首页/新闻资讯/正文详情

【股票交易】第 46 章 技术分析是什么

发布时间:2026/9/24 17:26:48 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
【股票交易】第 46 章 技术分析是什么
回到目录文章目录46.1 技术分析研究什么第一价格向什么方向变化第二这种变化伴随着多大的交易量第三价格变化是在加速还是在减弱第四价格波动有多大第五我们观察的是哪个时间范围46.2 技术分析的三个基本假设第一、市场行为反应信息第二、价格具有趋势性第三、历史上的市场行为可能重复46.3 技术分析与基本面分析的区别46.1 技术分析研究什么技术分析以市场交易产生的数据为主要研究材料观察价格变化的方向、幅度、节奏与交易活跃程度并尝试据此形成对未来市场行为的条件性判断。常见材料包括价格开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量以及由这些数据计算出的趋势、动量和波动率指标等。要理解这一定义可以先从五个问题入手。第一价格向什么方向变化一只股票今天上涨并不足以说明它处于上升趋势。我们还需要观察一段时间内的高点、低点、开盘价和收盘价价格是否持续抬高每次反弹是否越来越弱是否始终在某个区间内往返这类观察关注的是价格变化的结构。它描述已经发生了什么为后续判断提供起点。第二这种变化伴随着多大的交易量同样上涨 5%如果成交量与平时相近和成交量显著增加意味着交易活跃程度不同。但成交量本身不能告诉我们参与者是谁也不能直接说明他们为什么交易。每一笔成交都有买方和卖方。所谓“买方占优”不能简单理解为买入股数多于卖出股数而应理解为买方更积极地接受较高报价或卖方在原有价格上提供的数量不足使成交需要在更高价格发生。价格也可能因报价撤回、市场深度下降而明显变化并不一定需要巨额成交。因此“放量上涨”是一项观察“机构正在吸筹”则是对原因的推断。后者需要额外证据。第三价格变化是在加速还是在减弱一只股票可以继续上涨但上涨速度逐渐放缓也可以仍在下跌却不再像此前那样迅速。动量分析试图刻画这些变化。动量减弱不等于趋势马上反转。它提醒我们原有走势的某些特征正在变化需要继续观察。第四价格波动有多大两只股票都上涨 10%过程可能完全不同。一只缓慢上涨另一只经历多次大幅涨跌。即使最终收益相同持有过程中面临的资金压力和执行难度也不同。波动率分析关注这种幅度差异。不过价格波动只能反映风险的一部分不能代替对债务、经营和流动性风险的研究。第五我们观察的是哪个时间范围一只股票可以在过去三年整体上涨却在最近三个月持续下跌。这两种描述并不矛盾因为它们对应不同的观察窗口。讨论任何趋势或信号之前都应说明时间范围。否则“趋势向上”和“趋势向下”可能只是两个人在回答不同的问题。图表和指标是组织这些信息的工具。价格图表记录成交结果指标则对数据进行平滑、比较或其他计算。CME 的教学材料也区分了图表记录本身与分析者对形态的主观解释。参考CME 技术分析课程例如移动平均线把一段时间的价格加以平均使方向更容易观察。但它并没有凭空增加新的经营信息。同时使用多个源自收盘价的指标也不一定等于获得了多份相互独立的证据。46.2 技术分析的三个基本假设传统技术分析通常概括出三个基本假设市场行为反映信息价格具有趋势性以及历史上的市场行为可能重复。它们解释了为什么有人尝试从过去的交易数据研究未来。但应注意这些只是假设和经验框架不是永远成立的自然定律。参考Fidelity 对三个假设的说明第一、市场行为反应信息传统表述常说“市场行为包容消化一切”。其出发点是盈利、利率、政策以及投资者预期会通过买卖决策影响价格。因此即使分析者尚未完全理解背后的原因价格也可能已经发生变化。假设某家公司公布利润增长 20%股价却下跌。一个可能的解释是投资者此前预期利润增长 30%另一个可能的解释是当期利润虽好未来指引却变差。研究财报可以帮助识别原因而观察价格可以提醒我们市场对这份信息的反应与表面数字不同。但“信息会影响价格”不等于“价格已经准确反映一切”。信息可能不完整投资者可能误判融资约束和被迫交易也可能影响成交。图表同样无法告诉我们所有尚未发生的事件。这里还存在一个值得思考的问题如果历史价格中的全部信息都已被充分利用单靠重复计算这些价格为什么还能获得超额收益技术策略需要给出可检验的回答不能仅凭这一假设宣称自己有效。本书采用的理解是价格是一项重要证据但它既不是完整的信息清单也不是公司价值的最终裁决。彼得 · 林奇Peter Lynch在其著作 《彼得 · 林奇的成功投资》 中提到“价格是最不重要的指标但却是人们最关注的指标”。