金融工程研究/交易技术
报告摘要：
●研究理念：寻找“价量时空”的模式共振
技术分析的本质，就是从历史相似的形态进行分析，找到未来价格运动大概率的方向。已有的形态识别理论大部分只用到价格信息，或者价量关系信息，而忽略了“时”和“空”。本文从技术分析的“价量时空”出发，不拘泥于某种技术分析流派，不主观定义模式，从历史数据库中寻找相近“模式状态”，进而预测未来。
本文搭建了通用的“模式识别”理论框架。
●模式定义：开高低收量五维时间序列
收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量五个时间序列，体现了技术分析的关键要素“价量时空”，同时考虑五个时间序列，形成模式共振。
●模式相近的衡量：变量加权方式
由于五个维度的变化率不一样，成交量的变化率明显大于其余四个变量，采用变量加权的欧式距离替代简单的欧式距离。
●多种模式预测方法
“最佳情景法”寻找最为接近的1个历史模式状态，把该历史时间点的下一个时间点的涨跌作为预测结果。“大概率法”则根据最为接近的K个模式状态，并统计这些时间点对应下一个时间点的涨跌的概率，作为预测结果。
此外，本文还介绍和实证了“简单平均法”和“线性回归法”。
●实证效果：参数不变，周择时正确率达60%
对2009-2012年进行周择时实证分析，以滚动的10年数据作为历史数据库，其中“大概率法”表现最为稳定，总体预测成功率近60%，其中2011年高达66.67%。优点是只需滚动数据，不需要改变参数。
对2012年、2011年进行模拟交易测试，无止损无杠杆情况下，其中Long-Only策略收益分别为9.36%、6.63%，Long-Short策略收益分别为17.43%、40.7%。民生证券金融工程团队
分析师：王红兵
执业证号：S0100512090002
电话：(86755)22662129
邮箱：wanghongbing@https://www.doczj.com/doc/d85302110.html,
研究助理：温尚清
电话：(86755)22662054
邮箱：wenshangqing@https://www.doczj.com/doc/d85302110.html,
地址：深圳市福田区深南大道7888号东海国际中心A座28层518040
相关研究
2012.12.20《多因素混沌时间序列周择时模型》
基于“价量时空”模式共振的周择时模型交易技术研究报告2013年2月27日
目录
一、从“价量时空”到五维时间序列 (3)
二、混沌理论与模式识别 (4)
三、模式的定义 (5)
(一)本文的研究思路 (5)
(二)关于“模式”的定义 (5)
(三)模式相近的衡量 (6)
四、多种预测方法 (7)
(一)最佳情景法 (7)
(二)大概率法 (7)
(三)简单平均法 (7)
(四)线性回归法 (8)
五、上证综指实证分析 (9)
(一)时间序列数据平稳化处理 (9)
(二)2009-2012年周择时总体效果 (9)
(三)2012年周择时效果 (10)
(四)2011年周择时效果 (11)
五、总结与展望 (13)
插图目录 (14)
表格目录 (14)
已有的事，后必再有；已行的事，后必再行；日光之下，无新鲜事。
——《圣经》我需要证明形态可行并有效，至少形态可以让大家获取利润。
——《短线交易秘诀》Larry.Williams 形态，属于模式的一种。技术分析的本质，就是从历史相似的形态进行分析，找到未来价格运动大概率的方向，每一种技术分析的门派其实只是定义了一些特定的形态或者特定指标的模式。
2012年12月20日，我们发表了一篇报告《多因素混沌时间序列周择时模型》中，报告详细阐述了混沌理论以及多因素混沌时间序列模型，并应用在周择时上，取得了良好效果。
本文从技术分析的基础——价量时空出发，借鉴混沌时间序列理论的基本思想，根据“价量时空”模式共振来进行周择时。
一、从“价量时空”到五维时间序列
技术分析有三个假设：1）第一个条件是市场行为包容消化一切。2价格以趋势方式演变。3）历史会重演。
技术分析的假设是建立在对的投资者心理分析基础上，即当市场出现和过去相同或相似的情况时，投资者会根据过去的成功经验或失败教训来作出投资选择，市场行为和证券价格走势会出现历史重演。
技术分析的四大要素：价、量、时、空。
价，四大要素之首，价格是市场所有投资者对所有信息反应之后的最终结果，价格归根结底由基本面决定的，但是价格的确定要经过一个博弈过程，在这个过程中，技术分析可以寻找到较佳的买点和卖点，技术分析本身就是依据历史经验，得出一个统计概率的判断而并不是绝对的判断，因此，技术分析更适用于短线分析。
量，广义的成交量包括成交股数、成交金额、换手率；狭义的也是最常用的是仅指成交股数。技术分析理论普遍认为，量是价的先行者，量比价更加真实。因此，本文的模式不是单纯看价格，而看价和量的模式共振。
关于用成交量还是成交额更好，我们做了一个相关性统计。两者的相关系数高达0.95。
时，价格运动过程中会形成一些规律性的周期，我们要善于利用这种周期运动对股价的影响。比如《以交易为生》（Trading for a living）中作者提到的“三重滤网交易系统”，利用三重不同的时间周期来确定交易信号，举例来说，如果你的交易部位通常是持有数天或数个星期，则你的中期时间架构是由日线图界定。周线图是属于较高的一个层次，界定长期的时间架构；小时走势图是属于较低的一个层次，界定短期的时间架构。
空，也就是指价格上涨或下跌的空间，关注历史的最高价和最低价，以及当前价格
所处的位置。为了体现“空”，本文不仅看收盘价，同时引入开盘价、最高价、最低价。一般的投资者只关注收盘价，其实其余三个价格也非常重要。
如果只看一个角度，好比盲人摸象，不能反映市场的真实情况，本文通过开、高、低、收、量五个时间序列的“模式共振”来体现技术分析中价、量、时、空信息。
：五维时间序列体现了技术分析的“价量时空”
图1
二、混沌理论与模式识别
混沌理论认为市场是一个非线性动力系统，市场运行的规律无法用一般的线性规律进行描述，混沌时间序列不去主观定义模式，完全由历史数据挖掘出“模式”，这种模式是非线性的，肉眼无法识别，甚至用一般的市场逻辑也难以解释。在《多因素混沌时间序列周择时模型》报告中，我们并没有规定价格和成交量的时间序列具有相同的时间延迟和嵌入维数，也就是说，状态空间的构建中，价格和成交量的时间点可以是交错的，这用一般的市场逻辑，似乎难以解释。
而模式识别，相对容易理解，部分可以通过肉眼可以识别。比如基于价格的反转形态有V型反转、W型反转、三重底、头肩底等，属于模式的一种；比如海龟交易法则中“当前价格高于20日最高价则做多”是一种形态；著名的期货投机大师Larry.Williams在《短线交易秘诀》中列举的一些简单模式，如“当前价格大于昨日收盘价+ATR”等。
关于混沌时间序列，下面只做简单的介绍。更多的内容，请参考我们前一篇报告《多因素混沌时间序列周择时模型》。
Takens 的延迟嵌入定理保证从一维混沌时间序列中重构一个预期原动力系统在拓扑意义下等价的相空间，从而把握混沌时间序列的特质与规律。混沌时间序列的分析与预测都是在这个重构的相空间中进行的。
对于一个非线性系统的一维时间序列{x n},n=1,2,?,N可以构造m维的向量
X n=(x n,x n?τ,?,x n?(m?1)τ)
n=(m?1)τ+1,?,N
τ称为延迟时间，m称为嵌入维数。由{x n}构造{X n}的过程称为相空间重构。如果参数τ, m选择恰当,则{X n}可以刻画原动力系统的特性，X n→X n+1的演化反映了原动力系统的演化。这两个参数的选取非常重要，决定了重构的相空间是否能够反映原动力系统的几何特征，后文我们将有详细的理论介绍。
三、模式的定义
(一)本文的研究思路
如图2所示，本文根据收盘价时间序列、开盘价时间序列、最高价时间序列、最低价时间序列、成交量时间序列来定义模式，然后从历史数据库寻找若干个相近的模式状态，最后，根据这些相近的模式状态，采用不同的预测方法，预测下一个时间点的收盘价。
模式识别的理论框架，包括模式定义、相近模式衡量、预测方法三个最关键的环节。
2：本文的研究思路
图
(二)关于“模式”的定义
本文的重点在于探讨“模式共振”，因此，让价格和成交量序列采用相同的时间延迟和嵌入维数。从这个角度看，看样看出是混沌时间序列的一种特殊的简化形式。
