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组合技术分析和相互验证原则

来源:网络 点击: 时间:2023-01-08 15:02:31

在利用不同的技术指标对证券市场进行分析时,有时也会产生相互矛盾结果。某些技术指标发出卖出信号,但另一些技术指标却发出买入信号;上升的技术形态但股价却下跌,而下降的技术形态但股价却上升。如何才能剔除虚假信号,把握住真正的变化趋势就是组合技术分析和相互验证原则。

  由于指标技术分析与形态技术分析都只是从单一方面对证券市场的状态进行分析,要想全面正确的分析证券市场就必须全方位研究证券市场。因此要将各种技术指标和技术形态组合在一起,利用相互验证的原理,才能对证券市场进行立体全方位分析。

  最基本的组合技术分析可以分成三类:?

  1.不同时域技术指标的组合。

  2.不同类型技术指标间的组合。

  3.指标分析与形态分析的组合。  不同时域技术指标的组合


  所有的技术指标均要考虑时间因素,根据选取时间间隔的长短,技术指标分成短期技术指标、中期技术指标、长期技术指标三种。短期技术指标反应最为灵敏,但最容易发出虚假信号,长期技术指标反应最为迟钝,但发出的信号也最为准确。短期技术指标、中期技术指标、长期技术指标三者相结合,大势看长期技术指标,操作看中、短期技术指标。


不同类型技术指标间的组合


  技术分析指标一般分为四大类:趋势类、能量类、摆动类和其他类。

  从重要性来看趋势类指标最重要,能量类指标次之,摆动类指标居第三。

  可以从每类技术指标中各选出一个(或多个)技术指标,将这多个技术指标综合进行分析。根据相互验证原理,在它们同时出现买入(或卖出)信号比仅某一类技术指标出现买入(或卖出)信号时的准确性要高得多。


指标分析与形态分析的组合


  由于指标技术分析与形态技术分析都只是从单一方面对证券市场的状态进行分析,因此要将技术指标和技术形态组合在一起,利用相互验证、相互背离的原则把数量(指标分析)与图形(形态分析)结合一起,综合进行分析。?

最重要也最常使用的指标分析与形态分析的组合分析方法就是相互背离,所谓背离就是技术指标和股价趋势的不一致。背离分成顶背离和底背离两种,出现背离现象时,一般是转势信号,而且准确性高。


相互验证和相互背离原则


  所谓相互验证,是指把所有技术信号(形态分析信号和技术指标信号)都进行对照,保证其中大部分技术信号相互吻合,指示的方向共同。

  在形态分析中,相互验证,意味着应当对同一市场的各种图表形态进行分析比较。在某一种图表上的看涨或看跌的形态,应该在其余图表上得到验证,以确保它们的相互一致。

  相互验证原则还要考察分析的结果是否与市场的大方向一致。如果市场总体上处于下降趋势中,那么,对任何个别市场的看涨分析,都需要把它的权重降低。因此,必须明确市场的总体环境到底是牛市、还是熊市。

  相互验证原则还要求在更长的周期图表上(例如周线图和月线图)得到验证。然后,把所有技术指标,例如移动平均线、摆动指数、趋势线、成交量等,也与分析的结果进行验证,以保证结果的一致性。

  总之,分析者关于市场的分析结论所拥有的技术证据越多,则越具信心,正确决策的把握就越大。

  相互背离原则与相互验证原则相反,相互背离原则是指在同一市场的不同图表或技术分析指标之间,其分析结果不能相互吻合的情形。相互背离原则在市场分析中极有价值,是趋势即将反转的较好的先期警讯之一。

  相互验证和相互背离原则具有极为重要的实际意义。


技术分析新发展


  1.对技术指标曲线的形态分析。与K线相同,技术指标曲线同样有各种形态,而且其指标的形态往往比K线的形态更加清晰。尤其是现代数学工具模糊数学和数值模拟的引入,使计算机实现形态分析成为可能,从而使其研判更加客观、可靠。


  2.在指标参数的选取方面,主张不同周期采用不同参数组合分别研判买卖信号。通过实证研究,人们发现如果始终运用同一参数组合来分别研判买卖信号,会使买卖信号的准确度有所不同,因而萌发了根据不同研判目的运用不同参数的想法。如吉拉&S226;艾波(Gerald Appel)在对MACD指标进行研究时建议研判买入采用"8/17/9天EMA"的参数组合,但卖出信号采用"12/25/9天EMA"。这种参数的取定方法比较新颖的。通常人们认为市场上涨过程比较缓慢,而下跌过程比较迅速,所以很自然的认为卖出信号应取较短周期。但经过吉拉&S226;艾波对美国股市近百年数据的实际测算得到的实际结果却与人们的这种推理背道而驰。


  3.对技术指标曲线进行拟合处理。用拟合线的趋势来预测技术指标曲线的走势,从而突破了就由技术中无法预测指标未来走势的屏障。


  4.引入全新的数学工具,从全新的视角对股市走势加以分析。例如,数学对于混沌和分形的研究。我们通常进行的指标分析的数学模型有很多都是建立在传统概率统计理论基础上的。它们假设各个事件都是独立事件。但是自然界中的实际事件却多数是非独立的,例如,今年某地区洪水泛滥,则该地区的地下水水位和日平均蒸发量均会上升,下一年洪水爆发的概率就相应增大。股市也同样如此。一段时间某只股票上涨,股东的平均成本就增加,人们对股票本身的心理定位也同时受到影响而上升。无论是自然界中还是股市,凭经验我们都知道现象之间是相互影响的,即事物之间是存在联系的。但对于其相关程度我们却缺乏精确的描述。正是针对这种现象,分形科学的Hurst指数被运用于股市的研判之中,来刻画本期趋势与未来一个时期趋势的相关程度:序列相关程度高,则说明趋势在一定程度上会延续,因而此时适于应用趋势类指标进行研判;序列相关程度低,则说明趋势可能发生变化,此时适于应用摆动类指标进行研判。?


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