挖掘KDJ指标的内在规律和特殊研判功能

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KDJ是随机指标,国际很流行的一个短线指标,K、D、J只不过是结果指标名称。算法原理:
rsv=(收盘-N日内最低)/(N日内最高-N日内最低)*100
K是RSV的M天的移动平均价
D是K的M1天的移动平均价
J是3K减2D
基本用法:
1、20以下为超卖,80以上为超买
2、20以下金叉为买点,80以上死叉为卖点
3、高位2次交叉为大跌,低位2次交叉为大涨
4、股价与指标背离为操作极好时机
5、50附近交叉不动
6、J线参考意义不大,但可做股价掉头警示
注意事项:
1、窄幅盘整行情不宜看KDJ
2、长期单边行情后不宜看KDJ,指标已钝化
3、短期随机指标,不宜做长线研盘
 
 
第一节 KDJ指标的原理和计算方法
第二节 KDJ指标的一般研判
第三节 KDJ指标的特殊分析
第四节 KDJ指标的实战

随机指标--KDJ

KDJ
指标又叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的,是一种相当新颖、实用的技术分析指标,它起先用于期货市场的分析,后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。

第一节 KDJ指标的原理和计算方法

一、KDJ指标的原理

随机指标KDJ一般是根据统计学的原理,通过一个特定的周期(常为9日、9周等)内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系,来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV,然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值,并绘成曲线图来研判股票走势。

随机指标KDJ是以最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算,得出的K值、D值和J值分别在指标的坐标上形成的一个点,连接无数个这样的点位,就形成一个完整的、能反映价格波动趋势的KDJ指 标。它主要是利用价格波动的真实波幅来反映价格走势的强弱和超买超卖现象,在价格尚未上升或下降之前发出买卖信号的一种技术工具。它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。

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。不过威廉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。由于KDJ线本质上是一个随机波动的观念,故其对于掌握中短期行情走势比较准确。

第二节 KDJ指标的一般研判

随机指标KDJ主要是通过K、D和J这三条曲线的所构成的图形关系来分析股市上的超买超卖,走势背离及K线、D线和J线相互交叉突破等现象,从而预测股价中、短期及长期趋势。KDJ是市场上绝大多数投资者熟知的分析工具,但具体运用时,投资者可能会发现KDJ的分析结果和实际走势存在着特别大的差别,有时还会得出相反的结论,这其中原因主要是绝大多数投资者只知道KDJ的一般分析原理和方法,而对KDJ分析指标的一些内涵和特定的分析技巧知之甚少。本节在介绍股市分析中市场上流行的KDJ的一般研判技巧和分析方法上,重点挖掘KDJ指标的内在规律,详细分析KDJ的一些特殊研判功能。

KDJ
指标是三条曲线,在应用时KDJ指标的一般研判标准主要是从KDJ三个参数的取值、KDJ曲线的形态、KDJ曲线的交叉、KDJ曲线的背离和K线、D线、J线的运行状态以及KDJ曲线同股价曲线的配合等六个方面来考虑。

一、KDJ的取值

1
、取值范围
KDJ
指标中,K值和D值的取值范围都是0-100,而J值的取值范围可以超过100和低于0,但在分析软件上KDJ的研判范围都是0-100。通常就敏感性而言,J值最强,K值次之,D值最慢,而就安全性而言,J值最差,K值次之,D值最稳。

2
、超买超卖信号
根据KDJ的取值,可将其划分为几个区域,即超买区、超卖区和徘徊区。按一般划分标准,K、D、J这三值在20以下为超卖区,是买入信号;K、D、J这三值在80以上为超买区,是卖出信号;K、D、J这三值在20-80之间为徘徊区,宜观望。

3
、 多空力量对比
一般而言,当K、D、J三值在50附近时,表示多空双方力量均衡;当K、D、J三值都大于50时,表示多方力量占优;当K、D、J三值都小于50时,表示空方力量占优。

