干货 | 多方位解析！告诉你什么是K线，如何用k线赚钱技巧

干货 | 多方位解析！告诉你什么是K线，如何用k线赚钱技巧

你看到的K线图到底是什么？

我们平时看到的K线图可以分解为三条曲线：

A.基本市场供需曲线；

B. 投机因子曲线；

C. 政策曲线。

事实上，我们看到的价格曲线是由上述三条曲线叠加合并而成的。

在金融投资市场中，当非专业投资者在某个固定时间点购买股票或期货合约时，事件的本质是这样的：在他当时所面临的信息状态下（该信息状态可以是技术分析结论可以是基本分析结论），他认为价格上涨是大概率事件，所以买了。但有三个问题他无法解决……

这是一篇难度稍大的文章，但本文讨论和研究的是“非专业投资者”，也就是我们常说的散户投资者的思维。指出行为和心理学都非常有代表性，值得一读。

尤其是很多投资者一方面沉迷于技术分析，另一方面却不断亏损。是因为技术分析研究得不够透彻吗？还是技术分析本身就没用？阅读本文会给你答案。

K线图走势是如何产生的？

非专业投资者行为画像

500)this.width=500' hspace=10 vspace=10/>​ 1. 人类能做什么、不能做什么

1、价格走势方向判断：

迄今为止，人类还无法绝对正确地判断价格走势的方向。无论何种市场状况组合构成模块，只要采集的样本数量足够，我们就会发现，当市场运行状况符合模块定义时，价格运行可以上涨、下跌、横盘调整。

虽然人类对价格运动方向的判断不可能绝对正确，但我们可以通过研究发现由市场状况的各种组合组成的模块的上涨或下跌的发生率。

2、价格变动幅度的判断：

道氏理论的哲学体系中有这样一个定理，称为“初级前波不可测定理”。该定理表明，主前波的时间和幅度是不可测量的。 100年前的人类没有能力测量主级前向波，今天的人类也没有能力测量主级前向波。因此，建议投资者在投资过程中应使用趋势跟踪技术而不是趋势预测技术。

现代金融投资的趋势是追求投资行为的科学性，强调对投资行为后果的定量评价。投资研究过程中可遵循以下原则。尽管人类无法绝对正确地判断价格波动幅度，但我们可以通过研究发现由市场状况的各种组合以及固定范围内价格波动幅度的出现率组成的模块。

3、基本推论：

根据上述原理，我们可以得出以下推论。在金融市场中，对于使用技术工具的投资者来说，不存在“当条件A满足时，事件B一定会发生”这样的硬性规则。许多技术投资者追求这一目标并努力工作，但结果往往是投资市场的损失。

在总结经验时，他们常常得出这样的结论：“投资失败是因为还没有掌握技能，需要继续努力”。他们不知道自己追求的目标是什么（当条件A满足时，事件B一定会发生）。 ）根本不存在。

这样看来，技术工具应该没什么用，但恰恰不是，技术工具是有用的，因为市场上还有一个软法则，那就是：“当条件A满足时，事件B发生的概率是多少？”由于人类无法绝对正确地判断价格走势的方向和幅度，因此在实际投资操作过程中，投资者不能追求单一行为的结果，而只能追求N次重复投资行为的总结果。目标。

由此我们可以得出这样的引言：“在金融投资范畴中，将N次重复投资获利的必然性建立在单次投资行为盈亏的随机性之上，才是正确的投资理念。”

2、技术投资的本质

1、设立科技投资的三大前提：

市场价格是全包的：

市场价格可以容纳影响市场的所有因素。假设有N个因素同时影响市场，其中X为看涨，NX为看跌。这N个看涨或看跌的因素会在市场上形成合力，这个合力将决定市场价格的走向。技术投资研究的主题是市场价格在上述综合力量的影响下将如何表现；

价格以趋势方式演变：

查看历史图表，我们可以很容易地发现价格以趋势方式演变。提升与调整交替出现，形成一轮走势。

历史将会重演：

这里所说的重演是指概率意义上的重演，而不是机械的重复。在所有相关资料中，我们都可以看到历史会重演的说法，但却找不到相关的逻辑推论。鉴于此，我尝试推断历史会重演，仅供参考。

