MACD RSI KDJ EMA BOLL

MACD RSI KDJ EMA BOLL

 

来源 https://www.zhihu.com/people/huanwei-12/answers

 

很多人做交易，最大的敌人不是市场，而是自己的心态。看着行情涨跌，就容易陷入“抗单”“和市场赌气”的死循环。其实，技术只是工具，真正决定盈亏的，是你如何使用它。

我自己总结下来，做交易离不开四个词：

1. 要有策略

没有策略，就像出海没有罗盘。很多人是行情一来就上头，买了再说，结果最后变成了“凭感觉交易”。但市场最不缺的就是情绪。
一套成熟的策略——不管是趋势跟随、波段操作，还是自己研究出来的指标组合，都会让你在混乱的市场里保持清醒。策略不是保证你每次都赢，而是保证你长期不输。

2. 要谨慎

交易的第一原则不是赚钱，而是不亏大钱。本金守住了，机会永远有。谨慎不是胆小，而是懂得风险管理：止损该设就设，仓位该轻就轻。
很多人亏钱，不是因为看错方向，而是因为在错的时候不认错。谨慎能帮你活得更久。

3. 要忍耐

市场考验的不是谁跑得快，而是谁能跑得久。
忍耐，是不轻易被短期波动带走；忍耐，也是知道该等的时候就等，不乱动手。就像钓鱼一样，有时候要花很久，才等来一条真正的“大鱼”。
短期的诱惑，往往是最大的陷阱。

4. 要大胆

忍耐和大胆其实是一体两面。
等机会等到了，就要敢于出手。很多人分析了半天，到真正要操作的时候，手却抖了。市场不可能给你“完全确定”的信号，你要学会在合理概率下做出果断决定。
大胆不是莽撞，而是基于策略和经验下的自信。

最后想说一句：

交易不是和市场对抗，而是和自己的情绪对抗。

只有心态稳了，你才不会执着于技术本身，而是把技术作为实现策略的工具。

 

 

一、建立可执行的规则体系

• 写在纸上，不留模糊地带：比如“跌破5%止损”“盈利20%减半仓”。必须量化，不要模糊成“差不多该卖了”。
• 提前设定仓位：建仓时就决定最多投入多少，不要被行情带节奏。
• 制定多套情景预案：上涨、下跌、震荡，各自对应什么操作。这样到时候直接照表执行，避免临场慌乱。

二、降低情绪干扰

• 设置止损止盈单：用交易所的止损/止盈挂单，让系统替你执行。
• 减少盯盘时间：频繁看盘会让情绪过度放大。可以设定固定复盘时间，而不是每分钟都在看。
• 限制交易频率：比如一周最多3次操作，逼自己克制冲动。

三、强化自我监督

• 写交易日志：记录买卖理由、心态、结果。定期复盘，看到自己情绪化的操作会触目惊心，从而加强自律。
• 给自己“惩罚机制”：比如违反纪律一次，就减少下次的仓位或暂停交易几天。
• 公开监督：把交易计划告诉朋友/交易群，让别人监督你是否执行。

四、培养长期心态

• 接受亏损是交易的一部分：纪律的意义不在于避免亏损，而在于避免毁灭性亏损。
• 专注于过程，而非结果：一次止损不代表错，违反纪律赚钱也不代表对。
• 不断复盘优化：纪律不是一成不变的，要随着市场和个人风格逐步优化。

✅ 总结一句话：

交易纪律需要像肌肉一样训练——先量化规则，再通过减少情绪干扰、强化监督、长期复盘，把它变成自动反应。

 

在股市中的三点体会：
1. 千万不要贪心；
2. 千万要先想清楚再动手，不要追高追低；
3. 千万要用脑子，而不是情绪。

一、从贪心开始的噩梦

股市最容易放大人性的一个弱点，就是“贪”。
我记得很清楚，那是行情最火热的一年，各种新闻都在说“牛市来了”“不买就亏大了”。身边的朋友一个个都在晒收益，有人短短一个月赚了几倍。我当时心想：机会难得，不能错过。

于是，我仓位越买越大，甚至开始加杠杆。每天盯着涨停板，心里想的都是“再涨一点点，我就卖”。结果呢？行情反转比我想象得快得多，原本的利润瞬间回吐，还直接套牢。那种从“暴富的幻想”到“亏损的现实”的落差，让人几乎窒息。

后来回想起来，我真正输的不是钱，而是心态。
股市里的钱，本质上就是别人贪婪时留下的坑。我当时没有守住底线，只想着多赚一点，结果反而把自己推向深渊。

那一次，我明白了第一个道理：
“千万不要贪心。贪婪是市场里最昂贵的成本。”

二、盲动带来的教训

除了贪，还有一个坑，就是“冲动”。
市场每天都在波动，K线图、消息面、群聊里的喊单，都会让人心神不宁。最典型的情况就是：看到一只股票连拉涨停，心里急得发慌，觉得再不追进去就要错过人生机遇；或者看到大跌，就下意识地割肉跑路。

