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KDJ指标

KDJ指标的中文名称又叫随机指标,最早起源于期货市场,由乔治·莱恩(George Lane)首创。随机指标KDJ最早是以KD指标的形式出现,而KD指标是在威廉指标的基础上发展起来的。不过KD指标只判断股票的超买超卖的现象,在KDJ指标中则融合了移动平均线速度上的观念,形成比较准确的买卖信号依据。在实践中,K线与D线配合J线组成KDJ指标来使用。KDJ指标在设计过程中主要是研究最高价、最低价和收盘价之间的关系,同时也融合了动量观念、强弱指标和移动平均线的一些优点。因此,能够比较迅速、快捷、直观地研判行情,被广泛用于股市的中短期趋势分析,是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。

KDJ指标 计算方法

KDJ指标 指标原理

KDJ指标 运用范围

KDJ指标 应用要则

KDJ指标 使用技巧

KDJ指标 注意事项

综上所述,可以这样认为,随机指数在设计中充分考虑价格波动的随机振幅与中短期波动的测算,使其短期测市功能比移动平均线更加准确有效,在市场短期超买超卖的预测方面又比强弱指数敏感,同时该指标又能够提供出明确的买卖点。因此,这一指标被投资者广泛采用。虽然说,随机指标可以为短线投资 [2] 提供简便直接快捷有效的投资参考依据,但是,作为一个投资者应该明白,成功地使用随机指标的关键在于将随机指标分析与其他的技术指标或分析方法结合起来使用。

KDJ指标 指标分析

KDJ指标 实战应用

KDJ指标 实战研判

KDJ指标 应用经验

KDJ指标 选股方法

KDJ指标 操作手法

KDJ指标 指标总结

KDJ指标 钝化问题

1.放大法。因为KDJ指标非常敏感,因此经常给出一些杂信,这些信号容易误导投资者,认为产生进货信号或出货信号,因此操作而失误。如果我们放大一级来确认这个信号的可靠性,将会有较好的效果。如在日K线图上产生KDJ指标的低位黄金交叉,我们可以把它放大到周线图上去看,如果在周线图上也是在低位产生黄金交叉,我们将认为这个信号可靠性强,可以大胆去操作。如果周线图上显示的是在下跌途中,那么日线图上的黄金交叉可靠性不强,有可能是庄家的骗线手法,这时候我们可以采用观望的方法。

2.形态法。由于KDJ指标的敏感,它给出的指标经常超前,因此我们可以通过KDJ指标的形态来帮助找出正确的买点和卖点,KDJ指标在低位形成W底,三重底和头肩底形态时再进货;在较强的市场里,KDJ指标在高位形成M头和头肩顶时,出货的信号可靠性将加强。

3.数浪法。KDJ指标和数浪相结合,是一种非常有效的方法。在K线图上,我们可以经常清晰地分辨上升形态的一浪,三浪,五浪。在K线图上,股价盘底结束,开始上升,往往在上升第一子浪时,KDJ指标即发出死亡交叉的出货信号,这时候,我们可以少考虑这个卖出信号,因为它很可能是一个错误信号或是一个骗线信号。当股指运行到第三子浪时,我们将加大对卖出信号的重视程度,当股指运动到明显的第五子浪时,这时如KDJ指标给出卖出信号,我们将坚决出货。这时候KDJ指标给出的信号通常将是非常准确的信号,当股指刚刚结束上升开始下跌时,在下跌的第一子浪,少考虑KDJ指标的买进信号,当股指下跌了第三子浪或第五子浪时,才考虑KDJ指标的买入信号,尤其是下跌五子浪后的KDJ指标给出的买进信号较准确。

4.趋势线法。在股指或股价进入一个极强的市场或极弱的市场,股指会形成单边上升走势和单边下跌走势;在单边下跌走势中,KDJ指标会多次发出买入信号或低位钝化,投资者按买入信号操作了,将被过早套牢,有的在极低的价位进货的,结果股价继续下跌,低了还可以低。如果要有效解决这个问题,可以在K线图上加一条下降趋势线,在股指和股价没有打破下跌趋势线前,KDJ发出的任何一次买入信号,都将不考虑,只有当股指和股价打破下降趋势线后,再开始考虑KDJ指标的买入信号;在单边上升的走势中,市场走势极强,股指会经常在高位发出卖出信号,按此信号操作者将丢失一大段行情,我们也可以在日K线上加一条上升趋势线,在股价或股指未打破上升趋势线前,不考虑KDJ指标给出的卖出信号,当股指和股价一旦打破上升趋势线,KDJ给出的卖出信号,将坚决执行,不打折扣。

