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技术分析

当前标签:技术分析 · 共 718 篇

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    ExpEngine

    这段文字表面上看是在介绍一个技术架构上的解决方案,但实质上它触及了量化交易中一个极为核心的问题:**逻辑一致性**。在公开交易社区中,许多策略作者会同时发布“信号指标”和“统计面板”两个工具。前者在价格图上绘制买卖区域,后者在独立窗口展示胜率、盈亏比、持仓分布等统计信息。绝大多

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    VDU Bands (vs MA50)

    这段描述虽然简短,却道出了一个量价分析中的核心痛点:**如何快速判断当前成交量是“少”还是“多”**。单独看一根成交量柱,很难说它算不算低量;只有参照过去的平均水平,量能的大小才有意义。该策略通过“当前量 / 50 日平均量”构造了一个动态比值,并将比值映射为五种颜色,形成了一

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    MACRO HUD

    这个策略脚本的核心理念非常值得品味。一个典型的交易者盯盘时,眼睛里只有价格——开盘价、最高价、最低价、最新价,最多再看一眼成交量。但真正的市场生态远比这复杂得多。美元指数的强弱,决定了大宗商品的定价锚;美国10年期国债收益率,是全球风险资产的"无风险利率之锚";2年期国债收益率

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    LTF Volume Microburst Bubbles (Zeiierman)

    传统成交量分析,大多以当前图表周期为基准,比如在一张4小时图上,我们只会看到每根4小时K线所对应的总成交量。然而,这种“粗颗粒”视角有一个明显的盲区:一根4小时K线内部包含了48根5分钟K线,这些低时间框架K线的成交量分布往往极不均匀——可能某10分钟内的成交量占据了这根4小时

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    ATR OSC and Volume Screener (ATROSCVS)

    上面这段文字出自公开交易社区中一位名为“和平蜥蜴”的作者所发布的策略描述。原作者的核心痛点是:加密货币市场体量庞大、项目众多,且行情波动剧烈,如果只依赖个别币种的图表,很容易陷入“只见树木不见森林”的盲区。他需要一个能同时覆盖多个资产的扫描工具,以便快速锁定那些正在“异动”的品

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    Weekly Volume Heatmap

    从上面的英文描述可以看出,作者设计了一个“周内成交量热力图”。它的核心思想并不复杂:将一周中的每一天、每个交易时段作为一个格子,用颜色深浅表示该时段内该资产的平均成交量或累计成交量。颜色亮的地方代表交易活跃、流动性充裕;颜色暗的地方代表交易清淡、流动性不足。通过这种直观的色块矩

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    Volume Profile with a few polylines

    该策略来源于公开交易社区中的一篇成交量分布图改进版本。原作者此前已经开发了一套基于映射结构来聚合成交量数据的绘制工具,而本次改进的核心在于:不再使用传统的逐点绘制方式,而是采用多段线来画出整个成交量分布轮廓。通过这种改动,可以在相同显示范围内用极少的绘图对象表达更宽阔的价格区间

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    No Duplicates Interval Range & EQ

    上述英文描述揭示了这一策略工具的核心设计理念:它并非简单地在图表上画出一堆价格水平,而是一个具有“优先级排序”与“自动去重”机制的智能区间标记工具。在传统的手动图表分析中,交易者往往会在日线、周线甚至月线级别分别标记开盘价、最高价、最低价、前高前低等关键价位。然而,当这些水平线

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    3D Wave-PM

    Wave-PM 的核心概念出自 Mark Whistler 的理论体系,它本质上是一种振荡器。传统振荡器如相对强弱指标,通常衡量价格的超买超卖;而 Wave-PM 对标的不是价格位置,而是“波动率本身”。它的英文全称可以拆解为三个关键词:波动率、能量、价格质量。也就是说,该指标

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    Volume Dashboard

    公开交易社区中流传的各类成交量指标数不胜数,但大多数都在图表上画满了柱状图、均线带和填充区域,反而让交易者难以聚焦于真正的决策信息。这个名为"成交量仪表盘"的指标走上了一条截然不同的路——它放弃了一切图形化表达,转而用一张精简的数据表格来回答交易者最关心的问题:**这只股票当前

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    Circular Candlestick Chart

    这段话虽然简短,却精准地概括了一种完全不同于传统坐标系的K线可视化方案的思想。传统K线图建立在直角坐标平面上:水平轴为时间维度,自左向右线性延伸;垂直轴为价格维度,自下而上线性递增。在这种结构中,每一根K线的时间间隔是固定的,价格变动幅度也严格按比例映射到垂直距离上。 而**圆