2、因为在金融市场的技术投资中，没有必然事件，只有条件概率事件。

因此，投资者追求成功的真正含义应该是：“遵循从事高概率事件的原则，不追求单一行为的结果，而是追求N次重复行为的总结果”。

3、同理，所有技术工具的投资功能都必须在概率层面上讨论。

我经常听到有人这样说：“技术分析是没有用的，某个分析师说某一天行情会上涨，结果却下跌了。”上述讨论包含两个人的误解

答：评论者对技术工具的功能和使用方法的理解是错误的。这种现象很常见。

B：专业分析师也误解了技术工具的功能以及如何使用它们。这种现象很可怕，因为其结果往往对自己和他人都有害。

三、金融投资相关概念的重新认识

1、关于投资风险：

(1)风险的概念：从广义上讲，风险是一个代表金融投资过程中可能发生损失的概念。对于一个成熟的专业理财投资者来说，在每一个具体的投资计划中，投资风险都是一个具体而精确的数字。

（2）风险来源：金融投资的风险并非来自金融市场，而是来自投资者的投资方式。同一账户处于同一金融市场，不同的投资操作方式所体现的风险特征完全不同。 ;

(3)风险的性质：投资成本。金融投资的成本表现为投资过程中所承担的风险；

（4）预期风险与预期利润的逻辑关系：类似于钓鱼过程中饵料与鱼的关系。

2、如何培养金融投资内功：

读图、录图是培养金融投资内功的必由之路。假设一个投资者不懂任何投资理论，也不掌握任何投资工具。只要能记住5000张K线图，他就是投资专家。他虽然不会任何招式，但内功深厚，类似于武术领域的内功高手。这类投资者只要对投资原理有简单的了解，他们的交易结果就会比绝大多数没有金融市场内功的交易者更好。

看图、录图都有一定的技巧和方法。掌握这些技巧和方法，有助于提高工作效率，达到事半功倍的效果。一般方法：将明显的顶部和底部分为三类，分别用于标记初级前向波、次级反向波和日间杂波。然后将同一类型的顶部和底部之间的价格波动划分为波段，并分别记住每个波段的规模、速度、能量和必要的电力系统状态。

深厚的投资技巧不仅是模式化交易的必要条件，也是在模型化投资研究过程中提出模块假设的必要条件。

3、金融投资领域，非专业投资者的投资行为画像：

在金融投资市场中，当非专业投资者在某个固定时间点买入股票或期货合约时，事件的本质是这样的：处于当时面临的咨询状态（咨询状态可以是技术分析结论可以是基本分析结论），他认为价格上涨是大概率事件，所以买了。但有三个问题他无法解决。

（1）有人认为当某种固定的协商状态发生时，价格上涨是一个大概率事件，这是没有道理的。只有当市场认识到这种固定咨询状态发生时，价格上涨才是有意义的高概率事件。非专业投资者没有能力保证自己的个人理解与市场认可一致。

（2）涨价事件发生的具体概率是多少？不知道。因此，其交易方式不具备投注调整功能。

（三）不少投资者的交易行为缺乏规划，进出市场没有明确的规则。交易一旦开始，人性的弱点（如贪婪、期望、恐惧等）就会严重影响客观判断。

4、盈利迹象：

所有的金融投资参与者都希望自己能够盈利，那么盈利的标志是什么？很多人对这个问题的认识是不正确的。有三种能力经常被误认为是盈利能力。我们来一一分析。

（1）盈利经验不等于盈利能力：

有些人经历过周期性盈利或一次性盈利，认为自己有盈利能力。这种理解是错误的。盈利经验不等于盈利能力。

（2）正确解读市场的能力并不等于盈利能力：

有些投资者对市场走势的预测能力很强，认为自己有盈利能力。这种认识也是错误的。首先，如果它的投资行为没有风险监控措施，即不停亏钱，那么只要正确解读市场，就可以盈利。但人类没有能力保证自己对价格走势方向的判断绝对正确。如果你犯了一次错误，那将是一场灾难。其次，如果它的投资行为有风险监控措施，也就是有止损规定，那么你看市场就可能亏钱。