我当时就干过这样的傻事。某只热门股连涨好几天，我眼睁睁看着错过，心里痒得不行。终于在某一天大盘低开时，我没多想就冲进去，结果当天就被套了。后来又有一只股票下跌，我害怕继续亏损，急急忙忙卖掉。结果卖完第二天就反弹，涨回到原价之上。

这几次经历让我体会到，股市里最可怕的不是下跌，而是盲目的“追”和“砍”。
市场永远有机会，但仓位只有一次。冲动带来的操作，几乎百分之百会在未来变成遗憾。

第二个教训，就是：
“千万要先想清楚再动手。不要追高追低，因为那只是情绪的反应，而不是理性的选择。”

三、学会用脑子，而不是情绪

贪婪和冲动，其实都来自同一个源头：情绪。
很多新手都以为炒股拼的是运气，拼的是消息，其实到最后拼的是人心。真正厉害的投资者，不是没有情绪，而是能把情绪关在笼子里，让“理性”来做决定。

我认识一个老股民，十几年在市场上摸爬滚打。他告诉我：“投资要靠大脑，不要靠心跳。”
什么意思？就是你得有清晰的逻辑，知道自己为什么买，什么时候卖，承受多少风险。做出决定以后，就算市场短期给你各种压力，你也要能忍住，不被一时的涨跌牵着走。

比如，买一只股票之前，你得先想清楚：

• 这家公司值不值得？基本面如何？
• 我买它是因为短期投机，还是长期投资？
• 最多能亏多少钱？什么时候必须止损？

当这些问题想清楚以后，你的每一步才算是“有脑子”的操作。
而不是别人说一句“这股要涨”，你就冲进去；跌了几天，你又慌得赶紧割肉。那样永远是被市场推着走，永远当“韭菜”。

所以，我的第三个感悟就是：
“千万要用脑子，而不是用情绪。”

四、从股市到人生的映射

有意思的是，股市的这三条经验，不仅仅适用于炒股，其实也映射到人生的方方面面。

• 不要贪心：人生中的很多痛苦，其实也是源于“想要更多”。贪图职位、贪图金钱、贪图人际关系中的得失……最后往往反而失去本该拥有的东西。
• 不要盲动：很多时候，我们在人生的岔路口也是一时冲动就做决定，结果才发现代价很大。先想清楚，权衡得失，比盲目跟风更重要。
• 要用脑子：不管是工作选择、人际关系还是投资，理性和逻辑才是真正的底气。感性可能让你一时热血，但最终会让你陷入后悔。

所以，当我说“我在股市里开悟了”，其实不是指我学会了什么绝招，而是学会了如何面对自己的人性弱点。

五、给后来人的建议

有人可能会问：既然你悟了，是不是就能稳赚不赔了？
答案当然不是。市场永远是不可预测的，哪怕再有经验的人，也会有亏损的时候。但区别在于，你有没有守住底线。

我想给后来人三句话：

1. 学会止盈止损：不要想着赚最后一分钱，也不要幻想能完美抄底。
2. 学会控制仓位：留子弹在手里，比一味“梭哈”重要得多。
3. 学会独立思考：别人的建议只是参考，最终的决定一定要自己来承担。

当你真正理解了这三句话，就算没法保证稳赚，但至少能避免被市场轻易收割。

六、我的那句话

如果要用一句话来证明我“开悟”了，我想我会这样写：

“股市让我明白，贪婪让人失去理智，冲动让人付出代价，唯有理性和自律，才能让你在风浪里活下来。”

 

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来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1938653295947253247

 

无论你是刚入币圈，还是做了几年交易，MACD几乎是每个交易员的必修课。

但很多人只是听过“金叉买、死叉卖”，真正用起来要么太早进场，要么追在高点。今天我们用小白也能秒懂的方式，把 MACD 从原理到实战一次讲透。

1. 首先，MACD 是什么？

MACD，全称 Moving Average Convergence Divergence，直译是“平滑异同移动平均线”。听起来很复杂，其实它就是一个趋势+动能检测器。

• 快线（MACD Line / DIF）：短期趋势（12日EMA）
• 慢线（Signal Line / DEA）：长期趋势（26日EMA 平滑）
• 柱状图（Histogram）：快线 - 慢线的差值，显示动能强弱

