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這是阿伯期股雙贏的部落格,希望您會喜歡~也歡迎您常來逛逛!灌灌水---小弟歷經多年探討開發這套『期股雙贏』盤中即時分析系統,精準度九成以上,是目前市面上最穩準的操盤分析系統,操作簡單易學易懂,指標顯示清楚明瞭, 只要依循進出場點操作,省去繁雜數據計算,即能穩賺錢,股票期指‧外匯原油‧黃金‧操作貴在善用良好分析工具,切忌預設立場, 捨不得停損或盲目追求內線消息,長短不分指標運用也缺乏一致性,最後終究會輸的一踏塗地。歡迎同好來站瞭解!tonyhuang:0982-699-286 line id:0982699286

蛛網理論

何謂蜘蛛網操作法
 
顧明思義─即利用蜘蛛網般的設計,來誘捕獵物。蜘蛛網代表股票遞增遞減的價格設定線,獵物代表股價短期的波動,只要股價上下波動點到預先設定的價位,即會以低買高賣交易而穫利。
這就是所謂“一個對「買賣價位」事先設計「低買高賣」的中長線掛單策略。
 
蜘網作戰之關鍵:信心、耐心、資金
 
PS:
蜘網級距5%可以改變的喔..依股性不同做調整..依此方法要有長線操作的準備..當然要有資金向下加碼..若股票不幸被套..利用蛛網理論來回做..也可以讓成本降低喔!!
殖利率高的......最好是高過6%以上(因為融資利率為年利率6%)    

 

還有您再選股十儘量可以選擇低價的....我的選擇都是在30-10元之間的躺在地上爬的各股(例如像2023燁輝....5387茂德...2404漢唐.....2338光罩等等)

 蛛網理論的股市應用

蛛網作戰的方法很簡單,主要的原理如下:

      1.針對所有「買賣價位」已事先進行規劃設計
      2.交易策略就是「低接高出」
      3.每次進出的價格間距都是固定的,編織成「蜘蛛網」
      4.對未來可能的資金需求,事先設定完成
      5.持股數量採定價定額,股價是多少,庫存就多少

 
      接下來就是step by step的方式來操作了:

      step1.先選擇標的(選擇標的原則:業績跟獲利有成長性、產品或業務處於產業成長趨勢、流通性佳、經營者形象良好且財務健全的公司為佳)
      step2.以60%資金買進
      step3.最終報酬率目標金額:30%
      step4.設定蛛網級距:5%
            step5.執行

            舉個例子來說,如果手上有20萬資金想要投資(空頭市場建議現金操作,不要擴張信用),可以買每股20元左右的股票10張。

            先用60%的資金買進,也就是用12萬買進6張股票(每股20元),蛛網級距以5%計算,所以每個級距的價格就是1元,股價成為21塊時,賣掉1張(庫存5張)、股價22塊時,再賣掉1張(庫存4張)、股價漲到26塊時,剛好出清庫存,如果剛剛好連續六次賣完,那麼獲利有2.1萬,報酬率約兩成。

            若股價下跌,同樣跌到19塊買1張、18塊再買1張、買到16塊,剛好把資金用完,那跌到16塊以後繼續跌怎麼辦,那就表示選錯股票了,要考慮停損換股,不要死抱著一直等。

            以目前的盤勢來說,大概很難選到一路漲上去的股票,一般來說幾乎都是上漲5~6%以後,又再跌個3~4%,所以來來回回漲漲跌跌,只要觸碰到設定的價格,就可以操作,盤整越久,獲利越多。

            如果級距設定為5%,扣掉手續費跟稅,每做一次獲利約4.5%,波動性也還好,不至於每天都要交易,另外如果不方便看盤,只要每天晚上在家下預約單,按照計畫照表操課,股價多少,庫存就多少。

            只要股價在16~26這個區間,就可以不斷操作,我自己用這個方法實際操作了兩三個月,大概每個月都有3%左右的獲利,雖然獲利只有一點點,但是積少成多,我想在股市行情低迷的時候,能賺錢就算不錯了。

            註.以上方法前提是要先挑到合適的股票,買進賣出只是操作技巧,與選股無關,這個方法我個人使用上覺得有效,並保證一定獲利,若要按照此法操作,請謹慎選股並評量自身風險承受度,簡單的說,就是盈虧自負,與本人無關。

      
      
        賣出的操作策略-蛛網理論

「萬般拉抬只為出」,在股市中闖蕩多年的人都聽過這句話,講的是市場中的作手會將股價不斷拉高,但最後還是得執行賣出才能實現獲利,將白花花的銀子滾到自己的荷包裡。股市作手想必在一開始就已預先設定好賣出的目標價,除非一手設下的局提早被看穿,否則這些人對於賣出價位,早就了然於胸。但一般平凡的投資人,如何能知道何時應該賣出?什麼價位應該賣出?