（3）影响市场价格的能力不等于盈利能力：

当一些机构投资者控制某种股票或某种期货合约超过一定比例时，其交易行为就会影响市场价格，甚至决定短期内价格的涨跌。但这种影响市场价格的能力并不等于盈利能力。国际国内金融市场上银行家赔钱的案例已经多次发生。换句话说，有能力影响市场价格的投资者仍然可能会亏损。

5、金融投资的生命线：

遵守交易计划是金融投资的生命线。对于投资者来说，执行一次交易计划很容易，但执行一次交易计划是没有意义的。这里可以引用毛主席的话：“一个人做好事并不难，难的是一生做好事，不做坏事”。推论：“对投资者来说，执行一次交易计划并不难，难的是执行一生的交易计划。不存在改变计划的交易，也不存在没有计划的交易。”

调查数据显示，在所有金融投资参与者中，20%的投资者能够连续执行交易计划10次，10%的投资者能够连续执行交易计划20次，10%的投资者能够连续执行交易计划100次。连续多次。所占比例不足1%。这就是绝大多数人在金融市场上都是输家的根本原因。

6、K线图分解：

我们平时看到的K线图可以分解为三条曲线，A.市场基本供需曲线，B.投机因素曲线，C.政策曲线。事实上，我们看到的价格曲线是由上述三条曲线叠加合并而成的。

基本供需曲线波动周期较长，且曲线波动平缓。投机因子曲线的波动周期较短，有时甚至剧烈。政策曲线呈现出较强的突发性。

基本分析研究的对象是基本供求曲线，中短期技术模块研究的对象是投机因素曲线，即所有市场参与者和群体行为的规律性。长期技术模块研究的对象是投机要素曲线加上基本供求曲线，其中不仅包括群体行为规则，还包括基本经济规则。

7、技术分析研究水平：

在上述三条曲线中，技术分析研究的是投机因子曲线。换句话说股票案例分析-k线图，技术分析研究所有金融市场参与者的群体行为的规律性。利用技术手段来定义模块概念并对交易机会进行建模是一项高水平的专业技术投资。这个模块定义过程实际上是用计算机可以理解的语言定义了一个可通约的概念。

假设沙漠中有一点有一块空白的石碑。如果一个人走到这里，继续前进或者回头，结果是随机的、不规则的。但如果十万人在这里做选择，可能就会有规则。如果10万人的选择是50%向前，50%向后，没有明显的规律特征，我们可以在石碑上画出各种图案，继续测量。

如果我们在石碑上画出一道美丽的风景，是不是会有更多的人前行？如果我们在石碑上画出恐怖的图画，会不会有更多的人转身撤退？

美丽的风景和恐怖的图案相当于金融投资领域的不同模块概念。我们对金融投资的专业研究是为了发现金融市场参与者在各种市场条件出现时最可能的选择是什么。

八、投资赌博概念：

（一）赌博是一种盲目、无目的的投注行为。无法评估每种投注行为获胜的概率。也就是说，无法掌握获胜的概率。

（二）投资是在充分评估每次投注获胜概率的基础上进行的博弈行为。

换句话说，你可以控制获胜的几率。

(3)以上两者只是概念上的不同，不分场合。如果你能掌握赌场的赢钱几率，那就是一种投资行为；如果你不能掌握金融投资市场的胜算，那就是赌博行为。事实上，金融市场上的大多数人一直在从事简单的赌博行为，所以几乎每个人都有获利的记录，但这并不意味着他可以长期持续地获利。

9、对市场的态度：

(1)赌博态度：主观性、情感性、自愿性。

（2）投资态度：严格按照预先制定的、严谨的博弈计划进行投资，具有积极的投资盈利预期值。

10、分析师和投资者的区别：

(1)目标不同：分析师的目标是预测未来价格趋势或预测未来价格水平。投资者的目标是在研究价格分布特征的基础上，建立价格波动非随机部分的统计特征，从而制定正确的交易规则。

