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这样做只是出于基本道德考虑。一些人跟我说，这个系列三篇文章就20万字了，干嘛呢？不干嘛，把一些问题讲清楚，更新完之后帮大家整理出来，我个人不太在乎篇幅，如果写了，也付出了，别人学不到东西，就浪费时间了。对于那些说看着累的，我就觉得这人特别没意思了，人写的比你更累好不好。当然觉着浪费时间了的，我倒愿意先道个歉，您受累了。
至于很多编辑找我出成书的，对不起，我写这些东西不是吸引您的眼球的，我只是帮公众号上关注了的朋友把这个整体整理出来，我不靠这个赚钱。就像有关心我的朋友帮我提议您这东西在知乎上一篇篇分开发多好啊，可以吸引更多的人关注，我不想这么做，原因也很简单，我不靠关注的人赚钱。
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第一讲：表达趋势
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前面的两节，总讲了趋势与量价关系。趋势是技术分析里面最基础的定义，可以说我们技术分析整个都是围绕着趋势在慢慢展开，而量价关系则是市场行为最本质的表达，所以我们必须搞懂。但是作为我们要做的分析来讲，最终会是策略化的东西。
这些策略不是凭空想象，不是凭感觉，而是有一定的模式。当寻求策略更加本源的东西，其实亦可以抛开模式，我们首先要知道我们做策略是为了干什么。我们做策略，或者寻求一个参考系，最终是让这个参考系能够表达趋势。说得更加直白一点，趋势多的时候，会告诉你现在行情是向多的，空的时候会告诉你行情向空。然后，你根据此形成交易策略。
为什么说本质上可以抛开模式呢？一方面，其实这个市场上有很多散户，凭着自己的感觉做单子，所做的本质，也是想表达趋势，只是表达趋势的方式不固定，有自己的很多直观认知在里面，他们也能够通过这些感觉做一些单子，最终产生一定的收益。但是，很可能由于过于主观，最终在行情走得和自己于向不一样的时候不知所措，或者产生很多不理性的情绪，最终导致认知失败，从而亏损。虽然很多人对于这种交易行为没有一个概括，但是其初衷还是为了去靠自己的感知去表达趋势。
所以，我们要明白，我们在技术分析上所做的一切努力，一切分析，最终的目的，就是表达趋势。后面上升到实战层面，我们是通过策略对趋势的表达，进行相应的操作，并且界定对了怎么办，错了怎么办，仅此而已。除此之外，一切的动作都会显得多余。
但是，市场是不确定的，通常我们做技术分析，是根据市场历史的市场行为去推测未来的市场行为，从而映射到价格之后形成的走势。但是，这些存在着变化的可能，或可预测或不可预测的变化。所以，即便我们想着竭力去表达趋势，也会存在这表达不周到的局面，这是市场的本质所决定的，因为不存在恒定的市场行为。所以，我们要承认趋势的表达可能有对有错这个客观事实。
而且，表达趋势也存在着跷跷板效应。因为对于趋势而言，如果我们想表达得越精细，其表达准确的概率越低；想表达得越宽泛，可操作性也会越差，甚至最终达不到能够形成实战策略的目的。我们所选择的参考系，很多时候都存在着在这个里面的相对考虑。
举个例子，就说均线，你如果用参数5，那么可能每一个涨涨跌跌都表达得很清楚，进场出场点位也非常精确，但是回头一看，却对趋势的表达没有什么帮助，因为多空转换太快。好，如果你用参数200，可能每一波趋势顺畅的时候表达是好了，但是拐头或者延迟性非常的强，那么怎么形成策略呢？
上面的例子只是均线的问题，均线是一个很好的指标，至少我认为是技术分析者（无论你懂还是不懂）用得最好的指标，因为我发现但凡用均线，很多人都会自然而然的想到参数问题，但是到了其他的指标，也就拿着直接用了，根本不想着去调整参数。
但无论如何，绝大多数技术分析者都在想去找到一套参考系，或者说策略，并根据此进行交易。但是这只是一种浅层的，为了完成交易行为所做的事情。我所希望大家做分析，无论是做交易的分析还是其他分析，用技术分析还是其他分析方法，首先要搞清楚目的问题。前次在知乎上面回答一个问题，我比较强调搞清楚技术分析的定义，引起了争议，认为不知道技术分析的定义不一定会影像技术分析行为的实施？真是这样吗？不见得。如果你做了五年交易，不知道技术分析的定义是什么，那么可能你这五年里面连自己做的分析实质上是在干什么都不清楚，如何保证这种交易方法的理性呢？甚至做到极致和玄学又有什么区别呢？
通常在分析层面，我主张技术分析三步走，第一步，要知道什么是趋势，这是我们的分析研究对象；第二步，理解市场行为，即量价关系在市场上的体现和观察方法，因为这是市场里面最本质的关系，也是了解趋势最基础的东西；第三步，就是表达趋势，这决定了我们用以分析的方法，灵活度，以及后期可能形成的行为模式。做完了这三步，我们再来谈交易策略问题。或者说这是制定交易策略的分析基础。
这一个大的部分，就是围绕表达趋势展开讲一些内容。
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表达趋势 第二讲：参考系
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参考系的时间问题
当我们把交易当做一件长久的事情去做的话，不可能永远以感觉为参考，而是要有相对固定的参考模式，且在这个模式里面能够形成自己的策略，这样，参考的意义会更大。
那么既然我们要找参考系，我们要解决三个问题：参考系的时间；参考系的参考形式；参考系的参考力度。
所谓参考系的时间，通常是指两个方面：时间的表达方式，以及时间长度。
其中，时间的表达方式是比较难以理解的。说的通俗一点，我们要决定我们的参考系是对行情的研判有一个持续的参考还是只是对关键时点进行参考。比如，如果我们画一条趋势线，如果不考虑趋势线斜率代表的多空态度的话，那么，回踩趋势线的那个时间点是最重要的时间点，但是由于不是每一刻都会产生回踩的行情，所以，这个时间点是断断续续的。就像有些交易者策略里面做回踩，且没有踩破之前就保持持仓，这其实就是一个典型的时点策略，因为无论行情怎么走，其都不用对行情整体进行研判和参考，对其有参考作用的就是价格接近趋势线的时间点。
但是对于均线而言，如果能够用到，其可能更多的有一个持续性的参考，因为斜率的倾斜程度就能够代表一个对多空的表达态度。如果一个人的策略是需要做强度实时监测的，那么，其所观测的就必须涵盖全时间段，这个和观察时间点而言可能就会有很多的不同。
很多交易者最终迷失在参考系中，有很大的程度就是对这一点难以加以区分。可能有的时候明明是一个参考时点的策略，却盘中觉得无聊观察了大量无关的参考信息导致自己把自己的策略搞乱了。或者明明一个需要监控实时数据做研判的策略，因为数据漏掉一段，而使得策略里面一些因素的重要性被颠倒，从而产生偏差。
对于大多数策略而言，并不要求进行全盘的实时的监控，但也不会简单到只用观察某一些时间点，会有关键的时间点，也会有特别注意的段。做策略，我们首先要甚至并且理解这样的情形，这样非常有助于我们去理解策略汇总什么信息才是有效的。而这一个工作是绝大多数交易者都会忽略的。
时间的长度决定了所错策略对应的时间和空间量级，这一点上，不同的人选择会非常不相同，有的人会根据1分钟K线做交易，有些人会根据日K线做交易，所选取的单位时间大相径庭，那么，盈利模式也会截然不同。对此，我们无法去评判哪种方式更好，但自身的参考系对此有一个比较模糊的标准，即单位时间所包含的信息量，要足够适当的描述趋势而不显得冗余。因为单位时间过短，可能并不能够对某些信息进行充分的表达，这直接会动摇参考基础，因为信息的偶然性过大。但单位时间选择的过长，造成的信息冗余会让有效信息被隐藏，所以也不见得是什么好事情。
单位时间的长度所带来的问题，在比较简单的策略里面体现的并不明显，因为越简单的策略信息的包容度会越大，但是对付复杂的参考系而言，对于信息的合适表达要求就越高，因为单位时间的选取不当出现系统问题的概率也会大大增加。这个从日常策略的两方面可以体现出来，一个方面，越复杂的策略，其适用范围也就越窄，要么只能适应单一的品种，甚至只能适应单一的时间周期；另一个方面，若失效，就会非常失效甚至没有补救的余地，因为单位时间承载的信息量已经发生了变化。
参考形式和参考力度
参考系对于策略的参考形式其实是多种多样的，有直观的，有非直观的；有持续的，有间断的；有复合的，有单一的。可以根据很多范围进行划分。参考力度的强弱，也会因此存在很大的区别。
总体而言，参考形式和参考力度和时间一样，从来都没有一个标准答案，是根据个人对时间空间的理解，以及盈利理想环境体现出来的时间空间关系为主旨的。你的参考形式和参考力度，会影响能够盈利的时间和空间量级；能够盈利的时间和空间量级而言，也影响了你对参考系的选择，因为会有一些较好的选择方案。
如果从形式进行方式的划分，可以有以下的方式：
第一种就是划线。但是划线是不能够进行简单区分的。因为你可以画趋势线，也可以画管道线；可以根据不同的时间周期级别画趋势线，阻力线；可以画黄金分割，可以画斐波那契等等。每一种划线所对应的原理不相同，所以其对应的参考逻辑是不同的。有些策略里面，划线可以作为一种主要逻辑存在，如市面上很多做突破的策略；大多策略里面，划线会作为一种侧面的印证存在，如对形态的分析，重要点位的提示。通常来讲，划线是一种界定工具，用于对点位，对形态的参考研判。同时，每一种画线表达的内容不同，其复杂程度也是不一样的。另外，划线本身就带有很强的主观性，所以在划线的过程中，每个人对行情的认识不同，划线也会有所不同，这会导致参考系出现一些偏差，甚至谬误。往往，画线功力的培养不是一朝一夕的事情，而是需要长期的经验积累。
第二种就是技术指标。技术指标是按照一定的算法固定算出来的，有自身的表达方式和形式。这本身就是多种多样的。我们首先可以对技术指标分类，每个类别里面的参照也会迥然不同。比如均线指标和MACD都可以表达趋势，但是其表现形式和算法特征就完全不一样。如果根据表达区域的不同，我们还能够将其分为主图指标和附图指标，往往，主图指标和价格都有严格的对应关系，而附图指标大多不和价格有严格的对应关系，这些都有所不同。同时，技术指标不光有针对价格的，也就针对量的。所以，如果用技术指标构建参考系，选择的余地会很大，呈现出的特征也会多种多样。但往往，由于其算法固定，其中间便没有掺杂过多的人为主观因素，而是将更多的关注点放在了对技术指标的理解上，这一点上，和画线是截然不同的。
当然，对于不同的参考系，还有很多其他的参考方法，这里仅说了一些主流的。
对于大多数参考系而言，都是一个持续的过程。比如你如果用技术指标进行参照，那么绝大多数技术指标都是连续的，如果有趋势线，那么趋势线亦能够得到延续，且根据时间而言，对策略的强弱观察也会形成一个持续的过程。然而对于部分讲求布局或者突破的策略而言，在某些时候对于策略的观察并不一定都是持续的，其逻辑在于阶段性关键点位或段对行情的支撑阻力作用。
表达力度是一个相对的概念，你选择出了用什么之后，基本这个也就确定了，一般来讲我们从两个层面考虑这个问题，第一个方面是时间的精确化，第二个方面是空间的精确化。
时间的精确化，和昨天讲的时间的概念是重合的，不再累述。空间的精确化，就是你对其判断点位的精确程度。也正如前面所说，对精确度要求越高，准确度，或持仓机会必定会受影响。这是一个跷跷板，涉及到一个权衡的过程。
往往，用单一指标或者比较简单的系统要求高精确度是很难达到的，所以，我们能够看到很多人用的参考系是一个系列问题，有两个指标，或者多个指标，对当前的市场行为进行一个综合的研判，而往往这样的系统误判程度也可能很高，因为整体而言，市场行为不会因为你的限制变得局促，但你的定义会变得局促，一旦市场行为和预测不一致，就会出现很多问题。但是精确度往往又是很多交易员非常追求的，这个仁者见仁吧。
然而一旦对精度要求降下来，可能又会增加系统的随意性，导致一些无谓的牺牲，或者研判模糊的情况，这也是很多交易员不愿意看到的，所以，会出现一种情况：刚开始一些交易员用相对简单的系统，然后不满足于其对行情的表达，然后不断的加东西，最终出现新的问题。
我的主张是什么呢？主张大家去思考我们需要一个什么样的参照系，只从功能的角度和表达趋势的角度去出发。什么样的参照系好？我的个人看法是：让信息尽可能少，但是尽可能用少的信息去解决趋势的表达问题。所以，在参照系的选择上，我不建议大家碰到问题就想着我要加什么去解决这个问题，在解决的过程当中，尽可能不要动原来的东西，并且置身于一个不确定性的环境中解决当下的问题。
理论的东西先讲这么多，后面会先讲解一些表达方法，然后在继续深入的讲理论问题。
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表达趋势 第三讲：表达趋势的工具之技术指标
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我想每次讲到技术指标的时候，大多数人至少是非常感兴趣的，因为相当一部分交易者在市场上耐以生存的法门还是技术指标，这是一件可以庆幸的事情也是一件可悲的事情。庆幸在至少有一些能够参考的标准，可悲在其实没有从本质上去加以理解。盖其原因，也简单，技术指标表面上非常容易入手，可以马上拿起来就用，但多少有些急功近利的因素在里面。
首先我觉得大家要认清楚一件事情，不要去神化技术分析，进而不要去神化技术指标，因为这就是一些分析工具而已，我们要借此进行分析，从而描述趋势，既然是描述，就要承认对与不对的时候，如果接受不了这一点，而是想着无限的对指标的指向进行优化从而战胜市场立于不败之地，我觉得技术分析大家还是慎用，个人认为办不到。
首先你要明白一点，技术指标不是凭空来的，都有一套算法，算法的背后都有相应的逻辑，所以引用技术指标，你至少要有三点认识：
