MACD顶背离和底背离是什么(图解)

我们说长期均线DEA(指黄线),短期均线DIF(通常指MACD线也指白线),红色柱(我们称多头),绿色柱(我们称空头),0轴(多头及空头的分界线)五个部分组成。
     
     背离的意思我们很容易就可以理解,股价K线创出新高或者新低,技术指MACD没有相应的创出新高和新低。怎么看背离,只要看DIF和DEA线和红柱状及绿柱状就行了。 
     
     以下炒股入门知识,做出图解给大家观看!





      我们看MACD的顶背离,股价K线创新高,MACD技术指标不跟随着股价创新高而创新高,说明做多头的力量逐渐缩小,大盘必然上涨。周期越长的背离越是可以相信。MACD指标是一个比较滞后的指标,因为MACD指标主要用在长期的趋势判断上面。

      我在举个更形象的例子给大家看



      顶部K线一直处于上升趋势,而MACD能量柱缩小背离反应很大。DEA和DIF线也在向下移动。这是一个极其明显的顶背离。多看图就可以理解了。

      我在绘画一个比较复杂的图给大家参考参考


 

      我在这里帮大家概括下,熟练的运用MACD顶背离不一定能让你卖在最高位,但是却可以为你规避大部分的风险。


      MACD的底背离,K线股价开始创出新低,MACD技术指标却不随着股价的创新低而去创新低,说明绿色能量柱的能量已经开始不足了,上市公司开始暗地偷偷买进建仓。同样的理论,周期越长说明操作越有价值。顶部我们多看红色能量柱,底部我们多看绿色能量柱。

   
      以下我多做图给大家详细的解释下


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MACD顶背离背离是指在技术分析中,价格的趋势与MACD指标的趋势出现分歧的现象,通常被用来预测市场可能的转折点。 在编写Python程序来识别MACD顶背离背离时,需要首先计算出价格的移动平均线差异(MACD其信号线,然后将这些值与价格本身的高点低点进行比较,以识别背离现象。 以下是一个简单的示例程序,它使用了pandasmatplotlib库来计算MACD并识别背离: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from pandas_datareader import data as pdr # 获取股票数据,这里以苹果公司为例 df = pdr.get_data_yahoo('AAPL') # 计算MACD exp1 = df['Close'].ewm(span=12, adjust=False).mean() exp2 = df['Close'].ewm(span=26, adjust=False).mean() macd = exp1 - exp2 signal = macd.ewm(span=9, adjust=False).mean() # 计算背离 def detect_divergences(prices, macd, signal): peaks = prices['High'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[1] < x[0]).astype(int).diff().fillna(0).astype(bool) valleys = prices['Low'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[1] < x[0]).astype(int).diff().fillna(0).astype(bool) divergences = pd.DataFrame(index=prices.index) # 背离 for index in peaks[peaks==1].index: if macd[index] > macd[index-1]: divergences.loc[index, 'Bullish_Divergence'] = 'Potential_Buy' # 顶背离 for index in valleys[valleys==1].index: if macd[index] < macd[index-1]: divergences.loc[index, 'Bearish_Divergence'] = 'Potential_Sell' return divergences divergences = detect_divergences(df, macd, signal) df = df.join(divergences) # 绘制图表 fig = plt.figure(figsize=(14,7)) ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Price in $') df['Close'].plot(ax=ax1, color='black', lw=2.) ax2 = ax1.twinx() df['MACD'].plot(ax=ax2, color='red', lw=2.) df['Signal_Line'].plot(ax=ax2, color='blue') plt.show() # 注意:这个程序仅作为示例,实际交易中需要更严格的逻辑来确认背离 ``` 在使用此代码之前,请确保你已经安装了pandas, matplotlib, numpypandas_datareader库。此程序仅作为一个基础的示例,实际应用中可能需要更多的逻辑来确认背离,并结合其他因素如成交量、其他技术指标等来做出更准确的预测。
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