（2）投资理念完全不同：在投资者眼中，市场风险根本无法回避。投资的基本原则是利润最大化，风险最小化。投资者奉行的理念就是尽可能少犯错误，尽可能少犯错误。分析师所追求的哲学是尽可能“正确”。从表面上看，两者的区别似乎很微妙，但从交易心态和交易行为引导的角度来看，它们却完全不同。

11、原理图投资和模型投资的区别：

图式投资是对交易机会的定性判断，强调行为的艺术性，对心理素质要求极高。有很多大师级的投资者都是模式交易者，比如江恩、斯塔米亚等。

模型投资是对交易机会的定量判断，强调行为的科学性，心理素质要求相对较低。模型投资是对冲基金和一些大型跨国基金的主要投资方式。

12、技术分析与基本分析的区别：

技术分析派相信市场永远是对的。使用的分析数据是交易数据，适合战术投资。他们具有较强的风险控制能力和对多个市场的较强适应能力。

基本面分析学派认为，市场总是错误的，所使用的分析数据是基本的市场数据，适合战略投资。风险控制能力极弱，对多个市场的适应能力极弱。

无论用什么手段来分析市场，工作模式都是一样的。 “如果A（已知条件），则B（推理结果）”是所有分析流派的共同工作模式。这里的条件 A 必须具有以下属性，分析才有意义。 （1）可获得性：交易数据很容易获得，但基础市场数据很难获得。 （2）真实性：交易数据可以无成本保证数据的真实性。确保基础市场数据的真实性需要很高的成本。 （3）及时性：现代通讯极其发达，可以及时获取交易数据。无法保证获取市场基础数据的及时性。

对于战略投资来说，基本面分析是必须的。对于战术投资来说，技术分析具有很强的优势。

13、金融投资科技工具范围：

金融投资技术工具大致可分为三部分：（1）图解结构分析理论。如道氏理论、波浪理论、江恩理论、四维空间理论、周期理论等。 (2)动态系统，即所有指标。如KD、MACD、RSI、DMI等。 (3)、价量研究理论。

14、技术工具定义：

技术工具是用来衡量不同市场状态描述系统中市场价格运行模式的概率规律的工具。

15.技术工具只是工具：

技术工具只是工具，就像射手手中的枪一样；剑客手中的剑。同样的手枪，在徐海峰手里，可以打到世界冠军，但在普通人手里，却打不到任何东西。会不会是枪的问题？当然不是，问题出在人身上。同样的一把剑，在名剑客的手中，是锋利至极的兵器，但在樵夫的手中，它的作用就如同砍柴刀一样。同样，技术工具的有效性完全取决于用户。

16.技术模块和交易系统：

从广义上讲，交易系统是一个完整的交易规则体系。为了方便理解，我们给出一个技术模型

区块和交易系统具体定义如下。一个具有正的预期利润率的市场概念（这个概念可以通过交易数据描述或基本市场数据描述来形成。）股票案例分析-k线图，加上一套清晰且独特的进入和退出规则（一个进入规则，两个退出规则。），形成一个简单的技术模块。几个模块组合在一起形成一个综合的交易系统。

17、技术模块中奖概率定义：

从入场状态规定计算，在价格波动达到止损状态规定之前，达到盈利退出状态规定的概率。

18、系统交易方式：

为了定量评估金融投资的行为后果，这只能通过程序化交易系统来实现。无论投资市场发生什么，最终都会体现在价格、交易量、时间上。那么我们就应该尊重市场客观实际的行为，利用价格、成交​​量、时间这三个因素来定义交易状态并做出数学模型。

然后对所有历史图表进行测试，得到以下指标的量化结果：获胜概率、盈利风险比、概率分布特征、信号出现频率、人为不可控风险概率、最大单笔损失金额、平均年收益、10年如果量化结果经过足够数量的样本检验是可操作的，那么我们以后只需严格执行即可。