或許,不同的市場有不同的觀察指標。例如,美國股市常受到重量級經濟數據的左右,新興市場必須看外資籌碼的變化,台灣股市還是有許多人只看技術指標…,一旦景氣變差、外資撤離、技術指標轉弱都可以視為賣出訊號。但怎麼賣真的很難,賣股票要比買股票難上好幾倍,投資前,因為還沒有包袱,只要看好某一檔股票就可以勇敢買進,心理壓力並不大,但一旦買進之後,種種愛恨情仇接踵而來:「我上週才買的股票該不該賣?」「已經賺的部份該獲利了結嗎?」「有些股票賠20%了,怎麼辦?」其實,這些問題在簡化之後,不就是該賣出?還是繼續持有?

一位投資前輩曾經與我分享他獨門的賣出方法,他稱之為蛛網理論,道理其實很簡單,利用一般人熟知的停損或停利方式,持續追蹤股價的表現,當股價漲跌幅超乎原先設定的目標時,先檢視當時投資的原因是否已經產生質變,如果沒有變化就繼續持有,如果已經改變則斷然賣出。舉例來說,一開始看好某一家公司新產品的上市,股價100元,預估短期內可能向上推升至少20%,但萬一看錯怎麼辦?所以也設了停損點,當股價表現不如預期,反向下跌超過10%則停損賣出。2周之後股價上漲了20%成為120元,這時候必需重新評估究竟是繼續持有還是賣出,如果是認為還有機會獲利,則可以選擇繼續持有,並重新設定第二次的停利點與停損點…,第三次的…。相反地,如果買進之後股價從100元跌至90元怎麼辦?還是一樣重新評估當初對新產品的預期合不合理,是買得太早了?還是新產品上市後的反應不佳?如果是前者,或許還能等一等,但如果是後者可就最好趁早賣出小輸為贏。

這樣的方法真的正確嗎?大方向都沒錯,但執行上不容易,因為一般人在買進股票之後,有賺錢希望賺更多,捨不得賣,賠了錢,就更賣不下手了。因此,在每一次重新評估設立停損停利點時,很容易無法克服心魔,而作出錯誤的決定,該持有卻急於賣出,或該賣出卻繼續持有。其實,在執行上可以單純以漲跌幅作為決策參考,不要再加入人為的分析與判斷,以前例來說,當股價碰觸到停損或停利點時只需確實執行賣出的動作,但你可能會問:「萬一我好不容易挑到一檔飆股,在漲了20%之後,再大漲50%,豈不後悔莫及?」的確,為了避免這些遺憾,我將改良後的蛛網理論總結如下:
1.設定停損停利目標(為了保守起見,漲幅可以設多一點,跌幅可以設少一點)
2.當觸及停損點時,斷然賣出不手軟(只能怪自己當初的分析有問題,先停損至少留得先青山在,畢竟天下何處無芳草?)
3.當觸及停利點時,重新設定另一個停損及停利點(避免太早賣出,錯失了好不容易抓到的飆股。)
4.當股持續上漲時,只要不斷重新設新的停損停利點即可,但一旦股價開始出現疲態不漲反跌,別客氣,確實執行賣出的動作(嘿嘿,相信這樣下來獲利肯定不少。)

一直覺得投資執行是最難的一環,許多投資方法或投資觀念都不難,但真正能落實的沒幾個,因為我們都是凡人,或許隨著電腦系統的更加方便,透過電腦程式的輔助,反而能克服執行上的人性弱點。