第二、价格具有趋势性趋势假设认为某些价格变化可能在一段时间内延续从而为趋势识别和跟踪提供研究对象。可以设想投资者对一家公司的认知并不同步。有些人先注意到经营改善有些人等待季度报告验证还有些人需要经过内部审批才调整持仓。这些绝对若分阶段发生就可能使价格调整具有持续性。机构分批执行订单、投资者追随价格变化也可能参与这一过程。这些都是可能的机制不能仅凭一段上涨曲线认定哪一种机制确实发生了。趋势假设最容易被误读为“已经上涨所以还会继续上涨”。实际上过去存在趋势并不能保证从当前价格买入仍然有利。趋势可能结束也可能在足以触发退出的回撤后重新开始。因此一套趋势方法必须说明怎样识别趋势什么变化代表原有判断失效以及按照这些规则交易后扣除成本是否仍有收益。事后在图表上找到一段上涨远远不够。第三、历史上的市场行为可能重复这一假设认为参与者的某些反应可能反复出现从而形成具有相似特征的价格行为。假设一只股票曾在 100 美元附近反复交易随后跌到 80 美元。当它重新接近 100 美元时一些此前亏损的持有人可能希望“回本就卖”一些新买家则可能等待突破后再行动。不同决策模式集中在相近区域有可能影响当地的买卖平衡。这个例子提供了一种心理解释却不能证明 100 美元一定构成阻力。原来的持有人可能早已卖出新信息也可能使新的需求远远超过卖出意愿。同样我们不能看到一个熟悉的图形就断言投资者正在经历完全相同的心理过程。形态相似背后的经营环境、市场结构和资金约束仍可能不同。将“历史可能重复”变成可用的方法需要提前定义形态在多个案例中检验并观察其在未参与规则制定的新数据中是否仍然有效。还要计入交易成本避免只挑选成功案例。这三个假设为技术分析提出了研究方向具体方法是否具有预测或交易价值仍需要各自的证据。46.3 技术分析与基本面分析的区别基本面分析与技术分析最主要的区别在于研究的起点和需要回答的问题。基本面分析从公司及其经营环境出发研究收入、竞争优势、资本需求和风险进而估计未来现金流与价值。技术分析从市场交易数据出发观察价格结构、动量、波动和相对表现。两者的出发点不同但都涉及对未来的推断。参考Fidelity 对两种分析方法的区分比较角度基本面分析技术分析基本假设价格始终围绕价值波动并最终会回归价值交易模式会重复出现主要材料宏观、行业、业务和财务数据价格、成交量及其衍生指标核心问题公司能创造多少价值当前价格隐含什么预期市场交易行为的特征以及这些特征是有助于决策的常见输出盈利预测、现金流预测、估值区间趋势判断、关键价格区域、条件性交易规则不确定性对经营、增长和资本成本的假设可能错误信号可能失效样本规律不能延续或复现验证方式后续经营结果是否支持原有假设预先定义的规则能够在新数据中保持有效常见的说法是“基本面决定买什么技术面决定什么时候买”。作为入门提示它容易理解用于实际决策时则需要更精确。基本面分析同样可以影响买卖时点。例如新的财报推翻了原来的盈利预测即使股价走势尚未明显变化也可能需要重新评估持仓。技术分析则并不能保证找到最佳时点有些交易方法还会直接根据趋势或相对强弱筛选标的。两种方法也没有绝对的时间分界。基本面研究可以用于短期财报事件技术方法也可以用于持续数月甚至更长的趋势。回到本章开头的假设我们估计每股价值为 100 至 120 美元市场价格为 80 美元。此时应分别保留两项判断价值性判断在现有经营假设下80 美元是否具有吸引力技术性判断价格目前呈现什么结构拟采用的交易规则是否满足条件如果股价仍在下跌我们需要检查估值是否遗漏了风险也需要考虑这种价格变化对持仓执行有什么影响。但下跌本身不能证明公司价值更低。如果股价止跌并上涨市场表现可能与我们的判断变得一致。但上涨也不能证明现金流预测正确更不能排除它只是整个市场反弹的一部分。把两种方法结合起来要求我们为每项结论保留独立的依据。不能因为图表好看而提高收入预测也不能因为认为股票便宜就不断改画趋势线为已经做出的交易寻找理由。对于长期投资者技术分析可以作为观察和执行的辅助工具是否采用某项技术条件需要看它能否改善自己的完整方法。对于以价格信号为依据的交易者则需要提前定义入场、退出和仓位规则并检验这些规则的效果。两种情况下持仓规模和可承受的损失都需要另行设计。当我们在图表上看到一个信号时可以依次问自己我确实观察到了什么我对它的解释有哪些证据又有哪些只是猜测如果依据它行动什么后续变化会让我修正判断带着这三个问题下一章将从开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量开始学习图表的基本语言。