前文提到了，为了充分体现技术分析“价量时空”几个要素，本文同时通过开、高、低、收、量五个时间序列来定义模式。
使用技术分析的投资者，大多只用到价格来定义模式，比如常说的形态有M 头、W 底、头肩顶、头肩底等，还例如波浪理论认为，上升是5浪下跌是3浪。切线派根据最近价格的极大值和极小值确定支撑线和压力线，本质上都是人为去定义了一种模式状态。
也用少数用到量价关系来定义模式，如“价量一致”预示着趋势，“价量背离”预示着反转，但同时考虑五个维度的时间序列，目前尚无成熟的理论模型。
开盘价是多空方对隔夜信息进行了解读和博弈之后的价格，在有敏感消息的情况下，开
盘价往往就会出现跳空缺口，这种情况在A 股市场尤为明显。
最高价和最低价，分别反应了多头和空头在日期区间内的最大力量。有一些著名的技术指标也涉及到最高价和最低价，比如随机指标KDJ 、威廉指标W%R 等。此外，有一些著名的交易系统也用到最高价和最低价的信息，比如海龟交易法则，以最近20日的最高价和最低价作为交易信号的重要参考价位。
本文通过开、高、低、收、量五个时间序列的“模式共振”来体现技术分析中价、量、时、空的信息。假设每个时间序列的维数是4，则t 时刻的“模式状态”如图3所示。
图3
：用t 时刻的模式状态预测t+1时刻价格
资料来源：民生证券研究院
(三)模式相近的衡量
本文用到五个时间序列{c n },{o n },{?n },{l n },{v n },n =1,2,?,N 。关于两个时间序列距离的衡量，主要有三大类方法。
1） 欧式距离，类似还有Chebychev 、Cosine 、Mahalanobis 、Hamming 、Jaccard
以欧式距离为例，对于两个时间序列{c n }和{c n ′},n =1,2,?,N
d =√∑|c n ?c n ′|2N n=1
2） DTW 距离
动态时间规整DTW(dynamic time warping)曾经是语音识别的一种主流方法。其思想是：语音信号是一种具有相当大随机性的信号，即使相同说话者对相同的词，每一次发音的结果都是不同的，也不可能具有完全相同的时间长度。因此在与已存储模型相匹配时，
未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。
这种思想同样可以应用在证券领域的时间序列。
3）多变量加权欧式距离
对于多变量组成的模式状态，由于每个变量的变化幅度是不一样的，比如价格的变化是有涨跌幅限制的，最多不超过10%，一般上证综指很少超过5%，而成交量的变化可以是达到100%，甚至更高，因此直接用欧式距离是不合适的。
本文提出一种新的距离衡量方法：
两个模式状态距离=
收盘价时间序列距离标准化*权重1+开盘价时间序列距离标准化*权重2+最高价时间序列距离标准化*权重3+最低价时间序列距离标准化*权重4+成交量时间序列距离标准化*权重5
五个时间序列距离分别用D c，D o，D?，D l，D v表示，用数学公式描述如下：
D=w c?D c+w o?D o+w??D?+w l?D l+w v?D v
本文不对权重进行优化，取
w c=w o=w?=w l=50%/4, w v=50%
四、多种预测方法
从近10年的历史交易数据中，寻找与当前模式状态最为接近的K个时间点，预测的方法有多种，介绍几种比较简单的。
(一)最佳情景法
从历史数据库中，寻找模式状态最为接近的1个时间点，把该历史时间点的下一个时间点的价格走势作为预测结果。这种方法最简单，逻辑清晰，如果“历史会重演”成立，那么这种预测方法是可行的。
(二)大概率法
区别于最佳情景法的一剑穿喉，大概率法或许更能体现数量化投资的原理。根据模式状态最为接近的K个历史时间点，统计对应下一个时间点的涨跌概率，采取概率大的方向作为预测结果。从统计学来讲，样本数大于30才有统计的意义，本文取K=31。
(三)简单平均法
根据模式状态最为接近的K个历史时间点，统计对应下一个时间点的价格，一共有K
个，直接取算术平均值，作为预测结果。
假设当前模式状态为X T ，历史上相近的K 个模式状态为X T 1,X T 2,?,X T k ,分别对应的下一时间点价格为：和c T 1+1,c T 2+1,?,c T k +1，简单平均法得预测值：
c T+1
=1
K
?∑c T k +1K
k=1 (四)线性回归法
这种方法相对复杂一点。用模式状态的元素作为因子，通过最小二乘拟合得到每个因子的权重。
例如，{c n },{o n },{?n },{l n },{v n },n =1,2,?,N ，设T 时刻的状态向量X T ,预测模型为 c T+1= G ′(X n )=w 0+w 1c T +w 2c T?11?+w m c T?(m?1)
+w m+1o +w m+2o T?11?+w 2m o T?(m?1) +w 2m+1?T +w 2m+2?T?11?+w 3m ?T?(m?1) +w 3m+1l T +w 3m+2l T?11?+w 4m l T?(m?1) +w 4m+1v T +w 4m+2v T?1+w 5m v T?(m?1) +e
其中w 0, w 1, ?,w 5m 为待定参数，e 为随机误差，具有E (e )=0。
为了估计这些参数，寻找历史上和X T 相近的K 个点为X T 1,X T 2,?,X T k ,根据局域预测法原理，当X T 和X T 1,X T 2,?,X T k 靠近时，c T+1和c T 1+1,c T 2+1,?,c T k +1靠近。于是，问题转化为求w 0,w,?,w m ，使得
∑|c T k +1?K
k=1
G ′(X T )|2
最小，记
Y =[c T 1+1,c T 2+1,?,c T k +1] W =[w 0,w 1,?,w 5m ]
X =[
1c T 1?c T 1?(m?1) ?v T 1?v T 1?(m?1)
1c T 2
?c T 1?(m?1) ?v T 2?v T 1?(m?1)
?
???????1c T k
?c T 1?(m?1)
?v T k
?v T k ?(m?1) ]
根据最小二乘原理，w 0,w 1,?,w 5m 满足下面的方程
Y =XC
关于参数K 的选择，回归模型一般要求K ≥5m+1,可以通过样本训练选择最稳健的K 值。
除了上述四种方法，其他复杂的机器学习算法也可以应用，比如贝叶斯网络、神经网
络、支持向量机等。
五、上证综指实证分析
(一)时间序列数据平稳化处理
选取上证综指（SH000001）在1998年1月1日-2012年12月31日每周的收盘价时间序列{c n },{o n },{?n },{l n },{v n }。
由于在1998年到2012年，价格和成交量的绝对数值变化较大，我们对数据进行平稳处理，以收盘价和成交量时间序列为例：
c n+1′
=ln (c n+1)?ln (c n )) v n+1′=ln (v n+1)?ln (v n )
得到两个新的时间序列{p n+1′}和{v n+1′
}。
这样处理实现了时间序列平稳化，但由于在少数节假日的时候，每周交易天数可能不一样，从数据严谨的角度，可以作按照下面的公式进行处理。
c n+1′
=(ln (c n+1)?ln (c n ))/d n+1 v n+1′=ln (v n+1/d n+1)?ln (v n /d n )
其中，d n 指对应周的交易日天数。
(二)2009-2012年周择时总体效果
采用滚动的10年数据作为历史数据库。分别采用“最佳情景法”、“大概率法”、“简单平均法和“线性回归法”进行预测。其中“最佳情景法”和“大概率法”效果几乎一致，从2012年来看，“大概率法”略胜一筹。
表1：各种预测方法的周择时正确率 预测方法 维数 2009 2010 2011 2012 2009-2012 最佳情景法 (1,5) 62.75% 54.90% 66.67% 54.00% 59.61% 大概率法 (2,5) 50.98% 62.75% 66.67% 58.00% 59.61% 简单平均法 (2,5) 58.82% 56.86% 49.02% 60.00% 55.50% 线性回归法
(4,5)
50.98%
62.75%
50.98%
60.00%
55.98%
资料来源：民生证券研究院,Wind
以“大概率法”为例，对“时间序列长度”进行敏感性分析，如表2所示。