换句话说，MACD 就像是一个趋势速度表，快线代表短期速度，慢线代表长期速度，柱状图显示二者的差距。

【图1】MACD 概念图：价格 vs EMA 快/慢线（英文标注）

上半部分：价格（黑色）+ EMA12（蓝）+ EMA26（红）
下半部分：MACD 快线、信号线、柱状图

2. 怎么看 MACD 的信号？

MACD 最常用的三类信号：

① 金叉（Bullish Crossover）

快线从下向上穿越慢线 → 短期动能转强，可能上涨。

最佳信号：零轴上方金叉 → 强势多头延续。

② 死叉（Bearish Crossover）

快线从上向下穿越慢线 → 短期动能转弱，可能下跌。

最危险：零轴下方死叉 → 空头加速下跌。

③ 柱状图变化

• 红柱拉长 → 多头加速
• 红柱缩短 → 多头衰竭
• 绿柱拉长 → 空头加速
• 绿柱缩短 → 空头衰竭

【图2】小白友好版 MACD 信号标注图

用绿色箭头标出金叉位置，红色箭头标出死叉位置，文字直接解释买/卖信号。

3. MACD 的高级玩法

(1) 背离

• 顶背离：价格创新高，MACD 未创新高 → 可能反转下跌。
• 底背离：价格创新低，MACD 未创新低 → 可能反弹。

真实案例

2020 年 3 月，BTC 在 3800 美元创出新低，但 MACD 未创新低，随后开启长达一年牛市（来源：Investopedia 案例数据）。

(2) 零轴突破

• 上穿零轴 → 多头趋势确立
• 下穿零轴 → 空头趋势确立

(3) 多周期共振

日线和 4 小时线同时出现金叉/死叉，信号更可靠。

4. MACD 也有坑

• 滞后性：确认信号时，价格已走出一段。
• 震荡假信号：横盘时期容易频繁进出场。

如何避免？

1. 配合 RSI、成交量等指标过滤。
2. 结合支撑/阻力位判断。
3. 趋势市多用，震荡市少用。

【图3】震荡行情 MACD 假信号示例

多次金叉死叉，但价格几乎没变化，典型“来回打脸”行情。

5. 本周 ETH 的 MACD 参考

以 ETH 日线为例（2025 年 8 月 12 日数据）：

• DIF 与 DEA 位于零轴上方，并刚出现金叉。
• 柱状图由绿转红，且持续拉长。
• 技术面偏多，但需注意 4300 美元压力位。

【图4】ETH 日线 MACD 最新走势（TradingView 截图）

6. 总结

MACD 是一个“趋势速度表”，核心作用是帮你：

1. 识别趋势方向
2. 判断动能强弱
3. 提高交易入场/出场的胜率

但它不是万能的“买卖开关”，更适合和其他工具配合使用。

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附录：图表与引用说明

• 图1 – MACD Concept Visualization: Price and EMAs, 来源：Scanz，展示快/慢 EMA 与价格的关系。
• 图2 – Beginner-Friendly MACD Signals, 作者绘制，标注金叉/死叉位置及含义。
• 图3 – MACD False Signals in Ranging Market, 来源：Britannica Money，示例震荡市频繁信号。
• 图4 – ETH Daily MACD (Aug 2025), 来源：TradingView 截图。

引用文献

[1] Scanz, MACD Indicator Guide, 2024.

[2] Investopedia, MACD Explained With Formula, Examples, Limitations, 2024.

[3] Britannica, Moving Average Convergence/Divergence (MACD), 2024.

[4] TradingView, ETHUSDT 日线数据, 2025.

 

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来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1939390627742717602

 

“Markets are never wrong, only opinions are.”
——J. Welles Wilder Jr.（RSI 创始人）

1978 年，技术分析大师 J. Welles Wilder Jr. 在他的著作 《New Concepts in Technical Trading Systems》 中首次提出 RSI（Relative Strength Index，相对强弱指标）。

他认为，价格是市场情绪和资金力量的直接体现，而 RSI 就像一支“温度计”，衡量市场是热得发烫，还是冷得僵硬。

一、RSI 是什么？

RSI 用来衡量价格在一定时间内上涨和下跌的力量对比，从而判断市场的超买（可能过高）和超卖（可能过低）状态。

直观理解：

• RSI 接近 100 → 上涨动力极强，可能过热
• RSI 接近 0 → 下跌动力极强，可能过冷
• RSI 在 50 附近 → 多空力量平衡

二、RSI 为什么要这样计算？

Wilder 设计 RSI 时，其实是想回答一个简单的问题：

“最近 N 天里，市场是涨得多还是跌得多？力量谁更大？”

为了回答这个问题，他分了三个步骤：

1. 分开测量多空力量

直接用总涨跌幅会被一两天的暴涨/暴跌扭曲，所以 Wilder 先计算：

• AU（Average Up） = 平均上涨幅度
• AD（Average Down） = 平均下跌幅度

这样能平滑波动，反映趋势动能而不是单次冲击。

2. 得出力量比

用：

𝑅𝑆=𝐴𝑈𝐴𝐷

• RS > 1 → 多方力量大于空方
• RS < 1 → 空方力量大于多方
• RS = 1 → 多空平衡

3. 转换为标准化指标

为了让结果更直观，Wilder 把 RS 转换成 0~100 的百分制：

𝑅𝑆𝐼=100−1001+𝑅𝑆

这样：

• RSI 越高 → 多方力量占比越大
• RSI 越低 → 空方力量占比越大
• 70 以上常被视为超买，30 以下常被视为超卖

生活类比：

想象一次拔河比赛：

• AU = 你队伍的平均拉力
• AD = 对方的平均拉力
• RS = 力量比
• RSI 就是把力量比换成百分制，100 是你队碾压，50 平手，30 是你快输了。

三、计算示例

假设：

• 最近 14 天平均上涨幅度 AU = 2 元
• 平均下跌幅度 AD = 1 元
• 𝑅𝑆=2/1=2
• 𝑅𝑆𝐼=100−1001+2=66.67 → 偏强，但未极端超买

