【正文】 的整個過程增加到了一定高度，那么，一旦持倉量不再繼續(xù)增加甚至開始減少，就是趨勢即將發(fā)生變化的跡象。（2）如果在市場頂部，持倉量處在高水平，而價格下跌又突如其來，那么這是一個看跌信號。這種情況就意味著，在上升趨勢接近尾聲時建立多頭頭寸的交易者均處于損失之中。這將迫使他們賣出斬倉，所以使價格遭到壓力。這種情況一直將維持到持倉量減少到足夠大幅度之后。（3）如果在市場橫向調(diào)整期間持倉量逐漸增加，那么一旦發(fā)生向上或向下的價格突破，隨后而來的價格運動將會加劇。（4）在價格形態(tài)完成時的持倉量增加可視為對可靠趨勢信號的補充印證。？如何運用？內(nèi)容：短期循環(huán)——124小時、115周，7月；中期循環(huán)——5…年；長期循環(huán)——45…年；周期理論的四個基本原理原理：疊加原理、諧波原理、同步原理、比例原理；兩個通則原理：變通原理、基準原理。？（1）長期、中期、短期投資者同時、同方向買賣操作，將產(chǎn)生向上或向下的共振；（2）時間周期中長、中、短周期交匯到同一時點、同一方向，產(chǎn)生上或向下的共振時間點；（3）長期、中期、短期移動平均線交匯到同一價位，且方向相同，將產(chǎn)生上或向下的共振價位點；（4）K線、均線、KDJ指標、MACD指標、布林通道等多重技術(shù)指標均發(fā)出同樣的買賣信號時，將產(chǎn)生技術(shù)分析共振；（5）金融政策、財政政策、經(jīng)濟政策等多種政策方向一致，將產(chǎn)生政策共振點；（6）基本分析與技術(shù)分析方向一致，將產(chǎn)生極大共振點。？用最高點與最低點確認；內(nèi)部趨勢線（相對高低點）確認；移動平均線確認。、持續(xù)整理形態(tài)有哪些？反轉(zhuǎn)形態(tài)：頭肩形態(tài)、雙重頂（底）部與三重頂（底）部、圓弧形態(tài)、V形形態(tài)；持續(xù)整理形態(tài)：三角形、矩形、旗形與楔形。？（1）相反理論看好看淡會考慮比例的趨勢，是動態(tài)概念；（2）相反理論并不是大眾一定是錯的；（3）相反理論的研究結(jié)果，要做市場贏家只有與大眾思路相背，切不可從眾追隨；（4）行情將轉(zhuǎn)勢，牛市轉(zhuǎn)入熊市時，每個人都看好，因此盡量買入，直到想買的人都買入，而后來資金卻無以為繼，牛市就會在所有人看好聲中結(jié)束；熊市反之；（5）牛市瘋狂時，媒體都宣傳出市場看好情緒，人人熱情高漲，是市場暴跌的先兆；熊市反之。？布林通道（BOLL）、移動平均線（MA）、平滑異同移動平均線（MACD）和方向移動指數(shù)（DMI）。、中、下軌之間的關(guān)系是怎樣的？（1）當K線從布林通道的中軌線以下向上突破布林通道的中軌線時，預(yù)示著價格的強勢特征開始出現(xiàn)，投資者以中長線買入為主；當K線從布林通道的中軌以上向上突破上軌時，預(yù)示強勢特征的到基本確立；（2）當K線向上突破布林通道上軌后，其運動方向繼續(xù)向上，布林通道上中下軌線同時向上，預(yù)示強勢特征依舊；（3）當K線在布林通道上方運行一段時間后，如果K線掉頭向下并突破布林通道上軌時，預(yù)示價格短時強勢特征即將終結(jié)；（4）當K線從布林通道的上方向下突破布林通道的上軌后，如果布林通道的上中下軌線同時向下，預(yù)示價格短期強勢特征即將結(jié)束，投資者應(yīng)以逢高減倉為主；（5）當K線從布林通道的中軌線上方向下突破布林通道的中軌線時，預(yù)示著價格的中期跌勢已經(jīng)形成，投資者以中長線賣出為主；如果布林通道上中下軌線同時向下，則更能確認；（6）當K線向下突破布林通道下軌后，其運動方向繼續(xù)向下，預(yù)示價格處于極度弱勢行情；（7）當K線在布林通道下方運行一段時間后，如果K線掉頭向上并突破布林通道下軌時，預(yù)示價格短時行情可能回暖；（8）當K線一直處于中軌線下方，并和中軌線一起向下運動時，表明價格處于弱勢下跌過程中，只要K線不向上反轉(zhuǎn)突破中軌線，穩(wěn)健的投資者可繼續(xù)保持空頭思路。？（1）DI的應(yīng)用。判斷行情的發(fā)展趨勢并以此為依據(jù)確立自己的買入和賣出價位。