表2：“大概率法”维数敏感性分析 模式状态的维数
2009 2010 2011 2012 2009-2012 (1,5)
56.86% 58.82% 58.82% 50.00% 56.16% (2,5) 50.98% 62.75% 66.67% 58.00% 59.61% (3,5) 50.98% 56.86% 62.75% 50.00% 55.17% (4,5)
54.90%
47.06%
41.18%
52.00%
48.77%
资料来源：民生证券研究院,Wind
(三)2012年周择时效果
表3是“大概率法”在2012年周择时的总体结果，正确率为58%，盈亏比为1.11。
表3：2012年检验样本预测结果
总体 涨 跌 预测次数 50 14 36 正确次数 29 9 20 正确比例(%) 58.00 64.29 55.56 平均盈利(%) 1.97 2.05 1.94 平均亏损(%) -1.78 -1.83 -1.76 盈亏比
1.11 1.12 1.10
资料来源：民生证券研究院
,Wind
图4：2012年每周信号预测图（1为正确，-1为错误）
资料来源：民生证券研究院,Wind
如果是Long-Only 策略，无止损无杠杆情况下，2012收益为9.36%。
图5：2012年Long –Only 净值图
资料来源：民生证券研究院,Wind
-1.5
-1
-0.5
0.5
1
1.5
1
3
5
7
911131517192123252729313335373941434547
900
95010001050110011501200125013001
3
5
7
91113151719212325272931333537394143454749
如果是Long-Only 策略，无止损无杠杆情况下，2012年收益为17.43%。
图6：2012年Long-Short 净值图
资料来源：民生证券研究院,Wind
(四)2011年周择时效果
表4是“大概率法”在2011年周择时的总体结果。正确率高达66.67%，盈亏比为1。
表4：2011年检验样本预测结果
总体 涨 跌 预测次数 51 16 35 正确次数 34 9 25 正确比例(%) 66.67 56.25 71.43 平均盈利(%) 2.04 2.36 1.93 平均亏损
(%) -2.06 -2.03 -2.08 盈亏比
1 1.16 0.93
资料来源：民生证券研究院,Wind
800
900100011001200
1300140015001
3
5
7
91113151719212325272931333537394143454749
图7：2011年每周信号预测图（1为正确，-1为错误）
资料来源：民生证券研究院,Wind
如果是Long-Only 情况下，无止损无杠杆情况下，2011收益为6.63%。
图8：2011年Long –Only 净值图
资料来源：民生证券研究院,Wind
-1.5
-1
-0.5
0.5
1
1.5
1
3
5
7
91113151719212325272931333537394143454749
51
800
8509009501000105011001150120012501300
1
3
5
7
9111315171921232527293133353739414345474951
如果是Long-Only 情况下，无止损无杠杆情况下，2011年收益为40.7%。
图9：2011年Long-Short 净值图
资料来源：民生证券研究院,Wind
五、总结与展望
本文搭建了模式识别的理论框架，包括“时间序列数据输入”、“模式定义”、“模式相近衡量”、“模式预测”几个关键模块，这个框架是通用的，适用于各种模式识别类的模型。
通过开、高、低、收、量五个时间序列的“模式共振”来体现技术分析中价、量、时、空四个关键要素，提高了模式识别的正确率。
下一步研究从两个方面展开，一方面，将识别正确率高的模式保存在“模式状态数据库”；另一方面，将该方法应用到高频交易中。
800
9001000110012001300140015001600170018001
3
5
7
9111315171921232527293133353739414345474951
插图目录
图1：五维时间序列体现了技术分析的“价量时空” (4)
图2：本文的研究思路 (5)
图3：用t时刻的模式状态预测t+1时刻价格 (6)
图4：2012年每周信号预测图（1为正确，-1为错误） (10)
图5：2012年Long –Only净值图 (10)
图6：2012年Long-Short净值图 (11)
图7：2011年每周信号预测图（1为正确，-1为错误） (12)
图8：2011年Long –Only净值图 (12)
图9：2011年Long-Short净值图 (13)
表格目录
表1：各种预测方法的周择时正确率 (9)
表2：“大概率法”维数敏感性分析 (9)
表3：2012年检验样本预测结果 (10)
表4：2011年检验样本预测结果 (11)
分析师与联系人简介
王红兵，西安交通大学管理科学与工程硕士，2004年进入证券行业从事金融工程研究，研究领域包括衍生品、量化选股、量化行业配置、事件投资等，坚持简单、实用的研究风格，曾开发了考虑分析师预期的权证定价模型、期现套利现货优化模型、行业选股量化框架、基于宏观、行业基本面以及市场情绪的行业配置模型、基于分析师的系列事件选股模型等。
温尚清，华南理工大学应用数学硕士，擅长数学建模与计算机编程，具备深厚的量化研究功底。目前研究领域包括量化选股策略、CTA程序化交易策略、分析师预期数据应用等，曾开发大师哲学量化模型、财务数据时效性模型、业绩事件类投资模型、股指期货日内高频交易模型以及多种量化投资产品。曾就职于中国移动、新财富金融工程最佳分析师团队。
分析师承诺
作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格和相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。
民生证券研究院：
北京：北京市东城区建国门内大街28号民生金融中心A座17层；100005
上海：浦东新区浦东南路588号（浦发大厦）31楼F室；200120
深圳：深圳市福田区深南大道7888号东海国际中心A座；518040
评级说明
公司评级标准投资评级说明
以报告发布日后的12个月内公司股价的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。强烈推荐相对沪深300指数涨幅20%以上
谨慎推荐相对沪深300指数涨幅介于10%～20%之间中性相对沪深300指数涨幅介于-10%～10%之间回避相对沪深300指数下跌10%以上
行业评级标准
以报告发布日后的12个月内行业指数的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。推荐相对沪深300指数涨幅5%以上
中性相对沪深300指数涨幅介于-5%～5%之间回避相对沪深300指数下跌5%以上
免责声明
本报告仅供民生证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。
本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，在不同时期，本公司可发出与本报告所刊载的意见、推测不一致的报告，但本公司没有义务和责任及时更新本报告所涉及的内容并通知客户。
本报告所载的全部内容只提供给客户做参考之用，并不构成对客户的投资建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证。客户不应单纯依靠本报告所载的内容而取代个人的独立判断。本公司也不对因客户使用本报告而导致的任何可能的损失负任何责任。
本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需要。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。
本公司在法律允许的情况下可参与、投资或持有本报告涉及的证券或参与本报告所提及的公司的金融交易，亦可向有关公司提供或获取服务。本公司的一位或多位董事、高级职员或/和员工可能担任本报告所提及的公司的董事。