第一点：技术指标的数据引用的是历史数据，所以，无论其算法如何，是基于历史数据对于未来行情的预测。那么，如果预测的准，是时点上未来的行情基于历史数据呈现出了一定的规律，或者说基于历史数据的规律没有改变。或者反其道而行之，基于历史数据的规律绷到了临界点，不能维持，然后发生了质变。除此之外，如果发生突然的性质改变，基于历史行情是做不到充分预测的。由于行情是不可预测的，是否会发生此类改变，什么时候会发生此类改变，我们无法给出确切的结论。
第二点：技术指标引用的是数据，但是算法各不相同，其算法蕴含了对数据理解的基本逻辑在里面。这些逻辑有些是大同小异的，但是有些差别就会非常的大。理解技术指标的逻辑，是运用好技术指标的基础，这能够让我们深入的了解发生什么样的数据变化对应着什么样的指标变化结果，从而对行情下什么样的结论，这个结论是关于对趋势的描述的。对于算法的了解，可以让你从不同的角度看待技术指标：如果你不了解算法，你可能可以用固定的几种用法，但是对于指标的后期变换存在着大量的未知；了解算法，你不但可以熟知用法，还可以了解算法背后的指标所存在的变数，从而形成对指标的预见，这一点是技术分析里面难能可贵的。
第三点：技术指标除了对数据的表达和算法之外，参数也是非常重要的，这也是绝大多数交易者容易忽略的问题。参数对应的概念是范围。这个范围，随着技术指标的不同，可以是选取历史数据的范围，可以是时间范围，可以是空间范围，可以是算法的强度范围等等，但总体来讲，脱离不了范围这个概念。我们不是系统给我一个什么参数就用一个什么参数，而是要结合算法去思考这个范围给到多少合适。比如均线的历史数据取多少合适？布林带的带宽取多大合适？KDJ各个线的灵敏度取多少合适？这个里面，不但有各种算法后面的统计学渊源，还包含着个人对行情的理解。
我一直强调，认识清楚这三点，是用好技术指标的基本条件。当然，不清楚这三点并不代表技术分析你不能用，只是可能用得不那么通透，还会出现很多疑惑或者交易上问题或者减弱交易信心。虽然不同的技术指标，也许分类都不同，但我觉得这三点都是异曲同工的。
下面这段话没有恶心任何人的意思，但是希望大家真的做一下这个思考：
我认为现在市场是浮躁的，作为交易的人而言，会非常浮躁的想用一些奇技淫巧不做更多的努力就达到一夜暴富的目的，并且以研究此法为乐。这种思想，让一个分析类的产业得到了催生，随便秀一下分析的神迹，就能够让你深信不疑，这一方面折服了很多人，一方面也养活了很多人。但是你回头想想，真正做交易的人，股票我没有权力说，不了解，期货这块，平均散户的存货时限也就在三个月到六个月，进来九成以上的人是横着出去，为什么？
这个行业里面，一夜暴富的例子的确有，但是一将功成，万里枯骨，所以，不要只看到光鲜的，也要看到残酷的。我碰到过很多面试者，我常常会问一个问题：你的交易经验就这么几年，对分析技巧理解深度就这么多，也没有部分人那么努力，那么在一个如此残酷的市场里面，为什么活下来的是你而不是别人？我希望大家也思考一下这个问题。
所以我非常不理解一点：为什么这么多人会对前面的趋势，量价关系的基础部分的描写这么的不感兴趣？正如开头所说，这是一件可以庆幸的事情也是一件可悲的事情。但如果前面的内容不想办法搞懂后面的内容能否搞懂，我不清楚。
话有些多了。后面会先以均线举例，在选一些都不熟悉的技术指标举例，去讲解技术指标的研究方法。
均线
对于均线而言，这个公众号里面讲得并不少，一方面大家用的多也问的多，另一方面均线是比较基础的技术指标，对均线的应用，对其他技术指标的应用也有借鉴意义。约翰墨菲形容移动平均线是带有滞后特点的平滑工具。认为移动平均线实质上是一种最总趋势的工具，其具备灵活性和广泛的适用度，构造方法简便，同时，成绩易于定量检验，所以，构成了绝大部分自动顺应趋势系统的运作基础。
然而前面前面对于均线也有比较系统的讲解，但是并不是站在这些系列文章的角度。所以，这一次讲解，会以整理前面的内容为主，并加入一些新的东西。很多技术分析比较统一的见解，也会就着均线讲出来。
首先，对于均线而言，算法上大家没有太多的疑问，就是若干根K线收盘价的移动平均值，新的K线出来，那么抹掉最末的一个数据，再取新的一个数据，形成新的参数。
然后，我前面多次讲过，均线的参数，可能是交易者调得最勤的参数，对于别的技术指标的参数，大多数交易者是基本不碰的，但是对于均线的参数的调整却非常热衷。均线的参数，大致呈现如下特征：如果取值越小，则和价格贴合的越紧密，对当前最新价格的走势体现的就越贴切，如果取值越大，则会越出于对于一段较长数据的综合方向的表达，对当前价格的表达意义就会越小。在表达方面，参数过大或者过小都会有问题，我们必须在价格贴合和方向表达上做综合的考虑。
说到算法和参数，我们就要注意两个概念，一个是自适应的概念，一个是参数的概念。
绝大多数趋势类的技术指标对行情都是自适应的，也就是说能够自动的顺应趋势。更加通俗一点，就是趋势向多的时候指标能够向多，趋势向空的时候指标也能够向空。自动顺应趋势，就是不依靠任何人为判断的情况下，该指标能够对多空倾向做自动的表达。如果说得更细一点，“识别旧的趋势已经终结或反转、新趋势正在萌生的关键契机”；体现趋势目前所处的阶段以及后期可能发展的阶段。
那么，这些自适应的向多和向空如何表达呢？
技术指标的表现形式有多种多样的一面，也有十分有限的一面。表达上，一方面通过技术指标本身的特征，另一方面通过技术指标和当前行情信息的关系，行情信息是指价格，成交量，持仓等等。均线的算法显示其反应的是纯价格因素层面上的变化，所以，这里指的是和价格的关系。对于均线而言，两个比较核心的表达方式一个是当前的点位，这能够直接决定以均线为中心所表达出来的支撑和压力位，一个是斜率，斜率能够表达出当前均线的态度是只是向多还是向空，甚至斜率的大小能够一定程度上表现出支持的强烈程度。
对于均线和价格的关系，最直观的是位置关系。价格在均线上面，价格在均线下面，比较重要的在于临界点上，临界点决定了价格是否会突破均线，变化一种位置状态。同时，价格和均线还有一定的联动关系，因为均线的数值，会有倾向于向价格相对位置方向变化的特征，这也就是常说的均线支撑价格，但价格带动均线，这也是为什么均线能够自动顺应趋势。
对于参数而言，我们可以先将其归结为表达特征的问题。前面说的均线支撑价格，价格带动均线是一个比较根本的特征。还有一个比较根本的特征就是，均线的重点在于表达趋势，而不在于预测趋势。“正统的图表分析从不企图领先于市场。移动平均线也不例外，它也不超前于市场行为，它追随着市场。仅当事实发生之后，它才能告诉我们，新的趋势已经启动了”。所以，作为均线而言，我们不是要去发现趋势的一个启动点，而是用均线去研判趋势的形成。所以，前面很多人说均线不够灵敏，我认为这并不是均线的问题，而是自身逻辑的问题，均线的运用本身就意味着部分点位的失去，我们在运用均线的过程当中，应该始终明白这一点，而不是通过一些技巧尝试去改变这一点。
那么，你如何看待灵敏？对于大多数技术指标，参数就相当于调整灵敏性的一个阀门，只不过对于有些技术指标而言，有多方面参数，对于有些指标，只有单方面参数。
对于参数这块，约翰墨菲的书里面其实已经讲得非常到位：“通常，当价格处于横向延伸的区间中时，短期移动平均线的效果较佳。因为在这类环境下，价格基本上无趋势可循，短期的较敏感的平均线能捕捉更多的短线价格波动.然而，一旦价格趋势形成了——无论是上升还是下降——长期移动平均线就更为有力了。较不敏感的移动平均线（例如40天的）在跟踪趋势时，距离价格较远（因为它具有更长的时间滞后），这样，就不会在市场出现临时性调整的时候产生错误信号，从而，我们可以更长久地利用主要趋势。”
所以，灵敏度是一个双刃剑，在不同的环境中，其适用度也不相同，那么，我们通过参数的选择有两个方向：自适应参数系统，也就是提前对行情做出合理的研判；量定自己要的盈利特征，这种情况下，我们会因为抓住一种行情特征的赢利点而错失其他的，核心点就在于赢利点的抓取能否在风险可控的情况下，且对赢利点有足够的彰显。
技术指标的滞后性和有效性其实在某种程度上来说是一种一体化的东西。
首先，前面介绍了技术指标是怎么来的，相信很多人对于技术指标的滞后性都有了一个认识。所以，我认为大家不要把经历花在想办法尽力消除技术分析的滞后性上，因为单纯的减少参数，只会让技术指标向着失效的方向越走越远。
可能有人会问，为什么有些钝化指标没有太多的滞后性。其实这是由算法本身决定的，这些算法统计的类似波动率，会让指标在产生相同方向的过程中显示得越来越不那么明显，而对反方向的运行有着非常灵敏的识别效应。但是这只是在反向成立的情况下，倘若不成立，会出现一个较小的回调方向继续的情况，这种情况的误判率同样很高。虽然不同类型指标的钝化可以一定程度解决问题，但这不是靠指标本身完成的。
要说清楚滞后性问题，我们首先要想通一点，滞后性问题，对于技术分析来讲并不是完全的坏处。
首先，你要知道完全没有滞后性的指标其实失去了对趋势连续表达的意义。
如图所示，白色的是20日均线，黄色的是60日均线，紫色的是120均线，绿色的是200日均线，这些都是大家常用的均线。
你们可以看到，里面20日均线当然是最灵敏的，但是你们看图中的圆圈部分，只要行情有一些不大的风吹草动，其可能就会出现假突破晃你一下，然后继续朝着原方向运行。但是，对于60日均线而言，其虽然滞后性很强，但是其对于会挑时候的支撑效应明显好很多，出现这类误判的频率也少很多。
所以，我们看技术指标，不能够只看指标的滞后性，而是要思考另一个问题，即便滞后性没有了，这个指标对你交易的操作上有没有什么意义。因为我说过，其实交易是一个持仓过程，从进场到出场，不是说让你取得一个绝佳的进场点位就完了，而要对趋势在整个持仓过程当中有一个良好的表达。
出现这个问题，是因为市场行情极具不确定性的特征，虽然我们很想能够将行情的每一个波动都预测准确，但这事实上是不切实际的。那么不确定的行情里面有什么是确定的呢？事实上，一个技术分析的滞后性越强，往往其包含的历史数据就越多，那么，其延伸方向被改变的可能性就越小，如果这个指标还有效，那么就对整个分析有着巨大的帮助作用。
还是刚才那个图，白色的是20日均线，黄色的是60日均线，紫色的是120均线，绿色的是200日均线，而图中四根垂直的白线，分别代表了这四根K线的数据有效范围。
从上面的图中，我想大家能够非常直观的感受到数据向前推进对于行情的影响。比如说20日均线虽然现在斜率向下，但是还不够明显，但是行情如果坚持三根K线只要不快速上涨，这三根K线一过，其对应的数据有效范围就走过了最末端的三根较大的阳线，那么，此时数据呈现的向下趋势就更加明显，斜率就会更加陡的向下延伸。此时，如果20日均线是有效的，那么其就能够带着行情进行更快速度的一个下跌。但是，同样，因为其数据本身较少，一旦行情有一个你想的风吹草动，可能让这条均线的有效性受到巨大的考验，这是其灵活性带来的一个弊端，且这种风吹草动，随着后面数据一个个被删除，新的数据一个个的加入，会让均线变得马上就不明了，甚至失去了研判的作用。
这种难处，体现在其支撑或者压力的不扎实上，这种扎实，一方面体现在其很容易被击穿，另一方面体现在其本身就可能发生很多难以预测的变化，所以可能久而久之很难让人放心使用。
那我们再看看60日均线（黄线），虽然其比20日均线有着铭心的滞后性的效果，甚至从途中暂时的行情的数据有效期之内，其才能够加速斜率向下，但是，我们看到，其对于这段行情多空的分界确是更加有用的，至少从均线向上的斜率被突破之后，行情亦开始向下，所以就趋势的研判角度而言，其比20日均线要有效得多。
同时，由于60日均线里面就包含了60个数据，所以数据的更替对其本身的斜率的影响是比较小的，其影响的，可能是斜率随着每个数据变化的细微变化，但对于多空转换的影响要比20日线小很多。甚至我们可以推测如果行情不发生特别重大变化的情况下，其未来的几个数据更新后大概会走成一种什么样的形状，走到一个什么样的位置。可能有人会说，均线离价格如果太远，这个根本就没有意义。其实不然。均线离价格的距离是一码事儿，均线的有效性是另一码事儿。如果这条均线就是有效的，那么其斜率的变化，对价格的支撑和压力等等便都有效，那么其对趋势的研判意义当然就是重大的。
所以，即便行情极具不确定性，但是这些指标的走势却因为滞后性而带来了一定的确定性，这一点我们是完全可以利用的。同时，明白了这一点，我想大家也就能够意识到调整技术指标参数的重要性了。
前面讲的，其实是应用均线的基础，因为对前面讲的东西若还有疑虑，你想要放心用均线几乎就不可能，甚至你想要用一个技术指标就不是很可能，因为你不信任，你有疑虑。
那么，接下来，我们看看均线对于分析来讲的一般用法和意义。
首先，均线是一个比较直观的指标，因为其就是主图指标，这样，我们能够非常清楚的看到其和价格之间的关系。所以，往往看均线，我们看两个方面，第一个，就是均线本身的意义，第二个，就是均线和价格的相对意义。而均线和价格本身就是相互影响，相辅相成的，可以做综合的分析。
那么，就均线本身而言，具备哪些意义呢？
一个方面是斜率。均线的斜率自适应行情，形成对行情的方向判断。比如均线的斜率为正，那么在延续性的角度，这条均线判定行情的趋势整体还是向多的，斜率为负，则是向空的。所以，第一个比较重要的判定，是根据斜率研判趋势方向。对于这一点而言，如果参数越小，变动就会非常频繁，导致可能在某段时间内方向体现出较多不可确定的一面。如果参数较大，则更加平滑，同样，可能某些人会认为滞后性比较严重。对于趋势的判定上，灵活性和滞后性是不可调和的，那么，我们需要根据需要去做一个综合的考量，具体要看交易逻辑和自身的交易风格。
