；
2、+DM=今天最高价-昨天最高价之差，若差值<=0则记成0，-DM=昨天最低价－今天最低价之差(若差值≤0，则记成0)；
3、TR7=7天的TR1总和；
4、+DM7=7天的+DM总和-DM7=7天的－DM总和；
5、+DI7=+DM7÷TR7 -DI7=-DM7÷TR7；
6、DI差=+DI7－(-DI7) DI和=+DI7+(-DI7) DX=DI差－DI和；
7、从第15天开始计算ADX15=(ADX14×6+DX15)÷7 ；
注：第14天的ADX(ADX14)，以第8天至第14天DX的总和取平均值作为代替，第16天以后用此式依此类推。
通常，我们可以在钱龙等软件中得到一张由+DI、-DI、ADX、ADXR 四条曲线各自波动所形成的DMI图表。在这图表中，如果出现以下现象，分别表示：
1、+DI由下往上交叉-DI，为买进讯号；
2、+DI由上往下交叉-DI，为卖出讯号；
3、ADX脱离20至30之间往上爬升时，不论当时的价格正往上涨或者往下跌，都将产
生一段行情，主要是看±DI交叉的讯号；
4、ADX一旦高于50以上，忽然转向，代表行情将转向；
5、当±DI相交之后，ADX随后交叉ADXR，代表一种特殊的意义，这是指错过了±DI交叉的讯号之后，最后一次下手的机会；
但是，利用上述现象作判断也存在着缺点：
由于±DI交叉讯号比其他指标的买卖讯号反应慢，同MACD一样比较滞后，所以短线投资者无法应用。有时ADX已经转折，而股价只做小幅回档。在强势中，ADX转折后会两次上升，说明股价调整完成，行情趋势仍将继续。所以短线操作应尽量
采用KDJ指标。±DI的交叉讯号，只用来辩认股价运行的趋势。
－－参数自述
TR：Param#1日中（今日（最高价-最低价）、（最高价-昨日收盘价）的绝对值、（最低价-昨日收盘价）的绝对值）三者中最大者之和；
ADXR：ADX与前Param#2天的ADX的平均数
MACD 指数平滑异同平均线
－－判断原则
平滑异同移动平均线MACD 是通过对指数型平滑移动平均线EMA的乖离曲线（DIF）以及DIF值的指数型平滑移动平均线(DEA)这两条曲线走向之异同、乖离的描绘和计算，进而研判市势的一种技术方法。
１、0轴以下：DIF若上穿DEA为买入信号；DIF若下穿DEA为反弹结束信号, 也为卖出信号，但适于多方平仓，空方新卖单不适于入场。
２、0 轴以上：DIF 若下穿DEA为卖出信号；DIF 若上穿DEA为回档结束信号，也为买入信号，但适于空方平仓，多方新买单不适于入场。
３、与市势的M头（或三头）以及W底(或三底)形态相仿，高档区DIF二次以上下穿DEA可能大跌；低档区DIF二次以上上穿DEA可能大涨。这两处交叉若
与价格走向相背离，则可信度极高。
４、由于柱线图拐点的变化十分敏感，虽可捕捉先机，但需小心因小失大。
－－参数自述
DIFF：收盘价的Param#2天（短期）平滑移动平均值减去Param#1天平（长期）滑移动平均；
DEA：DIFF的Param#3天平滑移动平均值；
MACD：2倍的（DIFF-DEA）。
MTM 动力指标
－－判断原则
MTM是当日的收盘价V与N日前的收盘价VN之差M，将依次计算的各个M值连接起来，即为MTM线。这里，两个固定时间间隔的收盘价参数之差包含了速度变化的概念。如果持续地V＞VN，且其差值M愈来愈大，则意味着市势正加速上升；如果持续地V＜VN，且其差值｜M｜愈来愈大，则意味着市势正加速下降。同样的，从M值的变化，可以看出减速和方向逆转等过程。这就是动量指标曲线能够测量市势升降方向和速度的道理。
一般取N＝10。
一般而言，MTM上穿0为买入信号，下穿0为卖出信号。但如果M＝0，则V＝VN，那么N日期间，市势或可能平移，或可能上升后回落，或可能下降后回升。因此，0附近的买卖信号需要小心处理，包括：
１调整市道MTM在0附近的上上下下可以不予理会；
２上升趋势逆转，MTM下穿0为卖出信号；
３下降趋势逆转，MTM上穿0为买入信号；
４上升当中，MTM下穿0可能是假突破，回档结束后续上升；
５下降当中，MTM上穿0可能是假突破，反弹结束后复下降。
６MTM操作宜有其它指标帮助判明趋势。
?通常在市势完成快速发展，开始减速时（但并未见顶或底），MTM指标已率先掉
头向下或向上。因此，MTM指标领先于价格变动。经验表明，领先时间约达３天左右。这样，MTM的上下拐点是价格拐点的早期警告信号。
－－参数自述
MTM=今日收盘价-Param#1日前收盘价;
MTM的Param#2日移动平均;
PRICEOSC 指数震荡
－－判断原则
当OSC向上则表示强势，以“Ｏ”为多空分界点，指标由负转正时，买入。
当OSC向下则表示弱势，以“Ｏ”为多空分界点，指标由正转负时，卖出。
当股价创新高时,OSC未能创新高,出现顶背离,表示头部形成。
当股价创新低时,OSC未能创新低,出现底背离,表示底部形成。
－－参数自述
100 乘以（收盘价的N（Param#2）日均价减去Param#1日均价）除以N日均价SAR 抛物转向
－－判断原则
抛物线转向SAR即停止转向指标，由一连串的停止点构成抛物线形状。
１、当SAR落至价格曲线下方时发出买入信号。
２、当SAR越至价格曲线上方时发出卖出信号。
３、在动向指标DMI确认市场为有趋势市场时,SAR指标发出的买入卖出信号其技术上的可信度较高。
－－参数自述
Param#1日抛物转向,步长为Param#2%,极限值为Param#3%
TRIX 三重指数平滑平均数
－－判断原则
TRIX为股价之多重指数平滑平均线，此指标类似MACD，属于长期趋势指标，在盘整或短期波动较剧烈的行情中，容易产生假信号。本指标于长期趋势中，可过滤掉许多不必要的波动，配合一条TRIX的平均线使用，其效果相当好。
１、盘整行情本指标不适用。
２、TRIX向上穿V AR1线，买进；TRIX向下穿V AR1线，卖出。
３、TRIX与股价产生背离时，应注意随时会反转。
－－参数自述
TR ：收盘价的（Param#1）日三重指数平滑平均数；
TRIX：100 乘以（今日TR 减去昨日TR）除以昨日TR；
TRMA：TRIX 的（Param#2）日移动平均值。
VMACD 指数平滑异同平均线
－－判断原则
VMACD看法与MACD一样,但比MACD则提前数天, 当成交量大且价增时一般
是转市的开始, 破“0”线也是转市的信号。因此，当成交量大幅偏离其正常
水平时，投资者对后市都要特别小心。（本指标是辅助KD和KDJ的指标），
最好配合上述指标一起使用。
－－参数自述
DIFF：成交量的（Param#1）日减去（Param#2）日指数平滑移动平均值