本公司及公司员工在当地法律允许的条件下可以向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务以及顾问、咨询业务在内的服务或业务支持。本公司可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系，并无需事先或在获得业务关系后通知客户。
若本公司以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构独自为此发送行为负责。该机构的客户应联系该机构以交易本报告提及的证券或要求获悉更详细的信息。
未经本公司事先书面授权许可，任何机构或个人不得更改或以任何方式发送、传播或复印本报告。本公司版权所有并保留一切权利。
所有在本报告中使用的商标、服务标识及标记，除非另有说明，均为本公司的商标、服务标识及标记。
（说明）这是我最喜欢的一篇文章，最起码道除了量价时空及其关系。希望大家吸取其精髓，应用到期货的操作中。 对于这四大要素的解读，版本很多，下面取其精华，结合鄙人的个人体会，详述如下： 1、价 可以从排序中看出，‘价’是四大要素之首，它包括如下含义：1）首先是个股本身所具备的价值，这一点涉及基本面分析了，因为个股的价格归根结底是由其基本面决定的。但这里要强调一点，个股的价值投资并不能简单以现在的业绩论英雄，业绩只能说明过去，而不能说明将来，价格和价值也是不同的两个概念。而股票投资正好就是投资未来的艺术。当个股业绩很好的时候，往往市场早已经提前炒作，是它价格达到历史高点的时候，而它的业绩能一直这样维持吗？这需要好好斟酌，仔细进行行业分析、财务分析，一般来说，能够维持长期高增长的股票是非常少的，大多聚集在垄断行业、特殊资源行业之中。在目前国内外上市公司财务造假屡见不鲜的情况下，进行财务分析要具有专业水准才行。 2）其次是个股目前价格在市场价格体系中的位置。我们可以把市场所有的股票价格大致分成高价区、中价区和低价区。看看我们的目标
股目前处于什么位置，从概率上来说，目标股目前价位越低，它的上涨空间也就越大了。
3）对照目标个股同行业以相关行业个股的价格分布，看看目标股所处位置，当然，即使是同行业个股的自身情况往往差别很大，要具体情况具体分析。 4）对照目标个股自身的历史价位分析个股目前的位置，这一条可以说才是最重要的，技术分析本身就是依据历史经验，得出一个关于概率而非必然的结论，而最重要的历史经验当然来源于个股本身。一般来说，个股目前价位距离其本身历史高点、近期高点越遥远，它上涨的概率自然越大，而一旦突破历史高点，那么也说明这一个股或者市场环境发生根本变化，到了调整对该个股的固有认识的时候了。2、量 对成交量的分析是仅次于价格分析的，其实作为对市场价格短期运动的分析，成交量分析的价值更甚于价格分析，为什么这么说呢？因为很多时候市场的行为并非完全理性的，股票价格的波动是围绕股票本身的价值进行波动，但又并不限于股票本身的价值，股票买卖的并不仅仅是现在，还有未来，正因这一特性，股票才有了如此动人的魅力。特别是在我们这样的新兴市场，人为控制股价的色彩浓厚，更需要我们提高对成交量分析的重视。因为对一个价格的认同与否，需要以成交来体现：
益学堂吴剑：如何通过量价时空解读机构龙虎榜 沪深交易龙虎榜指每日两市中涨跌幅、换手率等由大到小的排名榜单，该数据有助于了解当日异动个股的资金进出情况，判断是游资所为还是机构所为。能够出现在龙虎榜单上大部分是机构与游资的行为。而机构资金的买入往往是对该股未来的看好，游资的买入则有可能短线的炒作，所以龙虎榜是刷选龙头个股非常重要的数据，如果能结合量价时空战法的核心要点往往是起到事半功倍的效果。通过解读龙虎榜来识别庄家操盘战法，为自己的投资保驾护航！更多内容请登录益学堂官网学习！ 比如近期软件及系统板块中的一只龙头股浪潮软件，该股在12月9号出现在了龙虎榜中，在买入前2名中都是机构专用席位，占总成交比例21.78%，如下图 从分时图来看该股当日10点钟左右涨停，属于攻击性K线，如下分时图
而该股在12月9号之前股价本身也出现了明显异动，12月7号突破箱体上轨时出现生命线指标，随后股价短短14个交易日累计涨幅达45%，而大盘同期涨幅仅4.34%，如下图
另外在11月27号大盘出现大阴线时，该股的跌幅仅5.62%，第二天探底回升收出大阳线，涨幅达到6.92%，全体成交量也放大，形成阳包阴的强势盘面特征，如下图 通过上面我们发现该股出现在龙虎榜之后依然能够有持续性和之前股价的走势有很大关系，一是股价在突破箱体上轨时出现生命线指标；二是在11月27号大盘大跌时该股虽然也下跌了5.62%，但是次日放量阳包阴确定27号大跌时洗盘；三是机构龙虎榜当天出现了攻击性涨停板，四是攻击性大阳线涨停板突破了历史新高,关键位置出现了关键的K线，而以上四点正是量价时空战法的核心要点。 根据以上的分析可以发现，龙虎榜的数据是非常重要的，如果能结合量价时空综合分析，会帮我们更加简单的识别主力操作的意图，特别是大阴洗盘K线，洗盘之后容易出现主升浪，接下来我们整理下上周的龙虎榜数据供大家参考，上周根据交易所公开数据统计共有202只个股登陆龙虎榜，116只个股出现机构买卖的身影。51只个股机构净买入，其中16只个股除了机构和营业部净买入外，资金流向也呈流入状态。
量价时空法则精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
量价时空法则标签： 多空矛盾冲突与（伴随着价格涨跌的）成交量大小的关系是：如果彼此双方相互认同程度小、分歧大，则成交量大；反之，若多空双方认同程度大、分歧小，则成交量小。这是量价分析一个本质的特性，大致可分为四种情形： 1、价格上涨、成交量小：代表多头占上风并得到空头认同（抛压小）； 2、价格上涨、成交量大：代表多头占上风但空头有分歧（有不同程度抛压）； 3、价格下跌、成交量小：代表空头占上风并得到多头认同（不增加买盘托盘）； 4、价格下跌、成交量大：代表空头占上风但多头不认同（有不同程度托盘）。 在采访江汉的日子里，记者亲历了这样一件事：有一天，他的几个朋友告诉记者：江汉操盘有一个绝活，就是他不看均线，也不用看技术指标，单从K线和成交量就能看出股票下一步的运行轨迹和庄家的操作意图。 我听后半信半疑。此时我手中正持有一只走势如虹的华鲁恒升(600426)，我决意亲自试一试他是否有如此神功。2004年7月16日上午，我走进江汉的操作室，打开华鲁恒升的K 线图让他“诊断”。江汉扫视着它的走势，此时该股正往12元上方猛冲，创出近日新高，但只几秒钟，江汉就下了断言：这只股的庄家即将进行大比例洗盘，你最好明天以前把它卖掉，过不了几天，它就要下跌。 这可能吗?听了江汉的预言，我一时真不敢苟同：华鲁恒升质地这么好，走势这么强，马
上能跌?我心里虽说一直在打鼓，但毕竟听说江汉看盘很少看走眼，便听信他的话，于次日开盘抛出。果然，第二天、第三天，该股连收两阴，但随后又拉了起来。紧接着，7月22日，大盘继续下沉，而华鲁恒升却逆势高开高走，上午当看到它股价冲至12.45元时，尤其又看到当天《中国证券报》上在显赫的位置以一整版的篇幅刊登的《DMF擎起华鲁恒升半边天》文章，了解到它的业绩如此之优秀，心里不禁一阵后悔：听江汉的话走早了!都说它上涨的目标位至少在18元左右，要不然……没想到的是，午后一开盘，形势发生急转，华鲁恒升突然“变脸”，急剧下挫，一下子进入了当日跌幅排行榜前列，跌幅达8.33%。我一时被这“惊心动魄”的一幕，惊得有点丈二和尚摸不着头脑，同时也为几天前江汉看盘判断的功底所折服。我很想知道他洞察主力是如何能做到先知先觉的。 “那天华鲁恒升涨得好好的，你是怎么知道它马上要下跌呢?”记者再次见到江汉时，不解地问。 “是根据我的量价时空法则判断的。”江汉回答说：“做股票主要就是要解决一个买卖时机和股票涨跌幅度的问题，也就是时间和空间的问题。根据我这些年和庄家的接触，我了解到他们许多的做盘手法包括洗盘与出货等等，尽管是千奇百怪，但是最能体现庄家盘中变化意图的，则集中表现在K线和成交量上。运用量和价这两个最核心的基本要素来分析，就能对股票的时间和空间作出正确的判断。这就是我潜心研究的量价时空理论。”成交量三格分析法 “既然庄家的意图要通过量价表达出来，那么分析庄家在市场中成交量的缩放情况，再结合每个重要的技术位，我们就能预测到庄家在做什么，进而理解庄家下一步打算做什么。这对我们操作好股票非常重要。在运作股票的整个过程中，庄家会根据市场浮筹和跟风盘情况，决定是否要洗盘。同样，如果到达拉升目标位，自然要出货。此时，庄家往往采取骗线的手法，将均线和各项技术指标调整向好，让投资者以为还要继续上扬，有时还要有利好配合，而庄家却在偷偷减仓或出货。这一切，都与价和量的变化有着密切关系。华鲁