另一个方面，是均线的数值。我们首先要明白的是，数值的变化考察的是和价格的关系。一般来讲，分为价格在均线之上，界定期，和价格在均线之下。一般均线斜率为正，价格在均线之上，我们往往认为上升趋势是成立且正在延续的。同样，斜率为负，价格在均线之下，我们往往认为下跌趋势的成立和延续性。但是值得注意的是，在上涨过程中，并不是价格突破到均线之下，就能够判断趋势就向下，因为均线的拐头自价格突破均线向下之后，有一个价格带动斜率由正转负的过程，在这个过程之中，我们往往只能认为上升趋势受到了威胁，但斜率还没有拐过来之前，往往不会认为下跌趋势已经形成，此时，价格可能经过一个过程让行情反转，亦可能被重新拉回均线上方延续前面上涨的趋势。但是无论如何，这种向下突破一旦确认，我们就可以判定价格的上涨趋势受到为威胁，从而离场。或者通过带动均线拐头，认定趋势转变在离场。这是两种不同的处理方式，一种是不承担混沌状态的风险，所以不等完全确认即离场，一种是等完全确认即离场。在实际交流过程当中，我发现很多人对这一点的认识是非常模糊的，所以在用均线研判的过程当中逻辑和实际操作都出了问题。
均线应用所出的问题，往往是出于斜率和均线相对价格位置关系运用的混淆。往往，斜率用来辨别方向，均线与价格的相对关系对可持续性进行研判。
那么我们就要来说说很多人用到的回踩入场。
其实上面的价格和均线的相对关系界定，只是一个可持续性的界定。这个里面也是有双刃剑存在的。举个例子，如果斜率向上，价格在均线上方的情况下，价格离均线越远，均线潜在的向上空间也就越大，但是这个时候若以均线作为持续性的裁决，所拥有的潜在回撤空间也就越大。如果这个时候价格刚刚踩到均线，这个时候，价格拥有的回踩空间也就越小，但是对均线斜率的带动作用也就越小了。在持续性的状态下允许回踩的空间我们可以理解为潜在的建仓成本，回踩均线只是在这种状态下做到了建仓成本的最小化而已，但是此时对均线斜率延续的可持续性的威胁也是最大化的。所以，运用均线的入场会产生两种逻辑。第一种，以回踩入场；另一种，以均线的斜率辨明方向，均线的数值作为可持续性的裁决，在范围以内用其他方式寻找支撑或者压力位入场。这是两种不同的逻辑，对应的出场方式也是不同的。
回踩的情况下，既然已经做到了成本的最小化，那么，可持续性的考量就成了点位好坏的很关键的因素，如果前面的均线数值有效范围内趋势就比较明显，那么均线的斜率就很明显，这种均线的斜率具备可持续性，那么如果有效，其对价格支撑就产生了正向作用；如果前面范围内趋势比较不明显，那么对应的均线可能走平，这种支撑就可能成为了一种平行的支撑，稍有不慎，斜率反转，所以，如果要继续延续，价格必须主动拉均线，其会因为均线不具备持续性的斜率而更加的存在变数。
均线的可持续性，本身就具备一定的预判功能，我们能够预判到接下来的及根均线的一个大体走势（当然。也是在行情变动不大的基础上），从而，可以判断均线此时对价格有没有推动作用。这一点判断有些微观，但是逻辑上非常正常，因为我们既然用一根均线，那么我们默认的就是这根均线有效，既然均线有效，如果均线对价格有推动作用均线就会推动价格往有利的方向去运动。反之，如果均线开始慢慢走平，均线对价格的推动作用会越来越小，此时，如果要均线趋势能够延续，价格必须主动去拉动均线往有利的方向走。但是价格在这里为什么要拉动均线？无非是碰到了难以逆向逾越的支撑和压力。那么这个时候应该如何侧重判断呢？这才是问题的核心。
另一点我们要明白的是，均线和价格的绝对关系，在很大程度上并不能决定绝对的多空，因为既然用均线来研判多空，往往我们看的就是均线的斜率，但即便有的时候价格在均线下方，均线可能并不会马上斜率向下。这种情况，只能说均线对于价格并不能形成有效的支撑或压力，如果价格又回来了，这是均线的有效性问题，不回来，均线便有一个转换的过程。
当然，我们既然用一条均线，前提就是承认这条均线是有效的，所以，往往对于误判来讲，我们叫误判，不叫均线失效。市面上很多分析师用一条均线分析行情，最后说一句均线失效，这是逻辑错误，因为均线有效是前提，在操作上就只存在误判，那么交易上有应对误判的措施就好，误判也会存在误判，这是市场的不确定性决定的。
因此，和很多人的交流当中，往往碰到一些人，用了一条均线，然后问我这条均线有没有效，这是交易当中比较低级的逻辑错误。你既然都不知道这条均线有没有效，你用这条均线做什么？一你不敢以此为据研判行情，二不能给你信心果断下单，没有意义。当然，这个问题不光在均线上有，其他技术指标的应用上这个问题更加的突出。
所以如果你要做均线，你首先要明白一点，无论如何，你选取的均线在你的盈利逻辑上有效是最根本的要求，不是说每一次回踩都能够踩到位就是有效，因为即使踩不到位，也会有其他的进场方法，但是，其能够盈利的单子的特征是否和你的交易习惯和风格相符合其实在很大程度上也左右了策略的执行力，因此，其研判标准不仅仅是对行情有效，也要对你有效。
约翰墨菲的期货市场技术分析对两根均线，多根均线的应用都进行了比较详细的描述，对于双均线，讲了两种非常具体的用法，一种是双均线交叉法，第二种是把两条均线的中间区域当成中性区。
多条均线的运用，本质上只是将均线和价格的关系复杂化了，相当于把每条均线和价格的关系进行了复合，形成了多重研判。而且往往，较短期的均线去研判临近的一些东西，较长期的均线去研判较大体的东西。功能会有所区别，但都用的是均线的本质。
那么，我们在用的时候首先要保证没根均线对于行情特征来讲都是有效的，如果找不到两条有效的均线，情愿用一条均线，也不至于取用无效的东西。很多时候，会出现一条均线有效，另一条均线无效的情况，而让我们找不到原因，这种现象从公众号的提问来看，是层出不穷的。
另外一点，均线的参数要比较分明，比如你用两条均线，一条20日均线，一条30日均线，成立一个双均线系统，那么你就要慎重，因为参数比较近，可能对于某些行情的表达大体是一致的，而产生的细微的偏差又不好做处理，从而引发一些不必要的麻烦。
这个基础上，我们再去讨论两条均线怎么用。
接下来的一个问题，如果两条均线斜率都向上，价格在两条均线的上方，那么，在这种情况下，行情无疑是偏多的，问题就是，如果短期均线被突破了，价格到了两条均线中间，这个时候，短期均线的斜率势必会慢慢改变，而长期均线斜率会受到影响，但是不会影响到斜率的方向，此时，如果说两条均线都有效，那么怎么界定这种情况？这是很多人都碰到了的一个问题。
其实关于这个问题，没有一个确定的答案，就像经常很多人评论区里面给我留言，我都说要看逻辑一样。
首先，这两条均线既然都有效，你怎么留这样的单子，取决于你的进场逻辑。比如，你是依托短期均线进的，这个时候，你用到的是短期均线的有效性和其他的一些东西，那么，短期均线的有效性是你首先要考虑的。如果短期均线破了，那么你进场依托的逻辑就没有了，此时自然首先考虑的就是出场。短期均线破了想着有长期均线，但事实上可能你的进场和长期均线没有什么关系，这就没有逻辑上的连贯性了。
这也同样说明，一个双均线系统里面，有的时候我们可以只用一条均线，这本身没有太大的问题。但这并不是一个好现象，因为有另外一个问题：既然我只用到了一条均线，那么，我要两条均线干什么呢？有一条均线会成为摆设。所以每个投资者都要思考，思考两条均线对于自己的意义。
关于双均线，很多人都喜欢做金叉死叉，
我在这里问一个问题，金叉和金叉之间，会不会有区别？
很多人可能觉得很怪，金叉就是金叉，插过去就形成了，会有什么区别。我这里想说的是，短期均线穿越长期均线向上的方式其实是不太相同的，有的时候，短期均线穿越长期均线向上的时候，长期均线的斜率为负，而有的时候，长期均线的斜率是为正的。或者换个说法：短期均线穿越斜率为负的长期均线，和短期均线穿越斜率为正的长期均线。
我们先看短期均线穿越斜率为正的长期均线：那么在穿越之前，长期均线的斜率本身就是正的，短期均线要穿越长期均线，其也要经过一个斜率从负往正拐头的过程，这个时候，价格在两条均线的上方，两条均线斜率为正的情况在金叉之前就形成了。什么时候能够发生这种情况？也就是大的趋势仍然为正，而短期内行情受到回调波折的时候，此时长期均线斜率可能始终都没有改变过方向，或者在波波折折中经历了一个由负向正的过程，也就是说大的环境里面多头仍然在持续或者经历了一个行程的过程，但是小的环境里面还有一些波折。所以在这种阶段，大的环境本来就向多，而小的环境在短期内也向多，并且带着长期均线有一个加速的过程。那么，如果要参考这种金叉，你就要考虑核心点是长期均线被进一步验证有效，还是逻辑放在趋势被进一步确认且加速上，这直接决定了你后期是参考长期均线抓更大量级的趋势，还是在趋势被加速结束就出场。
短期均线穿越斜率为负的长期均线中，首先，这个时候较长的均线预示行情还是偏空的。但是短期有拐多的迹象，那么这个时候存在两种可能，第一种可能是这种拐多是短期行为，阻止不了长期走势；第二种情况这可能会是行情翻多的一个点，短期均线能够带着长期均线一点点走正。无论如何，这个叉在这里可以看做是一个判别或者一个信号，当然，这个信号是有待验证的。验证的过程，就是长期均线斜率由负变正的过程。所以，长期均线斜率的改变能够看做是一个验证的过程，而短期均线和价格的位置则可以用来判定这种验证是否还有必要继续进行。那么，在长期均线没有拐过头之前，很难说这个金叉是有效的，此时，如果价格突破了短期均线，可以说已经没有理由再支持多单的继续持有。但是，如果此时长期均线拐过来了，就会存在两种逻辑，一种是看短期均线，此时只是将进场当做一个更强的信号支持做多而已；另一种是看长期均线，此时则是认定被扭转过来的趋势是有效的，而短期均线，则变成了一个参考指标。
约翰墨菲的期货市场技术分析所述的两条移动平均线使用的第二种方法是把两条均线中间的区域看做是中性区。这里面暗合了一些回踩的概念，因为在回踩的概念当中，大多数人会选择踩破一条均线就出场，如果采用短期均线而言，这就正好进入了中性区间。但是其入场讲求的不是回踩，而是越过中性区间即可。
我这里要强调的是，就和思考金叉死叉一样，中性区间能不能被分类？这是一个值得我们思考的问题。要了解这个问题，我们就必须界定中性区外一些要亟待被界定的区间。
比如在中性区之外，以往我们是有向多或者向空的界定的，但是在有一些时候，即便不在中性区间当中，也会出现单条趋势线可能和方向界定有冲突的情况。
比如处在一个多头区间当中，由于前期行情急剧向上拉，导致价格偏离均线很多，然后产生较为剧烈的回调，此时，可能出现价格仍然在均线上方，但是均线斜率却拐头向下的情况。斜率向下，已经说明趋势受到了威胁，但是还在多头区间当中，怎么去界定这种情况？
首先我们考虑到的是这种情况下的界定价值，因为，这种情况持续的时间不会太长，要么价格继续在均线之上，拐头的斜率会慢慢变平或者重新向上，或者价格会往下，回到均线之内，那么，向下的斜率的均线会把价格包住，价格开始往空的方向运行。
对于这种现象，我觉得大家在做单的时候是需要界定的，我想，很多人觉得利用均线做单觉得浮盈过大，就是碰到了这样一种特质的状况，只是很多人没有意识到这个问题罢了。那么对于这种特定的情况，你可以设置浮盈保护，因为在这种情况下，出现大幅度修正的概率会增大。而如果出现大幅度修正，均线和价格之间，可能会处于一种斜率和均线关系打架的混沌状态，解决这个状态需要用时间换取界定的确定性否则可能出现无意义的界定。
这层关系说完了，就来关注一下两条均线里面的区间。首先，这个区间是否界定为有效区间会有很多的争议，毕竟，价格处在一条均线上方，另一条均线下方，至少对于一条均线的斜率界定和位置界定都还是有效的，所以，并不存在绝对失效的情况，只是在基于两条均线都有效的形势下，少了一条均线的支持，线的趋势性会减弱一些。但是我要强调的是，这决定于你看待两条均线的逻辑，两条均线虽然能够互相呼应，但是也可以当做独立的均线来看，这是交易逻辑的问题，不意味着你这么看对，那么看就错的问题。
所以，不必要在这个问题上做过多的纠缠，我们来看的是以下几种情况，因为在这几种情况下，你需要有一些界定：
第一种，比如此时短期均线和长期均线的斜率都为正，价格也在均线上方，突然价格直接击穿其中一条均线，并且像另一条均线逼近的情形。这个时候会出现一个比较怪异的组合：价格可能回到了两条均线中间，甚至对于参数很小的均线系统已经回到了均线以下，但是此时由于前期比较顺势，均线并不能够立马拐头，且均线的斜率仍然向上。此时，会出现位置和斜率关系不一致的情况，而这种情况，是由于极端情况造成的。为了面对这种情况，你需要做以下几个界定：第一，你的容忍度，若已经到达了这样的容忍度，那么是风控需要你出场的时间段，这个就和均线无关了，这是自己需要设置的。第二，这种错位其实也是一种混沌状态，这种状态有两种意味：第一种，价格短期超过范围的下打，这种下打完成之后会出现立刻的修正；第二种，价格的下打是得不到修正的。对于这种情况，投资者也需要做一个时间界定，以保证处置的合理性。即在容忍范围之内，贵极端波动以回归的时间。这种情况下，若一段时间不会回归，均线就会反映出来，但是短期之内回归，均线也会安然无恙。这是我们在交易的过程中需要考虑的问题。
第二种，就是价格在两条均线之间的一些具体表现。还记得前面讲金叉与金叉之间的区别吗？这里所出的行情，其实就是形成金叉或死叉的前期行情，和金叉或者死叉形成的形态是息息相关的，这里的价格描述和关系描述，在那里都描述过了，所以不再累述。我只是提醒大家一下这个连贯性，并且告诉大家约翰墨菲说的两条均线的用法事实上是有联系的，且切换上对应着时间和空间的关系，且在界定上是随着交易方法做决定的，因为入场方法可能比较明晰，但是对于出场其实有比字面上更深层次的说法。
第三种，是不是所有的价格回到两条均线之中就意味着转向？这一点事实上也并不能确定，如果行情顺应短期均线走，当然会形成这么样一个结果，但是，如果价格又继续往上，此时，均线上可能形成又一种形态：短期均线回踩长期均线。这种形态下，长期均线的斜率是一直往上的，但是短期均线会有一个往下拐头再拐回来的过程，这种情况下，有的时候会先穿越长期均线再往上，有的时候会正好踩到长期均线就拐头，有的时候没有踩到长期均线就拐头了。对于第一种情况，是一种回踩过度的情况，有的人会将其无当做死叉，这和死叉的区别和比较有效的研判方式在于，死叉的价格应该在死叉之下，而回踩大多的价格会在交叉的时候在叉的上面，这种情况就非常容易出现回踩过度的情况。而至于后两种情况，价格应在重新回到均线上面了，第二种情况完全可以当做做多信号使用，第三种情况按照逻辑也成，但并不是很多人会用，我的建议是将其至少作为一个趋势增强的指标存在，而这个关键节点就是短期均线的趋势从乡下到走平的这个时点。
