乖离率指标怎么看图文 乖离率指标参数设置55

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乖离率指标该怎样设参数 , BIAS周期怎么设

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乖离率(BIAS)指标是由移动平均原理派生出来的一种技术分析指标 , 主要用于测算汇价在波动过程中与移动平均线的偏离程度 , 描述的是价格与其移动平均线之间所存在的相对距离 。 其理论基础在于:不论汇价位于移动平均线的上方还是下方 , 一旦偏离移动平均线过远 , 则其必然会向移动平均线回归 。 这一点与经济学中价格围绕价值上下波动的原理有所类似 。
1、从BIAS的取值大小方面考虑 。 我们可以对BIAS指标设置一对固定的数值(其中一个为正值 , 另一个为负值)作为上下分界线 , 当BIAS取值超过所设置的正值时 , 发出卖出信号 , 反之 , 若BIAS低于所设置的负值 , 则发出买入信号 。 而这条分界线具体数值的确定主要取决于以下三个因素:BIAS指标选取的参数大小、使用的标的品种、该品种所处的时期和阶段 。 一般来说 , 参数N的数值越大 , 则设置的分界线跨度应该越大;而品种交易越活跃 , 则分界线跨度也越大 。 这个分界线的合理阀值到底是多少 , 业界对此也并没有一个公允的判断标准 , 需要投资者根据各自不同的风险承受能力 , 运用合适的检验方法或者根据自己的经验法则去寻找 。
2、从BIAS的曲线形状方面考虑 。 比如 , 若BIAS指标出现从上到下的两个或多个下降的峰值 , 而此时市场价格仍在上升 , 则这很可能是卖出信号的指示;反之 , 若BIAS指标出现从下到上的两个或多个上升的谷值 , 而市场价格仍在下跌 , 则此时很可能是买入信号的指示 。 需要注意的是 , 若BIAS迅速达到近期的第一个峰值或谷值 , 则这往往是容易出现操作错误的时候 , 投资者应当特别小心 。 此外 , 还可以适当引入切线理论 , 将其与BIAS的曲线形状相结合 , 提高分析判断的准确度 。
乖离率指标“乖离”是指股价与移动平均线之间的距离 , 以均线为基准计算股价与均线乖离的百分比 , 为乖离率 。 收盘价大于移动平均线时 , 乖离率为正 , 否则为负 。 均线代表的是买进者的平均成本 , 乖离率是股价靠近或者偏离平均成本的观测指标 。 股价与均线交叉时 , 乖离值正好在零轴附近 , 因此 , 零轴为多空分界点 。 但是 , 在股价暴涨或暴跌时 , 乖离率会有超出常态的走势 , 此时应结合其他指标研判 。 其研判需要注意以下几点:(1)乖离率并无一定基准水平 , 须视所用的均线天数或个股而有差异 , 乖离值的大小 , 以“众数”(乖离值多次反转的位置) 。 (2)多空交战激烈时 , 重大利空或者扎空时机 , 容易偏高或者偏低产生盲点 , 应以均线穿价原理研判买卖点 。 (3)在明显多头或空头市场时 , 乖离率的范围会比较大 , 在盘整区或者盘头盘底时 , 乖离率会有缩小或是背离的走势 。 (5)指标由负转正时 , 多头中考虑做买 , 空头中易另作研判;指标由正转负时 , 空头中考虑做卖 , 多头中易另作研判 。 (6)在强势多头行情中 , 会出现多次股价创新高 , 太早卖出会错失一段行情 , 可以于先前高价之正乖离率点附近卖出;反之 , 在空头市场时 , 可以于前次低点之负乖离率点附近买进 。 由于乖离率指标和KDJ指标类似 , 都是基于均线指标设计的 , 在具体使用时 , 二者可以结合研判 , 相互弥补彼此的不足 。 可以从以下几点分析:(1)领先特性的使用 。 由于乖离率有领先K线的特性 , 在分析K线和股价的变化时 , 应结合乖离率指标的具体情况 , 特别是乖离率均线(BIASMA---黄线)的运用 , 乖离率均线(BIASMA---黄线)走平 , 是移动平均线(MA)走平的前奏 。 对回档趋势而言 , 乖离率均线值 , 即BIASMA的值持续创新低时 , 股价可能将继续创新低 , 或者还有新低 , 当BIASMA不创新低时 , 均线走向已走平或者转折向上 , 此时 , 如果BIAS值大于BIASMA值 , 说明就乖离率指标而言 , 股价已经站上均线 , 应注意买点 。 (2)“众数”的使用 , 包括BIAS的众数和BIASMA的众数 。 所谓“众数” , 是指乖离率值的历史高低点变化的共性值 , 如多次转折的值 。 股价在回档整理或洗盘时 , 利用KD指针观察股价的变化明显滞后 , 而其也不准确 , 特别是在K值跌破50后继续向20逼近的时候 。 此时 , 在相对低档时 , KD可能出现盲点 。 而此时 , 可以根据乖离率值的“众数”及“二倍众数”的历史变化趋势 , 合理推底部形态 , 并结合到K线走势上 。 例如 , 前一次或者几次回档低点的乖离率是-10 , 当乖离率再次到达-10时 , 应合理怀疑股价可能见底 , 此时再结合K线形态是否出现止跌 , 以及均线走势 , 目标测量等从何研判 。 (3)BIAS与BIASMA的交叉分析 。


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