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股票如何精准抄底

什么是价格行为交易信号?

市场从盘整阶段向趋势阶段的转变

什么是价格行为交易?一文带你了解核心交易技术

清晰的价格走势图,只有纯粹的价格K线 混乱的价格走势图,有许多杂乱的指标和混乱的情况

值得指出的是,在充满指标的图表中,你实际上不得不放弃图表上的一些空间,以将指标放在底部,这迫使你将图表的「P.A.」部分变小,这也将你的注意力从「P.A.」转移到指标上。所以,你不仅看「P.A.」的屏幕面积变小了,而且你的注意力也没有完全集中在市场的价格行为上。

如果你真的看了这两个图表,想想哪一个更容易分析和交易,答案应该很清楚。下图中所有的指标,事实上几乎所有的指标,都来源于潜在的「P.A.」

03 我最喜欢的价格行为交易策略的例子

接下来,我们来看看我教的一些「价格行为」交易策略。注意,我包括了一个“失败”的交易策略,因为不是每笔交易都是赢家;我们不是在这里向你展示过去的“完美的”交易结果…

我最喜欢的「P.A.」交易策略

04 利用价格行为确定市场趋势

市场的上升趋势 市场的下跌趋势

05 使用价格行为确定趋势与盘整市场

如前所述,「P.A.」「价格行为交易分析」是对一段时间内市场价格运动的分析。从我们对价格运动的分析中,我们可以确定市场的潜在方向或“趋势”,或者如果市场没有趋势,我们就说它在“盘整”。

我们可以通过简单分析它的「P.A.」就可以很容易地确定一个市场是趋势还是盘整。我们在上面看到了如何确定市场的趋势,要确定市场是否在盘整,我们只需寻找HH,HL或LH,LL形态的缺失。

在下面的图表中,请注意「盘整价格行为」是如何在水平支撑位和阻力位之间反弹,不是形成HH、HL或LH、LL,而是横向运行的。

市场从盘整阶段向趋势阶段的转变

06 如何用价格行为交易策略进行交易

由于市场参与者的重复性和他们对全球经济变量的反应方式,市场的「P.A.」往往会以各种模式重复自己。这些模式也被称为价格行为交易策略,有许多不同的价格行为策略以不同的方式交易。

这些反复出现的价格模式或价格行为反映了市场情绪的变化或延续。通俗地说,这意味着通过学习发现价格行为模式,你可以获得市场价格下一步走向的「线索」

开始「P.A.」交易的第一件事是去掉图表上所有的「指标」。除了图中的原始价格K线之外,去掉所有东西。

价格行为交易策略

07 如何从市场的关键位进行价格行为交易

交易「P.A.」的一个重要步骤,是绘制图表关键水平价位并寻找价格行为信号进行交易。在下面的图表中,我们可以看到美元兑日元形成了一个非常明显的pin bar,开启了巨大的上升趋势。pin bar表明拒绝跌破关键水平支撑位,同时也是主要走势的 什么是价格行为交易信号? 50% 回撤。

市场的关键位形成的K线形态

因此,不要试图每天分析一百万个经济变量(这显然是不可能的,尽管许多交易者都在尝试),你可以简单地学习交易价格行为,因为这种交易风格允许你通过简单地阅读和交易他们在市场中留下的「P.A.」踪迹来轻松地分析和利用所有的市场变量。

我希望今天对价格行为交易的介绍对你有帮助和启发。不管你最终用什么策略或系统交易,对「P.A.」有一个坚实的理解只会让你成为一个更好的交易者。

关于价格行为交易策略,我是这样分析的

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初学者介绍价格行为交易 价格行为交易解释

正如我们前面所讨论的,PAor“ 价格行为交易分析什么是价格行为交易信号? 是对市场价格变动的分析。根据我们对价格走势的分析,我们可以确定市场的潜在方向偏差或“趋势”,或者如果市场没有趋势,则称其为“整合”. 我们可以通过简单分析其来轻松确定市场是趋势还是整合PA。我们看到了如何确定上面的市场趋势,以确定市场是否在巩固我们只是寻找缺乏HH,HL或LH,LL模式。在下面的图表中,注意“巩固价格行动”如何在水平支撑和阻力位之间反弹,而不是制造HH,HL或LH,LL,而是横向走向.

什么是价格行为交易信号?读图大师揭露如何精准把握市场的顶和底!

虽然大量技术文献都没有明确说明分析师到底使用什么样的技术分析方法,但是欧美成熟证券市场的分析师和基金经理们确实有在使用技术分析来选股。Menkhoff and Schmidt (2005)指出36%的德国基金经理使用了技术分析技术来进行配置资产,Mizrach and Weerts (2007)指出,即便机构投资者也有不深度了解投资标的的时候,当对某个证券理解不够深入的时候,他们更喜欢类似于简单移动平均和看图的方法。

看图也吸引了大量金融学术研究的关注,比如Park and Irwin (2004)主要研究了看图到底赚不赚钱,也有很多文献从看图的理论基础角度来进行研究,比如De Long, Shleifer and Summers, 1990 构建的理性反馈模型,类似的模型还有噪声理性预期模型。最主要的研究方向还是在关注“看图”能不能获得超额收益,这个领域尤其重要,因为它直接与有效市场假设相悖,EMH 理论认为价格包含一切已知信息,不管是基本面还是技术分析都不能获取超额收益。

最值得关注的研究,就是Park and Irwin 在2004 的论文。在这篇论文中,作者总结统计了1960~2004 年间,共93 篇关于各种技术分析指标的测试研究,并将这些研究的结果汇总起来。这些研究都比较专业,并且有一定的样本量,因此其汇总的结果应该具有一定的代表性。

在93 个关于技术分析的测试研究中,大约有63%的研究(59 篇)显示技术分析管用。大约有26%的研究显示,技术分析不管用。剩下的11%,其研究结果好坏参半,显示技术分析有时候管用,有时候不管用。但是这些研究,不够科学和系统,是碎片化的研究。

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研究结果汇总(Park and Irwin, 2004,基于93 个文献)

Andrew W Lo、Harry Mamaysky 和王江提出了一种系统化和自动化的方法,使用非参数核回归方法来进行模式识别,并将该方法应用于 1962 年至 1996 年的美股数据,以评估技术分析的有效性。通过将股票收益的无条件经验分布与条件分布(给定特定的技术指标,例如:头肩底形态、双底形态)作比较,发现在31 年的样本期间内,部分技术指标确实提供了有用的信息,具有实用价值。

与基本面分析不同,技术分析一直以来饱受争议。然而一些学术研究表明,技术分析能从市场价格中提取有用的信息。例如,Lo and MacKinlay (1988, 1999)证实了每周的美股指数并非随机游走,过去的价格可以在某种程度上预测未来收益。技术分析和传统金融工程的一个重要区别在于,技术分析主要通过观察图表进行,而量化金融则依赖于相对完善的数值算法。因此,技术分析利用几何工具和形态识别,而量化金融运用数学分析和概率统计。随着近年来金融工程、计算机技术和数值算法等领域的突破,金融工程可以逐步取代不那么严谨的技术分析。技术分析虽饱受质疑却仍能占据一席之地,归功于其视觉分析模式更贴近直观认知,而且在过去,尚未有严格的算法取代传统的技术分析,如今,成熟的统计算法能够取代传统的几何画图,让技术分析继续以更新、更严谨的方式服务投资者,同时金融工程领域在分析范式上也得到了丰富。

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