前面关于均线的内容，讲得差不多了，可能有些人会质疑还有多股均线的用法，第一我觉得没有必要讲多，因为两条均线能够用好，对均线的界定什么也就清楚了，如果你需要更多的均线，你完全可以自己去探索研究；第二我觉得过多的K线反而给了你一些东西不成立之后另外的依赖性，分析上当然能帮助你事后找到更多的理论依据，因为无论行情多么凌厉，总有一条均线会成立，但是这样是不是对交易有太多帮助我持怀疑态度。所以，对均线的介绍就到此。
现在想写的是关于界定问题的认识，当然，这部分内容并不是只为均线写的，因为无论你用什么分析方法，到最后都会设定一个界定的问题，这样才能够把分析和实际操作联系起来。
如果接触过很多分析师的盘前分析，大家可能会对界定问题体会更加深刻。比如一个分析师告诉你，今天某个品种，看这个指标，回踩就做多，突破一个什么指标就继续持有，如果在这个指标被阻断了就出场。如果回踩被踩破了就先不要做。你事后一看，这样的分析总是对的，于是觉得这个人很神奇。
其实，这是一个时间观点，因为你在事后看，这种说法只是给出了每种情况的可能性而已，但是在盘面还在走的时候，在某些需要你做研判的时间点的时候，你不知道后面会怎么走，所以，你虽然得到了如此完全的分析，在操作当时还是要研判这种行为的可能性。
比如一个交易者用20日均线。制定了一个这样的策略：在20日均线斜率向上的时候，价格回踩20日均线做多，如果踩破就考虑不做，3800是有压力的，如果突破了3800就继续持有，突破不了就止损。这只是把上面的例子更加形象化了。
这样一来，这个交易者可能在价格回踩到20日均线附近就进场了，因为回踩了嘛，然后价格向上还好，开始继续向下，回踩被突破了，开始后悔，明明是踩破啊，为什么我会判断回踩呢？然后出场了。刚一出场，价格又回到均线上面了，然后就去想，原来是假突破啊，我还是应该进场啊。久而久之，碰到的这样的情况多了，意识到了自己需要一个界定方法，然后可能觉得戒定下来还会出错，就试图找到更加好的界定方法。这个公众号开了以来，问界定问题的人不在少数。
那这个界定是怎么回事儿呢？
我们先做一个假设：假设我们在一个完全随机的市场里面，在随便一个点位要决定是否进多单，进场之后按照随机决定这个进场点是有效的，那么会出现什么情况呢？
假设我在一个特定的点位可能做多，这个可能，也就是说你有可能做，有可能不做，你做的概率是二分之一，不做的概率是二分之一；你如果做了，做对的概率是二分之一，做错的概率是二分之一；如果你作对了，被界定晃出来的概率是二分之一，留下的概率也是二分之一。我们同样可以用此思考不做而错过行情的概率。如果这样分下去，你可能会绝望的，因为你发现钱太难赚了。
但是事实上，我们用一个技术指标做交易，前面说过，是假设这个技术指标是有效的，而这个有效，并不是把把有效，而是占有一个较大概率的有效。用一个有效的指标，首先能够提升上述的概率。
但也正是因为只有大概率有效，所以，很多投资者在心底里不愿意再在界定问题上有任何损失。你要想清楚一个问题，如果站在市场不确定的大前提下，这样的界定方法是没有的。因为界定问题，你可能拿住一个正确的单子，错过一个正确的单子；也可能拿出一个错误的单子，抛弃一个错误的单子。你每做一个决定，在交易上，都可能是对的，或者是错的。
那么有人会问，那么我做界定的意义是什么呢？
第一、界定也分为有逻辑的和没有逻辑的，让自己的界定符合行情的规律，并且不违背自己的策略逻辑，这件事情是可以思考和做的，是值得下功夫的。
第二、界定可以帮助大家规范交易行为，提高策略的可执行力，这样，就能够进一步稳定交易心态，保持心态的平和和策略的可执行性是交易的重中之重。
所以，一方面，界定的问题有一部分的概率意义在这里，但是另一个方面，也有很多非市场的因素在这里，也就是交易行为的因素。对此，后者我反而认为更加重要，因为看到过太多的交易者关注与分析本身，最后制定出来的交易计划，或者想法根本无法在自身能力范围之内付诸于实践，导致交易行为紊乱，心态崩溃，再进一步认识到分析的重要性，如此走入一个恶性循环，没有必要。
那么了解了界定的功能，我们还要了解一点，关于界定问题，往往一笔交易我们需要的不是一次界定，而是至少两次界定，进场的时候一次，出场的时候一次，对于比较复杂的交易策略，可能还涉及到多次界定，甚至实时界定。这就导致了在界定的过程当中的执行力和认知的整体性会受到非常大的挑战。
其是关于界定的方法，约翰默菲的《期货市场技术分析》这本书里面已经介绍得比较详细了，简化一下大致如下：
1、在采纳移动平均线的信号之前，不仅要求收市价格必须穿越移动平均线，同时也要求当天的全部价格范围清晰地突出在移动平均线的同一侧。这种情况是对整根K线的要求，往往和绝对止损加在一起应用。
2、另一种过滤器是，收市价格穿越移动平均线的幅度必须选到预定的要求，过一点属于穿越规则的范畴。预定穿越幅度可以是最小价格单位的一定倍数，或者是某个百分比。这种界定方法有两点需要注意：第一，如何科学的选择倍数或者百分比是根据策略对应赢利点的时间和空间级别来的，会加入一定的风控的考虑；第二是对于走势规律的品种比较好用，如果走势不规律，则要慎重考虑。
3、由其余图表的突破信号所验证。这样，就可以获得较强的信号，避免在短暂的横向区间中，接连地陷入拉锯现象中。运用这种过滤器的时候需要做到的是摆正指标的主次关系，否则移动平均线的效用会被其他指标所取代。这种过滤器往往很难把握主次关系，所以大多数交易者仅仅在对于有比较明显的平台的情况下会去应用平台代替短线的界定。
4、时间过滤器。在动手之前，先观察一到三天。因为绝大部分错误信号往往很快就露出马脚，市场重新返折到平均线的原来的那一侧。所以，如果我们要求信号在出现后一二天内始终保持有效，就可以甄别相当多的伪信号。本方法所付的代价是，等到信号确认，入市已晚了一步。通常我的交易采用的是这种过滤方式，正常情况等两根，非正常情况只等一根，难于界定的情况会参考上一种方法。
5、另一种流行的过滤器是“百分比包络线，或者说“波幅带”。具体的做法是，在移动平均线的上方和下方的一定的百分比位置上，分别作出移动平均线的平移曲线。换言之，在移动平均线之上或之下，距离移动平均线一定百分比的位置上，另画两条曲线。当收市价格不仅高过移动平均线自身，而且超越了上包络线之后，才构成买入信号。基本的移动平均线则变成了止损出市点。
在上包络线和移动平均线之间，形成了所谓的缓冲区。当价格处在这两条线之间时，我们不采取任何举措。只有当收市价向上穿越了上包络线后，我们才把它看作买入信号。而万一收市价格再回到移动平均线之下，那么刚才所开立的多头头寸就应平仓止损了。我们要求收市价格跌破下包络线方构成卖出信号，而如果收市价格再回到移动平均线之上，则应止损平仓刚才开立的空头头寸。采用此类过滤器的主要长处是。当价格处于缓冲区（或称“中性区”）时，我们毋需持有任何头寸。对于始终与市场相联的（始终“在市”的）交易系统来说，这种方法尤具优势。
但是在运用过程当中我们要注意几点，第一，市场行情的波幅会随着时间发生变化，这一点很难进行预判；第二，这可能对于某些交易系统会引入新的界定，就是对包络线是否被突破的界定，若如此，可能反而变得更加麻烦；第三，这样的包络线会在不规则行情当中显示出一定的不适用度，所以挑品种；第四，包络线会在一定程度上增加交易成本。
6、如果我们针对每日的最高价和最低价，分别采取与在收市价格下同样的移动平均方法，就得到了价格带（包容带）。它由两条移动平均线形成——一条是关于最高价的，一条是关于最低价的。
收市价格必须穿越上边线。才构成买入信号。然后，下边线就可用来确定止损出市点。而当收市价格跌破下边线时，才构成卖出信号，然后，上边线就成为止损保护线。在上升趋势时，下边线恰似看涨的趋势线。在下降趋势中，上边线正如看跌的趋势线。
这种用法，对于趋势行情来讲，会比较好，其他的，和包络线的问题可能差不多，同时，还要考虑一点，一些无规则行情中出现的大阴大阳对于规则的影响。
总之，还是那句话，分析和交易是两码事情。关乎界定的问题，对于分析而言可能是小事情，但是关乎交易，确是大事情。所以我们首先要了解界定的效果。很多朋友问到界定的问题的时候，没有任何前提，就直接问用哪一种界定更好，这明显对于交易逻辑、对于界定的本质理解深度都还有问题。
对于界定这一块而言，我们要结合交易逻辑来看，根据交易逻辑决定自己的模式适合用哪一种界定。比如你做突破，那么第6种结合一些其他的风控原则可能就更好；如果做震荡，那么，包络线造成的止损成本可能就会过高。等等。
最好，不要把界定当成是万灵药，界定固然有用，但是不是万灵药，合理的利用界定原则，可以很好的提升自己的交易。但是你交易逻辑都解决不了的问题要交给界定，,认为界定好了就能解决很多问题，我觉得想得有些多了。
整个交易的过程在逻辑上，界定上，都是一个概率问题，百分之百在市场上是不存在的。
举几个例子集中讲一下大家表示听不懂的有效范围和有效性的问题。这些问题要讲清楚，前面讲的东西可能都会用到。
我们先说数据的有效范围问题。首先举个例子5日均线吧。比如我们放在15分钟级别，这个时候，我们取最近的5个收盘价有以下两组数据：
第一组：3800,3802,3804,3802,3800
第二组：3800,3802,3806,3810,3814
这两组数据构成的5日均线又什么不同呢？
首先，我们取了4个已经定型的数据，和一个动态数据，在最后一个还没有收盘的时候，它是变化的，它收盘之后，排在最前面的3800数据就被废弃了，而被最新一根K线的最新价取代。
其次，第一组数据，均线参数在3802-3803中间，而且这个时候，因为数据变化不大，均线走得比较平，3800的最新价是在均线下方的。类似于如下图所示的白线排列。但是这个时候，我们好说这一波行情就一定结束了吗？这只是一个盘整阶段。
第二组数据，是一组价格上升的数据，这个时候，均线的数据应该是3806-3807之间，而且如果这5个数据前的数据比较平稳，这个时候，均线的斜率大体还处在向上的阶段。而此时价格无疑是在均线上方的。
举以上的例子，只是因为以上数据的图比较好找，大家可以将其延伸到更大的数据自己找例子，并结合前面的推送内容进行参考。
那么通过这个例子能够说明什么呢？
首先，这里的竖下来的白线代表的就是这5个数据的有效取值范围，这条白线后面的数据，MA5的计算是没有用到的，无论前面怎么波动，对于这个参数的均线都不起任何作用了。这就是数据范围。
其次，这个值我们可以去算，只是行情软件商把它图像化了，行情软件对于技术指标的功能就是让这些数值可视化。但是我们要知道这些可视化背后的数据原理，这样我们能够了解技术指标的变化特性。行情是不确定的，但是技术指标的变化是有特征的。如果这个指标有效，掌握这些特征当然就有了很高的意义。
再次，对于技术指标而言，也不光是均线，有效范围越少（对于大部分技术指标，意味着参数越小），指标有越灵敏，同样，在行情不明确的时候就越没有参考性，也越容易被打破；同样，有效范围越大，对于数据特征的变化显示就越不灵敏，同样，对于细节的表达就越不清楚。
比如如上图所示，是螺纹钢的5日、10日、20、60日均线。四条白线分别代表的是其数据有效范围，我们看到5日线，10日线变化非常灵活，20日线略显缓慢，60日线灵活性略低。那么我们看到，紫色的圆圈是60日线的回踩，虽然其抓住了一大波行情，但是随着价格的上涨，均线走得很慢，这是其一个弊端。20日线的回踩在红色圆圈标注的地方，其对价格的跟随比60日线要快很多。在20日线入场的位置，5日线和10日线会被直接击穿，这就是灵活性来带的不好的地方。但60日均线价格站上去之后，就一直没有破过，一直有效，5、10、20日均线却在中间一段都有严重失效的时候。
所以，在这组均线里面，60日线的有效性最强，但其他均线是否有效呢？也有有效的时候，且都有利润（如箭头所示），但是其有效性是根据参数的不同有限制的，但你不能说没有效。所以我经常说，对应着你的盈利目的，想要的时间空间级别，所用的参数和目的是不一样的。
其实，技术指标的研究很类似于统计研究，只是统计研究我们会有特定的假设和算法，最终看和结论的贴合度。技术指标也有特定的算法，有其数据特征和表达的贴切程度。数据的范围我们可以理解成样本容量，并且理解技术指标中数据的更换方式，这样非常有利于我们对技术指标进行一定的预判。
比如下图，靠近红绿箭头附近的白色竖线是20日均线的数据范围。在其前面，有一个跳空。如果有效范围在跳空之前，这种级别的震荡而言，20日均线的斜率会向上，但是在这个跳空过后，数据范围不再涵盖低位的数据，20日均线就会迅速拐头。这是看数据范围就能够预判到的。
均线上的数据有效范围看起来是比较直观的，可谓一目了然，所以对于均线有效范围的调试（即参数的调试）很多人都会去做去用，但并不是所有技术指标都会给你这么直观的视觉感受，那么要调整到一个比较合理的范围，就要从算法上首先下功夫。
不少朋友说对前面讲的金叉和死叉的差别感觉比较抽象，这里亦补充一些例子。
我就拿螺纹钢来举例子吧。
比如我们看下面的图：
这是一张螺纹钢15分钟的图，用的是大家比较常用的20日均线和60日均线，这是大家常用的均线，看起来应该比较的亲切。
如图所示，这是一个死叉。当紫色的20日均线穿过绿色的60日均线的时候，60日线的斜率基本上是平的。属于比较标准的死叉了。
先抛开这个死叉不谈，我们先看数据的有效范围（这一块还没有动的，先去前面把这一块看懂看透，否则模棱两可会很害人）。
当走出死叉的时候，20日均线的有效数据不必说，是均匀向下的，所以运行较快的20日均线，向下穿越运行较慢的60日均线。
那么这个时候，死叉的状态，完全取决于60日均线的状态。所以，和前期的数据非常相关。
对于此，我们要把握几点规律。