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比特币技术分析

CTO_TOC 于 2018-09-28 20:25:15 发布 7579 收藏 4

目录

比特币(BitCoin,BTC)是由中本聪在2009年提出 基于区块链技术的 一种数字货币实现;比特币网络是历史上首个经过大规模长时间检验的数字货币系统。根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。

历史上,在自然和人为因素的干预下,货币的形态经历了多个阶段的演化,包括实物货币、金属货币、代用货币、信用货币、电子货币、数字货币等。

当前货币存在的问题

相关的原理和设计

比特币网络是一个分布式的点对点网络,网络中的矿工通过“挖矿”来完成对交易记录的记账过程,维护网络的正常运行。

区块链网络提供一个 公共可见的记账本 ,该记账本并非记录每个账户的余额,而是用来记录发生过的交易的历史信息。该设计可以避免重放攻击,即某个合法交易被多次重新发送造成攻击。

基本交易过程

比特币中没有账户的概念。因此,每次发生交易,用户需要将交易记录写到比特币网络账本中,等网络确认后即可认为交易完成。

除了挖矿获得奖励的 coinbase 交易只有输出,正常情况下每个交易需要包括若干输入和输出, 未经使用(引用)的交易的输出(Unspent Transaction 关于“技术分析” Outputs,UTXO) 可以被新的交易引用作为其合法的输入。被使用过的交易的输出(Spent Transaction Outputs,STXO),则无法被引用作为合法输入。 [比特币的区块链账本里记录的是一笔又一笔的交易]

因此,比特币网络中一笔合法的交易,必须是引用某些已存在交易的 UTXO(必须是属于付款方才能合法引用)作为新交易的输入,并生成新的 UTXO(将属于收款方)。

那么,在交易过程中,付款方如何证明自己所引用的 UTXO 合法? 比特币中通过“签名脚本”来实现 ,并且指定“输出脚本”来限制将来能使用新 UTXO 者只能为指定收款方。对每笔交易,付款方需要进行签名确认。并且,对每一笔交易来说,总输入不能小于总输出。 总输入相比总输出多余的部分称为交易费用(Transaction Fee),为生成包含该交易区块的矿工所获得。 目前规定每笔交易的交易费用不能小于 0.0001 BTC,交易费用越高,越多矿工愿意包含该交易,也就越早被放到网络中。交易费用在奖励矿工的同时,也避免了网络受到大量攻击。

比特币采用了 非对称的加密算法 ,用户自己保留私钥,对自己发出的交易进行签名确认,并公开公钥。

比特币的账户地址其实就是用户公钥经过一系列 Hash(HASH160,或先进行 SHA256,然后进行 RIPEMD160)及编码运算后生成的 160 位(20 字节)的字符串。

一般地,也常常对账户地址串进行 Base58Check 编码,并添加前导字节(表明支持哪种脚本)和 4 字节校验字节,以提高可读性和准确性。

  • 付款人地址 :合法的地址,公钥经过 SHA256 和 RIPEMD160 两次 Hash,得到 160 位 Hash 串;
  • 付款人对交易的签字确认 :确保交易内容不被篡改;
  • 付款人资金的来源交易 关于“技术分析” ID: 从哪个交易的输出作为本次交易的输入;
  • 交易的金额: 多少钱,跟输入的差额为交易的服务费;
  • 收款人地址: 合法的地址;
  • 时间戳: 交易何时能生效。
  • 交易是否已经处理过;
  • 交易是否合法。包括地址是否合法、发起交易者是否是输入地址的合法拥有者、是否是 UTXO;
  • 交易的输入之和是否大于输出之和。