DEA：DIFF的（Param#3）日指数平滑移动平均线
MACD：DIFF与DEA的差
ZIGZIG ZAG 之字转向
－－判断原则
用法：ZIG（K，N），当价格变化量超过N%时转向，K表示：
0：开盘价；1：最高价；2：最低价；3：收盘价
例如：ZIG（3，5）表示收盘价的5%的ZIG转向
每当股价涨跌幅度超过指定界限并发生趋势方向变化时，之字转向将产生一个转折点，将所有转向点用线段连接就成为之字转向，之字转向能够很好地描述股价的大体走势，对于相态分析有一定的作用。转向点分为波峰和波谷两类，分别表示向下转向和向上转向，与之对应的我们有四个函数用于描述他们的价格和位置：
Peak和Trough表示波峰和波谷的价格；
PeakBars和TroughBars表示波峰和波谷距现在的周期数
这四个函数都有一个参数用于描述向前数第几个波峰，利用这个特性我们就可以在
测试W底时比较上一个波谷和前一个波谷的位置和大小，从而规范了一个W形底的描述。
－－参数自述
ZIG：当收盘价变化超过（Param#1）% 时转向。
DKX 多空线
－－判断原则
多空线是一个统计性指标。它是将主动买、主动卖的成交按时间区间分别统计而形成的一个曲线，其坐标为0-100，在买卖双方愿望相同的情况下，它在50左右徘徊，当接近100时，表示买力愿望加强，预示后市有上升的可能，当接近0值时，表示卖目录一览方愿望强烈，预示后示有下降可能。对于50线的穿越，结合量的配合要特别留意。
多空线有两条线，以交叉方式提示买入卖出。第一个参数是移动平均周期，用以滤除干扰，第二个参数是放量概念，是一个倍数，指示现时间段的成交量和前五个时间段的成交量的倍数，当放量向上突破50线时，多空线打出红色标志，向下突破时，打出绿色标志引起注意。多空线适合各种的分析周期。
－－参数自述
B值的Param#1日移动平均
PBX 瀑布线
－－判断原则
瀑布线是趋势性指标，因其在运行的过程中，形态与瀑布极其相似，故得名为瀑布线。
瀑布线在低位粘合，短线瀑布线向上穿越长线瀑布线并向上发散，买入。
瀑布线在高位粘合，短线瀑布线向下穿越长线瀑布线并向下发散，卖出。
当长中短期瀑布线依次由下向上排列形成多头排列时，可持股。
当长中短期瀑布线依次由上向下排列形成空头排列时，应空仓。
ASI 振动升降指标
－－判断原则
ASI（Accumulation Swing Index）中文名称：振动升降指标，由Welles Wilder所创。ASI企图以开盘、最高、最低、收盘价构筑成一条幻想线，以便取代目前的走势，形成最能表现当前市况的真实市场线（RealMarket）。韦尔达认为当天的交易价格，并不能代表当时真实的市况，真实的市况必须取决于当天的价格，和前一天及次一天价格间的关系，他经过无数次的测试之后，决定了ASI计算公式中的因子，最能代表市场的方向性。由于ASI相对比当时的市场价格更具真实性，因此，对于股价是否真实的创新高或新低点，提供了相当精确的验证，又因ASI精密的运算数值，更为股民提供了判断股价是否真实突破压力，或支撑的依据。
ASI和OBV同样维持“N”字型的波动，并且也以突破或跌破“N”型高、低点，为观察ASI的主要方法。ASI不仅提供辨认股价真实与否的功能？另外也具备了“停损”的作用，及时地给投资人多一层的保护。
ASI走势几乎和股价是同步发展，当股价由下往上，欲穿过前一波的高点套牢区时，于接近高点处，尚未确定能否顺利穿越之际。如果AIS领先股价，提早一步，通过相对股价的前一波ASI高点，则次一日之后，可以确定股价必然能顺利突破高点套牢区。股民可以把握ASI的领先作用，提前买入股票，轻松的坐上上涨的轿子。
当股价由上往上，欲穿越前一波低点的密集支撑区时，于接近低点处，尚未确定是否将因失去信心，而跌破支撑之际。如果ASI领先股价，提早一步，跌破相对股价的前一波ASI低点，则次一日之后，可以确定股价将随后跌破低点支撑区。投资人可以早一步卖出股票，减少不必要的损失。
向上爬升的ASI，一旦向下跌破其前一次显著的N型转折点，一律可视为停损卖出的讯号。
股价走势一波比一波高，而ASI却未相对创新高点形成“牛背离”时，应卖出。
股价走势一波比一波低，而ASI却未相对创新低点形成“熊背离”时，应买进。
－－参数自述
DIFF：成交量的（Param#1）日减去（Param#2）日指数平滑移动平均值；
DEA：DIFF的（Param#3）日指数平滑移动平均线
MACD：DIFF与DEA的差
ACD 收集派发指标
－－指标原理
收集派发（Accumulation Distribution），是分析收盘价与最高、最低及涨跌的关系的指标。是市场循坏指标之一，主要将市场分为两股收集（买入）及派发（估出）的力量。
1、若当天收市价高于昨天收市价，则收集力量等于当天收市价与真实价位之差。真实低位是当天低位与昨天收市价两者中的最低者；
2、若当天收市价低于昨天收市价，则派发力量等于当天真实高位与当天收市价之差。真实高位是当天高位与昨天收市价两者较高者；
3、若将收集力量（正数）及派发力量（负数）相加，我们便可得到市场的净收集力量，从而了解市场的强弱。
－－判断原则
1. ACD 线下降，而股价会上升时，为卖出信号；
2. ACD 线上升，而股价下降时，为买进信号。
M1 移动平均线
——指标原理
绘制收盘价的P1日、P2日、P3日、P4日移动平均线
P1、P2、P3、P4一般取5日、10日、20日、60日
－－用法
葛氏八法则
1.短期均线向上穿越长期均线，买入信号
2.短期均线向下跌破长期均线，卖出信号
TRIX-4.0 TRIX趋向指标
－－指标原理
TRIX为股价之多重指数平滑平均线，此指标类似MACD，属于长期趋势指标，盘整或短期波动较剧烈的行情中，容易产生假信号。本指标于长期趋势中，可过滤掉许多不必要的波动，配合一条TRIX的平均线使用，其效果相当好。
－－用法
１、盘整行情本指标不适用。
２、TRIX向上穿V AR1线，买进；TRIX向下穿V AR1线，卖出。
３、TRIX与股价产生背离时，应注意随时会反转。
技术指标分析
技术指标分析 一、均线型指标 若干天指数平均，连接成曲线，泳衣观察走势的趋势。 1.MA均线 移动平均线，通过某一时间周期内股票价格平均值连成曲线得到，直观反映市场在某一时间周期内的平均持仓成本的变化情况。 多头排列好（周期较短的均线运行与周期较长的均线之上），均线处于向上发散状态中，可加仓。 2.ACD升降线 市场循环指标的一种，将市场氛围两股力量，收集的力量和发派的力量，借此来分析收盘价和最高、最低及涨跌的关系。 ACD线下降，而股价上升时，为卖出信号；ACD线上升，而股价下降时，为买进信号。 3.BBI多空指标 均线型指标的一种。是将不同日数移动平均线加权平均之后的综合指标，通常选3、6、12、24等4条平均线。通过使用