二、KDJ曲线的形态

KDJ
指标的研判还可以从KDJ曲线的形态来分析。当KDJ指标曲线图形形成头肩顶底形态、双重顶底形态(即M头、W底)及三重顶底等形态时,也可以按照形态理论的研判方法加以分析。KDJ曲线出现的各种形态是判断行情走势、决定买卖时机的一种分析方法。另外,KDJ指标曲线还可以划趋势线、压力线和支撑线等。

1
、当KDJ曲线在50上方的高位时,如果KDJ曲线的走势形成M头或三重顶等顶部反转形态,可能预示着股价由强势转为弱势,股价即将大跌,应及时卖出股票。如果股价的曲线也出现同样形态则更可确认,其跌幅可以用M头或三重顶等形态理论来研判。

2
、当KDJ曲线在50下方的低位时,如果KDJ曲线的走势出现W底或三重底等底部反转形态,可能预示着股价由弱势转为强势,股价即将反弹向上,可以逢低少量吸纳股票。如果股价曲线也出现同样形态更可确认,其涨幅可以用W底或三重底形态理论来研判。
3
、KDJ曲线的形态中M头和三重顶形态的准确性要大于W底和三重底。


三、KDJ曲线的交叉

KDJ
曲线的交叉分为黄金交叉和死亡交叉两种形式
一般而言,在一个股票的完整的升势和跌势过程中,KDJ指标中的K、D、J线会出现两次或以上的“黄金交叉”和“死亡交叉”情况。
1
、当股价经过一段很长时间的低位盘整行情,并且K、D、J三线都处于50线以下时,一旦J线和K线几乎同时向上突破D线时,表明股市即将转强,股价跌势已经结束,将止跌朝上,可以开始买进股票,进行中长线建仓。这是KDJ指标“黄金交叉”的一种形式。

2
、当股价经过一段时间的上升过程中的盘整行情,并且K、D、J线都处于50线附近徘徊时,一旦J线和K线几乎同时再次向上突破D线,成交量再度放出时,表明股市处于一种强势之中,股价将再次上涨,可以加码买进股票或持股待涨,这就是KDJ指标“黄金交叉”的另一种形式。

3
、当股价经过前期一段很长时间的上升行情后,股价涨幅已经很大的情况下,一旦J线和K线在高位(80以上)几乎同时向下突破D线时,表明股市即将由强势转为弱势,股价将大跌,这时应卖出大部分股票而不能买股票,这就是KDJ指标的“死亡交叉”的一种形式。

4
、当股价经过一段时间的下跌后,而股价向上反弹的动力缺乏,各种均线对股价形成较强的压力时,KDJ曲线在经过短暂的反弹到80线附近,但未能重返80线以上时,一旦J线和K线再次向下突破D线时,表明股市将再次进入极度弱市中,股价还将下跌,可以再 卖出股票或观望,这是KDJ指标“死亡交叉”的另一种形式。

四、KDJ曲线的背离

KDJ
曲线的背离就是指当KDJ指标的曲线图的走势方向正好和K线图的走势方向正好相反。KDJ指标的背离有顶背离和底背离两种。

当股价K线图上的股票走势一峰比一峰高,股价在一直向上涨,而KDJ曲线图上的KDJ指标的走势是在高位一峰比一峰低,这叫顶背离现象。顶背离现象一般是股价将高位反转的信号,表明股价中短期内即将下跌,是卖出的信号。

当股价K线图上的股票走势一峰比一峰低,股价在向下跌,而KDJ曲线图上的KDJ指标的走势是在低位一底比一底高,这叫低背离现象。底背离现象一般是股价将低位反转的信号,表明股价中短期内即将上涨,是买入的信号。

与其他技术指标的背离现象研判一样,KDJ的背离中,顶背离的研判准确性要高于底背离。当股价在高位,KDJ在80以上出现顶背离时,可以认为股价即将反转向下,投资者可以及时卖出股票;而股价在低位,KDJ也在低位(50以下)出现底背离时,一般要反复出现几次底背离才能确认,并且投资者只能做战略建仓或做短期投资。

