組合技術(shù)分析和相互驗證原則

(文章來源：767股票學習網(wǎng) ) 在利用不同的技術(shù)指標對證券市場進行分析時,有時也會產(chǎn)生相互矛盾結(jié)果。某些技術(shù)指標發(fā)出賣出信號,但另一些技術(shù)指標卻發(fā)出買入信號;上升的技術(shù)形態(tài)但股價卻下跌,而下降的技術(shù)形態(tài)但股價卻上升。如何才能剔除虛假信號,把握住真正的變化趨勢就是組合技術(shù)分析和相互驗證原則。

由于指標技術(shù)分析與形態(tài)技術(shù)分析都只是從單一方面對證券市場的狀態(tài)進行分析,要想全面正確的分析證券市場就必須全方位研究證券市場。因此要將各種技術(shù)指標和技術(shù)形態(tài)組合在一起,利用相互驗證的原理,才能對證券市場進行立體全方位分析。

最基本的組合技術(shù)分析可以分成三類：

1.不同時域技術(shù)指標的組合。

2.不同類型技術(shù)指標間的組合。

3.指標分析與形態(tài)分析的組合。 　不同時域技術(shù)指標的組合

所有的技術(shù)指標均要考慮時間因素,根據(jù)選取時間間隔的長短,技術(shù)指標分成短期技術(shù)指標、中期技術(shù)指標、長期技術(shù)指標三種。短期技術(shù)指標反應(yīng)最為靈敏,但最容易發(fā)出虛假信號,長期技術(shù)指標反應(yīng)最為遲鈍,但發(fā)出的信號也最為準確。短期技術(shù)指標、中期技術(shù)指標、長期技術(shù)指標三者相結(jié)合,大勢看長期技術(shù)指標,操作看中、短期技術(shù)指標。

不同類型技術(shù)指標間的組合

技術(shù)分析指標一般分為四大類：趨勢類、能量類、擺動類和其他類。

從重要性來看趨勢類指標最重要,能量類指標次之,擺動類指標居第三。

可以從每類技術(shù)指標中各選出一個(或多個)技術(shù)指標,將這多個技術(shù)指標綜合進行分析。根據(jù)相互驗證原理,在它們同時出現(xiàn)買入(或賣出)信號比僅某一類技術(shù)指標出現(xiàn)買入(或賣出)信號時的準確性要高得多。

指標分析與形態(tài)分析的組合

由于指標技術(shù)分析與形態(tài)技術(shù)分析都只是從單一方面對證券市場的狀態(tài)進行分析,因此要將技術(shù)指標和技術(shù)形態(tài)組合在一起,利用相互驗證、相互背離的原則把數(shù)量(指標分析)與圖形(形態(tài)分析)結(jié)合一起,綜合進行分析。

最重要也最常使用的指標分析與形態(tài)分析的組合分析方法就是相互背離,所謂背離就是技術(shù)指標和股價趨勢的不一致。背離分成頂背離和底背離兩種,出現(xiàn)背離現(xiàn)象時,一般是轉(zhuǎn)勢信號,而且準確性高。

相互驗證和相互背離原則

所謂相互驗證,是指把所有技術(shù)信號(形態(tài)分析信號和技術(shù)指標信號)都進行對照,保證其中大部分技術(shù)信號相互吻合,指示的方向共同。

在形態(tài)分析中,相互驗證,意味著應(yīng)當對同一市場的各種圖表形態(tài)進行分析比較。在某一種圖表上的看漲或看跌的形態(tài),應(yīng)該在其余圖表上得到驗證,以確保它們的相互一致。

相互驗證原則還要考察分析的結(jié)果是否與市場的大方向一致。如果市場總體上處于下降趨勢中,那么,對任何個別市場的看漲分析,都需要把它的權(quán)重降低。因此,必須明確市場的總體環(huán)境到底是牛市、還是熊市。

相互驗證原則還要求在更長的周期圖表上(例如周線圖和月線圖)得到驗證。然后,把所有技術(shù)指標,例如移動平均線、擺動指數(shù)、趨勢線、成交量等,也與分析的結(jié)果進行驗證,以保證結(jié)果的一致性。

總之,分析者關(guān)于市場的分析結(jié)論所擁有的技術(shù)證據(jù)越多,則越具信心,正確決策的把握就越大。

相互背離原則與相互驗證原則相反,相互背離原則是指在同一市場的不同圖表或技術(shù)分析指標之間,其分析結(jié)果不能相互吻合的情形。相互背離原則在市場分析中極有價值,是趨勢即將反轉(zhuǎn)的較好的先期警訊之一。

相互驗證和相互背離原則具有極為重要的實際意義。

技術(shù)分析新發(fā)展

1.對技術(shù)指標曲線的形態(tài)分析。與K線相同,技術(shù)指標曲線同樣有各種形態(tài),而且其指標的形態(tài)往往比K線的形態(tài)更加清晰。尤其是現(xiàn)代數(shù)學工具模糊數(shù)學和數(shù)值模擬的引入,使計算機實現(xiàn)形態(tài)分析成為可能,從而使其研判更加客觀、可靠。

2.在指標參數(shù)的選取方面,主張不同周期采用不同參數(shù)組合分別研判買賣信號。通過實證研究,人們發(fā)現(xiàn)如果始終運用同一參數(shù)組合來分別研判買賣信號,會使買賣信號的準確度有所不同,因而萌發(fā)了根據(jù)不同研判目的運用不同參數(shù)的想法。如吉拉&S226;艾波(Gerald Appel)在對MACD指標進行研究時建議研判買入采用"8/17/9天EMA"的參數(shù)組合,但賣出信號采用"12/25/9天EMA"。這種參數(shù)的取定方法比較新穎的。通常人們認為市場上漲過程比較緩慢,而下跌過程比較迅速,所以很自然的認為賣出信號應(yīng)取較短周期。但經(jīng)過吉拉&S226;艾波對美國股市近百年數(shù)據(jù)的實際測算得到的實際結(jié)果卻與人們的這種推理背道而馳。

3.對技術(shù)指標曲線進行擬合處理。用擬合線的趨勢來預(yù)測技術(shù)指標曲線的走勢,從而突破了就由技術(shù)中無法預(yù)測指標未來走勢的屏障。

4.引入全新的數(shù)學工具,從全新的視角對股市走勢加以分析。例如,數(shù)學對于混沌和分形的研究。我們通常進行的指標分析的數(shù)學模型有很多都是建立在傳統(tǒng)概率統(tǒng)計理論基礎(chǔ)上的。它們假設(shè)各個事件都是獨立事件。但是自然界中的實際事件卻多數(shù)是非獨立的,例如,今年某地區(qū)洪水泛濫,則該地區(qū)的地下水水位和日平均蒸發(fā)量均會上升,下一年洪水爆發(fā)的概率就相應(yīng)增大。股市也同樣如此。一段時間某只股票上漲,股東的平均成本就增加,人們對股票本身的心理定位也同時受到影響而上升。無論是自然界中還是股市,憑經(jīng)驗我們都知道現(xiàn)象之間是相互影響的,即事物之間是存在聯(lián)系的。但對于其相關(guān)程度我們卻缺乏精確的描述。正是針對這種現(xiàn)象,分形科學的Hurst指數(shù)被運用于股市的研判之中,來刻畫本期趨勢與未來一個時期趨勢的相關(guān)程度：序列相關(guān)程度高,則說明趨勢在一定程度上會延續(xù),因而此時適于應(yīng)用趨勢類指標進行研判;序列相關(guān)程度低,則說明趨勢可能發(fā)生變化,此時適于應(yīng)用擺動類指標進行研判