该指标，可以解决中短期移动平均线期间的长短合理性问题。 卖出信号：下跌行情中，当日收盘价跌破BBI曲线。 买入信号：上涨行情中，当日收盘价张国BBI曲线。 4.EXPMA指数平均线指标： 可用来客服其他指标的信号对于价格走势的滞后性，同时可在一定程上消除DMA指标对于价格走势所产生的信号提前性。 买入信号：短期天数线由下往上穿越长期天数线时。 卖出信号：短期天数线由上往下穿越长期天数线时。 最佳买入点：短期天数线向上交叉长期天数线，股价形成一个短暂的高点，接着微幅回档至长期天数线附近。 最佳卖出点：短期天数线向下交叉长期天数线，股价形成一个短暂的低点，接着微幅反弹至长期天数线附近。 二、大势型指标 用于预测股市总体趋势的指标。 1.ADR涨跌比率 通过取得相应时间内上涨个股数量与下跌数量的比值来研判市场总体买盘的力度，从而为预测市场总体走向提供依据。 时间一般为10日，>1表示上涨数大于下跌数，<1下跌数大
趋势分析和回归分析
趋势分析和回归分析，线性、对数、多项式、盛幂、指数、移动平均分析有何不同？ 1 趋势分析法 趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为 y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kwh和85.08亿kwh。拟合曲线如图1所示。 2 回归分析法
回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。 对珠海市历年用电量和国内生产总值gdp、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kwh和70.98亿kwh。 回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。 3 指数平滑法
主要经济指标发展趋势图
主要经济指标发展趋势图 1页
全市主要经济指标 指标单位1-本月增长 % 地区生产总值（一季度）亿元135.9 8.9 第一产业亿元 4.8 3.9 第二产业亿元86.9 8.4 第三产业亿元44.2 10.7 规模以上工业增加值亿元- 8.9 规模以上工业产销率% 97.3 0.2 固定资产投资亿元132.6 7.1 社会消费品零售总额亿元50.4 12.6 地方财政收入亿元14.2 16.2 公共财政预算收入亿元12.4 10.2 地方财政支出亿元21.2 3.1 公共财政预算支出亿元20.2 8.1 金融机构月末存款余额亿元394.9 11.8 #住户存款亿元256.9 12.8 金融机构月末贷款余额亿元275.9 16.3 进出口总额亿元45.1 63.1 #出口总额亿元7.0 288.0 城镇居民人均可支配收入（一季度）元7731.3 8.1 农村居民人均可支配收入（一季度）元5636.78.6 居民消费价格总指数% 100.7 0.7 1-3月增长 % 规模以上工业主营业务收入亿元410.3 28.6 利润总额亿元18.2 18.3 2页
规模以上工业增加值 单位：% 指标本月 增长 累计 增长 规模以上工业增加值8.9 8.9 #轻工业23.2 20.1 重工业 6.7 7.0 #国有控股企业 6.0 6.1 #国有企业8.8 9.3 集体企业23.1 32.3 股份制企业13.0 9.4 外商和港澳台商投资企业-13.8 5.6 其他-18.4 -14.1 #公有制11.1 8.1 非公有制8.3 9.2 #大型企业 3.3 6.9 中型企业 6.6 5.2 小型企业18.7 12.9 #大中型企业 3.7 6.7 其中：国有控股企业 6.9 5.5 #高技术产业-7.0 18.9 #内资企业12.5 9.3 港、澳、台商投资企业-10.1 16.7 外商投资企业-21.9 -10.4 注: 1.规模以上工业统计范围为年主营业务收入2000万元及以上的全部工业企业; 2.增加值增长速度按可比价计算。 3页
京东PK菜鸟物流指标与趋势分析
京东PK菜鸟：物流指标与趋势分析 [ 亿欧导读] 马云格局远大，刘强东胆略非凡，阿里人大气睿智，京东人勇猛直爽。在两个公司内部，双方更多的是惺惺相惜、彼此借鉴，并非传说中的仇人相见、分外眼红。 仓配一体化为行业趋势，京东菜鸟各领风骚 过去5年电商物流相互成就，电商贡献了快递公司60%以上的单量，15、16年电商GMV增速放缓，主要来源于电商对低客单商品的渗透，所以我们看到了电商单量依旧维持较高增速。而17年上半年则出现了“电商GMV、订单、快递业务”均增长放缓迹象，可见电商与物流唇齿相依。
普洛斯过去4年电商客户租赁仓库的占比越来越高，反映出电商物流对高端仓库的旺盛需求。 2013-2016年普洛斯前五大租户情况 在行业增速放缓，竞争加剧的大环境下会出现“精细管理”模式替代“粗放管理”模式，表现在以下几个方面： （1）行业集中度提升，有规模优势、成本优势的企业获得更多市场份额，小企业退出。 （2）技术创新带动效率提升，自动化设备的应用不断普及。 （3）高效的高端仓替代农民仓，物流地产大有可为，仓配一体化为终极模式。 阿里掌管电商商流，有分配物流订单的权力，菜鸟平台可以有效派发订单提升行业整体效率，阿里的优势在数据。 京东自营起家，自建电商平台及物流体系，后端物流服务能力较强，优势在地面供应链服务。未来电商物流的竞争格局大概率是阿里菜鸟和京东两派； 主要竞争领域：电商 京东为自建仓储物流，淘宝天猫外包物流服务给四通一达等专业第三方快递公司。 二者的物流有一定区别： 就业务流程看，二者产品最大的区别是是否提供仓储服务。京东主要提供的物流服务是仓配一体化服务，为自营平台产品和第三方卖家提供仓储配送一体化服务。专业快递公司主要提供物流服务是配送服务，而客户则自行另选仓储服务。虽然顺丰和通达系快递近年也提供一定的仓配一体化服务，但比重很小，也没有优势。
招商证券-101224-量化择时之技术指标(一)基于趋势型指标的择时策略