五、K、D、J曲线运行的状态

1
、当J曲线开始在底部(50以下)向上突破K曲线时,说明股价的弱势整理格局可能被打破,股价短期将向上运动,投资者可以考虑少量长线建仓。

2
、当J曲线向上突破K曲线并迅速向上运动,同时曲线也向上突破D曲线,说明股价的中长期上涨行情已经开始,投资者可以加大买入股票的力度。

3
、当K、D、J曲线开始摆脱前期窄幅盘整的区间并同时向上快速运动时,说明股价已经进入短线强势拉升行情,投资者应坚决持股待涨。

4
、当J曲线经过一段快速向上运动的过程后开始在高位(80以上)向下掉头时,说明股价短期上涨过快,将开始短线调整,投资者可以短线卖出股票。

5
、当D曲线也开始在高位向下掉头时,说明股价的短期上涨行情可能结束,投资者应中线卖出股票。

6
、当K曲线也开始在高位向下掉头时,说明股价的中短期上涨行情已经结束,投资者应全部清仓离场。

7
、当K、D、J曲线从高位同时向下运动时,说明股价的下跌趋势已经形成,投资者应坚决持币观望。

六、KDJ曲线与股价曲线的配合使用

1
、当KDJ曲线与股价曲线从低位(KDJ值均在50以下)同步上升,表明股价中长期趋势向好、短期内股价有望继续上涨趋势,投资者应继续持股或逢低买入。

2
、当KDJ曲线与股价曲线从高位(KDJ值均在50以上)同步下降,表明短期内股价将继续下跌趋势,投资者应继续持币观望或逢高卖出。

3
、当KDJ曲线从高位回落,经过一段时间强势盘整后再度向上并创出新高,而股价曲线也在高位强势盘整后再度上升创出新高,表明股价的上涨动力依然较强,投资者可继续持股待涨。

4
、当KDJ曲线从高位回落,经过一段时间盘整后再度向上,但到了前期高点附近时却掉头向下、未能创出新高时,而股价曲线还在缓慢上升并创出新高,KDJ曲线和股价曲线在高位形成了相反的走势,这可能就意味着股价上涨的动力开始减弱,KDJ指标出现了顶背离现象。此时投资者应千万小心,一旦股价从下,应果断及时地离场。

5
、当KDJ曲线在长期弱势下跌过程中,经过一段时间弱势反弹后再度向下并创出新低,而股价曲线也在弱势盘整后再度向下创出新低,表明股价的下跌动能依然较强,投资者可继续持币观望。

6
、当KDJ曲线从低位向上反弹到一定高位、再度向下回落,但回调到前期低点附近时止跌企稳、未能创出新低时,而股价曲线还在缓慢下降并创出新低,KDJ曲线和股价曲线在低位形成相反的走势,这可能就意味着股价下跌的动能开始衰弱,KDJ指标出现了底背离现象。此时投资者也应密切关注股价动向,一旦股价向上就可以短线买入,等待反弹的出现。

第三节 KDJ指标的特殊分析

一、KDJ的分析周期

日、周、月、分钟(主要是60分钟)
10
日以下为分析参数的KDJ的研判适用周期为3天左右(从金叉到死叉为3天时间)
50
日以下为分析参数的KDJ的研判使用周期为10天左右
50
日以上为分析参数的KDJ的研判适用周期为20天左右


二、 均线先行原则

股价一旦被长期均线压制,KDJ再怎么样金叉一般也只能做短线操作,切莫做中长线投资。这是KDJ使用的前提。在长期均线下,且远离均线,KDJ金叉时,股价有超跌反弹的可能可做短线操作

三、 涨势的大体周期

日KDJ是短中期 最多维持15天--1个月
周KDJ是中期,维持时间为1个月--3个月(一旦金叉,一个月内基本会涨,但涨幅不能确定)
月KDJ是长期,维持时间一般为3个月--5个月

四、除权后,KDJ指标没有研判意义,起码要三个月以后才能重新研判

五、KDJ的参数的修改

随着技术分析的广泛应用,技术指标的重要性已是不言而喻。 但由于目前技术指标的运算已大为简化,这就造成技术指标大面积的雷同,并失去其指导作用。因此 为尽量保持精确性、敏感性和时效性的和谐与统一,有必要对某些指标重置参数,并注意以下通则:

第一、根据时间循环周期设定参数。无论大盘还是个股, 时间周期对其运行都
会产生较大的影响,而周期本身往往就是一个非常重要的参数,这一点在均线、强弱
指标等方面表现得尤为突出。至于周期的测量, 通常可由两个重要低点的时间跨度
来确定。同时,由于存在长、中、短线的区别,投资者必须根据具体情况设定个性化
且自己熟知的参数,而5(日)或其倍数、以及费波南兹数列在这方面都是不错的选
择。

第二、保持不同时间标准的一致性。如果将适用于日线的参数放到分时里, 特
别是震荡类指标就会过于敏感,用于周线或月线则会明显滞后,因此,在应用过程中,
这一原则必须适当变通后方可使用,这绝不是一个简单的计算问题,而是换算之后需
要进行微调,尽管个别指标绝对保持一致仍能取得较好的效果。

第三、注意大盘与个股间的异同点。由于大盘与个股是一般与特殊的关系, 适
合于大盘的同一指标参数,通常可直接或略作调整后用于大多数个股,但两者之间的
差异毕竟存在,大盘的平均结果往往也会掩盖许多真相或忽略了个性化,即处于超强
或超弱状态的个股不同于大盘,其参数的设定理应另开小灶。

第四、随市场变化不断调整并优化。强势股和弱势股与大盘情形迥然不同, 平
衡市与趋势运行也有所不同。面对不断变化的市场, 一旦发现原参数不太适合当时
的市势,大家就需要对该参数进行修正以便优化指标,这应是一项长期的工作, 中短
期参数更是如此。

六、不同周期参数的KDJ指标的研判

(一)34日KDJ(注:这是钱龙软件上的KDJ参数)的使用方法

对于大部分股市分析软件,投资者都可以根据不同的股票、股票不同时期的走势以及投资者的兴趣偏好来修改指标,从而得出不同的分析结论。把日KDJ的数值修改为34,下面在这里简单介绍34日KDJ使用方法。

1
、首先,把KDJ运行的区间分为20以下极弱势区,20--50之间为弱势区,50--80之间强势区和80以上极强势区,数值50是强弱的分界线。
34
日KDJ指标中的50线对于从弱势区起来的股价来说是一个强大的短线阻力位,只要KDJ中的D值没有有效冲上50位值,就不能说股价已经走出弱势区,KD两值在此点位无功而返是非常正常的事,所以必须十分重视此阻力位的作用,很多股票的反弹都在此点位就结束。
34
日KDJ指标中的50线对于从强势区跌下来的股价而言,虽有些支撑,却较为轻易击破,显得并没有重要参考意义。这与股价上涨要成交量配合,而下跌没有量也能做到是同样的道理。

2
、KDJ三值在极弱势区20以下运行时,一般不作买入计划,持币观望为主,特别是股价刚刚经历过一轮较长时间的下跌。除非是股价经过大跌并在低位盘整了很长时间后,如果有反转意义的低位放量大阳线出现,或有反转意义K线组合形态明确告诉投资者进场。

3
、KDJ三值在极强势区80以上运行时,一般不作卖出计划,以持股待涨为主。除非有反转意义的高位放量大阴线(乌云盖顶,穿头破脚)出现,或有反转意义的K线组合形态明确告诉投资者离场。

4
、KDJ在20以下极弱势区运行的时间越长,在极弱势区内发出的金叉信号越应该重视,特别是那些向上角度较大、能迅速脱离20线的金叉,K线组合形态也在明确告诉我们有反转的可能,更应该重视此金叉的意义,这很有可能是中短期底部形成的第一个信号。

5
、KDJ在80以上极强势区运行的时间越长,在极强势区内发出的死叉信号越应该重视,特别是那些向下的角度较大能迅速跌破80线的死叉,K线形态组合也在明确告诉我们有反转的可能,更应该重视此死叉的意义,这很有可能是顶部形成的第一个信号。