四、常见参数设置

• RSI(14) → 默认值，稳健
• RSI(6) → 更敏感，适合短线
• RSI(24) → 平滑噪音，适合中长线

五、常用交易用法

1. 超买 / 超卖

• RSI > 70 → 可能超买，有回调风险
• RSI < 30 → 可能超卖，有反弹机会

⚠ 注意：趋势行情中 RSI 可以长时间保持超买/超卖，不等于一定反转。

2. 背离

• 价格创新高，但 RSI 未创新高 → 上涨动能减弱
• 价格创新低，但 RSI 未创新低 → 下跌动能减弱

3. 中线判断

• RSI 长期在 50 以上 → 多头占优
• RSI 长期在 50 以下 → 空头占优

六、实战案例（BTC 日线）

下面这张图展示了 BTC 日线的 RSI 走势：

• 红色区域：RSI > 70，超买区
• 绿色区域：RSI < 30，超卖区
• 黄色圈：价格与 RSI 背离的位置

七、使用小技巧

1. RSI 与 MACD、布林带等指标结合使用，提高胜率
2. 多周期观察：日线看趋势，4 小时线抓入场点
3. 趋势行情中，避免仅用 RSI 反向交易

八、总结

RSI 是一款既简单又直观的技术指标，能帮助交易者快速判断市场冷热和动能变化。

但它并不是预测价格的水晶球，而是交易决策的辅助工具。

一句话总结：RSI 像体检报告，告诉你市场体温，但你还得结合其他检查，才能做手术。

图表引用说明：

1. BTC 日线数据来源：TradingView
2. RSI 计算公式来源：J. Welles Wilder Jr., New Concepts in Technical Trading Systems (1978)

 

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来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1941252195807924549

 

 

在股市、币圈里混过的人，大概都见过三条神秘的线：K、D、J。
不少小白一听别人说：“金叉买入，死叉卖出”，就跟着操作，结果往往被市场打脸。

那么，KDJ 指标到底是什么？为什么有的人用得很顺，有的人却总是亏钱？
今天我们就从 原理 → 公式 → 用法 → 案例 → 局限，带你完整理解 KDJ。

1. KDJ 是什么？

KDJ 又叫 随机指标 (Stochastic Oscillator)，最早在期货市场被提出。它的核心逻辑是：

强势市场：收盘价靠近最高价
弱势市场：收盘价靠近最低价

换句话说，KDJ 就是通过 最高价、最低价、收盘价 的相对位置，来判断市场当前的强弱。

在交易软件里，KDJ 通常由三条曲线组成：

• K 线（快速指标，反应最灵敏）
• D 线（慢速指标，平滑 K 值）
• J 线（超买超卖信号，更容易剧烈波动）

2. KDJ 的计算原理（简单理解版）

其实公式不难：

1. 计算 RSV（未成熟随机值）

𝑅𝑆𝑉=(𝐶−𝐿𝑛)(𝐻𝑛−𝐿𝑛)×100

其中：

• 𝐶 ：当日收盘价
• 𝐿𝑛 ：过去 n 日的最低价
• 𝐻𝑛 ：过去 n 日的最高价

1. 计算 K、D、J

前一日𝐾=23𝐾前一日+13𝑅𝑆𝑉

前一日𝐷=23𝐷前一日+13𝐾

𝐽=3𝐾−2𝐷

翻译成人话：

• K 就是 RSV 的平滑版
• D 又是 K 的平滑版
• J 是“放大信号”的版本

插图1：KDJ 三条线走势示意图（说明 K、D、J 的关系）

3. KDJ 的常见用法

（1）金叉 & 死叉

• 金叉：K 线上穿 D 线，往往被认为是买入信号
• 死叉：K 线下穿 D 线，被认为是卖出信号

（2）超买 & 超卖

• K、D、J > 80 → 市场可能过热，随时可能回调
• K、D、J < 20 → 市场可能超卖，随时可能反弹

（3）背离

• 股价创新高，但 KDJ 没有创新高 → 可能见顶信号
• 股价创新低，但 KDJ 没有创新低 → 可能见底信号

4. 实盘案例：BTC 的 KDJ

我们以比特币（BTC/USDT）为例：

• 2023年10月，比特币在 27,000 附近盘整时，KDJ 出现金叉，随后价格一路拉升至 35,000。
• 但在 2024年1月，价格在 48,000 附近见顶，KDJ 连续出现超买区间（>80），且出现顶背离，之后比特币回落至 42,000。

这说明：KDJ 在 震荡市 的效果较好，但在 单边趋势 中容易“骗线”。

插图3：BTC 走势 + KDJ 指标，标记超买、超卖区间

5. KDJ 的优缺点

✅ 优点

• 反应灵敏，能捕捉短期拐点
• 使用简单，小白也能快速上手
• 能结合超买/超卖、背离，形成辅助判断

❌ 缺点

• 太灵敏，容易出现假信号
• 趋势行情中常常“失效”
• 单独使用胜率不高，需要结合 MACD、均线、成交量 等其他指标

6. 常见误区

1. 只看金叉死叉 → 容易被震荡骗线
2. 忽略大趋势 → 在单边行情里反复被打脸
3. 把指标当成预测未来 → 其实指标只是“参考”，并非“答案”