研究报告 | 金融工程 量化投资 基于趋势型指标的择时策略 2010年12月24日 ——量化择时之技术指标（一） 《量化择时之市场情绪——短期看变 本文重点研究趋势型指标在市场择时中的运用，以MA 、MACD 、DMA 和TRIX 四个指标为基础，通过使用交叉法则构建相应择时策略，历史十五年的模拟测试显示，趋势型指标的择时策略可获得较好的超额收益。 趋势型指标择时：趋势型指标一般通过两根线所形成的金叉和死叉作为市场趋势判断标准。利用趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，即通过追 踪市场运行趋势，让利润充分增长，同时限制损失。 指标最优参数选择：将1996~2010总共15年的上证综指数据分为三个五年区间进行择时交易测试，在单个指标的测试中，MA 指标利用短期均线和长 期均线的交叉进行择时，最优参数为4日短线与40日长线，MACD 指标利 用DIF 和DEA 的交叉进行择时，最优参数为6日短期、20日长线和25日 DIF 移动均线，DMA 指标利用DMA 和AMA 的交叉进行择时，最优参数为2 日短期、115日长线和20日AMA 移动均线，TRIX 指标利用TRIX 及其均线 MATRIX 的交叉进行择时，最优参数为以115日作为三次指数加权移动均线 的天数，2日作为计算MATRIX 的天数。 单个指标最优参数择时效果：MA 、MACD 和TRIX 指标发出交易信号频率较 低，适合进行较长时期的择时交易，最优参数择时策略在三个测试期间里均 有两个表现突出，1996~2000期间表现欠佳，DMA 指标择时频率略高，交 易信号频繁，不考虑交易成本情况下在三个测试区间均能稳定战胜指数收益。 综合择时策略：将四个趋势型指标的交易信号进行叠加，构建一个综合择时 策略。测试结果显示，四个指标中有3个及以上指标发出买入信号时做多， 有3个及以上指标发出卖出信号时做空的择时效果相对最优。在历史15年的 测试中，总共进行了17次交易，累计收益达到16.39倍，远高于买入并策略 下的2.8倍累计收益。
QSDD趋势顶底指标长中短趋势分析
QSDD趋势顶底指标长中短趋势分析（2008.1219） 一、月K 线。 月K线里，很清楚的告诉我们底部尚未构造，也就是说目前的1664点不是底部。短期线已经在低位钝化较长时间了，它在等什么？等中期线和长期线回落下来，截至本月，中期线才刚刚杀破20，并且仍然是向下运动，方向还没改变，而长期线还在较高的位置继续向下回落，目前处于60以上。我们分析了历史上底部的情况来看，真正底部构造是需要时间，一般来说当月K线三条动态线都回落到20及以下，并发生中期线低位区域金叉长期线，那就是底部出现的信号，可以积极参与。（短期线《20.中期线《20，长期线《20，切中期线金叉长期线》998杀的比较凶超过了上次调整，把中和长期线杀到了20以下在15附近发生了金叉才结束熊市，展开了一轮新牛市。因此大家在月K线没有调整到位的前提下，任何一次行情都是反弹，但每次反弹的力度不用而已。如何判断反弹力度？那请再看周K线了。 二、周K线。 目前周K线在底部区域发生了中期线金叉长期线，这是个非常积极的信号，说明这次的反弹是有力度的。为什么？大家回顾一下，6124展开的调整，一
路下来，每次行情都是反弹，无论政策力度如何？都是反弹，4。24想要做的高，短期线居然金叉长期线，但中期线始终没有金叉上去，所以是反弹，快进快出，或者减仓都是对的。到了7月份，周线QSDD的三条线都调整到了15以下，这是个不容易的事情，可以看到周线已经到了一个较低的位置了，按理是会来反弹了，为什么不是翻转？因为周线要服从于月线，月线那时候还处于半山腰呢。因此7月份短期线又金叉长期线，但还是个反弹，因为中期线还是没能金叉上长期线，从此周线进入底部区域的钝化盘整。到了9月，长期线居然掉到了5附近了，说明熊市不言底啊，信心都崩溃了。9月份的利好出来，1800点居然来了个低位金叉，但反弹还是夭折了。周线还是钝化，但9月份的反弹幅度还是可以的。接下来就是这次11月的金叉了，而且周线出B 点，低位金叉。但还是属于反弹，力度估计比较强，因为6124下来，还没有像样的反弹，力度和持续性强的反弹还没有过，这次的金叉发生在月线QSDD中期线掉到20以下，周线的中期线和长期线低位区域金叉，比以前任何一次反弹都会有空间和力度。但我们要清醒的认识到，这还是反弹，不要怕踏空，底部还没来。那反弹高度如何研判？分析了月线和周线，就要来看日线了。
第四章 集中趋势的量度：平均指标
第四章 集中趋势的量度：平均指标 第一节 算术平均数 简单算术平均数·加权算术平均数·算术平均数的性质 第二节 中位数 对于未分组资料·对于分组资料·四分位数与其他分位数·中位数的性质 第三节 众数 对于未分组资料·对于分组资料·众数的性质 第四节 几何平均数与调和平均数及其他 几何平均数·调和平均数·各种平均数的关系 一、填空 1．某班级中男生人数所占比重是66.7%，则男生和女生的比例关系是（ ）。 2．在频数分布图中，（ ）标示为曲线的最高点所对应的变量值。 3．在频数呈偏态分布时，（ ）必居于X 和0M 之中。 4．算术平均数、调和平均数、几何平均数又称为（ 数值 ）平均数，众数、中位数又称为（ 位置 ）平均数，其中（ ）平均数不受极端变量值得影响。 5．调和平均数是根据（ ）来计算的，所以又称为（ 倒数 ）平均数。 6．加权算术平均数是以（ ）为权数，加权调和平均数是以（ 各组标志总量 ）为权数的。 7．对于未分组资料，如总体单位数是偶数，则中间位置的两个标志值的算术平均数就是（ ）。 二、单项选择 1．分析统计资料，可能不存在的平均指标是（ ）。 A 众数 B 算术平均数 C 中位数 D 几何平均数 2．对于同一资料，算术平均数，调和平均数和几何平均数在数量级上一般存在如下关系（ D ） A g M ≥h M ≥X B h M ≥X ≥g M C h M ≥g M ≥X D X ≥g M ≥h M 3．下面四个平均数中，只有（ ）是位置平均数。 A 算术平均数 B 中位数 C 调和平均数 D 几何平均数
4．从计算方法上看，P K Q P Q P /1111∑∑是（ ）。 A 算术平均数 B 调和平均数 C 中位数 D 几何平均数 5．由右边的变量数列可知：（ ） A 0M >d M ； B d M >0M ； C 0M >30 D d M >30 6．某车间三个小组，生产同种产品，其劳动生产率某月分别为150，160，165（件/工日），产量分别为4500，4800，5775（件），则该车间平均劳动生产率计算式为（ ） A 33.1583165160150=++（件/工日） B 53.158577548004500577516548001604500150=?+?+?＋＋（件/工日） C 68.158165577516048001504500577548004500=++++（件/工日） D 21.1581651601503＝??（件/工日） 7．关于算术平均数的性质，不正确的描述是（ ） A 各变量值对算术平均数的偏差和为零； B 算术平均数受抽样变动影响微小； C 算术平均数受极端值的影响微小； D 各变量值对算术平均数的偏差的平方和，小于它们对任何其它数偏差的平方和。 8．N 个变量值连乘积的N 次方根，即为（ ） A 几何平均数 B 算术平均数 C 中位数 D 调和平均数 9．在一个左偏的分布中，小于平均数的数据个数将（ ） A 超过一半 B 等于一半 C 不到一半 D 视情况而定 10．分组数据中，若各组变量值都增加2倍，每组次数都减少一半，则其中位数的数值将（ ） A 增加2倍 B 不变 C 减少一半 D 无法判断 11．一个右偏的频数分布，一般情况下，下面的（ ）的值最大 A 中位数 B 众数 C 算术平均数 D 几何平均数 12．对于同一资料，算术平均数，调和平均数和几何平均数在数量级上一般存在（ ）关系 A g M ≥h M ≥X B h M ≥X ≥g M