交易脚本 https://en.bitcoin.it/wiki/Script

脚本(Script) 是保障交易完成( 主要用于检验交易是否合法 )的核心机制,当所依附的交易发生时被触发。通过脚本机制而非写死交易过程,比特币网络实现了一定的可扩展性。 比特币脚本语言是一种非图灵完备的语言 ,类似 Forth 语言。

一般每个交易都会包括两个脚本: 负责输入的解锁脚本(scriptSig)和负责输出的锁定脚本(scriptPubKey)

    :Pay-To-Public-Key-Hash,允许用户将比特币发送到一个或多个典型的比特币地址上(证明拥有该公钥),前导字节一般为 0x00;
  • P2SH:Pay-To-Script-Hash,支付者创建一个输出脚本,里边包含另一个脚本(认领脚本)的哈希,一般用于需要多人签名的场景,前导字节一般为 0x05;

比特币区块链的一个区块不能超过 1 MB,将主要包括如下内容:

  • 区块大小:4 字节;
  • 区块头:80 字节:
  • 交易个数计数器:1~9 字节;
  • 所有交易的具体内容,可变长,匹配 Merkle 树叶子节点顺序。
  • 版本号:4 字节;
  • 上一个区块头的 Hash 值:链接到上一个合法的块上,对其区块头进行两次 SHA256 操作,32 字节;
  • 本区块所包含的所有交易的 Merkle 树根的哈希值:两次 SHA256 操作,32 字节;
  • 时间戳:4 字节;
  • 难度指标:4 字节;
  • Nonce:4 字节,PoW 问题的答案。

可见,要对区块链的完整性进行检查,只需要检验各个区块头部信息即可,无需获取到具体的交易内容,这也是简单交易验证(Simple Payment Verification,SPV)的基本原理。另外,通过头部的链接,提供时序关系的同时加大了对区块中数据进行篡改的难度。

对于比特币网络来说,它是完全开放的,可能面向各种攻击情况,同时基于 Internet 的网络质量只能保证“尽力而为”,导致问题更加复杂,传统的一致性算法在这种场景下难以实用。

因此,比特币网络不得不对共识的目标和过程都进行了一系列限制,提出了基于 Proof of Work(PoW)的共识机制。

此外,考虑到 Internet 的尺度,达成共识的时间相对比较长。按照区块(一组交易)来进行阶段性的确认(快照),提高网络整体的可用性。

最后,限制网络中共识的噪音。通过进行大量的 Hash 计算和少数的合法结果来限制合法提案的个数,进一步提高网络中共识的稳定性。

了解比特币,最应该知道的一个概念就是“挖矿”。 挖矿是参与维护比特币网络的节点,通过协助生成新区块来获取一定量新增的比特币的过程。

目前,每 10 分钟左右生成一个不超过 1 MB 大小的区块(记录了这 10 分钟内发生的验证过的交易内容),串联到最长的链尾部,每个区块的成功提交者可以得到系统 12.5 个比特币的奖励(该奖励作为区块内的第一个交易,一定区块数后才能使用),以及用户附加到交易上的支付服务费用。即便没有任何用户交易,矿工也可以自行产生合法的区块并获得奖励。

每个区块的奖励最初是 50 个比特币,每隔 21 万个区块自动减半,即 4 年时间, 最终比特币总量稳定在 2100 万个。 因此,比特币是一种通缩的货币。

挖矿的具体过程为: 参与者综合上一个区块的 Hash 值,上一个区块生成之后的新的验证过的交易内容,再加上自己猜测的一个随机数 X,一起打包到一个候选新区块,让新区块的 Hash 值小于比特币网络中给定的一个数。 这是一道面向全体矿工的“计算题”,这个数越小,计算出来就越难。

系统每隔两周(即经过 2016 个区块)会根据上一周期的挖矿时间来调整挖矿难度(通过调整限制数的大小),来调节生成区块的时间稳定在 10 分钟左右。为了避免震荡,每次调整的最大幅度为 4 倍。历史上最快的出块时间小于 10s,最慢的出块时间超过 1 个小时。

为了挖到矿,参与处理区块的用户端往往需要付出大量的时间和计算力。算力一般以每秒进行多少次 Hash 计算为单位,记为 h/s。目前,比特币网络算力峰值已经达到了每秒数百亿亿次。