蛛網策略(傻瓜投資術)(一)--策略優勢
此即利用股價長期在區間來回時,設定如蛛網狀之價格,便於區間的買賣操作。

一、避免追高殺低的人性弱點。
二、克服投資人低檔不敢進場的弱點。
三、操作簡單易懂,不需再預測股價漲跌。
四、上漲時有股票可以賣,下跌時有錢可以買。
五、運用實戶一手股票一手鈔票的操作手法,對股票來回操作。
六、因為清楚股價上下起伏的應對策略,可避免血壓上下震盪而傷害健康。


蛛網策略(傻瓜投資術)(二)--戰術說明
佈局方式

一、確認你的股票標的:最好做過基本面分析,質優的股票為主。與大盤指數連動性高的股票。
二、列出該股的長期支撐及壓力區:以週線及月線為主要參考依據。
三、訂出操作價格區間:設定操作價格區間及價格網絡。
四、確認進場時點的資金分配及佈局張數。
五、佈局完成後,依據擬訂之價格區間進行買賣操作。

範例如下:
1.以台灣50(0050)作為操作標的,若目前股價為40元。
2.操作區間:35~50,區間為16元。
3.預計運用資金:100萬台幣,保留約20萬作為網下承接資金。
4.目前可買進20張,共計80萬元。
5.操作股價區隔: 1元。
6.股價在39~35間,每下跌1元,則買進1張。
7.股價每漲1元,則需賣出1~2張,直到股價到達50元,需全數出清持股。


五日均線戰法(簡單交易法)
股票市場或金融市場,就只有'漲、跌、買、賣'四個簡單的要素,但綜合起來,它的困難度卻是難以形容,我們可以以機率的概念來作為股市操作的基本判斷,本次介紹的五日均線戰法,就是以此為基礎; 五日均線戰法的基本規則如下:

規則一 股價站上五日均線,且五日均線是翻揚向上的,則予以買進;五日均線翻揚向上,表示股價短期是向上走高的,表示第六日第七日股價向上走的機率較大,買進後直到規則二出現時再與以賣出;

規則二 股價跌破五日均線,且五日均線是向下走時,則予以賣出,或考慮放空,因為五日均線向下表示股價近期走勢戲下跌的機率較高,所以股票予以賣出,直到規則一情況出現後,再反轉買進;

當然這種做法,不表示你就一定賺錢,前面說過,它的立論基礎是或然率,所以只能說它賺的機會比較大,比賠的機會大,如是而已!!!

 <<凱利方程式>>

 決勝二十一點
 
賭博完全是不好的東西嗎?我不同意這種說法。我們一群朋友每年過年都會聚賭,這是一個儀式性的活動,去年初四在我家,我們從下午就開始變換各種賭法,歡呼聲、各種咒罵聲和臨時發明的自我鼓舞聲一直持續到晚上。這種歡樂的氣氛不是一般人可以體會的,尤其是隔壁的鄰居更加無法體會,晚上11點左右有人按門鈴,天啊對面把警察都叫來了,於是我們只好進行較為安靜的德州撲克,聚賭當然還是要繼續。

 
在外面廣大的世界裡,賭博不只是幾個人在家中圍爐而已,而是在規劃完善的莊家制賭場中進行。有無數的人窮盡各種方法想要占賭場的便宜,其中不乏學界的菁英,利用計算機率的方式追尋所謂的必勝法,多數的人都是無功而返,於是各大賭場至今仍然屹立不搖。底下卻有一個看起來還蠻成功的例子。

 
在1960年代,由物理學家愛德華索普領軍,紐約黑道份子基頓擔任金主兼保鑣,進行了一場實驗性的旅行,他們巡迴各大賭場玩二十一點。結果幾乎將所經的賭場吃乾抹盡,這些賭場不是請出可以隨意變出黑桃三的高進對付他們,便是叫出同樣為周潤發所飾演的小馬哥持槍驅趕。成功的武器有兩個:索普發明的二十一點算牌法及凱利方程式。

 
        二十一點算牌的方式有很多種模式,可以說是百家爭鳴,不過大致上就是幫助自己記憶已經出過的牌,去判斷現在的形勢是否有利,我看過一本有點幼稚又有點考究的賭博漫畫上,主角用喝飲料來記憶,例如每出一張A就點一杯馬丁尼,每出一張人頭(10點)就點一杯可樂之類的,這方法看似很蠢,但是也不失為一個方法,希望他膀胱爆炸之前能多贏一點錢走。這裡我並不詳述記憶法,大家只要了解,本篇的主角確實有一套還不錯的算牌法就好,我們把重點放在凱利方程式。

 
        正常來講,在二十一點的牌桌上,莊家的勝率會越高於玩家,一定的,不然賭場喝西北風嗎?但高也不會高到哪裡去,我們就粗略的假設莊家勝率有51%好了,根據索普的算牌法,可以判斷在某些情況,玩家的勝率將會超越莊家,也許可以達到50.5%左右。接下來我們將要面臨一個問題,就算我們知道現在的勝率,但要下多少注才合理呢?
 