7. 总结与投资启示

• KDJ 的本质：衡量收盘价在区间中的相对位置
• 最佳使用场景：震荡市、区间盘整
• 实战建议：

1. 结合趋势判断（均线、趋势线）
2. 结合量能分析（成交量是否放大）
3. 多指标共振（MACD + KDJ 效果更佳）

一句话总结：

KDJ 是一把“捕捉短期机会”的快刀，但不是万能钥匙。
真正能赚钱的，不是单个指标，而是你对市场逻辑的理解。

8. 附录（图表与参考）

• 图1：KDJ 三线原理图
• 图2：实盘行情 + 金叉死叉示例
• 图3：BTC 走势与 KDJ 背离示例
• 参考：《证券分析技术指标大全》《TradingView 官方文档》

 

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来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1941522384659125720

 

一、为什么要学 EMA？

很多小白一开始接触技术指标时，都会用 MA（简单移动平均线）。MA 的优点是直观、计算简单，但它有一个明显缺点：反应太慢。

举个例子，如果市场突然暴跌，价格已经连续下跌了几天，但 MA 还没跟上，你会发现它仍然显示在很高的位置。这就意味着，你可能会错过关键的止损点。

于是，交易员们更喜欢用 EMA（指数移动平均线，Exponential Moving Average）。EMA 的特点是：

• 给 最新的价格更大权重
• 能更快捕捉到趋势的拐点
• 跨市场都适用：美股、加密货币、期货

换句话说，EMA 就像一根“更敏锐的温度计”，让我们更快感知市场冷热。

二、EMA 的数学公式

EMA 的计算方式比 MA 稍微复杂一些，但逻辑非常清晰。

𝐸𝑀𝐴𝑡=α⋅𝑃𝑡+(1−α)⋅𝐸𝑀𝐴𝑡−1

其中：

• 𝑃𝑡 ​：当前收盘价
• 𝐸𝑀𝐴𝑡−1 ​：前一期的 EMA
• 𝛼=2𝑁+1 ​：平滑系数，N 为周期

展开后可以写成：

𝐸𝑀𝐴𝑡=𝛼⋅𝑃𝑡+𝛼(1−𝛼)⋅𝑃𝑡−1+𝛼(1−𝛼)2⋅𝑃𝑡−2+…

这意味着：

• 越新的价格，权重越大
• 越久远的价格，影响越来越小

举例：5 日 EMA

• 𝛼=2/(5+1)=0.333
• 假设昨天的 EMA = 105，今天收盘 = 110

𝐸𝑀𝐴=0.333⋅110+0.667⋅105=106.67

相比 MA，EMA 更能“追上”市场的节奏。

三、EMA 与 MA 的直观对比

图1 Price with MA10 vs EMA10

可以直观看到：

• MA10：更平滑，但滞后，容易错过行情
• EMA10：更贴近价格，反应快，更适合短线或波段

四、美股案例

1. 苹果 AAPL：黄金交叉的力量

在 2020 年疫情后，美股迎来大牛市。苹果 AAPL 在日线图上出现 20EMA 上穿 50EMA 的黄金交叉，股价从 60 美元一路涨到 120 美元，涨幅超过 100%。

图5 AAPL — 20EMA & 50EMA

分析：长期 EMA 金叉往往意味着 资金趋势的转折，是机构建仓的重要信号。

2. 特斯拉 TSLA：EMA50 的反复支撑

TSLA 在 2021 年牛市中，多次回踩 EMA50 获得支撑后继续上涨。这说明 EMA 不仅是趋势指标，还经常充当 动态支撑/阻力位。

图6 TSLA — EMA50 Pullbacks

策略：在强势股中，价格回踩 EMA + 放量企稳，往往是加仓点。

五、加密货币案例

1. 比特币 BTC：真假金叉

在 2024 年 10 月，BTC 的 20EMA 上穿 60EMA，随后价格上涨约 15%。但在 11 月，同样的金叉出现，却因为 成交量不足，很快变成假突破。

图7 BTC — 20EMA & 60EMA Crosses

分析：加密市场波动极快，EMA 金叉需要 成交量确认，否则容易被骗。

2. 以太坊 ETH：200EMA 牛熊分界线

在 2022 年熊市中，ETH 多次反弹到 200EMA 后失败，价格继续下跌。200EMA 在加密市场里往往被视为 牛熊分界线，一旦站上，趋势可能翻转。

图8 ETH — 200EMA Resistance

六、期货案例

1. 原油期货 CL：EMA20 防守位

在 2022 年俄乌冲突爆发后，原油暴涨。但在回调过程中，EMA20 多次充当防守位。一旦跌破 EMA20，往往伴随着快速下跌 5% 以上。

图9 Crude Oil Futures — EMA20 as Defense

分析：期货市场节奏快，EMA 更适合用来做 止损参考。

2. 黄金期货 GC：长期金叉

在 2023 年底，黄金突破 2000 美元时，60EMA 上穿 200EMA，形成长期金叉，多头趋势确立。
在大宗商品里，长期 EMA 信号更可靠，适合波段持仓。