技术理论篇）股市中的量价时空 别人理论篇2009-07-02 11:09:58 阅读1290 评论0 字号：大中小订阅 一、股市中的量能 ㈠、分析成交量的关键是判断机会的存在与大小 连续成交量是技术分析的王中王，大盘成交量大，孕育着机会的增多，这种机会存在与大盘涨跌没有关系，并且这种机会存在于成交量较大的个股方面。大盘成交量小，预示着风险的增大，这种风险存在与大盘涨跌没有关系，并且这种风险存在于成交量较大的个股方面。因此，在大盘成交量大时，应选择成交量较大的强势股；在大盘成交量小时，应选择成交量小的筹码高度集中的品种。 ㈡、成交量的含义 １、增量上涨是真实的，缩量上涨是虚假的，缩量缓跌真实的，缩量急跌虚假的。积极的成交量，具有连续性和股价配合；消极的成交量，往往不能影响均线；最有效的成交量能收复均线；大成交量短期 不能扭转均线，往往是骗量。 ２、大盘成交量小，说明主力处于消极状态，大盘多数处于盘整或下跌，即使弱势中出现阳线，只要这根阳线无成交量配合，则换档的可能性大。成交量过大或过小时，要注意股价的转折，成交量中等时， 股价处于过程的概率较大。 ３、成交量对于个股来讲，有两种表现形式： ⑴、即时连续成交量大，如果股票处于低位，就值得追涨，这是大盘强势时最重要获利机会。 ⑵、如果主力控制了大量筹码，此时成交量较小，这种股票是大盘盘整时的活跃股，也是套利者的 重点，操作时应注意低吸，如果成交量放大，股价没有配合上涨，应注意主力出货。 ㈢、成交量的实战应用 １、在没有突发消息的前提下，只有第一次放量的性质与分析结果相符，才有继续分析的意义。量价匹配标准是：短线量价同步是可靠的，特别是与１０日均线方向相一致，短线量价背离是不可靠的，量价背离的积极方式是低位价小跌量大增或者是价小涨量大增。量价背离的消极方式是高位的价大涨量缩小 或者是价小涨量大增。 ２、在股价相对低位，出现阶段性价涨量增是中线止跌或者新波段行情的征兆，如果其它指标给出良好的提示，可以跟踪机会的出现。如果大盘放量上涨明显是由板块带动，当该板块已明显到达高位后，还没有新的板块或明星股替代时，则大盘要回档，有时这个回档较深。如果点火板块的行情没有完时，有新板块或明星股出现，大盘行情将延续，即使调整，时间与空间都会有限。 ３、在股价上涨初期或中期，价涨量增是筹码的良性换手，表示股价将继续上涨，特别是出现“价涨量增－缩量回调－价涨量增－缩量回调”组合，代表股价有加速可能。大盘在这种情况下的节奏跟随ＭＡＣＤ运动，当ＭＡＣＤ调整到位后，大盘成交量出现萎缩是短线卖出信号。 ４、在高位，价涨量大增，主力可能是对敲出货，要防范后续的风险。一般情况，单日成交量特别大的个股，应在几天内很快发动，如果是主力换庄，是不会给跟风者低吸机会的。反之，某天放出巨量，但在随后的交易中，主力没有积极运作的痕迹，或者是不见成效的短暂异动，对于这类股票一定要注意风 险。
第一篇基础篇 第四章股票之魂――量价时空（二）时、空 难度：六星 重要度：十星 一、概述 前面一章，我们重点讲了量价关系。本节课我们重点讲其它两个要素：时与空。４大要素共同构成了股票研究的重要理论――量价时空，缺一不可。你若真正透彻的理解了量价时空理论，胜过１０倍研究其它技术指标。因为，这才是研究股票与判断后续走势的核心！！ 二．时 时指股票的时间跨度。即：股票在某一段时间内处于下跌周期，在某一段时间内处于横向整理周期，在某一段时间内处于上升周期。 对于“时”，有一个专门的核心理论讲时间周期。即：江恩理论。感兴趣的朋友，可以去图书馆参阅相关书籍，或百度找资料看看。光是这一个理论，就可以单独讲３天３夜了。 对于中线而言，江恩理论对于大盘的运行时间周期、上涨与下跌的拐点、变盘时间窗口等，意义重大。
只是对于短线及超短线，一只股票的持有时间一般就１－５天。所以，江恩理论对于短线的实战操作意义不大！！你说意义大吗？？一只票我一般都是赚了就跑，亏了止损也跑了，管它周期不周期的。 好比：你本是一个英语水平极高的高材生，过托福、过雅思。而你非要去精通中国５０００年历史，有意义吗？？？当然精通了更好，没坏处，但是没太大必要！！术业有专攻，如是而已。 在实战中，在对于“时”的研究判断上，我更多的运用另外一个重要的短线时间理论：裴波拉契数列。 三．裴波拉契数列 1.裴波拉契数列具体指：从自然数１、２开始，后面一个数是前面 两个数之和。 即：１、２、３、５、８、１３、２１、３４………….. 具体运用到实战中，指： 当一个强势股的第一波上升结束后，以最后一个涨停Ｋ线计算，在回调整理后的第2、3、5、8、13 天，容易触发二次大涨或涨停。 当然，１天指连续涨停，这个忽略掉。过了１３天后，由于调整时间太长，不再符合短线做盘的要求，且调整时间越长，该股也不再强势，
量价时空法则标签： 多空矛盾冲突与（伴随着价格涨跌的）成交量大小的关系是：如果彼此双方相互认同程度小、分歧大，则成交量大；反之，若多空双方认同程度大、分歧小，则成交量小。这是量价分析一个本质的特性，大致可分为四种情形： 1、价格上涨、成交量小：代表多头占上风并得到空头认同（抛压小）； 2、价格上涨、成交量大：代表多头占上风但空头有分歧（有不同程度抛压）； 3、价格下跌、成交量小：代表空头占上风并得到多头认同（不增加买盘托盘）； 4、价格下跌、成交量大：代表空头占上风但多头不认同（有不同程度托盘）。在采访江汉的日子里，记者亲历了这样一件事：有一天，他的几个朋友告诉记者：江汉操盘有一个绝活，就是他不看均线，也不用看技术指标，单从K线和成交量就能看出股票下一步的运行轨迹和庄家的操作意图。 我听后半信半疑。此时我手中正持有一只走势如虹的华鲁恒升(600426)，我决意亲自试一试他是否有如此神功。2004年7月16日上午，我走进江汉的操作室，打开华鲁恒升的K线图让他“诊断”。江汉扫视着它的走势，此时该股正往12元上方猛冲，创出近日新高，但只几秒钟，江汉就下了断言：这只股的庄家即将进行大比例洗盘，你最好明天以前把它卖掉，过不了几天，它就要下跌。 这可能吗?听了江汉的预言，我一时真不敢苟同：华鲁恒升质地这么好，走势这么强，马上能跌?我心里虽说一直在打鼓，但毕竟听说江汉看盘很少看走眼，便听信他的话，于次日开盘抛出。果然，第二天、第三天，该股连收两阴，但随后又拉了起来。紧接着，7月22日，大盘继续下沉，而华鲁恒升却逆势高开高走，上午当看到它股价冲至元时，尤其又看到当天《中国证券报》上在显赫的位置以一整版的篇幅刊登的《DMF擎起华鲁恒升半边天》文章，了解到它的业绩如此之优秀，心里不禁一阵后悔：听江汉的话走早了!都说它上涨的目标位至少在18元左右，要不然……没想到的是，午后一开盘，形势发生急转，华鲁恒升突然“变脸”，急剧下挫，一下子进入了当日跌幅排行榜前列，跌幅达%。我一时被这“惊心动魄”的一幕，惊得有点丈二和尚摸不着头脑，同时也为几天前江汉看盘判断的功底所折服。我很想知道他洞察主力是如何能做到先知先觉的。 “那天华鲁恒升涨得好好的，你是怎么知道它马上要下跌呢?”记者再次见到江汉时，不解地问。
价量时空-分析
（说明）这是我最喜欢的一篇文章，最起码道除了量价时空及其关系。希望大家吸取其精髓，应用到期货的操作中。 对于这四大要素的解读，版本很多，下面取其精华，结合鄙人的个人体会，详述如下： 1、价 可以从排序中看出，‘价’是四大要素之首，它包括如下含义：1）首先是个股本身所具备的价值，这一点涉及基本面分析了，因为个股的价格归根结底是由其基本面决定的。但这里要强调一点，个股的价值投资并不能简单以现在的业绩论英雄，业绩只能说明过去，而不能说明将来，价格和价值也是不同的两个概念。而股票投资正好就是投资未来的艺术。当个股业绩很好的时候，往往市场早已经提前炒作，是它价格达到历史高点的时候，而它的业绩能一直这样维持吗？这需要好好斟酌，仔细进行行业分析、财务分析，一般来说，能够维持长期高增长的股票是非常少的，大多聚集在垄断行业、特殊资源行业之中。在目前国内外上市公司财务造假屡见不鲜的情况下，进行财务分析要具有专业水准才行。 2）其次是个股目前价格在市场价格体系中的位置。我们可以把市场所有的股票价格大致分成高价区、中价区和低价区。看看我们的目