数据分析-时间序列的趋势分析
数据分析-时间序列的趋势分析 无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文（Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。 在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Intｅrｎal Benｃhmark)的制定的，后面会涉及外部基准线(External Benchmaｒk）的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。 同比和环比的定义 定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。 同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。 环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率,因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。 买二送一,再赠送一个概念——定基比（其实是百度百科里附带的)：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点,将之后的数据与这个基准线进行比较,从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。 同比和环比的应用环境
趋势分析
趋势分析 趋势分析法属切线理论，证券投资技术分析方法主要是通过图表或技术指标来研究市场行为，以帮助投资者推测未来价格的变动趋势。证券市场有顺应潮流的问题，“要顺势而为，不逆市而动”已成为市场的共识，只有掌握了趋势分析的方法，才能做到这一点。把握股价变化的趋势，科学分析预测股市变化，正确选择和确定股市投资策略的重要前提条件。一般切线派认为股价波动是有趋势可循的，故而可以通过绘制切线，来分析未来股价可能的走势。 （一）趋势分析概述 1、趋势的含义 在证券市场上，简单地说，趋势就是指证券价格运动的方向，或者说是市场运动的方向。技术分析的三大假设中的第二条说明价格的变化是有趋势的，没有特别的理由，价格将沿着这个趋势继续运动下去。因此分析趋势是证券市场非常重要的分析方法之一。 2、趋势的方向 证券价格的变化是复杂的，多样化的，但就其运动方向来看，不外乎有三种情况：上升、下跌、水平，因而可以将趋势分为上升趋势、下跌趋势、水平趋势三类。 如果在证券价格波动图上，图形中每个后面的波峰和波谷都高于前面的波峰和波谷，则趋势就是上升的，连结股价波动的各个低点会形成一条向上的直线，这就是上升趋势线。从上升趋势线看，股价连续上升，虽然其间会出现股价回落的情况，但往往都只触及或接近此趋势线便掉头反转回升。因为在上升行情中，人气十足，绝大多数前期没有买进的投资者看好后市，都有较迫切的投资欲，等待回档时买进股票，当股价回落到比前一低点稍高的价位时，就有大量的买盘涌入，强大的买盘推动股价一波接一波上升。 如果图形中每个后面的波峰和波谷都低于前面的波峰和波谷，则趋势就是下降的，连结股价波动的各个高点会形成一条向下的直线，这就是下降趋势线。从下降趋势线看，股价持续下降，虽然其间会出现股价反弹的情况，但往往都只触及或接近此趋势线便掉头反转下降。因为在下降行情中，人气涣散，绝大多数投资者看空后市，持有股票者都急切地想卖出股票，而场外者都游离观望，当股价反弹时到比前一低点稍高的价位时，就有大量的卖盘涌入，强大的卖盘推动股价
集中趋势的统计描述
集中趋势的统计描述 练习题 一、单项选择题 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. 95P百分位数 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是***正的反而小！ A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 二、计算与分析 1. 现测得10名乳腺癌患者化疗后血液尿素氮的含量(mmol/L)分别为 3.43,2.96, 4.43,3.03,4.53, 5.25,5.64,3.82,4.28,5.25,试计算其均数和中位数。 [参考答案] 3.43+2.96+ 4.43+3.03+4.53+ 5.25+5.64+3.82+4.28+5.25 X== 4.26 (mmol/L) 10 4.28+4.43 M== 4.36(m m o l/L) 2 2. 某地100例30-40岁健康男子血清总胆固醇值（mg/dl）测定结果如下： 202 165 199 234 200 213 155 168 189 170 188 168 184 147 219 174 130 183 178 174 228 156 171 199 185 195 230 232 191 210 195 165 178 172 124 150 211 177 184 149 159 149 160 142 210 142 185 146 223 176 241 164 197 174 172 189 174 173 205
大势型指标