        這個問題非常的關鍵,對一個賭徒而言,賺多少錢固然重要,能在賭場裡撐多久更加重要。當有一種狀況發生時,你非得離開賭場不可,就是口袋見底的時候,所以每位賭徒都得有一套完善的資金管理,即使你擁有絕佳的睹術,一旦觸及破產線而被趕出賭場,再美好的未來也只是空談。

 
凱利方程式
 
        凱利方程式是一個為專業賭客設計的下注模式。何謂專業的賭客,你必須擁有比一般人更高的獲勝機率,也就是說,凱利方程式沒辦法教你怎麼贏過對手,但是他可以幫助一個已經具有優勢的人把優勢發揮到最大。以賽馬為例,專業的賭客便是擁有內線情報的人,例如他可以知道哪些騎士收賄,或是有黑道進場控制比賽,這些人對於賽馬的勝負判斷自然比別人準確。凱利不是間諜,他無法取得情報,但他可以幫助這些人賺取最豐厚的報酬。

 
        大家都看過電影,電影中的主角意外獲得了消息,跟黑道借了一大筆高利貸然後全部壓在某一匹馬,最後那匹馬總是會在終點前跌倒,主角頭昏昏的走出賽馬場,接下來兩小時開始演他的大逃殺。獲得情報的意義何在,代表我們擁有更高的獲勝機率,賭博的期望值是正的。請注意期望值這個詞,很多人都忽略了一個重點,期望值是在「長期」才會成立的事情,不免俗的以擲銅板為例,大家都知道正面出現的機率是二分之一,但這二分之一何時才會出現?不會是丟十次剛好五次吧?事實上我們得持續的一直丟這個銅板,丟了幾萬次後,你會發現正面出現的機率確實逼近了二分之一,丟了幾萬次就意謂進入了長期。所以條件一:你獲得情報,擁有了正的期望值。條件二:你得撐到長期,等這個期望值實現。因此我們絕不會冒然的把所有家產丟在一個籃子裡。

   賽馬的賠率是由大眾所決定的,絕大多數的人看好某一匹馬,大家把錢都壓在牠身上,於是這匹馬的賠率便會下降,反之越少人看好的馬,賠率越高。凱利方程式認為,你應該根據自己得到的情報,去估計每匹馬的獲勝機率,然後將你的資金按某個比例分配下去。公式是這樣:

 下注比例=收益率 / 賠率

 收益率是這次下注期望獲得的報酬除上下注的金額:

 
收益率=期望收益 / 本金

 假設有匹馬賠率是一賠五,而根據線報他有二分之一的獲勝機率,如果壓一百元,有二分之一的機會可以拿回六百元(當初壓的一百元加上賠的五百元),所以期望獲得的報酬為二分之一乘上六百元再扣掉一百元,得到兩百元,這是分子,而分母就是當初下的一百元,因此得到收益率為二。再帶入下注比例的公式裡,分子為二,分母就是賠率,也就是五。因此根據這個例子你應該把資金的40%(2/5)壓在這匹馬上。

 
根據這個方程式,你就可把所有資金依序分配給每一匹馬,55%壓在「柯博文」身上,20%壓在另一匹馬「大黃蜂」,依此類推。這種賭法有一個浪漫的稱呼叫「賭你的信念」,因為決定下注金額的關鍵是你認為他的獲利率是多少,這是你的信念。不過我得強調,你的信念必須是可靠的,而不是莫名的自信。

 
        有人會懷疑,為什麼不單賭勝算最高的「柯博文」就好,而要連其他獲勝機率並不高的一起賭呢?這是一種買保險的概念,即使是勝算最高的馬,也有失敗的機率,如果你只押他,當他不小心落敗,你的口袋會只剩很少的錢。但如果你將這些閒錢分配在其他並不看好的馬(即使比例很低),當意外發生時,也就是這些低勝率馬獲勝的時候,他們將為你救回一部分資金。