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    MY:Aggregated Volume BTC:SPOT

    该指标的核心诉求非常简单:将全球主要比特币现货交易所的成交量叠加起来,形成一个“全市场总成交量”的观察面板。原作者发现,使用默认的成交量数据时,每个交易对只能反映它所在交易所自身的成交规模。例如,如果当前图表是 A 交易所的 BTCUSD,那么显示的成交量仅仅是 A 交易所内的

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    Short Volume Stamper

    在公开交易社区中,有一款名为“Short Volume Stamper”的指标,出自作者KioseffTrading之手。它的核心思想并不复杂:以两年内的最高价为起点,持续追踪从那天开始直到当下的所有卖空成交数据,并计算卖空成交量在总成交量中的占比。当这一占比达到或超过20%时

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    Oscillator Workbench — Chart [LucF]

    在技术分析的浩瀚工具箱里,振荡器类指标始终备受关注,但也常常让人望而生畏。每一个振荡器都有自己独有的公式、参数和解读方式,初学者往往还没弄懂“相对强弱指数”与“顺势指标”的区别,就被各种超买超卖线、背离信号搞得晕头转向。而今天介绍的“振荡器工作台”工具,试图从根本上解决这个痛点

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    Kill Zones, Market Opens and News

    在日内交易的世界里,时间往往比方向更重要。对于外汇、指数和原油这类高流动性品种而言,价格行为并非均匀分布在24小时之内,而是高度集中在特定的交易时段。这些时段通常对应着全球主要金融中心的官方开盘时间,伴随着订单流的骤然增加、点差的收窄以及市场参与者的情绪切换,从而产生极具交易价

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    Built-in Kelly ratio for dynamic position sizing

    这个策略的价值不在于它多么复杂,而在于它将两个成熟的概念结合起来:**技术指标**与**资金管理公式**。肯特纳通道是一个基于波动率的趋势指标,由中轨、上轨和下轨构成。当价格强势突破上轨时,视为多头信号;当价格跌破下轨时,视为空头信号。这是很多交易者耳熟能详的用法。但作者并不停

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    Volume X-ray [LucF]

    在公开交易社区中,有一款名为“成交量X射线”的分析工具,由作者LucF发布。它的核心目标,是帮助交易者看清一个常被忽略却极其关键的问题:我们图表上看到的“成交量”,究竟从哪里来?它是否真实、完整、一致? 很多人以为,K线图上的成交量就是那一根K线内所有成交的数量总和。但实际情况

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    pandas_ta

    2022年元旦,一位昵称为 blackcat1402 的作者在公开交易社区发布了一个名为 pandas_ta 的技术分析库。pandas_ta 这个名称很容易让人联想到 Python 生态中知名的 Pandas TA 库——那是一个集成了数百种技术指标的开源工具。而 black

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    Heatmap Volume [xdecow]

    这个指标的核心思想可以概括为“用统计学定义量能异常”。传统成交量指标往往只做简单的对比,比如将高于过去N日均量的柱子标红、低于均量的标绿。但这种二值化处理会丢失大量信息:一根放量到1.2倍均量的柱子和一根放量到3倍均量的柱子,在传统画法中可能都显示为同样的红色,而后者所代表的市

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    RSI with MA and 10 Levels (0-100)

    如果把原作者的话翻译成更完整的策略语言,可以这样理解: 将 RSI 的取值区间 0–100 按每 10 个单位一档,划分为 0–10、10–20、20–30……直到 90–100,共十个层级。这些层级分别代表从“极度超卖”到“极度超买”的渐次变化。传统 RSI 分析法通常只在

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    CTZ 144 Cycle Counter

    CTZ 144循环计数器的核心思想非常简洁:既然价格上涨、下跌的幅度会呈现出斐波那契比例关系,那么价格在不同转折点之间所经历的时间,也可能遵循同样的比例规律。斐波那契数列由1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144、233……这样一组数字构成,每一个数字都是前

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    NY Pre Market Range

    在全球化交易时代,纽约时段无疑占据着每日流动性最高、波动最剧烈的“黄金窗口”。对于日内交易者来说,如何在这段行情中快速找到“地标”,是决定交易质量的关键。danielkehler 的“NY Pre Market Range”策略,本质上是一套基于时间区间与关键价位锚定的多维坐标