大势型指标 ADL腾落指标 指标热键：ADL 指标应用法则： 1.指数一顶比一顶高，而ADL 一顶比一顶低时，指数向下反转机会大。 2.指数一底比一底低，而ADL 一底比一底高时，指数向上反转机会大。 3.ADL须与ADR、OBOS┅┅等指标配合使用。 C&A 钱龙中线指标 指标热键：CA 指标应用法则： 1.本指标二线向下交叉时，为极佳的卖点。 2.本指标二线向上交叉时，为极佳的买点。 3.本指标运用于指数期货交易，效果奇佳。 4.本指标为本公司研发部自行开发的指标。 COPPOCK 估波指标 指标热键：COP 指标应用法则： 1. COPPOCK 属于长线指标，当曲线由负值向上穿越0轴时，视为买进信号。 2．惯例上，COPPOCK不会产生卖出信号，但是，一般也有视曲线跌破0轴为卖出信号的用法。 3. 依COPPOCK 信号买进股票后，须借助其他指标的卖出信号为辅助。 OBOS 超买超卖指标 指标热键：OBOS 指标应用法则： 1.指标上升至+1000时为超买；下降至-1000时为超卖。 2.指标若超越+1500或-1500时，应等待其产生背离才可确认。 3.本指标应搭配ADR 、VR、BRAR┅┅等指标使用。 ADR涨跌比率 指标热键：ADR 指标应用法则： 1.ADR 一般常态分布于0.5～1.5之间。 2.ADR>1.5，大盘回档机会大。 3.ADR<0.65，大盘反弹机会大。 4.ADR<0.3或0.5，容易形成底部。
超买超卖型指标 KDJ 随机指标 指标热键：KDJ 指标应用法则： 1. 指标>80 时，回档机率大；指标<20 时，反弹机率大。 2. %K在20左右向上交叉%D时，视为买进信号。 3. %K在80左右向下交叉%D时，视为卖出信号。 4. %J>100 时，股价易反转下跌；%J<0 时，股价易反转上涨。 5. KDJ 波动于50左右的任何信号，其作用不大。 6. %J开关参数∶0 代表不画，1 代表%J=3D-2K，2 代表%J=3K-2D。 QIANLONG 钱龙指标 指标热键：QIAN 指标应用法则： 1.钱龙指标波动于0～1之间，为本公司研发部自行开发，仍短线交易的最佳利器。 2.本指标的超买超卖界限值随个股不同而不同，使用者应自行调整。 3.一般情形之下，本指标会比股价提早1～2天抵达高点或低点，因此，当指标超买时，应慢1～2天再卖出；指标超卖时，应慢1～2天再买进。 4.本指标可设参考线。一般以0.7为超买，0.25为超卖。(须自行修正) 布林极限 指标热键：BB 指标应用法则： 1.布林极限主要的作用在于辅助布林线辨别股价买卖点的真伪。 2.%BB>100，代表股价穿越布林线上限；%BB<0，代表股价穿越布林线下限。 3.当%BB一顶比一顶低时，股价向上穿越布林上限所产生的卖出信号，可靠度高。 4.当%BB一底比一底高时，股价向下穿越布林下限所产生的买进信号，可靠度高。 5.布林线、布林极限、极限宽三者构成一组指标群，必须配合使用。 W%R 威廉指标 指标热键：W 指标应用法则： 1．W%R波动于0 - 100，0置于顶部，100置于底部。 2.本指标以50为中轴线，高于50视为股价转强；低于50视为股价转弱。 3.本指标高于20后再度向下跌破20，卖出；低于80后再度向上突破80，买进。 4.W%R连续触顶3 - 4次，股价向下反转机率大；连续触底3 - 4次，股价向上反转机率大。 RSI 相对强弱指标 指标热键：RSI 指标应用法则： 1．RSI>20为超买；RSI<20为超卖。 2.RSI以50为中界线，大于50视为多头行情，小于50为空头行情。 3.RSI在80以上形成M头或头肩顶形态时，视为向下反转信号。 4.RSI在20以下形成W底或头肩底形态时，视为向上反转信号。 5.RSI向上突破其高点连线时，买进；RSI跌破其低点连线时，卖出
期货交易技术分析之文华趋势分析指标
趋势分析指标 1. 均线组合 在技术分析中,趋势的概念非常重要。简单地说,趋势就是市场何去何从的方向。价格的变动基本上可以分为三种趋势:上升趋势、下降趋势及横向延伸(即所谓的盘整趋势)。而趋势指标是指适用于较大的行情(上升或下降趋势)中的技术指标。 ■移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。 ■计算公式: C:某日收盘价N:移动平均周期 ■均线分类: 以计算的时间长短而言,移动平均线可分为短期、中期、长期移动平均线。一般来说,短期平均线指周期在10日以下(包括十日);中期指出2周以上至几个月之间;长期是指数月至一年的移动平均线,我们可以通过参数设置对话框来设置不同的移动周期;以计算的资料来分,有开盘价移动平均线、收盘价移动平均线、最高价移动平均线和最低价移动平均线;根据平均计算的方式分为简单移动平均线、线性加权移动平均线和指数加权移动平均线。期货分析者最常用的是以收盘价计算的简单移动平均线。我们的讨论也主要集中于这种方法。 ■均线用法: 有些期货交易商只采用一条移动平均线来产生趋势信号。 在日线图上,我们把移动平均值伴随着每天的价格图线,逐日点出。当收市价格升高到移动平均值之上后,就产生了买入信号。当收市价低于移动平均值后,就出现了卖出的信号。有些分析者为了进一步验证上述信号,还希望看到移动平均线本身也朝穿越的方向变化。 我们也可以采用两条移动平均线来产生趋势信号,较长期者用来识别趋势,较短期者用来选择时机。正是两条平均线及价格三者的相互作用,才共同产生了趋势信号。
摆动指数与趋势分析的配合用法
摆动指数与趋势分析的配合用法——背离 大智若愚 2011-09-05 15:46:39 回复转载到 ?高三六 ?十班同学 ?宝贝成长计划 ?我们可爱的会计班 ?江铜机关团总支 ?广钢2005员工 ?2011 中级职称_愿望成真 ?2011年注册税务师考试 ?祥景花园 ?铜材销售平台 ?广钢2006 ?华工MBA联盟A ?南昌师院广州群 ?无忧会计￠家 ?广永期货金属服务群 一、摆动指数的概念 不论价格是升、降，还是持平，指数的区域基本上总是水平发展，指数的峰和谷与价格图上的峰和谷同时出现，这类指数就是摆动指数。有的摆动指数的变化具有一个中间值，从而可将水平区域分为上半部和下半部。根据计算公式的具体情况，通常把表示中间值的水平线设为“零线”。根据算法的不同，在摆动指数的上下边界之内，既可以标志成从0到100的刻度，也可以标成从-1到+1的刻度。 通常我们常常使用的摆动指数有：MACD、KDJ、RSI 二、摆动指数最重要的三种用途