第一个，无论60日均线的状态如何，其斜率一定会越变越小。如果说指标在这个过程当中，60日均线的正斜率不但越来越小反而越来越大，这属于两条均线的多空冲突，这个时候是无法考虑死叉的，因为两个参数水火不容。对于参数过小的两条均线的金叉死叉，常常会出现这种状况，因为斜率变化的不确定性太大。
所以，无论这个时候60日均线斜率是正的还是负的，首先可以在前期看到一个比较清晰的由正变负的过程，这是我们做死叉的必要条件，这可以是正的斜率正在慢慢变小；或者已经从正的斜率走平；或者已经出现负的斜率，都可以。
第二个，60日均线的斜率，和价格走势的数据是非常相关的，这取决于这60个数据的平均值有没有一个向下的动力。一般而言，这个和能量的积蓄。
往往，金叉和死叉我们判断的是价格方向的根本转变，这个里面，至少从事后来看，有一个见顶或者见底的过程。往往，价格在顶部调整和底部调整的时间越长，那么，斜率就会更倾向于金叉和死叉的同方向，反之，则会不明显。比如上图显示的死叉，其实顶部形成的时间较60日均线而言并不长，那么由于形成死叉的时候价格下打比较明显，所以能够把均线拉平。但是，即便下打不明显，这个时候均线的斜率也大概率在死叉的时候走平。原因很简单，如果下打不这么明显，20日均线的斜率不可能走得这么快，那么就会形成更多的顶部数据，让60日均线的速度得以改变。
我想，这个例子讲到这里，大家结合前面讲的内容应该已经能够很明白其中的奥妙了。
至于死叉这里的判定而言，我认为每个人应该看自身的交易逻辑有不同的判定标准。
对于我而言，会有以下的处理方式：
首先，面对均线问题，事实上，短期均线不明朗比长期均线不明朗的概率大非常多，因为数据少，不会像上个图一样走得这么顺。有的时候即将形成死叉的时候，事实上短期均线可能是比较平的（后期可能面临价格必须拉着均线走的被动局面）。碰到这种情况，事实上有两种可能，第一种，就是均线走平之后又走回去，这样形成的是短期均线回踩长期均线；第二种，就是形成死叉。这两种情况对于行情的意义是截然相反的。所以，这种时候我不会激进的预判死叉是否形成，而是等死叉确认形成之后再说，机会如果错过了，那就错过了。同时这个时候，价格在长期均线之上还是之下，有绝对的参考意义。（这个准则我不止用在均线上，而是几乎用在所有的趋向类指标上。）
其次，如果这个时候长期均线还没有完全拐头，我对于这一波的定义，仍然是死叉预形成阶段，此时用长期均线作为行情向上阻力的研判是没有任何意义的。这个时候会对长期均线的有效范围进行分析，待到拐头之后，再去确认死叉的有效性，因为这个时候长期均线对于做空才具备阻力的意义。
同时，死叉形成的时候，其形态可以研判力度。
当然，这是个人的一些研判方法，不适用于每个人。
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表达趋势 第四讲：表达趋势的工具之技术指标之从算法到应用
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这一部分的内容我想了很久是放在稍微后面一些的地方讲还是放在这里讲，最终还是决定放在一个较为前面的位置，因为作为均线而言，涉及的就是一个平均值的概念，这个大家都不陌生，所以讲均线，无论你讲参数的调整讲得多复杂，大家可能都听得进去。但是其他的技术指标就不一样了。如果再盲目讲下去，我相信绝大多数人会再一次忽视技术指标的算法而又把目光集中到用法上来。那么很多东西，包括前面趋势，量价关系，到表达趋势，再到后面要讲的形成策略和表达策略的一系列内容将大打折扣。
很多人可能会问，我知道怎么用就成了，为什么要知道怎么算？
其实原因很简单，因为这能够让你从更深的视野去通过技术指标研判行情。通过数据特征，你会更深入的预判技术分析的走向，以及可能出现的变种，从而对技术指标的理解加深，用法更为深入，并且从根源上知道原因并形成策略。到了这样的深度，你会发现原本很困惑的东西就迎刃而解了，事实上很多人在运用上碰到的也就是这个问题。
举个例子，我相信这里的朋友用背离的人不少，很多人甚至认为自己用的很熟练，那么我问你一个问题：背离形成和成立的原理是什么？你可能反问我：我会用就成了，知道原理干什么？知道原理，能够让你在某些境况下可以在背离形成之前预判其成立，可以提升真背离研判的概率，虽然都是研判，但从本质角度出发，会让你的应用深度更深。
如果你的整个交易系统都能够从本质出发，那么我相信，你交易的行为会更加有信心，闫湃的理性程度会更加高，对系统的改良与否会更加肯定，运用也会更加成熟。这是从根源理解技术指标的真实意义。
我想，很多人觉得技术分析是玄学，也有这个原因在里面，就是不分青红皂白直接用。其实大家想一想，交易的过程，就是一个个的数据，技术分析，只是将这些数据的关联性因素进行挖掘和研究。那么，这么做的前提就是认为行情数据是有一定规律的。如果这一点承认，当然，可以用技术分析，以及其他很多的分析方法，如果这一点不承认，那么很多分析方法你用于不用，区别就不大。
但是无论你用什么方法，其实要研究的，都是市场的一定的规律，一些人，认为市场没有规律，还天天基本面分析，MACD，这就自欺欺人了，既然没有规律，那么你研究它就没有用了。
那么承认有规律，我们要做的就是研究规律，涉及研究，就有研究方法的存在，技术分析就是研究方法，技术分析大纲极为相似，但是到具体的方法，却有很多细枝末节，那么，我们延伸到这种细枝末节的时候，结构上的前因后果需要搞清楚，前提要搞清楚。拿到方法，也不是直接用，这个方法的本质是什么，算法是什么。我都不知道一个方法是什么，能够研究好吗？明显很难。
所以，我们面对的第一是我们的研究对象，另一方面是我们的研究方法，我们首先要对我们手里的工具熟悉原理，然后才能够用到顺手。比如一个人，你拿到一个注射器看看当然知道怎么用，但是你不是什么东西灌进去对着人怼一针就能解决实际问题。
这是很多投资者忽略的地方，但确是能够让分析得到精进的地方,从分析上，这个必要性，无论是哪个行业，没有太多不同。
然而这个标题，提起来容易，讲起来却复杂，因为作为技术指标而言，千奇百怪的，种类也很多，我们不可能一个一个的去讲明白，一方面，都讲，没有终点也没有重点，不如不讲；另一方面，大家会缺少一个自我认知的过程，难免还会理解肤浅；再一方面，对于学习的方式的理解也会肤浅。总之不是好事儿。所以，我想还是举例子来说明这个问题。
我挑来挑去，决定用布林带来做这个例子。这个例子我在MACD和布林带之间选了很久。但是仔细考虑，MACD前期要补充的知识点很多，大家也过于熟悉，细微的争论会比较多，容易讲乱。而布林带大家基本都用过，或者主要用的，或者用了用觉得不好用的，大概都尝试过，都有了解；第二，比较容易讲清楚问题，所以就用布林带了。
布林带的图形特征，我想大家都熟悉。
如图所示，布林带是由一条中轴和上下轨构成，上下轨的宽度关系，中轴的方向，以及指标与价格之间的关系，构成了我们研判的主要依据。我想对于这些，大家至少都有所耳闻。
那么，我问大家几个问题：布林带上下轨之间的宽度变化可不可以提前预知？价格走道带外面的数学意义是什么，能够给交易带来哪些原理上的参考？这些问题，就是只有弄懂算法才懂的，且会给交易带来更多的信心。
首先，布林带是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言，股价的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林线指标正是在上述条件的基础上，引进了“股价通道”的概念（百度百科）。
布林带，引入的是交易带的概念。交易带其实在交易界早就存在了，并被广泛的应用于股价区间的分析上。布林带在此基础上让交易带的概念变得更加活了。布林带的整体研发用了大概两年（1981年-1982年），于1983年正式发布。
我们要用布林带，首先要弄清楚百度百科里面这段话里面几个关键词的意义：
首先，什么是标准差原理？可能一听到这个有人觉得头疼了，说这个我学不了，太高深了，直接用吧。是个，大多数即使指标背后的原理都很高深，布林带涉及的数学知识点尤为高深，因为大多数技术指标的算法学了小学才能明白，布林带的数学原理不学到初三您还真明白不了。
标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。就是所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号。它反映组内个体间的离散程度。既然是平方根，那么标准差首先不会出现负数，第二，和测量数据是处于同一维度的。
在统计学内，标准差一般是对不确定性的一种度量，一组数据如果没有任何波动，标准差就是0，但凡有波动，就会产生标准差，标准差越大，代表的波动就越大。在很多科研研究中，数据的标准差越大，代表精确度或者稳定性越差，会导致预测和结果的矛盾，但是在技术分析里面，代表的则是价格的波动越大。
那么，我们回过头看看布林带的公式是什么？
MID : MA(CLOSE,N);
UPPER: MID + P*STD(CLOSE,N);
LOWER: MID - P*STD(CLOSE,N);
这是交易软件中的公司代码，什么意思呢?MID表示中轴，UPPER表示上轨，LOWER表示下轨。
其中，中轴其是就是一条均线，一条参数为N的均线，比如我们如果用20日均线，那么这个参数就是20.上轨是由中轴的数值加上P倍的标准差得出，下轨是由中轴的数值减去P被的标准差得出。所以，上次一朋友私聊我，问我上下轨离中轴的距离为什么不一样，有什么对行情的研判参考的时候我是懵逼的，因为中轴离上下轨的距离是一样的。
从这个公式中我们可以看出来至少两个内容：
第一，中轴的本质就是一条均线，知道这一点，结合前面对均线的讲解，我想大家首先要了解一点，既然是均线，且布林带的用法里面是要涉及到均线的研判的，那么，对于布林带中N这个参数，我们首先要选择一个比较有用的参数，比如软件默认参数是26，那么26日均线你用过没有，有没有用？这个问题你就首先要问自己。同时，这也是前面为啥说均线是很多技术指标的基础，这里不就用到了。
第二，既然中轴的本质就是一条均线，那么，均线的用法，之于布林带的中轴，是都适用的。可能有人就要问了，那么双均线系统呢？这就要你自己去尝试了。
MID : MA(CLOSE,N);
UPPER: MID + P*STD(CLOSE,N);
LOWER: MID - P*STD(CLOSE,N);
要搞懂公式里面的P，所需的统计学知识要更加丰富一点点，要搞清楚数据分布和置信区间。
很多人可能要问，P这个参数不是就决定布林带的宽窄吗？难道还有什么意义？其实的确是有的。
那么置信区间是个什么概念呢？说得通俗一点，置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。比如说这个P的参数确定了，那么，在一定的分布之下，我们可以看样本中后面的数据落在这个区间的概率是多少。
比如，如果样本数值符合正态分布，如果P的值为1.96，那么，数值落在这个整体区间的概率就是95%，说到这里，是否激起了部分人对统计学课堂的某些回忆？
但是值得注意的是，商品价格属于什么分布，在测定上是有难度的，正态分布，可能性不大，如果看做是T分布，那么对应的自由度是多少又很难测定。即便如此，在算法中，我们要知道其中N和P的意义，对布林带的理解就能够有着不同程度的加深。
至少参数以下几个方面的意义是可以直接挖掘出来的：
第一、既然中轴是一条均线，那么，N这个参数对于该品种该时间周期至少是要有效的，这是布林带成立的基础和核心。
第二、N的参数越大，不光中轴的均线会变得不灵活，因为样本容量的扩大，标准差的变动也会变得不灵活。所以，均线里面参数大小的悖论，在布林带中间是同样存在的。
第三、不光是参数N的问题，参数P同样存在这样的悖论问题，关键在于你是需要布林带突破上下轨，还是不需要，这直接决定了对布林带容忍范围的激进和保守；另外，如果你不想考虑其统计学意义，那么，目标就会变得非常现实：布林带的参数，在整体环境中，的确能够提供支撑或者压力的作用。
第四、其实布林带的开口大小，代表了有效数据范围内行情的平均波动大小，这可能出现在行情剧烈的顺向里面，也可能出现在剧烈的来回波动里面。而横盘波动的宽窄事实上和波动大小有直接关系，所以对这一块支撑压力的研判会是一件非常吃参数的事情。
第五、既然带宽和相对的置信区间有关系（虽然分布不太好确认），那么至少涉及到一个概率问题，那么其实布林带的策略里面，就会有利用做震荡和利用做突破延伸两个方向，而不像很多网文介绍的那么死。你决定的方向最终延伸出来的策略决定了参数的大小，这才是参数调整要做的事情。
第六，既然说到参数调整，这条均线的参数调整对大多数人而言是相对简单的，但是带宽的参数却必须你研究清楚其实际意义，所以，这一块通了，参数调整自然也就通了，这也是去了解算法本身意义的目的。
说到布林线，让我想起了几年前碰到过的一个问题，当然不是知乎上的，那个时候我还不知道知乎是什么。大概是问如何看待布林线的22条黄金法则。如果有兴趣的朋友可以去看看，且关注，因为布林格先生目前仍然健在，还在给市场发出很多新的观点。
我认为在理解了算法之后，很多这些用法或者法则就可以有更加深入的理解了。
比如“布林线定义的是价格的相对高低”。这句话是什么意思。既然引入了标准差的概念，且有了置信区间的概念，那么，我们在用布林带之前，就默认在上下轨的带宽之间是一段时间内价格依靠连续性波动的一个合理范围，而这个范围是一个相对范围，价格在不在这个区间可以体现估值的过高或过低，而这个区间之内也有一个相对高低的范围，这其实和其算法概念是异曲同工的。
另外，其还会强调参数的不同。为什么参数会有不同，自不必说，关键在于，我们要了解不同参数能够带给我们的意义。这归根结底就是算法问题，所以，如果你不知道算法的话，这些语句你会看得莫名其妙。那么，如何得到合理的参数呢？价格，成交量，等等的契合程度，以及你的交易系统原理可以帮忙。