相关推荐

RocketMQ知识点
RocketMQ知识点

^^ 《榴芒客服系统》是我们工作室开发的在线客服系统,欢迎下载试用: 《榴芒客服系统》https://blog.csdn.net/look4liming/article/details/164755808 RocketMQ是队列式的消息中间件。由Producer、Consumer、Broker、NameServer组成。Productor创建消息… · 2026/9/24 17:26:42

RocketMQ重试设置
RocketMQ重试设置

^^ 《榴芒客服系统》是我们工作室开发的在线客服系统,欢迎下载试用: 《榴芒客服系统》https://blog.csdn.net/look4liming/article/details/164755808 客户端重试(生产者端) DefaultMQProducer producer new DefaultMQProducer(… · 2026/9/24 17:26:42

Doctrine ORM 关联映射(Association Mapping)完全指南:从外键到对象引用的双向转换实战
Doctrine ORM 关联映射(Association Mapping)完全指南:从外键到对象引用的双向转换实战

数据库ORM后端 【免费下载链接】orm Doctrine Object Relational Mapper (ORM) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orm 点击查看 免费下载 导读 本文是 Doctrine Object Relational Mapper (ORM) 官方参考文档中 association-mapping.rst 的深度展开版… · 2026/9/24 17:26:36

Python装饰器自学全解
Python装饰器自学全解

1. 关于装饰器这一概念的基本知识, 其中的第一小节内容探讨了这样一个问题, 即究竟什么是装饰器?装饰器属于一种设计模式, 这种设计模式允许在不修改原始函数代码的前提情况下, 往函数内部添加全新的功能内容, 它属于语法糖的一种范畴, 是基于闭包机制以及高阶函数来实现相关效… · 2026/9/24 17:57:45

MemOS 获取消息接口(POST /product/get/message)完全指南:原始对话历史拉取、参数详解与实战场景
MemOS 获取消息接口(POST /product/get/message)完全指南:原始对话历史拉取、参数详解与实战场景

人工智能大模型Agent 记忆AI AgentRAG知识图谱dsh-plugin 【免费下载链接】MemOS Self-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-retrieval, and cross-task skill reuse, with 35.24% token savings and DeepSeek Harness support. 项目… · 2026/9/24 17:57:39

STM32F103 寄存器方式实现流水灯
STM32F103 寄存器方式实现流水灯

STM32F103 寄存器方式实现流水灯 文章目录STM32F103 寄存器方式实现流水灯一、GPIO端口初始化1. 时钟配置2. 设置端口模式二、程序实现1. 流水灯原理2. C语言实现3. 编译和下载时注意的点三、运行效果四、总结五、参考一、GPIO端口初始化 本次实验我没有用 HAL 库,… · 2026/9/24 17:57:33

AI测试工程师面试问什么:我用一万多字总结了13道高频面试题
AI测试工程师面试问什么:我用一万多字总结了13道高频面试题

AI测试这两年炒得很火热,各大公司纷纷宣布引入AI提升测试效率,招聘岗位也开始出现"AI测试工程师"这个新头衔。但真到了面试环节,很多候选人却发现:网上的AI测试资料要么停留在概念层面,要么就是工具教程&… · 2026/9/24 17:57:32

AI如何自动识别工期响应不满足要求导致废标废标风险?智能评审项目实践
AI如何自动识别工期响应不满足要求导致废标废标风险?智能评审项目实践

这里写自定义目录标题欢迎使用Ma rkdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个… · 2026/9/24 17:57:26

2026预算不同怎么选云手机?两款云手机覆盖全能低价场景
2026预算不同怎么选云手机?两款云手机覆盖全能低价场景

经常有粉丝让我推荐云手机,预算多的要全能,预算少的要能挂机就行,其实没有绝对的 最好,只有适不适合。雷电云手机综合全能水桶机,全场景都能打如果你预算不紧张,想要一款什么都能做的云手机,雷电… · 2026/9/24 17:57:26

基于YOLOv8的渔船作业监控系统:从环境搭建到边缘部署全流程
基于YOLOv8的渔船作业监控系统:从环境搭建到边缘部署全流程

简介:这是一套面向计算机、人工智能、自动化等专业学生与教师的毕业设计级项目资源,围绕YOLOv8实现渔船作业监控系统,可用于毕设、课程设计、大作业或项目立项演示。压缩包共97个文件,约24.21MB,以70个Python源码文件为… · 2026/9/24 0:00:13

1D-CNN时间序列建模实战:从Conv1d原理到工业落地
1D-CNN时间序列建模实战:从Conv1d原理到工业落地

简介:面向时间序列数据建模的一维卷积神经网络完整实现,适合深度学习入门者及需要快速验证时序模型的研究者,能够从音频、文本、传感器或股价等序列中挖掘局部特征与时间依赖。压缩包体积很小,只有3KB,内含3个Python脚… · 2026/9/24 0:00:26

柔软的L:汉语语流中被忽视的舌肌张力控制
柔软的L:汉语语流中被忽视的舌肌张力控制

1. 这个“L”不是字母表里的L,而是舌尖上的L最近在几个方言群和语音教学社群里,反复看到有人发一句:“也说字母L:柔软的长舌”。初看以为是英语发音课笔记,点开才发现全是方言爱好者、播音系学生、语言康复师甚至戏曲演… · 2026/9/24 0:00:44

了解更多?预约专属演示

我们的顾问将为您一对一讲解产品与方案

企业微信二维码