+DI上升，DI下降，表示多方占優(yōu)；當+DI從低位向上，DI從高位向下，+DI上穿DI時，買入；DI上升，+DI下降，表示空方占優(yōu)；當DI從低位向上，+DI從高位向下，DI上穿+DI時，賣出；（2）DX和ADX的應(yīng)用。無論在空頭市場還是在多頭市場，ADX的曲線總是呈上升的趨勢。只能判斷是否有趨勢存在，而不能弄清楚具體向上移動還是想想移動。①ADX曲線持續(xù)上升到高位，表明目前價格波動有一個明確固定的方向，可能是上升，也可能是下跌；②當ADX上升到很高的價位并轉(zhuǎn)折向下時，預(yù)示原來趨勢可能終結(jié)；③價格不斷出現(xiàn)新高或新低, ADX同時也不斷出現(xiàn)新高，原來趨勢會繼續(xù)延續(xù)；④ADX進入低位時，表明多空雙方的力量基本相當，價格進入盤整期；⑤使用DMI時最好配合使用RSI。？威廉指標的研判標準主要圍繞WMS%R的數(shù)值大小、WMS%R曲線形狀等方面展開的。？（1）當KDJ曲線與價格曲線從低位（KDJ值均在50以上）同步下升，表明價格中長期趨勢向好、短期內(nèi)價格有望繼續(xù)上漲趨勢，投資者應(yīng)繼續(xù)持有多單或逢低買入。（2）當KDJ曲線與價格曲線從高位同步下降，表明短期內(nèi)價格將持續(xù)下跌趨勢，投資者應(yīng)繼續(xù)持幣觀望或逢高賣出。（3）當KDJ曲線從高位回落，經(jīng)過一段時間盤整后再度向上并創(chuàng)出新高，而價格曲線也在高位強勢盤整后再度上升創(chuàng)出新高，表明價格的上漲動力依然較強，投資者可繼續(xù)持有待漲。（4）當KDJ曲線從高位回落，經(jīng)過一段時間盤整后再度向上，但到了前期高點附近時卻掉頭向下、未能創(chuàng)出新高，而價格曲線還在緩慢上升并創(chuàng)出新高，KDJ曲線和價格曲線在高位形成了相反的走勢，這可能就意味著價格上漲的動力開始減弱，KDJ指標出現(xiàn)頂背離現(xiàn)象，一旦價格向下，應(yīng)果斷及時的離場。（5）當KDJ曲線在長期弱勢下跌過程中，經(jīng)過一段時間弱勢反彈后再度向下并創(chuàng)出新低，而價格曲線也在弱勢盤整后再度向下創(chuàng)出新低，表明價格的下跌動能依然較強，投資者可持續(xù)持幣觀望。（6）當KDJ曲線從低位向上反彈到一定高位、再度向下回落，但回調(diào)到前期低點附近時止跌企穩(wěn)、未能創(chuàng)出新低時，而價格曲線還在緩慢下降并創(chuàng)出新低，KDJ曲線和價格曲線在低位形成相反走勢，這可能就意味著價格下跌的動能開始衰弱，KDJ指標出現(xiàn)了底背離現(xiàn)象。此時投資者也應(yīng)密切關(guān)注價格動向，一旦價格向上就可以短線買入，等待反彈的出現(xiàn)。？（1）從BIAS的取值大小方面考慮：找到一個正數(shù)或負數(shù)作為上下分界線，正數(shù)的絕對值一般可以設(shè)置的比負數(shù)的絕對值大一些。只要BIAS一超過這個正數(shù)，就應(yīng)該賣出，只要BIAS低于這個負數(shù)，就應(yīng)該考慮買入。這條分界線與三個因素有關(guān)：BIAS選擇的參數(shù)的大小、選擇的品種合約、所處的時期。一般來說，參數(shù)越大，采取行動的分界線就越大。市場越活躍，選擇的分界線也越大。（2）從BIAS的曲線形狀方面考慮，切線理論在BIAS上也能得到應(yīng)用。BIAS形成從上到下的兩個或多個下降的峰，而此時市場價格還在繼續(xù)上升，則這是拋出的信號。BIAS形成從下到上的兩個或多個上升的谷，而此時市場價格還在繼續(xù)下跌，則這是買入的信號。（3）從兩條BIAS線結(jié)合方面考慮。當短期BIAS在高位下穿長期BIAS時，是賣出信號；在低位，短期BIAS上穿長期BIAS時是買入信號。 ，如何運用？（1）心理線（PSY）應(yīng)用法則：①在盤整階段，PSY的取值一般在50附近，下限和上限一般定為25和75，如果超過這個取值范圍，則為超賣或超買；②如果PSY的取值過高或過低，都是行動的信號。