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    Technical Ratings

    在公开交易社区中,有一类非常流行的“技术评级”工具,它把几十种常见技术指标的结果汇总成一个简洁的结论:强烈买入、买入、中性、卖出、强烈卖出。这个想法听起来简单,但实现起来却包含了许多值得深挖的细节。本文要讨论的正是这样一个基于26种技术指标聚合偏见的评级系统。它的核心逻辑是:单

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    Financials on Chart

    在技术分析主导的图表世界里,价格与成交量几乎是全部叙事。但真正的市场驱动因素,往往藏在财报数字之中。本策略工具试图打破“图表只讲价”的刻板印象,将上市公司最核心的财务数据直接叠加到价格走势图上,让交易者在观察K线与均线的同时,第一时间看到营收、利润、负债、现金流等关键指标的变化

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    BTG & AEM Relative Strength vs GDX

    黄金矿业股与实物黄金之间,始终存在一种既紧密又微妙的关系。矿业公司的股价不仅跟随金价波动,还受到企业运营成本、矿山品位、管理层决策、地区政治风险等多重因素影响。因此,投资者往往需要同时观察“金价—矿业股”与“个股—行业指数”两组相对强弱,才能更准确地判断市场资金的实际流向。 本

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    Daily ATR Box

    盘前交易时段是隔夜信息集中释放的窗口:财报出炉、宏观数据公布、突发事件发酵,所有定价博弈都在正式开盘前悄然展开。然而对大多数非专业交易者来说,打开行情软件面对满屏跳动的数字,在短短几分钟内判断"今天这只票到底有多反常、空间有多大、风险在哪里"并非易事。传统做法是手动拉出前几日的

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    TASC 2025.06 Cybernetic Oscillator

    控制论振荡器的设计初衷,是为了解决传统振荡器在灵活性上的不足。大多数经典振荡器,比如随机指标或相对强弱指标,其计算框架相对固定,默认参数一旦设定,整个指标的响应特性也就随之确定。交易者在面对不同市场环境或不同交易周期时,往往需要频繁更换指标或反复调整参数,而且调整过程中缺乏系统

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    Quad Stochastic Bands & Divergence

    该策略的核心思想可以概括为“极端状态 + 动量衰竭”的双重确认。所谓“4 stochastic bands”,并不是指布林带或凯尔特纳通道,而是指在同一张图表上,叠加四条不同计算参数或不同平滑方式的随机指标线。由于每条线对最新价格的敏感度不同,它们在图上会自然形成一条具有一定宽

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    HTF Candle & Key Levels

    这个思路的核心可以浓缩成一句话:**把小周期图表变成一块“透视屏”,让你盯着分钟图时,依然能看到日线蜡烛的骨架。** 传统多时间框架分析,通常需要打开两个窗口来回切换,或者在主图上插入一个独立的子窗口。但“HTF Candle & Key Levels”采用了一种更优雅的呈现方

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    Ronaldo Bicycle Kick Orbit Break Reversal [ Viprasol ]

    这段描述虽然简短,却浓缩了区间/网格策略的一个独特视角。传统反转策略,例如双底、三顶、支撑阻力位,本质上都是“以线为界”:价格碰到某个预定水平,就押注反转。这种方法的优势是简单直观,但缺点也很明显——市场很少精确地尊重一根线,假突破屡见不鲜。而“轨道突破反转”改变了维度的选择:

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    Point of Control V2

    “控制点”这一概念,最初源自对市场交易行为的深度观察——每一个成交价位上,都会留下或多或少的成交痕迹;如果某个价位区间的成交量显著高于其他区间,说明市场参与者在这个价位附近达成了高度共识,这种共识本身就构成了后续价格运动的参考坐标。本文要介绍的控制点指标第二版,正是将这一理念工

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    Interactive ATR Stop-Loss [TANHEF]

    公开社区中有一款名为“交互式 ATR 止损”的指标,其核心特征是“交互式”。所谓交互式,是指当交易者将该指标添加到图表之后,可以通过一次鼠标点击的方式,手动输入关键的初始参数——也就是 ATR 追踪止损的起始点。这种方式不同于传统指标全部依赖固定数值输入,而是把人的判断与机械规

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    CPR by Subash

    在技术分析领域,价格的关键位置往往比技术指标本身更具参考价值,而中枢枢轴区间(Central Pivot Range,简称 CPR)正是这样一类以价格为锚点的区间工具。它将传统场内交易员所使用的枢轴点思想,从单一时间周期拓展为多周期、多层次的支撑阻力体系,为交易者提供了一种兼顾

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    Spearman Rank Correlation Coefficient