6
、KDJ在20以上(弱势区)和50以上(强势区)的每次KDJ金叉都是介入机会,金叉的位置越高市场意义越大,同时还必须关注KDJ金叉角度大小,角度越大越好。另外,还要注意K线形态组合和成交量配合情况。如我们在高位KDJ金叉(80线以上)介入之后不久却又看见KDJ死叉,投资者要立即止损离场,防止扩大损失。但20以下的金叉如无KD两值迅速脱离20极弱势区或K线组合形态确认反转,无多大市场意义。

7
、KDJ在80以下(强势区)和50以下(弱势区)的每次KDJ死叉都是必须离场的信号,死叉的位值越高下跌的风险也越大。但KDJ在20以下的极弱势区内的死叉,如果KD两值没有继续走低则无多大参考意义。

8
、股价短期暴涨,会引起KDJ滞后的连续上升,这时我们要保持冷静,切忌盲目追涨,此时股价走势可能正与KDJ的走势相反,耐心等待KDJ走势与股价走势的同步运行。然后再寻找介入机会,
同样股价的短期暴跌,也会引起KDJ的滞后下降,股价也会出现暴跌后的反弹走势是与KDJ走势相反的情况。当KDJ走势与股价走势同步时,正是我们反弹离场之时。

9
、在下跌的市道中,反弹时产生的KDJ金叉位置也会越来越低,从而引起KDJ的死叉位置也会越来越低,在上涨的市道中,回调时产生的KDJ死叉位置越来越高,从而引起KDJ的金叉位置也会越来越高。

10
、KDJ在冲出极弱势区20以后,KDJ会出现报复性的上窜,即股价并没有上涨很多,KDJ就很快进入强势区,这时我们要注意KDJ的回调整理,要注意KDJ在强势区的第二次金叉,因为第二次金叉的介入意义会比每一次更大。更有上涨空间。

11
、KDJ的使用只是作为一种辅助手段而存在,投资者应参考股价的K线组合,量价关系,趋势形态与KDJ指标一起研判,当它们发出的买卖信号趋于一致之时,这样的买卖信号比较可靠。

(二)89日KDJ(注:这是钱龙软件上的KDJ参数)参数的使用方法

如果把34日KDJ指标作为一个比较有实际研判意义的KDJ短线指标,那么89日KDJ指标就是一个比较重要的KDJ中线研判指标,它和34日KDJ指标在研判上虽有很多相似的地方,但也有不少不同步骤,具体研判如下:

1
、和34日KDJ指标的研判相同的是,89日KDJ运行区间也分为20以下极弱势区,20--50之间为弱势区,50--80之间强势区和80以上极强势区,数值50是强弱的分界线。
89
日KDJ指标中的50线对于从弱势区起来的股价来说是一个强大的短线阻力位,只要KDJ中的D值没有有效冲上50位值,就不能说股价已经走出弱势区,KD两值在此点位无功而返是非常正常的事,所以必须十分重视此阻力位的作用,很多股票的反弹都在此点位就结束。
89
日KDJ指标中的50线对于从强势区跌下来的股价而言,虽有些支撑,却较为轻易击破,显得并没有重要参考意义。这与股价上涨要成交量配合,而下跌没有量也能做到是同样的道理。

2
、要关注0-20区间的KDJ,越靠近底部股价越有上升力度。和34日KDJ指标一样, 89日KDJ在20以下极弱势区运行的时间越长,在极弱势区内发出的金义越应该重视,特别是那些向上角度较大、能迅速脱离20线的金叉,K线组合形态也在明确告诉我们有反转的可能,更应该重视此金叉的意义,这很有可能是中长期底部形成的第一个信号。

3
、89日KDJ指标中的80这条强弱分界线对于中线卖出股票有着重要的指导意义。只要89KDJ曲线没有向下突破80区间,就可以一路持股,直到该指标中的J线、K线、D线都向下跌破80这条多方防线以后,就可以中线卖出全部或大部分股票。

4
、89日KDJ中的K、D、J这三条曲线在80以上极强势区运行的时间越长,那么它们在极强势区内发出的死叉越应该重视,特别是那些向下的角度较大能迅速跌破80线的死叉,K线形态组合也在明确告诉我们有反转的可能,更应该重视此死叉的意义,这很有可能是中长期顶部形成的第一个信号。