图10 Gold Futures — 60EMA & 200EMA

七、EMA 策略总结

不同市场用法各不相同：

• 美股：20/50/200（日线为主）
• 加密：5/20/60（4小时线 + 日线）
• 期货：10/20（1小时线）

典型策略：

1. 趋势跟随：金叉买入，死叉卖出。
2. 回踩买入：强势股/币回踩 EMA20/50，放量企稳加仓。
3. 长期波段：50EMA/200EMA 的金叉更适合波段。
4. EMA 通道策略：用短期/长期 EMA 组成通道，突破上沿买入，下破下沿止损。

八、结语

EMA 的价值不只是一根线，而是 资金心理的映射：

• 短期 EMA = 散户情绪
• 长期 EMA = 机构资金
• 美股 → 更稳健
• 加密 → 更情绪化
• 期货 → 更高杠杆

对于小白投资者：

• 建议先从 20EMA & 60EMA 开始观察市场
• 配合成交量、形态一起使用
• 在不同市场不断验证自己的交易体系

 

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来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1938918955717726617

 

1. 它是啥？

布林带是一种非常实用的技术分析工具，由三条曲线组成——中轨、上轨、下轨。它就像三条价格“跑道”，帮你判断价格现在是贵了、便宜了，还是差不多。

• 中轨（Middle Band）：价格的平均水平
• 上轨（Upper Band）：比平均价高一段距离
• 下轨（Lower Band）：比平均价低一段距离

轨道的宽度会根据市场的“情绪”自动变化：

• 情绪激动（波动大） → 轨道变宽
• 情绪平静（波动小） → 轨道变窄

简单来说：布林带不是告诉你价格一定会涨跌，而是让你知道当前价格相对于平均值的位置和市场的热度。

图 1：布林带三轨道结构示意图

2. 核心原理

1. 中轨 = 最近 N 根 K 线的平均价格（常用 N=20）
2. 上轨 = 中轨 + k × 价格波动
3. 下轨 = 中轨 - k × 价格波动

这里的“价格波动”是通过标准差计算出来的，但小白不需要死记硬背，只要记住它会根据市场的活跃度自动调整轨道的宽度。

常用参数：

• N = 20（代表用过去 20 根 K 线来计算平均）
• k = 2（轨道宽度倍数，大约覆盖 95% 的价格波动范围）

如果是加密货币这种波动特别大的市场，可以把 k 调到 2.5 或 3 来减少假信号。

3. 它能帮我干啥？

布林带的用法很多，但对小白来说，掌握这三招就够用了。

招式 1：收口 → 爆发（寻找行情启动点）

逻辑：当轨道收得很窄，说明市场正在“憋大招”。一旦突破某个方向，并且轨道开始变宽，往往就是一波行情的起点。

怎么找：

1. 布林带上下轨距离很近（收口）
2. 出现向上或向下的突破
3. 突破后轨道开始变宽，成交量放大

案例：BTC/USDT 在 2024 年 11月初连续 12 天收口，随后放量突破上轨，一个月内上涨了 40%多。

图 2：BTC 收口爆发案例

小白提示：

• 收口突破时不要急着满仓，可以先试探性进场
• 成交量放大是确认信号，量缩突破容易是假动作

招式 2：沿轨奔跑（顺势跟随）

逻辑：在强势行情中，价格会“贴着”上轨或下轨运行。

• 上涨趋势中 → 价格常沿着上轨走
• 下跌趋势中 → 价格常沿着下轨走

案例：ETH/USDT 在 2024 年 12 月中突破上轨后，连续 9 根 4 小时 K 线都收在中轨之上，最终上涨 12%。

图 3：ETH 沿上轨运行趋势

小白提示：

• 不要在沿轨上涨时急着做空，也不要在沿轨下跌时抄底
• 只要价格还在中轨上方，就可以顺势持有

招式 3：平行轨（高抛低吸）

逻辑：当轨道平行且价格在上下轨之间来回震荡时，布林带就像一个“回力球通道”——价格触到上轨会回到中轨，触到下轨也会回到中轨。

案例：BNB/USDT 在 2025 年 2 月初到 2 月中出现区间震荡，两次触上轨回落，两次触下轨反弹，全部回到中轨。

图 4：BNB 区间高抛低吸

小白提示：

• 震荡市高抛低吸很有效，但要防止突然突破
• 如果轨道开始倾斜，震荡模式可能结束

4. 常见误区（小白必看）

1. 只看轨道触碰就反向操作
   在趋势市里，这样会被“沿轨奔跑”行情反复打脸。
2. 忽视成交量变化
   收口突破若没有成交量配合，容易是假信号。
3. 参数死板
   不同市场波动性差异大，参数需要根据品种调整。
4. 短周期乱用
   1 分钟、5 分钟布林带信号太多，不适合新手频繁操作。

5. 小白口诀

收口等爆发，沿轨别逆跑，平行高低吸。

6. 新手实用技巧

• 配合 RSI 使用
  RSI 超买配合触上轨，或 RSI 超卖配合触下轨，可提高胜率。
• 配合 MACD 使用
  收口突破时，如果 MACD 同时金叉，趋势确认更可靠。
• 分批进出
  不要一次性全仓进出，分批可以降低风险。
• 多周期观察
  日线判断大方向，4 小时或 1 小时找入场点。