 
        金融市場其實是最高級的賭博,這裡講的賭徒原則也適用於金融市場的交易員,任何交易策略,就算擁有再大的獲利潛力,一樣也要面臨到停損的問題,如果虧損過大部位被停損的話,就相當於被踢出賭場,那再好的策略也是空談。在這裡凱利方程式依然可以派上用場,只是要做一些調整,。

 股價、棉花、與尼羅河密碼這本書的作者Benoit Mandelbrot在數學界很有名

: 碎形理論的提出者

: 整本書大概的架構 可以分成三部份

: 第一部份是他個人的學習及學術成長背景

: 第二部份是對正統金融理論及隨機漫步理論的形成背景與理論概構

: 作一個全面性的解析, 最後並針對理論的概構提出他的質疑

: 第三部份是用他自己發表的碎形理論, 對金融巿場價格的變動

: 做一個嘗試性的探討

: 看完《漫步華爾街》吐槽別人

: 再看看這本書吐槽所謂的學院派

: 還蠻有趣的, 不過這本書不是教人賺錢的著作

: 有興趣的人可以自己去找

尼羅河這本書針對統計的批判

主要集中在市場波動非高斯分配 而是肥尾分配

(用常態分配去估計風險 結果就是在巨大波動中滅頂 ex:LTCM)

尼羅河另外補充說市場波動具有碎型性質(大尺度的波動會近似於小尺度)

非單純隨機漫步

我們唯一知道的事就是未來仍可能會發生巨大波動

但是不知道時間 也不知道幅度

考慮風控的時候千萬別忘記上面這些話

另外推黑天鵝效應 整本書充滿了對學術主流派的吐嘈

也沒有教人怎麼賺錢 不過裡面有個簡單的風控提議

1.大部分資金放在極端安全的資產 ex:國庫券

2.少部份放在會暴露在正面黑天鵝效應 但高風險的資產類別 ex:創投 op買權 

btw 尼羅河和黑天鵝兩本書的作者是好友

==

簡單講幾個技術分析可能會碰上的問題:

1.支撐壓力(前高前低 均線 指標 k線型態 黃金分割 甘式角等): 出現折返時 要出現多大的折返 才可以將這個支壓視為有效?0.5%?1%?5%?10%? 非支撐壓力區的折返走勢 和支撐壓力區出現的折返走勢有什麼差別? (既然那邊沒有支撐壓力 為什麼會折返?隨機? 那為什麼支壓區及其附近的折返 會被一般人視為非隨機? 特別是在槓龜率這麼高的狀況下) 

2.箱型理論:

預測隔日走勢的時候 只要設定一個夠大的區間(ex:+3%~-3%) 就可以確保自己大部分時候是對的 (以3%來說應該超過總波動分配的70%) 台股如果把區間設定為+7%~-7% 準確率會高達100%

3.時間轉折:費氏數列 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 ...... 看小時 看日 看週 正負誤差3

看起來命中率不錯 但是我自創一個 2 7 9 12 15 20 31 39 44數列 命中率看起來好像還是不錯 

4.後見之明:大部分的圖形在事後 都可以找到轉折 箱型 和支壓 可惜的是這總是只在"事後"才看得出來 至少我沒認識或聽過誰 可以"在事前"不斷提出準確的預測 

大部分技術分析 在統計檢定下都會露出原形(還只是套用過去數據而已....) 在運用相關技術的時候 請小心

個人認為靠技術分析預測走勢 跟丟銅板(50%)比起來 丟銅板的勝率比較高 (當一種分析很多人懂的時候 反而容易失效)

※ 引述《Angraecum (風蘭)》之銘言:

:     無論研究基本面、技術面…等,這些都只是說服你進出場的理由罷了,

:     只要進入投資市場,有的只是機率與紀律而已。

:     之所以謂之機率,因為市場是殘酷的,功課作得再多進場後不見得就會

:     賺錢,但,可以因為這樣就不作功課嗎?當然不行,你不作功課…真的

:     去丟銅板求個痛快比較有效率。

我的意見簡單來說是這樣:對未驗證或無法驗證的資訊保守

就歷史來說 台股光靠一條季線就比單純持有好的多

不需要很多參數 不需要最佳化就可以賺錢 我也可以提出數據證明

(不過隨著時間過去 有效性越來越低 這也是台股往成熟市場邁進的寫照)

但有幾個人真的去驗證過那些k線型態的有效性?不管是1根2根3根的組合

就我過去看到的研究 似乎不是很有效

在跑回歸之前 光是要找到一個大家都同意的定義 可能都會充滿爭議了

定義的模糊 也給了很多人後見之明的機會

再說大家都知道主力會畫線 但為什麼還是會跳進去給主力玩?