1、当摆动指数的值达到上边界或下边界的极限值时，最有意义。如果它接近上边界，市场就处于所谓“超买状态”；如果它接近下边界，市场就处于所谓“超卖状态”。这两种读数都是警讯，表示市场趋势走得太远，开始有些脆弱起来。 2、当摆动指数处于极限位置，并且摆动指数于价格变化之间出现了相互背离现象时，通常构成重要的预警信号。 3、如果摆动指数顺着市场趋势的方向穿越零线，可能是重要的买卖信号。 总结：摆动指数必须附属于基本的趋势分析，从这个意义上说，它只是一种第二位的指标，市场的主要趋势是压倒一切的，顺着它的方向交易这一原则具有重要意义。当市场进入了无趋势阶段时，价格通常在水平区间中上下波动，在这种情况下，绝大多数跟随趋势系统都不能正常工作，而摆动指数却是独树一致。那么从摆动指数的用途来看，第一种只适合在无趋势阶段，但是它有一个严重弊端，在一场重要运动即将降临时，摆动指数分析不仅用处不大，甚至可能使用户误入歧途。举例说明一下： 上图是近期走势牛逼的黄金，整个7月是一个高位横盘震荡，如果只是简单的参考RSI指数，当时是在80附近，按照理论应该是要做空了，但是出现突破后，走出了新的趋势，一直沿着前期介绍过的5日线加速上涨，这就是应该依据趋势来做，如果按照摆动指数，那估计损失惨重。相信看了这篇文章的很多朋友应该有点醒悟了，理论没记错，只是用错了阶段。 既然摆动指数在大行情来临时这么误事，有没有一种稳定的用法呢？其实摆动指数对趋势来临无反应，但是市场运动趋于尾声时，而这一危机尚未在价格上
带你认识技术分析的常用指标
带你认识技术分析的常用指标 对于有一定交易经验的投资者来说，对技术分析肯定不陌生。与基本面的分析不同，技术分析更单纯的使用标的历史价格、交易量等信息作为数据进行分析，以判断市场趋势并跟随趋势从而获利。技术分析认为市场行为包括并消化了一切信息，历史注定会重演。 一般来说，投资者可以将技术分析指标分为两大类：趋势型和反转型指标。趋势型指标就是跟踪标的物当前的价格走势，根据趋势理论的观点，认为趋势一旦形成将大概率的延续。常见的趋势型指标包括：均线、MACD、动量因子、SAR等，以及由简单均线衍生出来加权移动平均等符合均线指标，乃至采用信号分析中频域分析方法构建的指标都可归属在此类中。趋势类信号的使用方法通常有两种，一种是基于短期指标和长期指标的信号交叉，即投资者所熟知的“金叉”和“死叉”；另一种是类似数学上的切线概念，通常斜率大于0做多，小于0做空。反转型指标基于“物极必反”的逻辑，单边的趋势不可能无限进行下去，该指标力图抓住趋势反转的拐点。常见的反转型指标包括乖离率、ROC、CCI、KDJ等。 与基本面分析需要较强的专业背景知识不同，技术分析相对通俗易懂，具有适用范围广、可操作性强、获利周期短等优点。当然技术分析也存在天然的缺点，对于标的的长期走势的预测，技术分析通常可靠性较差，精确度不高。更致命的一点，技术分析存在天然的“盲区”，部分指标在某些区域内无法准确给出有效的结论。例如均线指标由于其天然的滞后性，在行情振荡时容易频繁给出涨跌信号，导致来回止损。均线计算周期越长，滞后越严重。 以经典的均线指标为例，构建一套趋势交易的策略来更好地加深对技术分析的理解。 对任何量化策略的改进无外乎两种：提高胜率或提高盈亏比。不同的策略胜率具有相对稳定的胜率，提高胜率涉及对策略逻辑的调整。提高盈亏比需要从提高盈利单子的平均盈利或者降低亏损单子的平均亏损入手。传统的止盈止损模式并不能很好改善策略的盈利效果，相反容易陷入过度优化的困局。下一部分投资者将从期权的角度阐述改进该类策略盈利效果的思路。 投资者知道期权的风险收益结构具有非线性，期权的买方面临权利金亏损，但潜在获取无限收益的可能；而卖方通常收益有限，仅为收取的权利金，却需要承担价格反向波动的无限风险。不过，很多资料都没有揭示在买卖双方背后的优劣势。通常而言，期权市场隐含波动率天然被高估的倾向，即隐含波动率往往都会高于已实现波动率，这种波动率的溢价为期权卖方提供了一定的“安全垫”。另外，从前面对简单均线策略的回测结果也知道，实际中的趋势行情往往较小（低胜率说明趋势的交易机会少），行情更多的时候表现为振荡，也就是从概率的角度看，期权卖方赢面大。 期权卖方在“时间价值”这一项绝对占优。投资者知道，期权买方类似于买保险，当市场行情并未向买方有利的方向运行时，买方每天都会损失“时间价值”，这部
99%精准的指标(量能突破趋势拐点)
99%精准的指标（量能突破趋势拐点） (2011-12-08 13:06:04) 转载▼ 分类：精品推荐 标签： 股票 99%精准的指标（量能突破趋势拐点） 以前也和其他投资者一样，沉迷于各种指标的研究中，本人入市7年来，至少接触了几千多个指标，发现效果都不理想。几个月前的一天，我电脑中病毒，重装系统后，再重装行情系统。，准备导入以前的指标公式。没有想到行情系统打开后，那久违的简洁的界面吸引了我：最上面是K线，中间是成交量，下面是MACD。 简洁的界面引起了我的高度关注：苦苦思索了半天，终于顿悟：这才是本源！！！于是我把以前收集的所有指标公式都删了，专门研究最K线，成交量和MACD。 通过研究，我终于看破译K线这天书密码，对于一般投资者而言，看到一根根K线，并没有什么区别，也不会觉得哪一根特别剌眼，但是对于一个熟练的人来说，则就不同，有的K线一看到它，就会使人眼亮，使人激动。我还看懂了成交量和MACD语言，本人帐户里也就开始赢利了，现在到了几乎不失手的境界。 本人在创幻潜水很久，主要是因为自己没有什么好的东西送给大家，要送就送有价值的东西。今天把自己的对成交量的一点研究心得奉献给大家，和大家分享，希望得到高手指点，并希望
大家的帐户从此告别亏损走向赢利。 一般人说股理，几乎都说到了量能。因为这个股市就是人与人之间的博弈过程，所以量是最直接传达给我们的信息。而通过成交量，我们需要了解到一些什么呢？ 既然股市是个人与人之间的博弈关系，那么他们博弈来是为了什么？说的清楚简单点，就是为了赚钱，否则跑来股市里面来瞎折腾什么。而且既然博弈了，就会产生出胜者与败家，胜者自然是赚钱，败家则是亏钱，这个道理我相信大家都会理解。这个时候似乎问题开始明朗化，我们其实判断成交量，只是想把这博弈之间的胜方找出来，那么我们跟随胜利的一方去操作，他们胜利了，我们能不胜利吗？这不就是赢利机会？ 看来我们离目标越来越近了，既然是等待市场宣判胜者与败家，那么我们得必须等到结果出来了，才知道胜者与败家是哪位，否则还在争斗中，谁能告诉我们哪方获胜，哪方败下来了？这里所说的博弈的两方其实并不是我们想象中的两个人，其实就是多空双方力量的统称。多头胜利，则股票上涨，而空头胜利，则股票下跌。
集中趋势指标概述