参考文献

1. Bollinger, J. (2001). Bollinger on Bollinger Bands. McGraw-Hill.
2. Investopedia. (2025). Bollinger Bands Definition and Strategy.
   来源: https://www.investopedia.com/terms/b/bollingerbands.asp
3. TradingView Help Center. (2025). Bollinger Bands Indicator.
   来源: https://www.tradingview.com/support/solutions/43000501965-bollinger-bands-bb/
4. StockCharts.com. (2025). Bollinger Bands.
   来源: https://school.stockcharts.com/doku.php?id=technical_indicators:bollinger_bands
5. CryptoQuant Blog. (2024). Using Bollinger Bands in Crypto Trading.
   来源: https://blog.cryptoquant.com

 

==================

RSI + MACD

来源 https://cn.tradingview.com/v/b2aAujaw/

 

 

Modded RSI and MACD for intraday use. If rsi above 60 and macd is above zero line then go for buy and if rsi is below 40 and macd below zero line then go for sell side. use it in small timeframe i.e. 3 minute or less. better for scalp trading. May 28, 2020

修改版RSI和MACD用于日内交易。如果RSI高于60且MACD高于零线，则可以买入；如果RSI低于40且MACD低于零线，则可以卖出。建议在短时间框架内使用，即3分钟或更短。更适合套利交易。 2020年5月28日

 

//@version=4
study(title="RSI MACD Divergence", shorttitle="RSIMACDDivergence")
len = input(title="RSI Period", minval=1, defval=7)
src = input(title="RSI Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=5)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=3)

rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=60)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=false)


bearColor = color.purple
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.new(color.green, 80)
hiddenBearColor = color.new(color.red, 80)
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

osc = rsi(src, len)

plot(osc, title="RSI", linewidth=2, color=#8D1699)
hline(50, title="Middle Line", linestyle=hline.style_dotted)
obLevel = hline(60, title="Overbought", linestyle=hline.style_dotted)
osLevel = hline(40, title="Oversold", linestyle=hline.style_dotted)
fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=#9915FF, transp=90)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish

// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

plot(
     plFound ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Regular Bullish",
     linewidth=2,
     color=(bullCond ? bullColor : noneColor),
     transp=0
     )


plotshape(
     bullCond ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Regular Bullish Label",
     text=" Bull ",
     style=shape.labelup,
     location=location.absolute,
     color=bullColor,
     textcolor=textColor,
     transp=0
     )

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish

// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

plot(
     plFound ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Hidden Bullish",
     linewidth=2,
     color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor),
     transp=0
     )

plotshape(
     hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Hidden Bullish Label",
     text=" Hidden Bull ",
     style=shape.labelup,
     location=location.absolute,
     color=bullColor,
     textcolor=textColor,
     transp=0
     )

longCondition=bullCond or hiddenBullCond

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish

// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

plot(
     phFound ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Regular Bearish",
     linewidth=2,
     color=(bearCond ? bearColor : noneColor),
     transp=0
     )

plotshape(
     bearCond ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Regular Bearish Label",
     text=" Bear ",
     style=shape.labeldown,
     location=location.absolute,
     color=bearColor,
     textcolor=textColor,
     transp=0
     )

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish

// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

plot(
     phFound ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Hidden Bearish",
     linewidth=2,
     color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
     transp=0
     )

plotshape(
     hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
     offset=-lbR,
     title="Hidden Bearish Label",
     text=" Hidden Bear ",
     style=shape.labeldown,
     location=location.absolute,
     color=bearColor,
     textcolor=textColor,
     transp=0
     )


// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=5)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=8)
srcd = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 3)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFC1D5
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5550
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)

 

这是一个 Pine Script v4 编写的 TradingView 指标脚本，名为 “RSI MACD Divergence”（RSI 与 MACD 背离），其主要功能是：

自动检测并可视化 RSI 指标与价格之间的背离信号（Divergence），同时叠加显示 MACD 指标。

它结合了 RSI 背离分析 和 MACD 动能分析，帮助交易者识别潜在的趋势反转或延续信号。

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📌 一、脚本概览

• 脚本名称：RSI MACD Divergence
• 短标题：RSIMACDDivergence
• 版本：Pine Script v4
• 类型：study() → 作为独立指标使用（非策略）
• 功能重点：检测 RSI 与价格的四种背离模式，并绘制 MACD 图表

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🔧 二、用户可调参数（Inputs）

pinescript

深色版本

len = input(title="RSI Period", minval=1, defval=7)                   // RSI 周期，默认 7
src = input(title="RSI Source", defval=close)                         // RSI 计算源，默认收盘价
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=5)                   // 极值点右侧回溯周期
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=3)                    // 极值点左侧回溯周期

rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=60)          // 最大回溯范围（60根K线）
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=5)           // 最小回溯范围（5根K线）

// 是否显示各类背离信号
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)                   // 显示常规底背离
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)      // 显示隐藏底背离
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)                   // 显示常规顶背离
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=false)     // 默认不显示隐藏顶背离