如果PSY 10或PSY 90可以考慮買入或賣出；③當PSY的取值第一次進入到采取行動的區(qū)域時，往往容易出錯，要等到第二次出現(xiàn)行動信號時才比較安全；④PSY曲線如果在低位或高位出現(xiàn)大的W底或M頭時，是買入或賣出的信號；⑤PSY一般最好同價格曲線配合使用，背離現(xiàn)象在PSY中也是適用的。（2）能量潮（OBV）應(yīng)用法則和注意事項：①OBV不能單獨使用，必須與價格曲線結(jié)合使用才能發(fā)揮作用；②OBV曲線的上升或下降對于進一步確認當前價格的趨勢有著非常重要的作用；③對其他技術(shù)指標適用的切線理論的內(nèi)容同樣適用于OBV曲線；④W底和M頭形態(tài)也適用于OBV；⑤在價格進入到盤整區(qū)域后，OBV曲線會率先顯露出脫離盤整區(qū)的信號向上或向下突破。？（1）前20名持倉分析：①特殊信號—背離；②一般信號—趨勢；（2）區(qū)域或派系會員持倉分析；（3）成交量活躍席位多空持倉分析。？（1）對商業(yè)頭寸而言，更應(yīng)關(guān)注凈頭寸的變化而不是凈多頭還是凈空頭；（2）注重季節(jié)因素的變化，剔除季節(jié)性因素；（3）持倉分析是從資金面的角度看市場動向，對短期作用明顯，對長期走勢分析還需要結(jié)合基本面等分析方法。第六章 統(tǒng)計分析？相關(guān)關(guān)系是指變量之間的不確定的依存關(guān)系。它與通常的函數(shù)關(guān)系不同，函數(shù)關(guān)系是變量之間確定的依存關(guān)系，相關(guān)關(guān)系則不同，對應(yīng)于:一個變量的某個數(shù)值，另一個變量可能有幾個甚至許多個數(shù)值。在社會經(jīng)濟領(lǐng)域中，社會和經(jīng)濟變量受隨機因素的影響很大，它們之間的關(guān)系主要表現(xiàn)為相關(guān)關(guān)系。？相關(guān)系數(shù)是在直線相關(guān)的條件下，說明兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計分析指標。若相關(guān)系數(shù)是根據(jù)總體全部數(shù)據(jù)計算的，稱為總體相關(guān)系數(shù)，一般記為 ：若是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算的，則稱為樣本相關(guān)系數(shù)，一般記為r。樣本相關(guān)系數(shù)的計算公式為：？一元線性回歸的實質(zhì)是找出與樣本點擬合最佳的直線。一元線性回歸分析是描述和評估給定變星與一個變量線性依存關(guān)系的方法。？一元線性回歸方程是一條直線，最小二乘估計的表達式如下：？一般地，在作一元線性回歸分析過程中，回歸分析是建立一系列假設(shè)基礎(chǔ)上的，這些假設(shè)為：（1）回歸模型因變量y與自變量x之間具有線性關(guān)系。（2）在重復抽樣中自變量x值是固定的。即假定x是非隨機的。（3）誤差項ε的均值為零。？在利用回歸方程進行分析和預(yù)測前，需要對估計出的回歸系數(shù)進行顯著性檢驗，以確認自變量對因變量的影響是否顯著。一元線性回歸系數(shù)的顯著性檢驗就是檢驗回歸系數(shù)是否為零。常用的檢驗方法是正態(tài)分布下的檢驗法。一元線性回歸模型是用自變量的取值來估計或者預(yù)測因變量的取值，但是估計或者預(yù)測的精度如何將取決于回歸直線對觀測數(shù)據(jù)的擬合程度，即回歸直線對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，一般用判定系數(shù)對擬合優(yōu)度進行度量。在一元線性回歸模型中，回歸系數(shù)的顯著性檢驗和方程的顯著性檢驗是等價的。？預(yù)測分為點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測：點預(yù)測就是將x的一個特定值代入樣本回歸方程，計算得出就是對應(yīng)的點預(yù)測值。當估計出的回歸模型為，要預(yù)測x=時的值，將帶入回歸模型就可得到相應(yīng)的預(yù)測值。