基于技术面的交易在新手和专业交易者中颇受欢迎。有无数的技术方法可以在市场上实施,其中一种方法包括使用技术震荡指标。本文将重点对几种不同的震荡指标做比较研究,以期能够给交易者带来一定的帮助。
技术交易震荡指标
震荡指标是一项技术研究,交易者可以使用它来确定市场是在预期范围内或预期范围外交易,从而可以将市场视为超买或超卖。虽然一些震荡指标有助于衡量市场内的极端情况,但其他震荡指标可用作趋势识别工具。趋势识别震荡工具提供有关市场是否显示趋势特征的线索。
交易者使用的震荡指标有很多不同的名称,包括技术震荡指标、交易震荡指标、动量震荡指标、外汇震荡指标以及震荡指标等。不过,它们中大多数指的都是同一个东西。震荡指标通常与其他技术研究相结合,例如移动平均线、支撑阻力和烛台形态等。
在某些市场条件下,技术震荡指标可以并且确实能够很好地运行,但是,当与其他一些技术元素结合时,它往往会更好地助力交易。技术震荡指标可以提供无数的交易信号。根据震荡类型,包括发出超买或超卖的市场状况信号、指示市场正在从看涨转为看跌或看跌转为看涨的交叉信号。
此外,技术震荡指标在确定价格趋势的终点时非常有用。比如可以发现金融标的内的动量背离。一些更高级的交易员还结合市场概况、艾略特波浪或斐波那契分析,使用技术震荡指标来确定潜在拐点。
因此,交易者可以通过多种方法将技术震荡指标纳入交易方法。许多传统的方法在传统的技术分析“教科书”或资料中都要介绍,且大多数交易者都知晓。
尽管传统的方法确实有效,但交易者可以通过实施他们自己的方法或系统来获得更好的优势,而大多数人可能不知道。这可以提供额外的优势,有助于提高你的整体交易表现。因此,尝试不同的震荡指标并根据需要进行改进以保持较高胜率总是明智的选择。
震荡指标类型
如今,有许多不同的震荡指标可供交易者使用。大多数交易平台都可以免费访问/使用多种不同的技术震荡指标,比如在迈达克的MT4/5、Tradingview等图表平台。但是,重要的是要了解大多数震荡指标往往属于两个类别之一。
例如,有些震荡指标以点或线为中心。在这些中心震荡指标中,震荡指标线在中心线上下方运动。中心震荡指标有助于确定趋势方向和趋势中的动量。
比如,当中心震荡指标内的指标线在中心线上方记录读数时,这通常表明市场状况看涨,反之看跌。属于这一类别的两个受欢迎的震荡指标包括MACD和动量指标。
另一方面,有称为“箱式震荡”的震荡指标。箱式震荡指标通常在称为超买区域的某个上限阈值和超卖区域的下限阈值之间运动。
交易者使用的大多数动量震荡指标实际上的“箱式震荡指标”,其中包括时下运用广泛的相对强弱指标(RSI)、随机指标(KDJ)和威廉姆斯%R。
请记住,每个箱式震荡指标定义的上限和下限阈值可能不同。例如,RSI指标内显示超买的上限阈值等于或高于70;随机指标中,指标线达到或高于80的阈值时,则会发出超买信号;威廉姆斯R%指标显示超买市场的读数则在90或以上。
1. 随机震荡指标
随机震荡指标属于箱式震荡指标,可以帮助交易者识别金融工具的超买和超卖状况。该指标可以看作是两条在0-100之间的震荡线。较慢的线称为%D线(D值),较快的线称为%K线(K值)。随机指标的时间参数默认为14个周期,D值默认3个周期。
我们看下图英镑/美元图表设置:
注意上图中蓝线代表%K(快线),红线代表%D(慢线)。上面的水平虚线代表80的阈值,下面的水平虚线代表20的阈值。每当慢线(%D线)进入或高于80阈值时,我们就可以说市场处于超买区域;同样,当慢线进入或低于20阈值时,说明市场处于超卖区域。
回到价格图表,注意当%D线移动到80阈值以上时价格如何变动,然后推动价格走低,而当%D线移动到20以下时,价格随后会走高。一些交易者经常将高于80阈值的交叉用作做空信号,将低于20阈值的交叉视为做多信号。
随机震荡指标往往在区间波动的市场条件下效果最佳,其中阻力和支撑的上下边界清晰。当市场处于一个方向的强烈趋势时,交易者需要小心使用随即震荡指标作为均值回归信号。这通常会造成所谓的随机陷阱,其中随机指标在牛市期间长期保持在80阈值上方,或在熊市期间长期保持在20阈值下方。





-
向上线,衡量牛市趋势的强度。 -
向下线,衡量熊市趋势的强度。
-
阿隆(向上)=[(计算期天数-最高价后的天数)/计算期天数]*100 -
阿隆(向下)=[(计算期天数-最低价后的天数)/计算期天数]*100
-
识别新的趋势(上升趋势或下降趋势); -
评估趋势的强度; -
识别范围区域和合并; -
预测市场反转。
-
该指数接近100点,表明看涨/看跌趋势强劲。 -
该指数接近于0,表明看涨/看跌趋势疲弱。
-
阿隆突破交易策略(将帮助你发现合并和突破)。 -
阿隆趋势力量交易策略(将帮助你驾驭趋势)。 -
阿隆回调交易策略(将帮助你交易回调)。
发布者:股市刺客,转载请注明出处:https://www.95sca.cn/archives/107709
站内所有文章皆来自网络转载或读者投稿,请勿用于商业用途。如有侵权、不妥之处,请联系站长并出示版权证明以便删除。敬请谅解!