---

🎨 三、颜色设置

pinescript

深色版本

bearColor = color.purple              // 常规顶背离颜色
bullColor = color.green               // 常规底背离颜色
hiddenBullColor = color.new(green,80) // 隐藏底背离（半透明绿）
hiddenBearColor = color.new(red,80)   // 隐藏顶背离（半透明红）
textColor = color.white               // 文字颜色
noneColor = color.new(white,100)      // 不触发时的透明色

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📈 四、RSI 指标绘制

pinescript

深色版本

osc = rsi(src, len)  // 计算 RSI 值

// 绘制 RSI 曲线
plot(osc, title="RSI", linewidth=2, color=#8D1699)

// 绘制关键水平线
hline(50, "Middle Line", hline.style_dotted)
hline(60, "Overbought", hline.style_dotted)
hline(40, "Oversold", hline.style_dotted)

// 填充超买/超卖区域
fill(obLevel, osLevel, title="Background", color=#9915FF, transp=90)

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🔍 五、极值点（Pivot Points）检测

使用 pivotlow() 和 pivothigh() 检测 RSI 曲线上的局部低点和高点：

pinescript

深色版本

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true  // RSI 低点是否存在
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true  // RSI 高点是否存在

• lbL=3：向左看 3 根 K 线
• lbR=5：向右看 5 根 K 线
• 当前点是这 3+1+5=9 根 K 线中的最低/最高 → 构成一个极值点

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🔁 六、辅助函数：_inRange()

pinescript

深色版本

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

• 用于判断某个条件（如上一个极值点）是否发生在 [rangeLower, rangeUpper] 范围内（默认 5~60 根 K 线）
• 防止检测到过远的历史信号

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📊 七、四大背离信号检测

1️⃣ 常规底背离（Regular Bullish Divergence）

价格创新低，但 RSI 没创新低 → 暗示下跌动能减弱，可能反转上涨

pinescript

深色版本

oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])  // RSI 更高底
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)                         // 价格更低底
bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

• 在 RSI 低点处绘制绿色粗线 + “Bull” 标签

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2️⃣ 隐藏底背离（Hidden Bullish Divergence）

价格未创新低，但 RSI 创新低 → 暗示回调结束，趋势可能延续上涨

pinescript

深色版本

oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])  // RSI 更低底
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)                         // 价格更高底
hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

• 半透明绿色显示 + “Hidden Bull” 标签

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3️⃣ 常规顶背离（Regular Bearish Divergence）

价格创新高，但 RSI 没创新高 → 暗示上涨动能减弱，可能反转下跌

pinescript

深色版本

oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])  // RSI 更低高
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)                       // 价格更高高
bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

• 紫色粗线 + “Bear” 标签

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4️⃣ 隐藏顶背离（Hidden Bearish Divergence）

价格未创新高，但 RSI 创新高 → 暗示反弹结束，趋势可能延续下跌

pinescript

深色版本

oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])  // RSI 更高高
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)                       // 价格更低高
hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

• 默认不启用（plotHiddenBear=false）

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📉 八、MACD 指标绘制（第二部分）

脚本后半部分还实现了完整的 MACD 指标，与 RSI 背离并列显示。

输入参数：

pinescript

深色版本

fast_length = input(5)       // 快线周期
slow_length = input(8)       // 慢线周期
srcd = input(close)          // 源数据
signal_length = input(3)     // 信号线平滑周期
sma_source = input(false)    // 是否用 SMA 替代 EMA（默认 EMA）
sma_signal = input(false)    // 信号线是否用 SMA

计算：

pinescript

深色版本

fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

绘图：

• 柱状图（Histogram）：根据柱子正负和是否增长，使用不同颜色（如绿色增长、红色下降）
• MACD 线：蓝色
• 信号线：橙色

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🖼️ 九、可视化效果

元素	显示方式
RSI 曲线	紫色线条，带超买/超卖区域填充
常规底背离	绿色粗线 + “Bull” 向上标签
隐藏底背离	半透明绿色 + “Hidden Bull”
常规顶背离	紫色粗线 + “Bear” 向下标签
隐藏顶背离	半透明红色 + “Hidden Bear”
MACD 柱状图	彩色柱子（绿涨红跌）
MACD 线 & 信号线	蓝线和橙线

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✅ 十、总结：这个脚本做了什么？

功能	说明
RSI 背离检测	自动识别四种 RSI 与价格的背离形态
可视化标记	在 RSI 图上用颜色和文字标注背离点
MACD 辅助分析	同时显示 MACD 指标，增强动能判断
高度可配置	支持调整周期、颜色、是否显示隐藏背离等
适用场景	适用于趋势反转/延续的早期信号识别，尤其适合波段交易者

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💡 使用建议

• 最佳周期：7~14 的 RSI 周期，搭配 5~10 的 Pivot 回溯参数
• 交易逻辑：
  • 出现 底背离 + MACD 柱翻红 → 可考虑买入
  • 出现 顶背离 + MACD 柱翻绿 → 可考虑卖出
• 注意：背离是滞后信号，需结合价格形态、支撑阻力、成交量等确认

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🚀 总体评价

这是一个非常实用的技术分析工具，将 RSI 背离与 MACD 动能结合，提供了多维度的交易信号。代码结构清晰，注释完整，适合学习和实战使用。

 

============ End