區(qū)間預(yù)測就是在給定顯著性水平的條件下，找到一個區(qū)間，使對應(yīng)于特定的包含在這個區(qū)間的概率為，即在置信水平為的置信區(qū)間為：？分析Y 的觀測值、估計值與平均值的關(guān)系：將上式兩邊平方加總，可證得：判定系數(shù)即為回歸平方和在總體平方和中所占的比重表示如下:？多元線性回歸方程是一元線性回歸方程的擴展，主要描述因變量與兩個或兩個以上的自變量之間的線性關(guān)系。一般地，多元線性回歸模型的表達式如下：？回歸方程的顯著性檢驗包括對回歸方程線性關(guān)系的檢驗（F檢驗）（即方程顯著性檢驗）以及對回歸方程系數(shù)顯著性進行的檢驗（ 檢驗）。前者主要是檢驗因變量同多個自變量的線性關(guān)系是否顯著，在K個自變量中，只要有一個自變量與因變量的線性關(guān)系顯著，F(xiàn)檢驗就能通過。回歸系數(shù)檢驗則是對每個回歸系數(shù)分別進行單獨的檢驗，它主要用于檢驗每個自變量對因變量的影響是否顯著。？多重共線性、自回歸、異方差。？如何處理異方差問題？異方差，指方差項與解釋變量相關(guān)，多見于截面數(shù)據(jù)。處理方法為加權(quán)最小二乘法或改變模型的數(shù)學形式（如將線性模型改為對數(shù)線性模型）。？如何處理自相關(guān)問題？自相關(guān)，指模型的誤差項之間存在相關(guān)性。處理方法為尋找遺漏的顯著的解釋變量、嘗試其它函數(shù)形式、差分法、自回歸法、移動平均法等。？自相關(guān)的來源包括：經(jīng)濟變量的慣性（如增長與衰退時期的持續(xù)性）；回歸模型的形式設(shè)定存在錯誤；回歸模型遺漏重要解釋變量（變量的影響在殘差項中體現(xiàn)）；對數(shù)據(jù)的加工處理導致。？自相關(guān)有可能使回歸系數(shù)的標準差被顯著低估。？如何處理多重共線性？多重共線性，指回歸方程中兩個或兩個以上的自變量彼此相關(guān)的現(xiàn)象，多見于時間序列。處理方法為：剔除不重要變量、增加樣本容量；回歸系數(shù)的有偏估計等。？多重共線性的來源，通常是多個變量受到某種相同因素的影響，而存在共同的變化趨勢。當模型中存在自變量的滯后項時也容易引起多重共線性。？對于多元回歸，可以利用給定的自變量，求出因變量均值的置信區(qū)間及個別值的預(yù)測區(qū)間，從而進行估計與預(yù)測。其原理和一元線性回歸模型的預(yù)測一樣。？時間序列分為隨機性時間序列和非隨機性時間序列。非隨機性時間序列包括：平穩(wěn)性時間序列、趨勢性時間序列和季節(jié)性時間序列三種。不平穩(wěn)的時間序列稱為非平穩(wěn)。金融市場研究中用到的日數(shù)據(jù)、周數(shù)據(jù)序列，一般是非平穩(wěn)的，比如期貨市場中日價格數(shù)據(jù)構(gòu)成的時間序列基本土是非平穩(wěn)的。？檢查序列平穩(wěn)性的標準方法是單位根檢驗，常用的檢驗方法:簡稱DF檢驗法)、增廣DF檢驗方法(簡稱ADF檢驗法)和Phillips一Perron檢驗方法(簡稱PP檢驗法)。？兩變量間中一個變量的變動會引起另外一個變量隨之變動的關(guān)系。？格蘭杰因果檢驗方法。該理論的基本思想是：變量x和y，如果x的變法引起了y的變化， x的變化應(yīng)當發(fā)生在y的變化之前。即如果說“x是引起y變化的原因”，則必須滿足兩個條件：（1）應(yīng)當有助于預(yù)測；（2）不應(yīng)當有助于預(yù)測。？雖然很多金融、經(jīng)濟時間序列數(shù)據(jù)都是不平穩(wěn)的，但它們可能受某些共同因素的影響，從而在時間上表現(xiàn)出共同的趨勢，即變量之間存在一種穩(wěn)定的關(guān)系，它們的變化受到這種關(guān)系的制約，因此它們的某種線性組合可能是平穩(wěn)的，即存在協(xié)整關(guān)系，變量間的協(xié)整關(guān)系也稱作長期均衡關(guān)系。？協(xié)整檢驗。協(xié)整分析方法是Granger等人創(chuàng)立的，常用的協(xié)整關(guān)系的檢驗與估計方法有：Johansen極大似然法。