标股目前处于什么位置，从概率上来说，目标股目前价位越低，它的上涨空间也就越大了。 3）对照目标个股同行业以相关行业个股的价格分布，看看目标股所处位置，当然，即使是同行业个股的自身情况往往差别很大，要具体情况具体分析。 4）对照目标个股自身的历史价位分析个股目前的位置，这一条可以说才是最重要的，技术分析本身就是依据历史经验，得出一个关于概率而非必然的结论，而最重要的历史经验当然来源于个股本身。一般来说，个股目前价位距离其本身历史高点、近期高点越遥远，它上涨的概率自然越大，而一旦突破历史高点，那么也说明这一个股或者市场环境发生根本变化，到了调整对该个股的固有认识的时候了。 2、量 对成交量的分析是仅次于价格分析的，其实作为对市场价格短期运动的分析，成交量分析的价值更甚于价格分析，为什么这么说呢？因为很多时候市场的行为并非完全理性的，股票价格的波动是围绕股票本身的价值进行波动，但又并不限于股票本身的价值，股票买卖的并不仅仅是现在，还有未来，正因这一特性，股票才有了如此动人的魅力。特别是在我们这样的新兴市场，人为控制股价的
【量价法则】之“量价抄底”低吸绝技！ 所谓量价时空，市场成交形成股价波动，股价波动形成K线形态，K线形态组合走出趋势。 量和价是分不开的，新手看价，老手看量，高手量价结合看。先有量后有价，量价本一家，运用得当将把握先机，洞察个股异动与启动的时机。 15年7月股灾过后，市场一片狼藉，但是机会是跌出来的，高手从来不抱怨市场不公平，而是在用经验、经历和方法博取利润。 【方法原理】： 本人以量价的关系，加上经验和经历总结一种方法【量价抄底绝技】，此法是按照量缩，价跌，并持续三天，下跌力量减弱之后，第二天收阳突破前一天阴线的最高点，买入的力量开始转强，卖出力量转弱。是下跌后，趋势转变的最好的判断方法。 此法往往都能在低价位买入好的股票，并在短期上涨动力转强后，快速获利！并且能抓住阶段性下跌的
低位。 【操作口诀技巧】： 条件：1、缩量3连阴（假阴假阳不算） 2、三连阴后，第四天收阳线（收盘价）突破前一根阴线最高点。（符合形态涨停秘籍第二集【量价抄底】之后，第二天买入。) 3、止损位置，第三根阴线或第四根阳线的最低点，跌破收不回来，止损。
4、止盈位置，短线止盈在下跌起始的高点，突破上次下跌起始高点之后，看至更高一个级别的下跌起始高点。短线止盈10-30%左右，中线50-100%左右。 【002326永太科技】：2015年7月30 后三个交易日符合了【量价抄底】的条件，随后此股大涨40%。
【603002宏昌电子】：2015年7月24日后三个交易日，宏昌电子符合了【量价抄底】，随后买进行情上涨29%。 【000498山东路桥】2015年5月5日后三个交易日
量价分析 ——对股票量价的认识 股票的价格和成交量是两个最基本的要素，寻找成交量和价格之间的必然的逻辑关系，是错误的思维，应该是根据成交量和价格的变化，来分析大众对这只票的心理和买卖意愿与买卖力道，寻找股价阻力最小的方向，从而确定我们该进入市场还是该退出市场。价格的高位和低位一般都是以大换手率为标志的，因为这样才能完成筹码的派发和收集。 举个例吧，某只票一路缩量阴跌，某一日，它突然放量上涨，这说明了什么？比较起来看，说明之前阴跌时，没人买，现在的放量，是买盘涌入。为什么有相当多的票，在高位，上涨的时候，不放量，但继续涨？因为主力有大量筹码，散户手里没多少筹码，涨，也没人卖，所以可以缩量继续涨，主力想怎么拉就怎么拉。你要明白，放量，是有假的，主力可以对倒放出来，缩量，主力是没有办法做出来的，人们老是抱怨K线和成交量有骗线，那是因为他们识别不出哪些是真，哪些是假。通过量来识别K线的真伪，也是一种看图的方法，不参照量，光看K线，是容易被骗线迷惑的。单根量也不容易识别的，一般要通过一组量来识别。放量与缩量，通常能显示大众的心理或主力的心理，所以，做股票，有时只需要的K线和成交量就够了，不需要太多的指标的。什么价涨量升、价涨量缩等等，反映的是买卖的心理状态，也反应了一只股票的市场状态，根据这种状态来确定我们可以进入或是不可以进入，这才是正途，如果我们以量升就推测价要涨等等，想藉此寻求其必然联系，那是误入歧途。大多数人喜欢看股票放量，不喜欢看缩量，其实相当部分的人看到了“假”的，没去看真的，“放量”只有在关键位置才有意义，除此之外，大多数的放量都没意义的。“关键位置”，主要是指关键的阻力位和支撑位，一旦这些关键位突破后，就需要看缩量了。要看阻力位和支撑位放不放量，那么这个阻力位和支撑位主要应该以成交密集区来确定。我有时在思考一个问题，不同的方式找出的阻力位和支撑位，是否应该有不同的标准来确认它是否突破？ 下降通道中的股票，缩量阴跌，表示的市场含义是什么？多半是有人卖，无人买（假如我们自己是那只股票的持有者，身临其境，自然会明白），所以，缩量阴跌的票，多半还要跌。如果一旦放量，就“有可能”是新的买方力量的增强，真与假，又要通过以后的缩量来加以甄别价量分析，是要结合K线的所处位置来看的。 换手率，涨幅，K线位置，趋势，市场心理结合起来，还是能够在一定程度上揣度买方和卖方谁是主导。 同一种量价形态，牛市跟熊市分析的结果在很大程度上不一样，因为市场心理不一样；个股的量价分析跟大盘的量价分析也有不同，因为个股更注重控盘程度，大盘更注重大众的参与度，更注重入市的资金量。 总之，放量有可能做假，缩量相对较真，重点要从缩量处分析，因为这是主力“不作为”的情况下的市场状态，是一种相对较真实的状态，从这里缩量来分析是因为买的少还是卖的少，然后再根据趋势和K线的位置来分析主力是做多的意愿还是做空的意愿，从而决定我们是进场还是观望。当然，缩量与放量，并不一定拿两天来比较，更多的时候是拿两段时间来比较。我更多的时候是比较换手率。比如，今天某只票的换手率比昨天的换手率低，就是缩量。多少算放量，多少算缩量，实际上并没有一个可以遵循的规律，也没有“放之四海皆真理”的绝对数据。很多时候只是一个“势”，即放量的趋势和缩量的趋势，这种趋势的把握来自于对前期走势的整体判断以及当时的市场变化状态，还有很难说明白的市场心理变化。我通常是以换手率进行研判，从换气率来把握量的“势”。具体情况要具体分析，典型的现象是一只股票经过相当长一段时间的地量（换手率大多数时候小于3％）后，上涨初期需要价量配合，上涨一段后则不同了，主力控盘个股的股价往往越是上涨成交量反而萎缩了，直到再次放量上涨或高位放量滞胀时反而预示着要出货了。股价的上涨根本没有抛盘，因为大部分筹码已被主力锁定了，在没有抛压的情况下，股价的上涨并不需要成交量的，股价在下跌过程中不放量是正常现象，实际走势中往往出现无量阴跌天天跌的现象，只有在出现恐慌性抛盘之后，再次放量才会有所企稳。其实放量下跌说明抛盘大的同时接盘也大，反而是好事，所以我说顶和底都是要以放量为标志的。 利物莫说过：股票总是沿着阻力最小的方向运动。我们通过K线图上的阴阳K线和放大或缩小的成交量，能不能管窥阻力最小的方向呢？如果能，我想，有K线，均线，成交量就够了，不需要太多