那么，既然知道了算法，布林带表示出来的趋势怎么才会合理呢？市面上有一段话是这么描述的“在趋势市场中，价格可能会沿着布林线上轨上行，也可能会沿着布林线下轨下行”为什么？在一个合理的可相信的价格波动范围之内，沿着上轨上行就是最理想的强势表达，同样，沿着下轨下行就是最理想的弱势表达。那么价格突破 上下轨呢？最初会是延续信号，表示价格的强势，但是，同样代表了不稳定性，这种连续的突破一旦被收回，则容易出现较大幅度的回调，甚至代表趋势的结束（震荡类指标对此是从另一个角度描述的）。
同样，布林带的算法会告诉我们中轨事实上不好被用来做突破。前面讲均线的时候，我讲过，均线事实上是不好用来做突破的，其通过价格关系，斜率等来界定多空是可以的，代表的是对以此为界强弱的研判，布林带也有这些问题存在。所以，布林带可以以中轨寻获支撑和压力，但是很少有人会做中轨的突破。
根据布林带的算法，我们可以更加深入的了解突破上下轨的意义，那么根据你做震荡或者做趋势的思路，可以认为的控制被突破的特征描述，从而改变带宽，得到更加适宜的参数。同时，往往均线参数选择加大的话，往往带宽参数我们也会有所加大，参数的减小，带宽参数也应该减少，这是标准差的算法中所涵盖的特征决定的。
同时，跳出布林带，了解布林带和均线的算法之后，我想不少人会明白我以前说的一句话“趋势类指标，不用做过多的重复的叠加”，趋势类指标，大多数以均线为基础，当然，有简单移动平均，加权移动平均，指数移动平均等等多种平均法，其他的指标，也都是根据这些不同做了更进一步细节特征的彰显，但是万变不离其宗。
所以，对于这一块而言，了解算法可以让你加深对一个指标的理解，让你从：在网上或者书上找用法并生搬硬套的阶段，进化到知道为什么要这么用的阶段。
趋势类指标举得例子比较多了，包括前面一些推送的东西，那么，接下来的几篇认真举几个震荡类指标的例子。
关于震荡类指标的算法，我想举的例子是相对强弱指标（RSI）。
这个指标的算法是这样的（我援引博弈大师官方的描述）：
相对强弱值＝N日内收盘价上涨幅度总和／下跌幅度总和
RSI线：100-100/(1+相对强弱值)
参数：N1、N2、N3 统计天数，一般取6、12、24
用法：RSI在50以上准确性较高
1.6日RSI向上突破85，超买；向下跌破15，超卖
2.盘整时，RSI一底比一底高，多头势强，后市可能续涨；反之，是卖出信号
3.股价尚在盘整阶段，而RSI已整理完成，股价将随之突破
4.6日RSI向上突破12日RSI，卖进信号；反之，卖出信号。
好吧，那么我们来看一下这个公式：假设上涨幅度综合为A，下跌幅度总和为B，那么：
RSI=(100-100/(1+A/B））=100*A/（B+A）
也就相当于是上涨的幅度，加上上涨和下跌总幅度再乘以100.这就是相对强弱的数据意义。
而事实上，这个里面还涉及到不同数据的权重问题，有些软件习惯给越近的数据给予更大的权重，有些喜欢给予平均的权重。这是看个人的喜好问题。常用软件上，对于此一般用的是SMA，而不是简单的移动平均。关于数据的权重，我后面会花专门的时间来讲。
好，那么我们还有一个细节问题要解决。什么是上涨幅度，什么是下跌幅度。这个举个例子就明白了，比如螺纹钢，上几根K线的收盘价是3835，3850,3842,3825,3838，那么他们的上涨下跌幅度就分别是+15，-8，-17，+13.这些是要分门别类的。
这样的一个算法看似简单，却和趋势类指标有本质的不同。
其统计的不是价格的绝对数据，而是价格的波动数据。绝对数据有一个绝对的高低，但波动数据不一定，即便价格很低，但波动并不一定小。所以，趋势类指标更倾向于统计价格的绝对大小，而震荡类指标则更倾向于统计相对波动。这能够从一个更加微观的角度，同时也是一个更进阶的角度去看待价格的变化问题。
其实很多人震荡类指标用不好，有两个方面的原因，一个比较主要的原因，还是对算法的不了解，而震荡类指标有不是直接对价格的变化，导致了很多人对指标的预判心里是没有数的；另一个方面就是震荡类指标不类似于趋势类指标，万变不离平均二字，指数平均，简单平均，加权平均是构成一个系列趋势类指标的本源，而震荡类指标只有一个表达震荡的中心思想，但是如何表达，用什么数据，都各有各的讲究。也正因为此，很多人感到趋势类指标能够触类旁通，而震荡类指标却有着更大的隔阂，那么弄清楚算法和原理就尤为重要了。
比如前面介绍的RSI，你就要把上涨的和下跌的分开考虑（当然，先不考虑数据用怎样的权重），所以，每增加一个类别的数据，数据的变化就会变得异常灵敏，而且，到了一定的通项数据积累之后，一个反向的数据就会让数值的衰减变得非常明显，而继续一个同向的数据却不一定会让数值的增加产生显著的效果，特别类似于一些算法对新数据的权重赋权并不多的情况下。
但是无论如何，对于震荡类指标，无论你用什么，其核心你要记住一点，震荡值表很多是对于绝对数值波动而言的，这类波动数据是根据价格演变出来的，但是却很不相同。那么，无论你用什么样的震荡指标，你对震荡类数据的基本特征，心里是要有数的。
波动类数据是没有绝对数基础的，所以其数据变化体现就更加明显。
举这么个例子吧，我们先看下面一组数字：
价格3650 3700 3900 3800 3850 3960 4020 4100 3900
价格差值 50 200 -100 50 110 60 80 -200
价格波动 1.37% 5.41% -2.56% 1.32% 2.86% 1.52% 1.99% -4.88%
我们看到，如果单纯的看价格波动，那么，这些价格的波动，一般在5%的范围之内，但是您看看，前三个数，差值分别为50和200，50到200的波动得有多少？这个不言自明。
另外，波动类数据的特征比起价格来是更加复杂的。
往往，价格上，随着价格的增加，单位时间的波动的绝对数值一般是随着增加，而波动率会有所增加。但是对于价格差值的波动而言，却不一定有这样的特征，你说价格3000和价格5000的RSI一定有什么区别，很难按照行情趋势去说，但是可以按照波动特征去说。所以，震荡类指标反映的是波动特征，也就是说从另一个角度在反映问题。
这个角度从波动的角度而言明显有扩大的倾向，所以比起价格指标而言，有如下的几个方面的特征：
第一、其数值范围往往比价格范围要恒定，所以波动类指标可以跳跃到价格范围之外，去看清楚一些波动特征；
第二、数值本身的波动率要大于价格指标，这个会让指标更加灵敏，能够很明显的反映出行情一些逆向的风吹草动和一些关键持续，能够在振荡行情中或者研判趋势的反转上做到很好的参考。
第三、由于市场价格的波动也是由量价关系产生的，反应了市场供需关系在单位之间内对价格造成的实质影响，也是市场行为的本质体现，所以，震荡类指标并没有脱离技术分析的本源。
第四、较价格而言，震荡类指标可以在不同价格段找到数据参考，给一些不好分析的行情，提供分析依据。一个很简单的例子，假设螺纹钢数据连创新高涨到10000了，这个时候，很多价格类指标可能会失效，因为没有见过这么高的一个点位，但是不代表这个时候的价格波动特征没有出现过。这是可以拿来做相对参考的。
也正因为如此，约翰默菲的《期货市场技术分析》一书中，会表示已趋势类分析为主，震荡类指标作为辅助的想法。当然，随着时间的发展，派生出了很多的短线做法，其本身就是以震荡类指标为分析基础的。
那么最后一个问题，这种短线的运作原理是什么？这是大家在运用之前需要搞懂的问题。想一想，是不是因为震荡类指标能够给你更加极致的点位且便于做好从入场到出场的逻辑呢？
如果你了解了震荡指标的算法，至少有两点你是应该深有体会的，第一点，就是震荡指标的敏感性。
比如说我们来看这个甲醇的图，前面15分钟级别上，甲醇的上涨势头是很强力的，中间基本没有回调，但是我们看到RSI线里面，前面上涨过程当中，RSI对于上涨的反应已经不敏感了，也就是说这波上涨，只要斜率没有什么变化，对于RSI来讲，是很难再创新高的，因为其波幅已经没有了太多的变化，如果上涨速度减少，反而指标会下移。但是，但凡出现一根阴线，指标则会较大幅度的回撤。
这个从最后几根也能够看出来，当出现一波比较有惯性的回撤了，指标会跟着回撤，但是但凡有一根拐头了，指标就会迅速拐头。
所以，震荡类指标的敏感性是带有方向了，能够让你很敏感的看清相反方向的细节。
对于这一点，很多不懂指标算法的人很难理解。怎么说呢，如果价格上的绝对差距我们看成是物理学里面的位移，那么震荡类指标看的是单位时间的差距，就相当于物理学里面的速度。那么震荡类指标，大多就都是对速度特征的一种反应。
那么就引申到了第二点，也就是震荡类指标，大多是波动特征的归集。理解这一点的好处是：能够让你用肉眼很难归纳的行情特征。
前面说过，行情1000点的上涨和行情在10000点的上涨，其在价格波动上会存在本质上的不同，但是在波动上可能并不会存在本质上的不同。这一点其规律反而会显得更加恒定。
但是如果要用好，你首先要理解算法里面有这么一层。
理解到了这一层，在这个里面划一些道道对你来讲可能就没有什么意义了。比如说前面有人问过一个问题：RSI的超卖超买区间到底要怎么画，是30,70？75,25？还是80,20？
你要知道这个问题的本质并不在这里。无论这事儿怎么看，你要记住，表达特征永远比划这些要重要得多。你但凡多一个界定，就多一个成功和失败的可能，一个单纯的界定当然重要，但是重要的过你对特征的表达吗？
所以，如果要拘泥于形式，当然也可以，但是你去想想，如果一个相对强弱，有两波对比，一波到了80，而现在这一波到了81，代表了什么？首先，在上涨的过程当中波动性是要强的，然后既然上一波到了某种程度你就能看到转向的迹象，这一波为什么不用这种迹象呢？这不就是很天然的相对的超卖和超买的划分了吗？这不是我告诉你的，这是算法的本质告诉你的。
那么另外一个问题，50能够作为多空的划分吗？或者其他指标，某个值能够作为多空的划分吗？我的看法是不一定的。为什么呢？这些指标很多都涉及到一个平均的概念，那么既然有平均，就有平均的方法，更本质一点，对每个阶段的数值所赋予的权重可能是不一样的，这直接会影响中性值的选取。
正如前面所说，在震荡类指标中，对波动率的考察是基本思路，但是切入点可能有种种的不同。所以必须区别对待，区别分析。
比如说KDJ指标，我们来看看算法：
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
BACKGROUNDSTYLE(1);
K:SMA(RSV,M1,1);
D:SMA(K,M2,1);
J:3*K-2*D;
首先KDJ里面，M1，M2，N都是参数，比较关键的就是这个SRV，我们来看一下这个指标：
LLV(LOW,N)，指的是N个周期内最低价的最低值，通俗理解，就是N个周期内出现的最低价，同理，HHV(HIGH,N)就是N个周期内的最高价。那么：(CLOSE-LLV(LOW,N))相当于收盘价减去N个周期内的最低价（如果是当根K线，CLOSE可以代表最新价）；(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N)就是N个周期内最高价和最低价之间的价差。
那么，SRV明了了，相当于是N个周期内当前收盘价所处的整个价格区间的相对位置，KDJ指标，是以这个为研究基础的。而后面K,D,J值的计算，都是以此为基础的。比较有意思的是，K值是在RSV的基础上做算法平均产生的，而D值是在K值的基础上算法平均产生的，而J值是在K和D的基础上产生的。所以K值可以看作是对SRV的平滑，D值可以看做是对K值的平滑，也就是对SRV平滑的平滑。如果放在物理学里面，相当于位移，速度，加速度的关系。那么J值的处理方式，事实上是和K值，D值不一样的。
这样的一个特征，也就导致了其用法的本质。
再比如说威廉指标，算法如下：
WR:-100*(HHV(HIGH,N)-CLOSE)/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N));
看着是不是和SRV很像，只不过威廉指标求的是当前收盘价相对于N个周期内最高价的相对位置。
我们回过头来，最开始介绍的RSI呢？是对涨跌波动进行分类后然后在做平滑处理。
所以，总体来说，虽然都是波动率，但是还是有这些不同的。
首先，有些震荡类指标产生数据就是按照单位周期来看的，有些是按照单位周期内整体波动来看的；
其次，有采用最高价最低价的，有采用收盘价的，对于价格标的的选取不同，后面的核心思想也不同，有的想着有效波动，有的想着最大波动。
再次，意义不同，也就是描述的特征不同，比如相对位置（相对位置也有很多种），也有对纯粹波动的描述。
所以，如果对于趋势类指标，你了解了均线以后，多多少少你不知道算法还觉得看得懂，充其量会碰到对指标理解不深入的问题。但是震荡类指标，一旦你不了解算法，可能就是抓瞎。
正因为如此，通常碰到几个人聊得来的坐在一起聊交易，谈到震荡指标共振和背离的时候，我通常会装作很不懂的样子问一下他这个指标的算法是什么。如果他答得上来，我会取经，如果说不好，我可能就低头玩手机了。
最后，有的人说是不是因为对均线的了解导致了对很多指标算法的忽略和学习习惯的忽视，我觉着吧，是也不是，一方面人有思维惯性，另一方面，没人逼着你怎么做，是吧。
多啰嗦一点，顺带提两句，均线其实也不止一种，或者说日常用作平均的方法事实上也不止一种，比如我们接触比较多的，MA,SMA,EXPMA等等，甚至不同的交易软件里面可能平均方法就不相同，所以经常可以看到有人问，为什么同样的指标这个软件和那个软件不一样很可能就是这个问题。
这个怎么说呢，无论你怎么平均，没有对也没有错，相当于对于数据赋予了不同的权重，因为有些人会认为最新的数据很重要，有些人认为某一段数据很重要，有些人会认为一样重要。甚至很重要的“很”，也能够通过权重千变万化。所以，权重问题是值得大家关注的问题，一定要选自己懂的，会用的。
这里我想着重给大家介绍一下SMA，因为SMA在整个分析软件中用途是比较广的，但是很多人都不知道这个SMA怎么进行计算，并且给每个值赋值的权重是多少。