汇丰银行分析师 Anton Tonev 和 Davy Jose 曾表示,比特币区块链(通过挖矿)提供了一个局部的、迄今为止最优的解决方案:如何在分散的系统中验证信任。这就意味着,区块链本质上解决了传统依赖于第三方的问题,因为这个协议不只满足了中心化机构追踪交易的需求,还使得陌生人之间产生信任。区块链的技术和安全的过程使得陌生人之间在没有被信任的第三方时产生信任。

传统技术指标有效性的量化分析

小壁虎的春天 于 2020-07-21 11:25:39 发布 1275 收藏 2

投资要点

1/移动平均线(MA)的有效性分析及绩效检验

移动平均线(MA)介绍

移动平均线(MA)的有效性分析-基于事件分析法

可以看到短期-短期MA产生的卖点在T-50和T-20窗口期的平均收益率明显小于模拟卖点产生的平均收益上99%分位数,同样的短期-中期MA产生的卖点在T-50窗口期显著低于模拟的平均收益,这说明在这时候做空是无法获得超额收益的,反倒是显著低于平均收益,进而可以判断短期-短期MA在形成死亡交叉的前10天左右行情仍然是处于上升趋势。而中长期在T+0之前的各个窗口期均是显著高于平均收益的上99%分位数。这说明中长期MA在产生死亡交叉的时候,做空指数可以获的超额收益,也就是说中长期MA产生死亡交叉前50天之前,下行趋势已经形成。换而言之,我们可以得出如下结论,MA指标形成的死亡交叉是具有滞后性的,周期越长的MA所产生的滞后性越强。

移动平均线(MA)的策略绩效分析

所以总体来看,我们可以认为:中短期的MA策略优于中长期的MA策略

可以发现的是,信号持续时间和交易收益率之间存在显著的正向相关关系,同时,我们可以发现在信号持续时间只有0~3天之时,此次交易大概率是亏损的。这一类情况就属于假突破,骗线,MA指标的周期越短,那么给出假突破的信号的可能性越强

可以从上表发现,无论是从绝对数还是相对数而言,周期越长的MA策略的在信号持续区间内的最高点到给出卖出信号的整个时间长度是越来越长的,可以认为周期越长的MA策略滞后性越是强

瑕不掩瑜,MA策略进阶

对于短周期和中周期的组合在年化收益率上略高于买入并且持有策略,同时更重要的是可以有效降低波动率,极大提高夏普比率。我们也要看到对于MA(3-6)组合策略即(MA(5)-MA(120)和MA(120)-MA(240)组合),策略效果不甚理想,说明组合策略的两个不同周期MA差距不可过大,不然会造成两个信号不能有效互补,反倒会互相干扰。

2/乖离率(BIAS)有效性分析

乖离率介绍

乖离率(BIAS)的有效性分析-基于事件分析法

乖离率(BIAS)策略的绩效分析

我们可以看到从净值来看,策略和买入持有策略似乎略低于买入并持有策略,但是此策略明显可以降低策略的波动率;相对来看,我们以95%分位数作为买卖点绩效最好。

3/成交量(VOL)有效性分析

成交量(VOL)领先滞后分析

据此我们对78个标的指数都进行如下操作:对指数的历史成交量和价格数据错开(-30到+30个交易日,共61个交易日),对每一个错开后的时间序列进行相关性检验,记录下依次的相关系数(corrT+j I 其中j=-30、-29…、30,i=1、2…、78)和P值(PT+j i其中j=-30、-29…、30,其中i=1、2…、78)。

经计算,我们发现成交量和指数价格的相关系数是显著为正的,同时P值都是显著小于1%。可以说明在显著性水平1%上成交量和指数价格显著正相关。同时可以从上图看到,除了两个指数外,指数和成交量的最大相关性都是在成交量领先的时候取得。可以说明成交量相对于指数价格是领先性指标

成交量(VOL)策略绩效分析

我们可以看出相对来说依据成交量(VOL)构建的策略相对来说绩效可能不是很显著,详细数据如下表所示,可以发现年收益率均显著低于买入并持有策略,同时夏普比率相对于买入并持有策略也没有很大的提升。所以相对来说以VOL单个指标构建择时策略并不是十分有效