(我知道蘭大會看k線 這邊不是要戰蘭大 只是單純陳述看k線時的問題)

至於波浪跟甘氏角 在我心目中跟占星術是同等的

話說前陣子冥王星被去掉 剩八大行星了嘛...

總之 功課作對方向比較好....

:     進入股市,進出點只是在拼判斷力的準確度,準確率愈高勝率自然愈高

:     ,而判斷力的形成便在於各種分析技術的研究,但沒有一樣分析是百分

:     之百會保證獲利的,所以進場後,心中只要有紀律即可,之前的分析研

:     究皆該拋開。

勝率高有勝率高的賺法 勝率低有勝率低的賺法

我可以很老實的說 我自己的賺法勝率很低 4,5連敗是正常的事

但至少這十年下來 我的績效比買進持有好一些

找出自己的優勢區比較重要

像我就是不喜歡看盤(盯盤容易緊張手汗咳嗽)

又覺得研究公司在做什麼 怎麼賺錢很有趣

慢慢就往基本面選股 中線進出這塊去走

話說回來 靠技術面 停損這個紀律絕對必要

但靠基本面買股 有時候需要的是堅持虧損的勇氣呀

(這時需要相對分散的風控)

:     個股有基本面可以研究,可是期指就只有技術面而已。

哈 還有股票版的心理面反指標 很好用地~~

:     後話確實無益,但有沒有能力以眼前所見對後續作出預期,這會直接影

:     響你操作策略的擬定與紀律的規劃。

:     而投資市場順息萬變、乾坤莫測,所以也要懂得隨著市場變化對操作規

:     劃作出修正,一陳不變的想法將淪為主觀,不守紀律…賠死也是活該。

至於預期....常會有人問我接下來會怎麼走

我都說"我不知道 知道的話就去借錢押房子賭身家啦"

平常的判斷程序大概是: 周線圖叫出來

- 看起來在漲/突破季線 or 跌了很久版眾很悲觀 - 隨便找個點做多

- 看起來在跌/跌破季線 or 漲了很久版眾很樂觀 - 隨便找個點做空

- 看不出來在漲在跌 - 睡覺

這樣子算分析嗎? XD

:     這是很多人的迷思…所以沒有正解,

:     不過我的想法是,當很多人運用一樣的東西後,就會變成「力量」,違背

:     這股市場力量後,紀律會保護你。

停損有設 且停損的位置不要讓你虧太多就好

在意高10點或低10點比較對這種事 我覺得沒意義

 (Fractal)的股票技術

 嚴格意義上講,普通幾何學研究的對象,一般都具有整數的維數。比如,零維的點、一維的線、二維的面、三維的立體、乃至四維的時空。在20世紀70年代末80年代初,產生了新興的分形幾何學(fractal geometry),空間具有不一定是整數的多維化概念,而存在一個分數維數。這是幾何學的新突破,引起了數學家和自然科學者的極大關註。根據物理學家李蔭遠院士的建議,大陸將fractal一開始就定譯為“分形”,而臺灣學者一般將fractal譯作“碎形”。對於股票的走勢也同樣可以考慮不再是時間與股價的兩維平面變化。而是非整數維的變化。在國外股票分析軟件中,出現了利用Chaos and Fractal等名詞給出的股價技術分析思路。我們可以采用其思考問題的邏輯。多層次的技術分析也許會給我們更多的啟發。

<分形分析_乖離率>

用法註釋:

設計原理:我們設計該指標使用的理論核心是“沒有永遠上漲和下跌的股票”這個基本定律。主要研究和追蹤股價上漲和下跌的周期性、每個周期的長短、上漲和下跌的比例等問題。我說過:我們不可以預測股票的走勢。但是,我們可以測量股票的走勢,並找出其規律性。首先,我們要得到每次上漲和下跌的頂點和底點。再對每個上漲和下跌周期進行測量。同時,將測量得到的結果與歷史記錄相比較。就很容易得到對股價走勢的基本判斷。該指標對做短線操作的投資人是有幫助的。