首先我们来看一下SMA想表达什么吧。
一般来讲，SMA有三个参数，即SMA(X,N,M)，求X的N日移动平均，M为权重。算法:若Y=SMA(X,N,M) 则 Y=(M*X+(N-M)*Y')/N，其中Y'表示上一周期Y值，N必须大于M（这是百科上的原话）。
看不懂吧，这就对了，我们先来看个例子，比如说有这么6个数值，分别代表6个收盘价，分别是3500,3700,3900,3800,4100,3600.那么，当权重M=1的时候，N当然就是6了，X就是收盘价，那么，这个SMA怎么求呢。
首先，第一个数字是3500，那么Y1=C1=3500；
然后Y2=Y1*（N-M）/M+C2*M/N=3500*（6-1）/5+3700*1/6
以此类推：Y3=Y2*（N-M）/M+C3*M/N
……
Y6=Y5*（N-M）/M+C6*M/N。这样，一个个的推算到最新值。
那么，M/N就是对最新值的赋权，（N-M）/M就是对已经被综合处理的前值的赋权。
根据公式来算，每一个只的赋权是这样的：
这是一种赋权方法，我们可以看到，M越小，那么后面的值占的权重也就越小，那么后面的值，只是相当于等同于其平均赋值的权重。如果M的赋值越大，那么后面的值占的权重也就越大，那么后面的值就在指标中显得越重要，因为其对指标的走向影响变大了。
对于这一块，也就是权重问题，大家可以不必要完全知道其算法，但是要知道怎么回事儿，因为权重对指标会有着决定性的影响。还是那句话，没有说哪种权重是一定好的，你要相对权重进行调整，至少要满足两个条件：第一个，就是你知道赋权的意义；第二个，你知道赋权之后，对于指标算法和算法背后对应特征的影响。到了这一步，很多技术指标调参也就不是什么难事儿了。
如果对这块不想了解，你也要至少知道指标参数里面有哪一些是涉及到（平均）问题的，这样，相当于知道每个参数的意义是什么，防止错调，到时候搞到本质都看不清了，这是得不偿失的。
为什么要讲这个？因为说白了，技术指标的处理当中，大多数都会涉及到“平均”的概念，但是平均的方法有很多，并不是所有指标在软件里面都是我们所说的简单平均。这个不讲，怕大家在这一块遇到岔子。
关于算法的问题就讲这么多，这一讲讲的是从算法到应用，所以，后面的内容会集中在从算法到应用上的过度。
最后讲一句，近来有人问了个很搞笑的问题，说天天讲这些干啥，讲讲交易系统啊。呵呵，我真的是气笑了，那你以为我现在在讲什么？不懂这些东西，你如何去开发系统？凭感觉？凭运气？凡事多想想，否则这那啥，基本也就告别自行车了。
好的，对算法有些了解之后，接下来我想可以看看更加直接的东西，也就是技术指标的应用。
当然，看到这些我相信大家都有些审美疲劳了，毕竟，介绍各个技术指标的用法的地方太多了，网站啊，书啊啥的，一看一大堆，大同小异。但是我的一个问题就是：看了，你就真的会用了吗？
我觉得不见得，如果成，那么为什么这么多人亏钱还亏得这么厉害呢？少说，应该能够达到亏损有限的地步吧。
这很正常，一个方法从用法到能够产生盈利，中间还是有巨大的鸿沟的，一方面你是不是真的会用指标进行目的性很强的分析，很多人只是用指标给自己的入场增加一下信心，不是吗，信心嘛，可以被增加，也可以被打击；另一方面，就是分析到位了，执行能不能到位又是另一个问题。
这里的应用，我们就先谈谈分析的目的性。我们用技术指标分析行情，如果连点儿目的性都没有，那么我们为什么要分析？这是我们要想通的第一个问题。
那么我们带着什么目的性呢？技术指标既然是对趋势的分析，那么当然我们是尽可能把趋势给分析清楚了。所以我们要想的是，我们要用这个技术指标，分析趋势的什么特征，或者这个技术指标，能够分析出趋势的什么特征？
那么我们还是回到趋势最开始的概念上，什么是上升趋势？我们不用文字表示了，直接画图吧：
这是很标准的上升趋势吧？那么这一波的行情规律是什么？是一波比一波高，再详细一点，一个谷高于一个谷，一个峰高于一个峰。这是这一波行情的规律。如果我们把里面每一个元素看作是日线，那么这就是大的上升趋势，如果只看成是一小时的，那么能够表达一段时间的行情特征，如果看成是5分钟的，那么就是短期的趋势。无论看成什么时间段的，或者说每一个时间段里面可能偶然新因素的出现频率不同容易产生很多不确定的行情，但是论及规律，一个谷高于一个谷，一个峰高于一个峰这样的总体规律总不会打破吧。当然，并不是说每一个峰和谷都一定这样，这是一个大体规律。
好了，既然有这个规律，那么我们怎么抓住这规律，并且保证已经判定这个规律已经被打破的时候能够从容出场？
首先解决的是怎么抓的问题。当然，部分人想忽略里面峰到谷的震荡，抓一整波，那么所判定的是怎么样确认如此一波有规律的行情已经开始了，并且如何确认这样一大波行情结束；有些人希望确认谷已经成立的时候入场，确认峰成立的时候出场或反手做空，那么，其研判的重点就在于这些规律中的细节，即峰和谷是否已经成立；有些人知道这是一波上升趋势，但是如果看的更加围观化，还有其他的更短期的既定规律，并致力于通过这些规律实现盈利。
无论你思路如何，最终摆在你面前的还是如何确认你所能看到的这些规律已经成立？也就是你衡量的标准是什么？凭感觉？貌似感觉会骗你。所以你会想到一些参考物，然后学会了划线，学会了技术指标，学会了区间判断。你所经历的产生分析的过程，应该是这么个事儿，而不是说我今天画一条线，因为这条线标准，很灵，明天MACD变灵了我用用MACD，后天好像转入震荡了，OK我用波动性指标，你想想，从你开始划线，用MACD的时候，你还是想抓趋势，后面越来越远，你只是想抓住可能发生的行情了，这个时候脑子已经没有啥规律了，就是要做单，就是要赚钱！大多数人做交易，事实上现在还是处于这么样一个过程，也就是你在用一些东西分析行情，但是你却最终没有了太多的目的。请问各位，是这样吧。
这个问题想通了，那么好，接下来，如何去表达这样的趋势？如果你什么都不懂，那么两眼一抹黑。但是你会划线了，技术指标了或者其他的东西，这些都有内在原理，内在表达趋势的特征，那么你不就相当于有武器了吗？比如你用技术指标，那么前面看的那些算法，然后在深入到用法，就有了其实践性的用途。
当然在运用的时候我们搞清楚一点，表达趋势，还有一个精确问题，不要以为一定要在每一波行情的最低点进最高点出还是表达趋势，在一个过程当中，特征出来了进，才持有过程中，逆向过程有了足够界定的表达出往往是能够表达的理想状态。
记得很早的时候，有一朋友在公众号里面留言，说我讲的这些东西没用，他认识一个分析师牛多了，每天能告诉他高点在哪里低点在哪里。我就觉得很奇怪，如果你真认识这么一个分析师，你根本不会来看我写的东西，更不会花精力再去找其他讯息，更不会在我这里留言，你会誓死追随他。另外，真有这样的分析师存在，他自己不做交易来给你讲点位，他雷锋啊。所以我很不理解为什么有人抱着这种心态做这种事情。然后我回复他我做不到，我做的就是表达趋势，既然是表达趋势，就有对的有错的时候，有对的时候，就会有被甩出来的时候，抓住的行情也有多的时候少的时候，这才正常。否则市场就是你家开的了。
比如说技术指标，很多人说表达有滞后性的问题。我觉得很正常，因为不管什么技术指标包含的算法，都要基于前面的一些数据，既然涉及到前面的一些数据，当然会在出现变化的时候产生滞后性，因为变化只是对规律的抵触，没有一个形成过程是无法确认和研判的。当然，有些周期性数据能够提前提醒一些变局的可能性的存在，但这里不讨论这个问题。
那么知道了这个，我们如何去通过技术分析研判行情呢？那要看对行情的表达。比如说你做波段的。那么可能出现的规律就如下图所示：
这样，能在一定的时候提示一些多的信号，另一些时候提示一些空的信号，那么，我么就能够在这样的行情当中有所斩获了。有的时候，如果一个谷不够明显，甚至可以略过这个谷拿到更多的行情。做波段不就是想要这个吗？
那么，什么样的技术指标有这样的规律呢？这要看具体特征了。比如前面讲的均线？比如我们把前面的图补充一下？
那么，在实际过程当中，我们其实很难碰到非常标准的这种图形，往往碰到的图形是不标准的，或者说干脆碰到的就是震荡，那么我们首先要判别的是震荡当中的指标如何失效。因为不是所有的震荡都能够造成指标的失效。
比如我们看一个图：
如这个图，是震荡，但是有一定的幅度之后，事实上虽然并不能表达的特别好，但是均线至少体现出来的多空点位至少有一定的价差，那么，虽然说没有这种趋势，但是对于波段而言，这并不算完全失效。
我们再看一个图：
图中的绿线而言，可能这个结果就完全不同了，为什么，可能大家也看出来了，是均线不灵敏了。真是这样吧？可能吧，但是还有一种情况，可能是行情太灵敏了。
所谓的灵敏，有效，其实对应的是一个时间和空间之间的关系，这个关系可以和指标一一对应的。那么你所对应的指标对应的什么样的时间和空间的关系的行情是无法表达的，或者就是失效的？这个一要看算法，二要看你用的参数。但是，总会有一个大致的范围。
这些东西差不多搞清楚的，基本对应的指标也就用透了，那么用其表达行情，至少会比较放心。单指标的交易系统就可以建立了。
至于多指标的系统，你首先对你所用的指标大体都掌握到这么样一个程度，然后根据其算法表现出的特征以及参数的选择，能够大体了解一个协同的效果，然后分清主次，去彰显一些更明显的特征，或者过滤掉一些不太明显的特征，然后给交易形成明确的参考。
这是从算法走向应用的基本途径。
前面，从算法到应用的基本思路算是理顺了，在开始讲后面的东西之前，我认为有必要把从算法到应用容易碰到的误区讲清楚，因为我不想看到到时候用着用着大家掉到了坑里浑然不自知。
首先，应用技术指标，我们首先要明白一点，算法也好，应用也好，都是我们用技术指标分析市场的一部分，我们不能单独去看算法，也不好单独去做应用。
有些人所谓的算法，只是出于一种理论的考虑，这种理论的考虑很多时候会脱离市级层面存在，而且会存在很多对于行情的误会。
我在这里举一个例子，其实在2008年那个时候流行过一种对简单移动平均线的改进，从而变成加权移动平均线。因为那个时候的主要思潮是认为加权移动平均线能够给近期的数字加入更多的权重，从而消除移动平均线的滞后性的毛病，那个时候股票市场上很多人用，虽然互联网没有现在发达，但是那个时候至少我知道的甚至有人开始卖类似的指标，盲目跟风的人非常多，主要在股票市场，但是后来结果证实这种改进不是太好。为什么呢？赋予了近期的值过于多的权重之后，会导致均线指标锐化，也就是说如果近期的值比较震荡，即便参数很大的移动平均线，可能也会迅速走平；而如果近期的值波动很大，那么即便前面走得很平稳，也会随之产生过大的波动。要知道，移动平均线的总体思想还是平均，所以能够让值变得比较顺畅，以表达趋势的变化。而这类加权，虽然让跟随做得更好，却让这些平均的概念有所减弱。当时这个事情我印象非常深刻，因为我也试过。最后也让我知道了一个道理，交易市场上，其实没有一种绝对的不带有任何其他负面效果的改进。当然这是其次，关键在于有些算法上的改进并没有尊重算法本身。
割裂应用上的算法改进，往往产生两个误区：
第一个，为了追求某种想象中对市场实际的表达，从而对指标在其表达意义上产生突破实际原理的改进。比如上面举的例子，如果我给最近一个值加权加到0.5，一半，那么平均本身就美哦与意义了。另外比如以前碰到过一个人，为了让几乎所有K线都在布林带里面，给布林带带宽在均线参数有限的前提下拓宽到4，其也失去了本身研判的意义，因为这个研判区间已经从其原理上讲没有了多少时间价值。
第二个，为了更加精确的表达，会在指标上加入本身很多没有的东西。
举一个很明显的例子，以前碰到了一个交易员，说开发了一个九均线系统，分别是5,10,20,30，40,60,80,120,180，然后告诉我说，这个系统非常有效，从实践的过程当中，价格总能在这9条均线里面的某一条寻求到支撑或者压力，如果都突破了，行情会发生多空转换。其实我只能说这么做也有道理，但是，如果这9条线，如果发生多空转换之前，从5日均线开始破一直破到180是最理想的状态，不理想的情况下，中间在及条均线当中再给你捯饬几个来回，为了验证这些支撑和压力，试错成本会有多少。对，你的表达是更加精确了，什么行情你都可以说通了，但是却出了理论之外失去了操作的意义。这一点大家别笑，现在市面上还流行着这样一些指标，一个道理。
这第二种现象我归结为其实还是不承认技术分析只是一种分析方法，想用其精确的表达市场的每一个动作。在分析中，我们可以这么做，但是交易中，我们要想精确表达所付出的成本是多少。
这一个问题，在现在技术分析的人里面比较普遍，这些人可能比拿来主义更加好一点，会思考问题，但是思考问题的点没有着眼于实践。我见到过有三组上下轨的布林带，九条均线的交易系统，五条线一组用作判定震荡的RSI，还有结合非常多指标的系统。但是，这些是我们表达的初衷吗？如果交易成本已经大到无论如何你不能盈利了，你是去想着精确表达还是去想一个不精确的表达然后去想错了怎么办呢？
所以，很多人的交易之路，有个从简到烦从烦到简的过程，不是没有道理，因为有这么样一个认识过程，前面都是在天上飞，然后有那么一天，脚着地了。
另一个误区，是通过技术指标派生的实用主义。这一块在很多量化团队里面出现得比较多。我认为这也是为什么近年来CTA团队非常火，但是更新换代很快的原因。
比如说根据行情，去优化指标参数。这一点很多做程序化的团队都有这个问题。比如我提取某段时间的数据，然后去贴合一个或者几个技术指标，通过枚举法找到最优参数，进而得到一条很漂亮的资产曲线，就拿上来用。
这有什么问题呢？首先，选取的样本数据有没有代表性是未知的，那么对于行情的包容性也就未知，加上行情后期的变化是未知的，如果对参数的约束过大，那么可能出现后期马上不适用的情况；然后，就是在算法层面的，对于某与种逻辑，并不是每一种算法对应任何参数都会有一个固定的逻辑，比如如果你去拿布林带做优化，最终得到最优的均线参数是5，然后布林带带宽是1.那么，问题来了，5日均线的偶然性会非常的大，另外1的带宽对数据的约束性小，可能在短期内造成来来回回的多次突破，这明显是和布林带的用法相违背的。所以这个时候可能出现了一种状况，这个做法可能也是成立的，或者不成立，只是样本中数据特征的巧合。但不管成不成立，其所对应的原理，大概率并不是布林带算法上的原理，但是如果你测试成功了，对算法又不了解，你会误以为是，然后加以应用，最终在运作过程当中出现很大的问题。当时很多机构，就是用这种方法，对特定的品种特定的周期进行如此测试，最后形成一个组合，以为发现了市场当终很多很精妙的规律，其效果的持续性便可想而知了。