·“量价时空--四元共振”的创造者是我老蚊子 【原创:孑孓之彳亍 2005-10-03 15:01多彩总汇浏览/回复：8610/76】 “量价时空--四元共振”的创造者是我老蚊子 国庆期间，偶然到了一个语音聊天室，与室主聊起了股市技术理论，我坦诚的说起我研究多年的“量价时空--四元共振”，让我大吃一惊的是，该室主说我的理论是偷袭他老师的。我不知道他的老师是谁，但我很清楚“四元共振”是我在多年前首先提出来的，而且是在一场大论战中我首次公开我所研究的理论，当时我定为“量价时空--四元共振”的时候经过慎重考虑，为今后在合适的时机公开该理论做的明确定位。对于量价时空四元素的理解、它们之间的关系与相互作用，产生共振的方式与共振的效果等等，我一直没有停止过研究和总结。当时我把量放在第一位，是因为在我的研究中，量是第一要素，我将以前的“价量时空”修正过来。对量的理解，是“四元共振”的精髓所在，量不仅仅是成交量，而更是对市场供求关系的研究，不管是大盘还是个股，量是第一位的。没有足够量的价格是不可靠的价格信息。 共振是有条件的，只有当条件满足时才会产生共振；量价产生共振而时空不产生共振，那么效果就会明显减弱，量与价的关系、时间与空间的关系、量价与时空的关系等等，均有不同的组合与效果，只有当量价时空四元素同时产生共振的时候，能量才是最大的。第一次世界大战，一队德国士兵迈着整齐的步伐通过一座桥，结果把桥踩塌。桥梁本身负载能力是远远大过这队德国士兵的重量，但由于士兵步调整齐节奏一致而产生物体共振，结果大桥在这种齐力的作用下而倒塌，这就是共振的作用。对于证券市场，共振会产生不同的效果，有向上的共振，也有向下的共振，四元素发生向下共振的时候，熊市必然出现，四元素向上产生共振的时候，牛市必然出现。共振的强弱也必然影响行情的大小。运用到具体的市场分析中，四元共振是能起到预测作用的，对大盘或者个股均有预见性，我曾经成功的运用四元共振原理对上证指数做过精彩的预测分析，对照当时的大盘走势，大家可以发现我的预测是非常的准确的，为什么能做到这样，这就是四元共振的神奇之处： 【作者:孑孓之彳亍时间:2002-4/25 02:19 】 主题如果大盘是这样走、、、 内容大盘前面的走势就不说了，后面如果在1570点左右止跌再反弹到1658点，接着再下跌到1470点，那么我可以说大盘再往后就会上冲到1756点左右就该大跌了。如果上面的全都应验了，至于跌的位置嘛，那我就很清楚了：） 此贴留在这里待以后验证一个蚊子的猜想。 对照上证指数，我在当时将大盘后市的运行形态极相关位置都准确的表述出来，能准确的预测上下几百点的空间，这可不是瞎蒙胡猜能做到的。在个股方面，我在2002年也运用四元共振的原理发现了长安汽车这样的大黑马： 作者孑孓之彳亍日期2002/11 /1 07:43 主题长安汽车（000625）能开多快？！ 内容长安汽车最近受到大家的关注和追捧，是不无道理的，从它公布的三季度业绩来看，每股收益在0.33元，年终还会再上一新台阶。如此骄人的业绩增长，使得很多绩优股汗颜，可是，它的股价却不及很多亏损的ST股们。长安汽车作为中国家庭轿车的龙头企业，与美国福特有着密切的合作关系，属于外资并购概念股。不论从它的市场销售情况和发展前景来看，长安汽车无疑是一只被
{定价策略}土地价格的时空演变及其影响因素分析以某市市为例
济模型有两种结构形式，即空间滞后模型（SpatialLagModel，SLM）与空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）[6-8]。 （1）空间滞后模型（SLM）的函数形式为： （式2） 其中，ρ为空间相关系数，W为空间权重矩阵，其他同（1）式。ρ一般在-1到1之间取值。ρ>0表示空间正相关，ρ<0表示空间负相关。如果ρ=0，（1）式就变成了标准线性回归模型。该模型表明空间依赖存在于因变量土地价格之间，反映了整个系统内相邻地块的价格之间存在相互影响。 （2）空间误差模型（SEM）的函数形式为： （式3） （式4） 其中，W为权重矩阵，λ为空间自回归系数，ε为随机误差项向量，μ~N(0，σ2I)，其他同（1）式。该模型表明空间依赖存在于误差项之间，反映了邻近地块价格的估计残差项之间存在相互影响。 由于空间计量模型违背了OLS估计的一些基本假定，所以通常采用极大似然法对SLM和SEM的参数进行一致和渐进有效的估计，然后使用对数似然函数值（LogL）、似然比率（LR）、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）等检验准则来判断哪个模型更加适合。LogL值越大，LR值越显著，AIC值和SC值越小，模型的拟合效果越好。 3基于空间计量模型的实证结果分析 3.1空间效应检验 根据空间计量经济学原理，在使用空间计量模型之前，必须对土地价格的空间效应进行检验，常用的方法是Moran’sI指数法。如果存在空间效应，则进一步构建空间计量经济模型，进行空间计量估计。Moran’sI∈[-1，1]，｜I｜越大表示相关性越高。若I>0，则土地价格之间存在空间正相关；若I<0，则土地价格存在空间负相关；若I为0，则土地价格随机独立分布。 本文利用ArcView3.3绘制出147宗出让地块的分布图，运用OpenGeoda软件计算得到土地价格的全域Moran’sI为0.3853，并且Moran’sI在1%水平显著，其散点图如图1所示。这表明杭州市土地价格在区域分布上具有明显的空间效应，说明土地价格的空间分布不是随机的，而是具有一定的空间相关性。因此，可以采用空间计量模型进行估计。 图1杭州市土地价格Moran指数散点图 Fig.1Moran’sIscatterplotoflandpricesinHangzhou 3.2模型的估计和选择 对比因变量和自变量进入模型的各种形式（自然对数和非自然对数），发现因变量（土地价格）以自然对数形式、自变量以非对数形式进入模型的对数线性模型的拟合效果最好。
时空数据分析算法及其应用研究
时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析 KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测 函数[3]可表示为 Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1） 其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此 类推，得到k 个权函数k 1，k 2，?，k k ，满足 k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2） KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。 K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN 分类器构建实例。KNN 的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。
“量价时空” 是进阶高手必备的知识，而生命线指标也是掌握量价时空的重要工具指标。指标在传统VOL基础上，加上地量柱，倍量柱，生命线和倍缩量。让大家一目了然！ 生命线指标源码如下： VOLUME:VOL,VOLSTICK; 降:COUNT(CLOSE>REF(CLOSE,1),2)=2 AND COUNT(VOL HJZ:=(3*C+H+L+O)/6; HJZ2:=(8*HJZ+7*REF(HJZ,1)+6*REF(HJZ,2)+5*REF(HJZ,3)+4*REF(HJZ,4)+3*REF(HJZ, 5)+2*REF(HJZ,6)+REF(HJZ,8))/36; HJZ3:=VOL=HHV(VOL,10) AND VOL>2*REF(VOL,1) AND CLOSE>HJZ2 AND C>O; 生命线:FILTER(HJZ3,5),STICK,COLORRED; STICKLINE(生命线,0,V,3,0),COLORRED; DRAWTEXT(生命线,VOL+10000,' '),COLORRED; 倍缩量:VOL/REF(VOL,1)<0.5,COLORBLUE; STICKLINE(倍缩量,0,V,3,0),COLORBLUE; 股市中的量价时空 一、股市中的量能分析成交量关键是判断机会的存在与大小连续成交量是技术分析的王中王，大盘成交量大，孕育着机会的增多，这种机会存在与大盘涨跌没有关系，并且这种机会存在于成交量较大的个股方面。大盘成交量小，预示着风险的增大，这种风险存在与大盘涨跌没有关系，并且这种风险存在于成交量较大的个股方面。因此，在大盘成交量大时，应选择成交量较大的强势股；在大盘成交量小时，应选择成交量小的筹码高度集中的品种。㈡、成交量的含义 １、增量上涨是真实的，缩量上涨是虚假的，缩量缓跌真实的，缩量急跌虚假的。积极的成交量，具有连续性和股价配合；消极的成交量，往往不能影响均线；最有效的成交量能收复均线；大成交量短期不能扭转均线，往往是骗量。 ２、大盘成交量小，说明主力处于消极状态，大盘多数处于盘整或下跌，即使弱势中出现阳线，只要这根阳线无成交量配合，则换档的可能性大。成交量过大或过小时，要注意股价的转折，成交量中等时，股价处于过程的概率较大。 ３、成交量对于个股来讲，有两种表现形式： ⑴、即时连续成交量大，如果股票处于低位，就值得追涨，这是大盘强势时最重要获利机会。 ⑵、如果主力控制了大量筹码，此时成交量较小，这种股票是大盘盘整时的活跃股，也是套利者的重点，操作时应注意低吸，如果成交量放大，股价没有配合上涨，应注意主力出货。㈢、成交量的实战应用 １、在没有突发消息的前提下，只有第一次放量的性质与分析结果相符，才有继续分析的意义。量价匹配标准是：短线量价同步是可靠的，特别是与１０日均线方向相一致，短线量价背离是不可靠的，量价背离的积极方式是低位价小跌量大增或者是价小涨量大增。量价背离的消极方式是高位的价大涨量缩小或者是价小涨量大增。２、在股价相对低位，出现阶段性价涨量增是中线止跌或者新波段行情的征兆，如果其它指标给出良好的提示，可以跟踪机会的出现。如果大盘放量上涨明显是由板块带动，当该板块已明显到达高位后，还没有新的板块或明星股替代时，则大盘要回档，有时这个回档较深。如果点火板块的行情没有完时，有新板块或明星股出现，大盘行情将延续，即使调整，时间与空间都会有限。３、在股价上涨初期或中期，价涨量增是筹码的良性换手，表示股价将继续上涨，特别是出现“价涨量增－缩量回调－价涨量增－缩量回调”组合，代表股价有加速可能。大盘在这种情况下的节奏跟随ＭＡＣＤ运动，当ＭＡＣＤ调整到位后，大盘成交量出现萎缩是短线卖出信号。４、在高位，价涨量大增，主力可能是对敲出货，要防范后续的风险。一般情况，单日成交量特别大的个股，应在几天内很快发动，如果是主力换庄，是不会给跟风者低吸机会的。反之，某天放出巨量，但在随后的交易中，主力没有积极运作的痕迹，或者是不见成效的短暂异动，对于这类股票一定要注意风险。５、股价经过较长时间的下跌后，突然新的放量大跌又出现，这种量价同步加速下跌，预示着行情即将转机，这是最后的作空力量得到集中性释放，而机构往往能获得一定的筹码，一轮反弹即将到来，但是此情况不是发生在年初，且没有大成交量的配合，投资者应快进快出，短线为主。６、如果大成交量，不能短期内扭转均线，这个放量可能是骗量。如果主力放量是积极的，股价会有强势表现；如果是消极的，一般是光打雷不下雨，最有效的大成交量是能够收复均线。 ㈣、短线量能套利定理 １、量能大+涨的多=继续大涨，适合强势中买进使用。使用该公式时，注意强势中量比、量能、涨幅榜与开收盘。可分析目标股放量的目的，在强市中连续两天放量者可高度短线关注。在平衡市对二次放量者可适当关注。在弱市中对单日放量者应注意风险。 ２、量能大+涨的少=注意翻转，适合强势中卖出使用。使用该公式时，注意K线的高低位和 量价时空【价】2 ㈠、分析价格的关键是判断股价趋势与市场成本 价格趋势主要通过重要的均线组合来体现，根据经验5日.１０日、３０日、６０日、１２０日、２５０日均线是重要趋势均线，其中３０日和６０日均线为中线生命线，它们的方向代表着股价趋势是多头、空头或盘整，２５０日均线是牛熊市生命线，其中股价与大盘一致或股价与均线平行更能说明问题。 当大盘与个股多头时，应重仓出击，并短线选股中线持股，均线设置为１０日、２０日、３０日组合，它强调效率成本；当大盘与个股空头时，应轻仓操作，并中线选股短线持股，均线设置为３０日、６０日、２５０日组合，它强调的是空间成本；当大盘与个股盘整时，均线设置为１０日、３０日、６０日组合，它强调效率与空间的结合。 当股价远离均线时，会向均线靠拢，即时量能越大，靠近速度越快。股价和均线粘合时，价格运动可能加 速，积极的量价关系，将决定趋势的选择。可用ＳＳＬ指标来判断个股的成本、阻力与支撑，特别是次新股的成本。 用现价和主力成本比较来选定股票和时机，一是当现价低于主力成本时，主力有顺势特点，跟风盘容易获利。二是当现价高于主力成本时，主力有逆势特点，跟风盘较多时，有下跌风险。但跟风盘较少时，有成为疯马的可能。 投资者应根据趋势，决定仓位轻重与节奏快慢，并以此打击对手。比如说控盘方与跟风方有一方采取了合理的高抛低吸，如果控盘方的成本加大，股价上扬空间可能加大；跟风方的成本加大，股价上扬空间将可能降低。 ㈡、重要均线的含义 １、１０日均线含义 ⑴、１０日均线反映单边连续趋势，大盘两极时，会连续两周沿１０日均线运动，一直等到股价逆转１０ 日均线为止。 ⑵、控盘股和大题材股，在主升段会沿着１０日均线上升，其结束方式是大阳线拉出。 ⑶、１０日均线是套利者最短均线，它是研判顶部与底部的第一个指标，分析时要结合成交量、主力习惯，经典K线与长线指标（如心理线和周KDJ）。 ２、３０日和６０日均线含义 ⑴、３０日均线是中级行情生命线，有量能配合的３０日均线是可靠的，没有量能配合的３０日均线要警惕，此时要参考１０日均线。 ⑵、６０日均线是对３０日均线的补充，在大盘经过较长时间调整后，量能放出，３０日均线上穿６０日均线时，是典型的中级转势信号，其后的低点是最佳的重仓机会，此时小资金应该分散投资，以获取大盘上涨的利润，并且利用复合操作超越大盘。 ⑶、大盘长时间上升后，量能开始缩减，当３０日均 “量价时空--四元共振”的创造者是我老蚊子 国庆期间，偶然到了一个语音聊天室，与室主聊起了股市技术理论，我坦诚的说起我研究多年的“量价时空--四元共振”，让我大吃一惊的是，该室主说我的理论是偷袭他老师的。我不知道他的老师是谁，但我很清楚“四元共振”是我在多年前首先提出来的，而且是在一场大论战中我首次公开我所研究的理论，当时我定为“量价时空--四元共振”的时候经过慎重考虑，为今后在合适的时机公开该理论做的明确定位。对于量价时空四元素的理解、它们之间的关系与相互作用，产生共振的方式与共振的效果等等，我一直没有停止过研究和总结。当时我把量放在第一位，是因为在我的研究中，量是第一要素，我将以前的“价量时空”修正过来。对量的理解，是“四元共振”的精髓所在，量不仅仅是成交量，而更是对市场供求关系的研究，不管是大盘还是个股，量是第一位的。没有足够量的价格是不可靠的价格信息。 共振是有条件的，只有当条件满足时才会产生共振；量价产生共振而时空不产生共振，那么效果就会明显减弱，量与价的关系、时间与空间的关系、量价与时空的关系等等，均有不同的组合与效果，只有当量价时空四元素同时产生共振的时候，能量才是最大的。第一次世界大战，一队德国士兵迈着整齐的步伐通过一座桥，结果把桥踩塌。桥梁本身负载能力是远远大过这队德国士兵的重量，但由于士兵步调整齐节奏一致而产生物体共振，结果大桥在这种齐力的作用下而倒塌，这就是共振的作用。对于证券市场，共振会产生不同的效果，有向上的共振，也有向下的共振，四元素发生向下共振的时候，熊市必然出现，四元素向上产生共振的时候，牛市必然出现。共振的强弱也必然影响行情的大小。运用到具体的市场分析中，四元共振是能起到预测作用的，对大盘或者个股均有预见性，我曾经成功的运用四元共振原理对上证指数做过精彩的预测分析，对照当时的大盘走势，大家可以发现我的预测是非常的准确的，为什么能做到这样，这就是四元共振的神奇之处： 【作者:孑孓之彳亍时间:2002-4/25 02:19 】 主题如果大盘是这样走、、、 内容大盘前面的走势就不说了，后面如果在1570点左右止跌再反弹到1658点，接着再下跌到1470点，那么我可以说大盘再往后就会上冲到1756点左右就该大跌了。如果上面的全都应验了，至于跌的位置嘛，那我就很清楚了：） 此贴留在这里待以后验证一个蚊子的猜想。 对照上证指数，我在当时将大盘后市的运行形态极相关位置都准确的表述出来，能准确的预测上下几百点的空间，这可不是瞎蒙胡猜能做到的。在个股方面，我在2002年也运用四元共振的原理发现了长安汽车这样的大黑马： 作者孑孓之彳亍日期2002/11 /1 07:43 主题长安汽车（000625）能开多快？！ 内容长安汽车最近受到大家的关注和追捧，是不无道理的，从它公布的三季度业绩来看，每股收益在0.33元，年终还会再上一新台阶。如此骄人的业绩增长，使得很多绩优股汗颜，可是，它的股价却不及很多亏损的ST股们。长安汽车作为中国家庭轿车的龙头企业，与美国福特有着密切的合作关系，属于外资并购概念股。不论从它的市场销售情况和发展前景来看，长安汽车无疑是一只被价值低估了的股票。最近的股东人数变化明确显示人数在减少，平均持股数量在增加，大资金吸纳痕迹非常明显。再从技术面看，前天的向上跳空缺口属于突破性缺口，成交量放大，均线系统向上翘头，短期内向上运行的趋势已经确立。 长安汽车--将是奔驰在高速路上的靓车~！股市中的量价时空
股票技术：量价时空之-价
量价时空-四元共振
相关主题
文本预览