5
、当89日KDJ指标在80以上的高位死叉、并开始朝下发散时,应立刻卖出余下的股票更不要轻易买进股票(死叉向下发散应观望)

6
、一旦89日KDJ指标在20以下金叉并开始向上发散,不要轻易卖出股票,直到确定它高位死叉

(三)55周KDJ(注:这是钱龙软件上的KDJ参数)使用方法

相比较34日和89日KDJ指标,55周KDJ指标就是KDJ指标研判中的一种长期指标,它对于研判一个股票未来半年以上的走势具有很强的参考意义。

1
、周K线(55周)KDJ的使用方法与日K线(34天)KDJ的使用方法大同小异。
首先,和日KDJ指标研判一样,把周KDJ运行的区间分为20以下极弱势区,20--50之间的为弱势区,50--80之间的为强势区和80以上极强势区,50线是强弱的分界线。
周KDJ指标中的50线对于从弱势区涨起来的股价来说是一个强大的阻力位,只要KDJ中的D值没有有效冲上50数值,就不能说股价已经走出弱势区,KD两值在此点位无功而返是非常正常的事,很多股票的反弹都在此点位就结束。

周KDJ指标中的50线对于从强势区跌下来的股价而言,是一个较强的支撑位。如果周KDJ指标在50线附近获得支撑,股价的中长线还是看好,而一旦KDJ曲线再次跌破50线,则表明股价的中长线依然看坏。

2
、周(55周)KDJ在80以下任何区域的金叉和在K线形态量价支持下的J值强力拐头都是介入持仓信号。

金叉的数值越低市场意义越大,同时还必须关注KDJ金叉角度大小,角度越大越好,另外还要注意K线形态组合和成交量配合情况。如我们在KDJ金叉介入之后KDJ又出现死叉的,要立即止损离场。

3
、周K线(55周)KDJ在50以上区域的死叉和在K线形态破位时的J值强力拐头都是离场止损信号。死叉的位值越高下跌的风险也越大。

4
、周K线(55周)KDJ三值在极弱势区20以下运行时,一般不作买入计划,持币观望是上上策。除非有反转意义的低位放量大阳线(一阳指)出现,或有反转意义K线组合形态明确告诉我们进场。

5
、周K线(55周)KDJ三值在极强势区80以上运行时,一般不作卖出计划,持股待涨是上上策。除非有反转意义的高位放量大阴线(乌云盖顶,穿头破脚)出现,或有反转意义的K线组合形态明确告诉我们退场。

6
、股价短期暴涨,会引起KDJ滞后的连续上升,这一点比日(34)KDJ更明显,这时我们要保持冷静,切忌盲目追涨,此时股价走势可能正与KDJ的走势相反,耐心等待KDJ走势与股价走势的同步运行。然后再寻找介入机会,

同样股价的短期暴跌,也会引起KDJ的滞后下降,股价也会出现暴跌后的反弹走势是与KDJ走势相反的情况。当KDJ走势与股价走势同步时,正是我们反弹离场之时。
7
、KDJ死叉的位值越高,对股价的风险就越大,同样KDJ金叉的位值越低,对股价的上涨就越有保障。在下跌的市道中,反弹时产生的KDJ金叉位值也会越来越低,从而引起KDJ的死叉位值也会越来越低,在上涨的市道中,回调时产生的KDJ死叉位值越来越高,从而引起KDJ的金叉位值也会越来越高。

8
、KDJ在冲出极弱势区20以后,KDJ会出现报复性的上窜,即股价并没有上涨很多,KDJ就很快进入强势区,这时我们要注意KDJ的回调整理,要注意KDJ在强势区的第二次金叉,因为第二次金叉的介入意义会比每一次更大、更有上涨空间。

9
、KDJ的使用只是作为一种辅助手段而存在,特别对于周K线KDJ来说,滞后效应更明显,决不能盲目根据周K线KDJ来选择进出点,但周K线KDJ也有它的优点,那就是它的稳定性,中长期趋势的指向性比较明确。