第三章数据分布特征的描述 第一节集中趋势指标概述 一、集中趋势指标及其特点 集中趋势，是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是要寻找数据一般水平的代表值或中心值。在现象的同质总体中，各个单位的数量标志值是不尽相同的。如果我们的目的是要对总体的数量水平有一个概括地、一般地认识，显然是不能用某一单位的数量标志值表示的。统计平均数就是用来反映总体的一般水平和集中趋势的指标。通俗的理解就是，在不变更总体总量的情况下，对总体内的全部标志值进行“截长补短”，使得总体各单位拥有同一水平的数量表现，这个同一的数量表现就是平均数，即集中趋势指标。 统计平均数有以下两个重要的特点： （一）平均数是一个代表性值，表示被研究总体的一般水平。 例如，某企业职工的工资水平有高有低，有的职工工资680元，有的职工工资900元，有的职工工资870元，有的职工工资1200元，等等。若根据该企业各个职工工资额综合计算出职工平均工资为860元，那么，860元就是一个代表值。它反映了该企业职工工资的一般水平。 （二）平均数把被研究总体的数量标志值在各个单位之间的数量差异抽象化了。 例如，某企业职工的平均工资为860元，但是各个职工的工资水平有高有低，高于860元的工资和低于860元的工资互相抵消了，从而得出平均工资860元。由此可见，平均工资（860元）已把各个职工工资水平的差别抽象化了。它反映了该企业职工工资的一般水平。 二、集中趋势指标的作用 集中趋势指标——统计平均数，在统计研究中被广泛应用，平均数的作用可以归纳为以下几点：（一）利用平均数对比不同总体的一般水平。 平均数可以用来对同类现象在各单位、各部门、各地区之间的比较，以说明生产水平的高低或经济效果的好坏。 例如，要比较不同的生产企业生产水平的好坏，仅对比企业的产品总产量是不足以说明问题的，因为产品总产量受到企业规模大小的影响。要比较，需要计算生产人员的平均产品产量，即平均劳动生产率，并分析不同的生产条件，才能做出正确的判断。 （二）利用平均数比较和反映同一单位某一标志不同时期一般水平的发展变化，说明事物的发展过程和变化趋势。
数据分析时间序列的趋势分析
数据分析时间序列的趋 势分析 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】
数据分析-时间序列的趋势分析无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告，我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在，理由其实很简单，我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文（Context）。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣，就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物，我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。 在实际看数据中，我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了，趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系，前面几篇主要是基于内部基准线（Internal Benchmark）的制定的，后面会涉及外部基准线（External Benchmark）的制定。今天这篇是第一篇，主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。 同比和环比的定义 定义这个东西在这里还是再唠叨几句，因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。 同比：为了消除数据周期性波动的影响，将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响，引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。
体质指标随年龄变化趋势的统计处理方法
体质指标随年龄变化趋势的统计处理方法 本文入选《全国体质研究与健康促进论文报告会》2006.7 一、问题的提出 进行国民体质监测后的数据处理中，分析各项测试指标随年龄而变化的趋势是十分重要的内容之一。通过用某指标不同年龄段的平均数画出趋势图，就可以十分清楚的看出该指标随年龄而变化的发展趋势。作者从我国各省市2000年国民体质监测的报告、论文中，发现有些论文中，仅仅画了趋势图，但是，还缺乏必要的统计学处理。当前，各地都在处理分析2005年国民体质监测的数据，为此，撰写本文就平均数趋势的统计学处理问题进行探讨。 二、体质监测指标趋势变化的统计学处理 体质监测采用的是横断面调查的方法。即对不同的年龄组，随机抽取了若干个样本，以他们的平均数来近似的反映纵向追踪调查的发展趋势。例如：2000年全国监测了4446名城市7岁男生的身高平均数为124.3厘米，又测试了另外4546名城市8岁男生的身高平均数为129.8厘米，129.8-124.3＝5.5，这就是7岁到8岁城市男生的身高年增长值。在习惯上，人们都认可了这种方法。因为，如果要用一个样本一年一年追踪需要许多年（例如从7岁到18岁就得12年）才能得到同一个样本的真正的年增长值。 在体质监测的实施方案中，也已经采用了许多很严格的方法来设法减少抽样误差。但是，从统计学的角度来说，误差是不可避免的，因此只有在数据处理时严格的进行统计处理，进行必要的检验等等，才能对监测数据作出正确的分析结论。 在随年龄而变化的平均数趋势处理中，首先，我们要特别注意平均数的趋势有时是不准确的。就以2000年全国监测的城市男、女生身高平均数为例。2000年城市17岁男生的身高平均数是171.5厘米，而18岁的平均数是171.4厘米，城市女生17岁的平均数是159.5厘米，而18岁是159.2厘米（以上样本量都在4000人以上）。但是，凭我们的经验都知道，正在青春发育期的青年男女，身高从17岁到18岁是不可能下降的，对一个人来说，最多也就是不增长，而绝不可能负增长。但是，全国城市监测的数据却是18岁男女的身高平均数都低于17岁，这只能解释为是横断面调查产生的抽样误差。由于省市监测的样本量比全国的小很多，所以类似的误差就更大了。 因此在处理平均数的趋势时，当平均数的出现不正常的波动时，必须对数据进行统计学处理。 （1）相邻年龄段平均数的t检验 图1是某市体质监测的男、女身高平均数趋势图，由图可见女生16岁身高平均数比15岁小。这是很典型的由于是横断面随机抽样的数据来近似地代替纵向追踪造成的误差。遇到这样的现象时，应该加做两年龄组之间的t检验，当检验后p>0.05，就可以用差异不显著来解释。