明镜高悬——抛物线转向操作系统(SAR)

 经常面临这样一个严峻的课题,股指(股价)振幅惊人,究竟何时持股,何时持币?价格和时间并重的分析工具SAR将是一个好帮手。
抛物线转向系统不仅利用价位变动的动能,而且运用了时间变动性质来调整价位上设定的停损位置。SAR之递减或递增与实际价格之升跌幅度及时间长短有密切关系,可适应不同形态股价之波动特性。

SAR的操作原则由于非常简单,故深受市场的青睐。买卖的进场实际是在价位穿过SAR时,也就是向下跌破SAR便卖出,向上越过SAR就买进。就拿1995年初上市的“西藏明珠”来说,短线客兢兢业业,只不过喝了点汤,而聪明人则依据宝塔线作小波段(6元显示明显买进信号,13元显示卖出信号),令人羡慕不已。

“96.7.24”和“96.8.12”沪市构筑了典型的894点“双尊头”。联想到1995年的793点“双尊头”所形成的强大杀伤力,许多人士认为894就是沪市1996年的“顶”了。在这种思路灌输下,股指从894点直泻至750区域;正当市场不知所措时,“96.9.20”的抛物线转向操作系统却强调转折点并发出了买进信号,并一直维持至“96.12”的1071点,有力地驳斥了894点的“顶部论”,为“趋势理论”作出贡献。

SAR操作要诀:经常交替出现讯号,说明大盘正处于盘局中,换句话说,可以大胆低吸高抛;一旦出现陡峭的上升(下跌)趋势,可一路持有(立即止损)。

“渤海化工”上市首日以3.12元开盘,其后一路上冲,最高曾至8.30元作为带有H股的新股炒,市场定位有不确定因素,但SAR明确显示;从3.12—6.8元,SAR一路托住股价呈60度上升,是多实控制局面的持有信号。同理,“95.10.13”“渤海化工”的收盘价为6.75元,似乎还看出危险,但SAR已发出明显的空头转向信号,其标志的45度下,表明空头已牢牢控制局面,不根据SAR的指示而急于补仓,显然是不理智的。结果,这一跌势直至3.80元SAR才开始发出多头向上信号。

实践证明:

第一,长期使用SAR指标可以输小赚大,不太可能一次就惨遭套牢。

第二,SAR是所有指标中买卖较为明确的,易于配合操作策略的指标,尤其适合强势股,故把它比做明镜高悬并不为过。


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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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