第四节 KDJ指标的实战

KDJ
指标的实战技巧主要集中在KDJ指标的“金叉”、“死叉”以及KDJ曲线所处的位置和KDJ曲线运行方向等三个方面。下面以分析家软件上的日参数为(89,9,12)的KDJ指标为例,来揭示KDJ指标的买卖和观望功能。(注:钱龙软件89日指标参数与分析家软件上这个参数相对应,其使用方法大体相同)。

一、KDJ曲线的交叉情况分析

(一)买入信号

1
、当股价经过一段较长时间的中低位盘后,而KDJ曲线也徘徊在中位(50附近),一旦KDJ曲线中的J线和K线几乎同时向上突破D线,同时股价也在比较大成交量k的配合下,向上突破股价的中长期均线时,则意味着股市即将转强,股价短期内将上涨,这就是KDJ指标中的一种“黄金交叉”,即50附近的中位金叉。此时,投资者应及时中短线买入股票。

2
、当股价经过一段时间的上升过程中的中高位盘整行情,并且K、D、J线都处于80线附近徘徊时,一旦J线和K线几乎同时再次向上突破D线,成交量再度放出时,表明股市处于一种强势之中,股价短期内将再次上涨,这就是KDJ指标“黄金交叉”的另一种形式,即80附近的高位金叉。此时,投资者可短线加码买入股票。

(二)卖出信号

1
、当股价经过前期一段很长时间的上升行情后,股价涨幅已经很大的情况下,一旦J线和K线在高位(80附近)几乎同时向下突破D线,同时股价也向下跌破中短期均线时,则表明股市即将由强势转为弱势,股价将大跌,这就是KDJ指标的一种“死亡交叉”,即80附近的高位死叉。此时,投资者应及时卖出大部分股票。

2
、当股价经过一段较长时间的下跌后,而股价向上反弹的动力缺乏,长期均线对股价形成较强的压力时,KDJ曲线在经过短暂的反弹,但未能重返80线以上,而当J线和K线在50附近再次向下突破D线,同时股价被中短期均线压制下行时,表明股市进入极度弱市中,股价还将下跌,这是KDJ指标“死亡交叉”的另一种形式,即50附近的中位死叉。此时,可以卖出余下股票或观望。

二、 KDJ曲线所处的位置和运行方向

(一)持股待涨信号

1
、当KDJ曲线向上突破80以后,如果KDJ曲线一直运行在80以上区域,则意味股价处于强势上涨行情之中,这是KDJ指标发出的持股待涨信号,如果股价也同时依托中短期均线上行,这种持股信号更加明显。此时,投资者应坚决短线持股待涨。

2
、当KDJ曲线中的三条曲线同时向上运行,表明股价是处于强势上升行情之中,这也是KDJ发出的持股待涨信号。只要KDJ指标中的K线和J线不向下跌破D线,并且D线的运行方向始终朝上,投资者则可一路持股待涨。

(二)持币观望信号
1
、当KDJ曲线向下突破50以后,如果KDJ曲线一直运行在50以下区域,则意味着股价处于弱势下跌行情之中,这是KDJ指标发出的持币观望信号,如果股价也同时被中短期均线压制下行,这种持币观望信号更加明显。此时,投资者应坚决持币观望。

2
、当KDJ曲线在中高位(50以上)死叉后,如果三条曲线同时向下发散,表示股价是处于弱势下跌行情之中,这也是KDJ指标发出的持币观望信号。
 
A股量化交易策略开发与实战指南 量化交易是通过数学模型和计算机技术实现投资决策自动化的方法,其核心在于将市场规律转化为可执行的算法策略。在金融科技领域,均值回归理论和多因子模型是构建量化策略的基础原理,能够有效捕捉市场价格偏离和基本面特征。A股市场由于政策敏感性和散户占比较高,量化交易需要特别关注政策因子和情绪指标。通过Python等工具实现策略回测与优化,可以提升投资决策的标准化程度和风控效率。本文以均值回归策略为例,展示了如何结合布林带等技术指标开发适用于A股的量化模型,并详细解析了从数据清洗到实盘交易的全流程方法论。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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