Fractal公式給我們能夠實現這個想法的先決條件。該公式給出每個頂點和底點的測量結果。我們就很容易算出每個上漲周期和下跌周期的強弱,幅度和天數。

PLUS線給出階段上漲和下跌的比例或具體價格。其數值會滯後頂點或底點一個周期數(天、小時等)。PPLUS線給出當期上漲或下跌的幅度。有了這些數據,我們基本可以每個上漲和下跌周期的規律。剩下的就是根據歷史數據進行判斷了。當然,每只股票都是人在操作(莊家操盤手)。然而,每個操盤手都會有一定的習慣印記,我們稱為“痕跡”。在刑事偵查學中痕跡可以用來查找事實的真相。而在股票操作中,痕跡同樣可以確定操盤手的意圖和真相。這就是本人FRACTAL研究的理論基礎。

FRACTAL_BIAS_階段細分乖離率

{Mark Highest High Bar of UpFractal}
{Mark Lowest Low Bar of DownFractal}
{This section is FOR DISPLAY USE ONLY!}

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                         Display_Low0<Display_Low_2 and
                         Display_Low0<Display_Low_3 and
                         Display_Low0<Display_Low_4 and
                         Display_Low0<Display_Low_5 and
                     Display_Low0<Display_Low1 and
                         Display_Low0<Display_Low2 and
                         Display_Low0<Display_Low3 and
                         Display_Low0<Display_Low4 and
                         Display_Low0<Display_Low5,
                         Display_Low0,0);

NBottol: BARSLAST(Dplay_DnFractal),linethick0;
Bottol_Point:=REF(Display_Low0,NBottol);
Ntop: BARSLAST(Dplay_UpFractal),linethick0;
Top_Point:=REF(Display_High0,Ntop);

0,linethick3,colorgray;
PD:= (Bottol_Point-Top_Point)/Top_Point/NTop*100;
PU:= (Top_Point-Bottol_Point)/Bottol_Point/NBottol*100;
PLUS: -MA(PU+PD,1),linethick2,coloryellow;
Percentage_down:= (close-Top_Point)/Top_Point*100,colorcyan;
Percentage_up:= (close-Bottol_Point)/Bottol_Point*100,colorred;
PPLUS: Percentage_down+Percentage_up;

DRAWICON(Dplay_UpFractal>0,0,10),align0;
DRAWNUMBER(Dplay_UpFractal>0,0,Display_High0,2),colorwhite,shift1,align4;
DRAWNUMBER(Dplay_UpFractal>0,0,NBottol,0),colorred,pxdn50,shift1,align4;

DRAWICON(Dplay_DnFractal>0,0,11),align0;
DRAWNUMBER(Dplay_DnFractal>0,0,Display_Low0,2),coloryellow,shift1,align5;
DRAWNUMBER(Dplay_DnFractal>0,0,Ntop,0),colorcyan,pxup50,shift1,align5;

StrNT:='自最高點下跌:'+numtostr(Ntop,0)+' 周期';
StrNB:='自最低點上漲:'+numtostr(NBottol,0)+' 周期';
DRAWTEXT(BARSTATUS=2 and Percentage_down<0 and (NBottol>Ntop or C<Bottol_point),0,StrNT),shift1,colorcyan;
DRAWTEXT(BARSTATUS=2 and Percentage_up>0 and (Ntop>NBottol or C>Top_Point),0,StrNB),shift1,colormagenta;
DRAWNUMBER(BARSTATUS=2 and Percentage_down<0 and (NBottol>Ntop or C<Bottol_point),PPLUS,Display_Low0,2),pxdn0,shift1,colorcyan;
DRAWNUMBER(BARSTATUS=2 and Percentage_up>0 and (Ntop>NBottol or C>Top_Point),PPLUS,Display_High0,2),pxup0,shift1,colormagenta;

本文原引自:  http://tw.myblog.yahoo.com/jw!4_ltTWaFGRlZDPIlaXb6ln4-/article?mid=27405&prev=27406&next=-1

 

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  • cake20112205
  • 請問如何加入好友?謝謝!
    小芸
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