所以很多时候，多品种多策略对于持续性而言，是一件非常值得推敲的事情。其实如果策略能够表达市场最本质的特征，那么事实上一个策略的适用性应该广。那么既然用多策略甚至每个策略对应的品种只有一个，那么我们对应的其实是一个个特有特征，这些特征支持一段有效期内一个品种的特定特征，但是这个特征不会恒定不变，所以，对于这类策略的维护有固然复杂的地方。
从这两个方面来看，其实无论从算法出发也好，还是从实用出发也好，最终都是两者结合。
你可以只做精一个品种，也可以只做精一个指标，但是都有一个两者结合的过程，这样，能够形成一个从算法意义到操作意义的闭环。或者，你有多个品种，多个策略，没关系，你要应用好，那么这些品种你要了解，这些策略背后算法的意义，参数布置的意义你要了解，这么多策略你要分配吧，那么这类经验和逻辑你也要有。
作为普通的投资者，专注于研究一个品种，或者一个方法，搞清楚来龙去脉，算法特征，应用特征，优缺点，以及对于缺点常规的规避方法，我认为是技术分析到交易的过程中最为实用的，也最容易做精的。其他的要去耗较多的精力。
比如我前期用文华做了一个技术指标的简易测试，由于我不善于写程序，所以整个的编写过程用了15分钟。这个指标很简单，就是均线，而且是非常非常普通的大家都会用的均线，核心思想很简单，在一个较为宽泛的时间周期级别上，能够大概率抓住这个时间周期级别上的趋势，并尽量保证震荡时亏损有限，并在合理的范围内表达市场，且没有设置绝对止损止盈，都是逻辑出场。并且结合资金分配的原理运用到多品种（K线表达信息分布均匀的品种）并分散到不同适合的周期上（后面的资金分配并不科学，因为只是测试），从2012年到目前，得到了如下的资产曲线图：
得到这样一个资金曲线图，并没有在哪个品种上设置不一样的参数，只是有的进行了周期分化，且基本都只是运用了小时级别的大周期：
当然，这条曲线并不完美，但是作为一个存在非常多毛刺的东西，甚至很简单的东西，已经够了。如下图所示，给每个品种仅仅1千万总体资金下1%-1.5%的仓位，测试报告如下：
首先我们看到，产生这个收益率，最大使用的资金比率会很轻，最大的时候也不超过20%，同时，通过报告数据也可以看出，权益回撤非常大，但是产生的权益回撤基本也是在浮盈的过程当中，属于对于浮盈的回撤，本身损益回撤并不多。14个回撤大概5年720笔交易，平均一个品种一年交易次数也就不到15次，且手续费和划点加的比较重，总共算了150万不到的成本，占资金总投入比重的15%。
然而这只是一个毛刺版的东西，也就是说对于每个品种并没有进行特征分化，会导致不少大行情从头到位的错过，如果出现中途误判，不会有任何操作，如果出现无序震荡，就会来回打损，但最终效果，曲线也能够往上。
那么这么一个东西既然在短时间就能够在我并不了解太多程序化编程的情况下利用比较简单的文华写出来，并且在写出来之前就能够预判到其中的一些效果，为什么呢？
对于指标的算法我非常的了解，所以对于指标能够表达的特征我很了解，这些特征能够符合什么样的交易周期和交易时间我很了解，所以从趋势定位，指标中可能对应的基本量价关系特征，以及趋势的表达整个道路都是通的。知道了指标的这些特征，从趋势到表达趋势都能够理顺，又对数据非常熟悉，当然就会达到这样的效果，至于这个指标是均线，是MACD，是布林带还是其他的，重要吗？
甚至对于这样的初步的东西，加不加任何过滤的东西或者其他指标都不重要，因为这就是一个初步的东西，对于一个初步的东西而言，如果其本身就不能够保证具备良好的趋势特征表达，对于赢利点有着良好的定位，有着基本的研判能力，你靠后面过滤，能产生效果吗？过滤我们要过滤的是防止趋势表达的东西，而不是一些你都不明白的让你在某种条件下产生不了盈利的偶然因素。所以要记住，你要用到过滤去筛选掉一些不符合条件的东西，你至少要首先保证你用的核心指标本身就具备盈利的能力，以及你很清楚其赢利点在哪里。这是一个技术分析者要具备的最最基本的素质。至于要怎么达到这一点，就是这个系列文章当中我前面讲到的所有内容。
先把上面问题自己解决了，在去想想，实际操作中，我们能够根据不同品种和周期的市场特征，有很多细节的处理，从而产生很多锦上添花的东西，让曲线得到进一步的优化，仓位进一步得到充足，并在适当时候进一步在风险可控的基础上释放利润。这样，就能够做到风险可控而让利润奔跑了。锦上添花的方式有很多，那么最终盈利模式的其他偏向也就好确定了，可以以减少风险为主，也可以以利润优化为主。这一切，就是通过在其基础上增加一些对应的策略，或者就是利用过滤优化来实现。但还是那句话，你要做这一切是要有基础的。
可能看了这篇文章，很多人会留言，这个指标是什么，参数是什么？我说了，这些都不重要，你对指标的深刻理解，最重要，任何一个指标理解了，都能比这做得更好。多的，不说了。
可能各位并瞧不起技术指标，认为不可靠，所以要靠自己的判断以期待达到更好的效果，但问题是你做到了吗？如果一个不懂编程的人靠15分钟就因为了解技术指标就能够达到这个效果，那么其他更为先进的技术指标达到的效果只有理由更好，能够锦上添花的东西只能更多，为什么这么多人找不到呢？我并不认为是其他问题，说白了，还是不了解什么是技术分析，不了解趋势，不了解量价关系，不了解怎么表达趋势。不要觉得这些有什么区别，就是这个原因。
表达趋势不止我这里说的技术指标，划线也可以啊，问题还是那些内在。你了解那些用于表达趋势的技术指标的核心意义吗？算法是什么？参数的调整意味着什么？表达出来的趋势呈现的直观特征是什么？有什么优点？有什么缺点？这些问题有了，我认为才有必要讨论实际的操作意义，否则，还是在管中窥豹，不得要领。
上周在回答问题的时候，我在一个问题下的回答我想作为这篇文章的结尾，或者也会成为这个部分的结尾。
：“要应用，找一个相对靠谱的技术指标套在这个框架上都可以用。所以我倒是认为我已经讲得非常透明了，但是难点还是在应用上。
其实现在这个公众号里面一直在延续一个交易计划的活动，目前仍然有人在参与这个活动，就技术分析层面而言，我所用的指标比参与这个活动提到自身技术指标的所有人都简单，公司不少离职的交易员也都关注这个公众号，我相信他们也都能够说出每单我为什么要这么做。所以重点的在于框架，技术指标的应用上，框架的范围内适用性会比较广，这是大家关注的，但是这不是重点。
就像现在公司的交易员而言，其实对于技术指标层面，做过两年交易左右的，培训三天就能够看懂我为什么在这个点位做单子，但是即便待两三年，可能也没有办法完全领会这些系列操作里面的核心思想，连贯的处理细节和整体的资管与风控流程。但是这些可能比大家关心的指标更加重要。在我看来，用MACD我觉得可以，均线也觉得可以，甚至做突破也觉得可以，因为技巧和原理就摆在那里，但能够盈利却重点不是这些。
就像前面，公众号上有人问了我一个问题，是这样的：夏老师您好，下面是我的趋势交易系统，还是一样的问题，这套系统在螺纹和橡胶的测试下，运行良好，但是换其他品种就会出现很大问题，不知道如何去做改进，我自己的目标是，自己的系统针对不同的品种都能够适用。BBI（3，6，12，24）+RSI(7,14),ATR(26)。因为考虑到不同参数对系统的影响的有效性，所以直接采用了默认参数。当收盘价上穿BBI且短线RSI上穿长线RSI的时候买入，当收盘价下穿BBI且短线RSI下穿长线RSI的时候卖出。止损为开仓K线的收盘价-当根K线的ATR（26），止盈出场为短线RSI与长线RSI的交叉方式变化为进场时候的相反反向。若再持有仓位期间，出现不同反向的信号，若没有触碰到止损，则忽略。只有在无持仓的时候，出现开仓信号可以执行。为了去除干扰，把进场点位后一一根K线，即第一根K线收盘价穿过BBI且RSI短线穿过长线的时候，第二根K线的收盘价在BBI之上或之下且RSI短线在长线的上方或下方，才进场。在我自己看来，目前的系统有非常多的干扰信号，但是我又没办法排除这些干扰型号。所以想来请教一下您，想借助您的专业知识来完善自己的系统，谢谢您抽出宝贵的时间来指导我们这些没有专业学习过这些的人。
我是这样回答的：
这个问题我帮你梳理一下疑问你自己先尝试解决吧：
1、这个系统中，用了BBI,RSI,ATR三个指标，且用了BBI和RSI来做主系统。那么你先回答以下一系列问题。首先，你选用的BBI和RSI中，处理数据用的是哪种加权方法，你用这种加权方法的意义是什么？同时，你BBI选择的3,6,12,24参数，RSI选择的是7,14参数，为什么要选择这个参数而不是别的参数？BBI的算法特征是什么，能够对行情的表达有哪些优点和缺点？同样，RSI的算法特征是什么，能够对行情的表达有哪些优点和缺点？接着这些问题思考清楚之后，思考这个系列的最后一个问题，这两个指标相结合，最适合表达的是趋势当中的哪一段特征？对于这一段特征表达的效果是否符合这两个指标算法上结合的响应特征？这个系列问题能够回答了，开始下个系列问题，如果不能完全回答，先尝试把这些问题搞清楚。这个是要解决从算法及参数到表达的问题，后面一个系列的问题，就不涉及到算法问题了。同时，你必须对着两个指标发挥的效用有一个基本的划分。
2、这涉及到具体判定的问题：在研判条件中，当收盘价上穿BBI且短线RSI上穿长线RSI的时候买入，当收盘价下穿BBI且短线RSI下穿长线RSI的时候卖出。那么，收盘价上穿BBI在数据上的实际意义是什么?对于你测试的所有品种中哪些是有效的，哪些是无效的？你怎么判断有效或者无效？这个问题解决以后，就是BBI和RSI的上穿是不是同时的，如果不是，你怎么判断这段时间差带来的成本对实际进场的影响？有没有影响？有影响了怎么办?然后对于下穿而言，也思考这样的问题。然后解决一个问题：这样的表达，至少在入场位置上能不能符合原先算法上所表达的那种入场点特征？结合起来的这段持仓过程能否体现总体行情的赢利点？如果错过，这种错过是否符合算法对于行情的不适特征？这一系列问题搞清楚之后，能搞清楚赢利点是否符合预期的存在，并且判断对于某些品种盈利，到底是凑巧还是真的存在赢利点，以及对于不适合的品种，原因是什么。
3、然后我们再来看止损止盈：止损为开仓K线的收盘价-当根K线的ATR（26），止盈出场为短线RSI与长线RSI的交叉方式变化为进场时候的相反反向。若再持有仓位期间，出现不同反向的信号，若没有触碰到止损，则忽略。只有在无持仓的时候，出现开仓信号可以执行。为了去除干扰，把进场点位后一一根K线，即第一根K线收盘价穿过BBI且RSI短线穿过长线的时候，第二根K线的收盘价在BBI之上或之下且RSI短线在长线的上方或下方，才进场。那么你要搞清楚的一系列问题是：首先，你用的止损，即风控条件，这个风控条件存在的依据是什么？当然，这个问题是比较独立的，回答不清楚可以暂时放在一边。然后，你采用的这种出场方试里面，是没有BBI的研判的，对于指标而言，RSI单独加入了长期指标，那么，这样做万之后，从入场到出场，整个逻辑链条是不是完全闭合？这样的逻辑链条能不能体现出在算法上和行情特征上能够体现出来的基本盈利点，以及优点和缺点？如果止损条件，造成过多的情况不能按照逻辑出场，那么问题出现在哪里？如何解决这个问题？
4、最后一个系列问题，是涉及到过滤的，也就是发现问题之后要增加的过滤条件，这里就一个问题，也就是过滤有没有效，所以不说太多了。
如果第一个系列的问题无法解决，我认为后面的问题暂时不需要问了，搞清楚算法，参数，以及指标特征再说，这些搞不懂，其是就是在拼凑，最终可能赢钱你不知道怎么赢，亏钱你不知道怎么亏，就不用考虑多个品种的问题了。这是本质问题，绕不开的，大多数人包括部分机构这个问题其是都没有完全弄明白，这些问题还没有涉及到交易逻辑的问题。
第一个系列的问题解决完了，就是第二个系列的问题，这个系列的问题是逻辑的起点问题，不在涉及对指标了不了解这么基础的问题了，是能够碰到的入场的实际问题。
然后就是逻辑的闭合问题，这是一个系统是否成功的最关键的问题。我周二写的这些，对于问题的处理就是到了这个程度，但是还没有到过滤的程度，作为一个程序化验证的开发，做到这里是一个最基本的程度。
可能有些人觉得我写这些是在刁难人，但你要做程序化就是这样，这些都是一步步很本质的问题，或者说你要吃这碗饭必须搞懂的东西。不要嫌麻烦。我有的时候也会通过这样的工具去做，但昨晚不是看个曲线都完了，每一个信号都必须核对，也会非常耗时间，否则你怎么把问题搞清楚呢？所以，加油吧。或者可以说明这些问题先搞清楚到哪个程度了，以方便更深入的交流。
我想大多数人碰到了问题，都在这个回答中吧。
这次正在更新的系列文章给我会有一些很不好的体验在哪里呢？我认为最重要的东西，很多人觉得很乏味，我觉得其实就是一些处理技巧上的东西，很多人觉得非常兴奋。甚至我做了个小的统计，那些阅读量，留言量少的文章的重要程度要平均高于那些阅读量留言量大大家都很有聊头的文章。为什么呢？大多数人只愿意去感知自己能够触碰到的东西，而要深入思考才能触碰到的东西，很多人并不感冒。所以开这个公众号最终的目的我认为不是要叫醒谁，而是不误导谁，仅此而已。”
最终真不在于你用什么技术指标去作分析，其实本质逻辑不冲突的前提下，特征和算法特征不明显冲突的情况下，都差不多，关键不在这里。关键在于很多大的方面，不是很多人没想通，很多人压根没这么想过，所以很多人私下说最近写的这些玩意儿看不懂，不知道在写什么，对此我也很无奈。可能那些能够给你明确出入场点的大师更符合口味吧，怎么说呢，各取所需吧。
最后说一句，做金融，最重要的是胸怀，希望这一句大家多少能够懂一些。其他的，人就能活几十年，活明白，然后小事儿不要太计较。
