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什么是技术分析? 初学者的详细说明

什么是技术分析

什么是技术分析?

技术分析 是用来预测未来股价走势的方法, 货币, 加密 根据市场数据。

预测未来价格走势是基于历史价格估计。 但是,这不是绝对的预测。 它仅有助于您确定有效的交易策略的相对方式。

技术分析的两个主要组成部分:

  • 考虑了时间范围。
  • 交易者选择使用的特定技术指标。

技术分析基础

为了预测未来的价格走势,需要投资策略。 主“陶氏理论= 为所谓的技术分析奠定基础。 因此,从陶氏理论中引出的优秀理论如下:

  • 价格反映所有市场信息。
  • 价格根据特定趋势而变化,并非巧合。

价格反映所有市场信息

价格根据特定趋势而变化,并非偶然

无论是短期,中期还是长期的。 技术性交易策略主要基于这样的假设,即价格可能会重复过去的趋势。 过去的价格预示着未来的价格走势。

技术分析不仅是交易者使用的。 许多基本交易者使用基本分析来确定是否在市场上购买。 但是为了做出决定,他们使用技术分析来确定买入和低风险。

在时间范围内分析图表

  • 交易者开立和关闭一天的交易头寸。 在较短的时间范围图表上优先进行价格走势分析。 例如5分钟或15分钟图表,.
  • 长期持有市场头寸的长期交易者倾向于使用每小时,4小时,每日甚至每周的图表来分析市场。

使用时间范围的示例

在每日时间框架内的XAG / USD(银)图表上。 它的价格在几个月内一直在16.53到19.65之间波动。 想要购买白银的投资者会将其移至16.53区域进行购买。

每日时间表的Xag图表

在每小时的时间范围内考虑相同的交易范围。 结果显示出稳定的下降趋势。 当价格走势显示在小时图上时,当天的短期交易者将害怕购买白银。

每小时时间的xag图表

技术指标

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  • 趋势指示器与潜伏期有关,可测量趋势的强度和方向。 当价格高于平均水平时,该趋势被视为看涨。 当价格跌破平均值时,则被认为是下降趋势。 详情 均线(MA), 趋同移动平均线(MACD).

技术分析中的幻影线和Macds

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  • 早期指标可以通过比较一段时间内的价格来帮助确定价格波动的速度和数量。 这种谈论 指示符 随机,相对强度指示器(RSI).

技术分析中的随机和RSI

bollinger带和标准偏差

如何使用技术分析?

技术分析的优缺点

优点

可以识别市场价格趋势的信号。 交易者需要开发一种方法来确定最佳的进入和退出点。 使用技术分析工具是一种常见的方法。

基于这些工具,交易员创建了自我完善的交易规则。 随着越来越多的交易者使用相同的指标来找出水平 初学者的价格行为基础 支持和抵抗,将有多个买家和卖家聚集在一个价格点上。 然后,肯定会重复该模型。

缺陷

不可预测的市场行为。 不能保证任何形式的技术分析都是绝对准确的。 尽管历史价格模式使我们对价格走势有了深刻的了解。

断定

我仍然要重复:“没有索引或技术分析方法是100%准确的”。 但是,如果您知道如何以合理的方式使用它们,则肯定会提高您的利润。 因此,尝试练习以形成一种非常有效的交易方式。 谢谢!

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蓬莱小课:数据分析初学者,一定要掌握的几个基础知识

蓬莱小课IT 于 2022-05-23 18:15:00 发布 69 收藏 1

想入门数据分析应该怎么学?新手做数据分析有哪些好用的工具?会用 Excel 但是做分析总是没思路怎么办?做数据分析有哪些方法.

以上这些问题,相信各位想入门数据分析的小伙伴们或多或少都会遇到,今天,小编就给大家全方位科普一下,做数据分析要学什么技能,怎么学。

目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现

根据上图数据分析的基本流程,我们把数据分析师的能力分为三大部分:基础知识、工具技能、分析方法与思维。

基础知识

数据分析理论知识这方面,需要掌握是统计学和机器学习相关知识。

1、统计学

毫不夸张的说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是,看他对统计规律的敏感度。

这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析(T 检验、方差分析等),最后到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

2、机器学习

特征工程的基础:如何统计数据特征、选用不同的特征,做模型的优化;

基本的分类算法:决策树、随机森林等;

基本的聚类算法、数据挖掘、常见的机器学习算法的了解等等

工具学习

1、PPT

2、Excel

Excel 应该是数据分析师最常用的统计分析工具了,原因是因为方便,所见即所得,而且具有方便的可视化功能。应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算 Excel 入门,其次 Excel 最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻我们很多工作。

3、SQL

4、Python

数据分析方法

学习数据分析肯定有人上网百度了不少数据分析方法,令人眼花缭乱。关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点,特别是对业务的掌握,这样才能事半功倍。下面简单列几个比较通用的分析方法:

1、对比分析法

2、5W2H分析法

3、SWOT

4、PEST

5、杜邦分析法

数据分析思维

其实,不管是基础知识、工具还是思维、方法,大家在学习数据分析时可能总会感觉没有抓手,特别是自学的小伙伴,网上知识繁杂,光是辨别可靠性、专业性就已经很头疼了,而且还不知道学习是否有效果,学完之后能不能找到工作。还有一些在职的小伙伴,可利用的时间本就不充裕,还没有系统性的学习路径,自然就达不到好的学习效果。