    在量化交易的世界里,我们常常需要衡量两个变量之间的关联程度。传统的皮尔逊相关系数基于变量自身的数值计算,但它要求数据服从正态分布,且对异常值十分敏感。而斯皮尔曼秩相关系数则完全不同——它不关心变量的绝对数值,只关注变量在各自排序中的相对位置。这种“以排序代替数值”的思想,使得它

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    VisibleChart

    这段描述揭示了一个看似简单、实则意味深长的技术事实:我们终于可以精确地知道“当前屏幕上到底能看到什么”,并且以这个动态变化的视野范围作为计算基准,重新定义技术指标的意义。 过去,几乎所有的技术指标都以“固定样本”为运算对象。比如,移动平均线看的是过去20根K线,布林带看的是过去

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    Northern Algo - Stacked B/S Volume

    要理解这个指标,首先要意识到一个事实:交易所公布的单根K线成交量是一个总量数字,它本身不携带方向信息。当我们看到某根K线成交了10万手时,我们并不知道这10万手是买盘主动吃掉的,还是卖盘主动砸出来的,更不知道其中有多少是“高位接盘”,有多少是“低位抄底”。 这款指标的核心设计思

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    Asian , London and Newyork Session Ranges

    作者“onetradersstop”用一句话说出了核心逻辑:把一天中最具流动性的三个交易时段分别框选出来,记录它们的价格区间,然后绘制出水平延伸线。这个做法听起来简单,却解决了一个很实际的问题——交易者往往知道某个时段很重要,但很难在实时图表中同时看到多个时段的边界。 如果进一

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    7-Point Confluence Panel

    这是一个典型的多因子汇合型交易信号面板,其核心思想是:单因子信号往往带有较大噪声,但多个独立维度的信号若同时指向同一方向,则交易胜率显著提升。该面板将这种"多因子共振"思想结构化、可视化和分数化。 作者将 7 个独立的检查项分为做多与做空两列分别评估。每个检查项只有两种输出状态

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    Closing Pattern

    这个策略本质上是一个“收盘突破过滤器”。它不依赖均线、MACD、布林带等常规定量指标,而是只回答一个非常具体的问题:当前这根K线收盘时,是否已经站到了前一根K线所确立的“战场边界”之外? 在K线语言里,一根K线的完整区间包括最高价与最低价,上下影线代表价格曾经推进到某个位置,但

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    Claudia Rea inspired Price Grid

    这是一份简洁但非常有价值的交易工具描述。它描述了一种被称为“固定间隔价格网格”的结构化工具。与传统网格策略往往锚定某个历史高低点不同,这个方案将网格的“基准点”绑定在当前价格上,动态生成一组等间距的水平价格线。这种做法看似简单,却解决了网格类工具在实际使用中的多个痛点。 从本质

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    Nasdaq Day and night breakdown

    这份策略脚本展示了一个针对纳斯达克股指期货(简称纳指)进行日内与隔夜情绪对比的可视化工具。其核心思想非常简洁:用一根K线来刻画美股开盘前,股指期货在亚洲和欧洲时段的价格变动;再用另一根K线来刻画美股开盘后,直至当日收盘的变动。作者用橙色代表盘前,蓝色代表盘中,并为当日整体波动范

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    VIX Cheat Sheet

    波动率,在金融市场中往往被视为恐惧的温度计。当恐慌情绪蔓延时,以标普500波动率指数为代表的波动率指标通常会急剧飙升,反之,在市场平静期则会回落。传统的分析框架普遍依赖这一指标作为系统性风险的代理变量,但一个常被忽视的问题是:这种“美股波动率”真的能代表全球所有资产的波动特征吗

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    XABCD Harmonic Pattern Custom Range Interactive

    原作者对这款工具的描述,可以理解为一个“简化并增强”的尝试。传统上,使用XABCD形态需要交易者在图表上手动连接多个极点。过程听起来不复杂,但实际操作中很容易出现问题:价格影线、跳空缺口、假突破,都会让吸附类画线工具找错最高点或最低点。一个点选错,后面所有比例关系都会偏离方向,

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    QQE MT4 [Fellygun]

    该策略的核心规则非常简洁,作者将其概括为一句话:当指标中的RSI线向上穿越黄色线时,代表多方力量占优,应该做多;当RSI线向下穿越黄色线时,代表空方力量占优,应该做空。这里所说的“黄色线”,并非固定不变的常数,而是QQE指标中一条动态更新的信号线,它随着市场波动率的改变而不断调

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