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新手该如何开始进行外汇交易

四种基础技术指标简介

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四种基础技术指标简介

中文名 技术指标 外文名 technical analysis 四种基础技术指标简介 indicators 类 型 行业术语 用 途 WMS最快K其次,D最慢 计算公式 N日RSV=(Ct-Ln)/(Hn-Ln) 四种基础技术指标简介 ×100 分 类 趋势型

技术指标 概念

技术指标 指标基本内容

该指标类要考虑市场行为的各个方面,建立一个数学模型, 给出数学上的计算公式,得到一个体现股票市场的某个方面内在实质的数字。这个数字叫指标值。指标值的具体数值和相 互间关系,直接反映股市所处的状态,为我们的操作行为提供指导方向。指标反映的东西大多是从行情报表中直接看不到的。

目前,证券市场上的各种技术指标数不胜数。例如,相对强弱指标(RSI)、随机指标(KD)、趋向指标(DMI)、平滑异同平均线(MACD)、能量潮(OBV)、心理线、乖离率等。这些都是很著名的技术指标,在股市应用中长盛不衰。而且,随着时间的推移,新的技术指标还在不断涌现。包括:MACD(平滑异同移动平均线)DMI趋向指标(趋向指标)DMA EXPMA(指数平均数)TRIX(三重指数平滑移动平均)BRARCR VR(成交量变异率)OBV(能量潮)ASI(振动升降指标)EMV(简易波动指标)WVAD(威廉变异离散量)SAR(停损点)CCI(顺势指标)ROC(变动率指标)BOLL(布林线)WR(威廉指标)KDJ(随机指标)MIKE(麦克指标)。

技术指标 用途

技术指标 使用方法

技术指标 使用心得

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技术指标 技术简介

参数:N ,间隔天数;M,计算移动平均的天数。一般取12、6。7.RSI相对强弱指标(Relative Strenth Index) 短期RSI在20以下水平,由下往上交叉长期RSI,为买进信号。短期RSI在80以上水平,由上往下交叉长期RSI,为卖出信号。股价一波比一波低,相反的,RSI却一波比一波高时,股价很容易反转上涨。股价一波比一波高,相反的,RSI却一波比一波低时,股价很容易反转下跌。RSI在50以下为弱势区,50以上为强势区。由下向上突破50线为由弱转强,由上向下突破50线为由强转弱。一般认为RSI在50以上准确性较高。

该指标是一种随股价波动幅度大小而变动的压力支撑指标,股价上方的压力称为“上限”,股价下方的支撑称为“下限”。第一条“上限”和第一条“下限”之间,我们设一条假想的中界线,股价位于中界线的上方时,参考“上限”压力值;股价位于中界线下方面,则参考“下限”支撑值。 当股价脱离盘整,朝上涨的趋势前进时,股价上方三条“上限”为其压力参考价。 当股价脱离盘整,朝下跌的趋势前进时,股价下方三条“下限”为其支撑参考价。盘整时,股价若高于其中界线,则选择“上限”价位为参考依据;股价若低于其中界线,则选择“下限”价位为参考依据。(注意!在某些股市软件中,改以“表格”的方式表现,直接将压力和支撑的数据显示的表格中,并且会标明现阶段应参考“上限”或“下限”价位。但我们觉得画成图形更能体现这个指标的变动趋势。)

技术指标 四种基础技术指标简介 局限性

技术指标 动量指标

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

外汇新手适用:四种基础技术指标简介

技术指标 教学: 新手适用的四种外汇技术指标 | ZFX山海证券

Zeal Capital Zeal Capital Market(Seychelles)Limited 四种基础技术指标简介 是一家专注于向机构及零售投资者提供外汇、大宗商品、指数、股票等多元资产交易服务的金融机构,其经纪业务主要基于交易产品的买、卖点差及/或交易手续费。Market(塞舌尔) Limited为 Zeal Group成员,是由塞舌尔金融服务局(FSA)授权及监管的证券经纪商,牌照号:SD027,公司地址:Suite C, Orion Mall, Palm Street, Victoria, Mahe, Seychelles。

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分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

虽然准确率可以判断总的正确率,但是在样本不平衡 的情况下,并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子,比如在一个总样本中,正样本占 90%,负样本占 10%,样本是严重不平衡的。对于这种情况,我们只需要将全部样本预测为正样本即可得到 90% 的高准确率,但实际上我们并没有很用心的分类,只是随便无脑一分而已。这就说明了:由于样本不平衡的问题,导致了得到的高准确率结果含有很大的水分。即如果样本不平衡,准确率就会失效。

精确率(差准率)- Precision

精准率 =TP/(TP+FP)

精确率计算公式

召回率(查全率)- Recall

召回率=TP/(TP+FN)

召回率计算公式

召回率的应用场景: 比如拿网贷违约率为例,相对好用户,我们更关心坏用户,不能错放过任何一个坏用户。因为如果我们过多的将坏用户当成好用户,这样后续可能发生的违约金额会远超过好用户偿还的借贷利息金额,造成严重偿失。召回率越高,代表实际坏用户被预测出来的概率越高,它的含义类似:宁可错杀一千,绝不放过一个。

PR曲线

F1=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall)

F1分数计算公式

ROC曲线、AUC曲线

ROC 和 AUC 是2个更加复杂的评估指标,下面这篇文章已经很详细的解释了,这里直接引用这篇文章的部分内容。

1. 灵敏度,特异度,真正率,假正率

在正式介绍 ROC/AUC 之前,我们还要再介绍两个指标,这两个指标的选择也正是 ROC 和 AUC 可以无视样本不平衡的原因。 这两个指标分别是:灵敏度和(1- 特异度),也叫做真正率(TPR)和假正率(FPR)

灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN)

特异度(Specificity) = TN/(FP+TN)

  • 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的,只是名字换了而已。
  • 由于我们比较关心正样本,所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本,所以使用(1- 特异度),而不是特异度。

真正率(TPR) = 灵敏度 = TP/(TP+FN)

假正率(FPR) = 1- 特异度 = FP/(FP+TN)

下面是真正率和假正率的示意,我们发现TPR 和 FPR 分别是基于实际表现 四种基础技术指标简介 1 和 0 出发的,也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。 正因为如此,所以无论样本是否平衡,都不会被影响。还是拿之前的例子,总样本中,90% 是正样本,10% 是负样本。我们知道用准确率是有水分的,但是用 TPR 和 FPR 不一样。这里,TPR 只关注 90% 正样本中有多少是被真正覆盖的,而与那 10% 毫无关系,同理,FPR 只关注 10% 负样本中有多少是被错误覆盖的,也与那 90% 毫无关系,所以可以看出:如果我们从实际表现的各个结果角度出发,就可以避免样本不平衡的问题了,这也是为什么选用 TPR 和 FPR 作为 ROC/AUC 的指标的原因。

TPR 和 FPR

或者我们也可以从另一个角度考虑:条件概率。 我们假设X为预测值,Y为真实值。那么就可以将这些指标按条件概率表示:

精准率 = P(Y=1 | X=1)

召回率 = 灵敏度 = P(X=1 | Y=1)

特异度 = P(X=0 | Y=0)

从上面三个公式看到:如果我们先以实际结果为条件(召回率,特异度),那么就只需考虑一种样本,而先以预测值为条件(精准率),那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响,相反以预测结果为条件的就会受到影响。

2. ROC(接受者操作特征曲线)

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域,用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力,ROC 曲线是基于混淆矩阵得出的。

ROC 曲线中的主要两个指标就是真正率假正率, 上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率(FPR),纵坐标为真正率(TPR),下面就是一个标准的 ROC 曲线图。

ROC曲线

ROC 曲线的阈值问题

与前面的 四种基础技术指标简介 P-R 曲线类似,ROC 曲线也是通过遍历所有阈值 来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值,预测的正样本和负样本是在不断变化的,相应的在 ROC 曲线图中也会沿着曲线滑动。

如何判断 ROC 曲线的好坏?

改变阈值只是不断地改变预测的正负样本数,即 四种基础技术指标简介 TPR 和 FPR,但是曲线本身是不会变的。那么如何判断一个模型的 ROC 四种基础技术指标简介 曲线是好的呢?这个还是要回归到我们的目的:FPR 表示模型虚报的响应程度,而 TPR 表示模型预测响应的覆盖程度。我们所希望的当然是:虚报的越少越好,覆盖的越多越好。所以总结一下就是TPR 越高,同时 FPR 越低(即 ROC 曲线越陡),那么模型的性能就越好。 参考如下:

ROC 曲线无视样本不平衡

前面已经对 ROC 曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释,下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现:无论红蓝色样本比例如何改变,ROC 曲线都没有影响。

3. AUC(曲线下的面积)

为了计算 ROC 曲线上的点,我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。幸运的是,有一种基于排序的高效算法可以为我们提供此类信息,这种算法称为曲线下面积(Area Under Curve)

比较有意思的是,如果我们连接对角线,它的面积正好是 0.5。对角线的实际含义是:随机判断响应与不响应,正负样本覆盖率应该都是 50%,表示随机效果。 ROC 曲线越陡越好,所以理想值就是 1,一个正方形,而最差的随机判断都有 0.5,所以一般 AUC 的值是介于 0.5 到 1 之间的。

新手学堂--技术面分析

图1是郑商所PTA1501合约2013年12月至2014年8月的日K线,PTA1501合约从2014年1月初的7 600多点跌至5月初的6 000多点,跌幅为1 600点左右,这两个高低点之间做黄金分割线(粗线);随后于6月底和8月中旬两次反弹至7 000~7 100点一线,反弹幅度为1 000~1 100点,差不多正好是三分之二的黄金分割位置。8月中旬后又自7 100多点回跌至6 700点左右,跌幅接近400点,这两个高低点之间做黄金分割线(细线),计算一下,又差不多是前面反弹幅度的三分之一。


期价与平均线的关系——葛兰维八法

多根移动平均线的判断方法

指数平滑移动平均线(MACD)

指数平滑移动平均线的英文名称为Moving Average Convergence and Divergence。其原理是运用快、慢速移动平均线聚合与分离的功能,加以移动平滑运算,用以研判买卖时机和信号。

2. DIF与DEA 为负值时(图上判别是在O轴线之下),为空头市场。DIF向下跌破DEA为卖出信号(图中BAR线向下);DIF向上突破DEA,只能认为是反弹。

相对强弱指标(RSI)是威尔德发明的分析工具。在期市中,多空双方的气势很重要,一定程度上它可以决定市场方向。相对强弱指标就是反映市场气势强弱的指标。其计算方式为:确定参数,常用参数为14天;取最近15天的收盘价,每一个减去上一天的收盘价,得到14个数字;14个数字中的正数(上涨幅度)之和相加,以A为代表,14个数字中的负数(下跌幅度)之和相加,取其正值以B为代表;RSI=100×A A+B;A A+B的含义为上涨幅度在全部涨跌幅中的比例,乘以100后,总落在0和100之间。

下图是PTA1501合约2014年4月至8月的日K线图,从图中可见,6月底PTA期价形成了三个高点7 120点、7 130点、7 156点,逐级走高,但下面的KD指标却一波低于一波,一路下行,形成顶背离,后市PTA跌幅较大,跌了近500点。