AscendEX:顶峰课堂:MA-ODAILY

MA是什么?

MA英文全称为MovingAverage,中文译作移动平均线,也简称均线,是由美国投资专家JosephE.Granville于20世纪中期创建的技术分析指标。

均线MA是由资产在过去一段时间内的平均价格连接而成的一条线。顾名思义,其代表了资产于过去一段时间内的平均成交价格,表现在K线图表上,根据不同时间周期设定,将每根K线的MA值连接就是对应的MA线。

在本质上,均线MA表明了在过去一段时间内买方的平均交易成本或卖方的平均卖出价格,可以视作过去一段时间内,买卖双方就资产价格所达成的共识。而当资产最新价格和过去市场共识出现落差时,就可能意味着趋势将发生变化。

MA计算公式

按照计算方式,移动平均线MA属于算术平均线,即把一段时间周期内的价格相加,再除以周期。简言之,均线就是把价格取平均。计算公式为:

安全公司:预估顶峰AscendEX平台上资产损失总计达7770万美元:12月12日消息,安全公司PeckShield Inc.(派盾)发推称,据估计,顶峰AscendEX的损失总计达7770万美元(其中6000万美元位于以太坊上,920万美元位于BSC上,850万美元位于Polygon上)。同时还提供了以太坊上转出资产的清单和金额。

此前消息,据官方公告,北京时间12月12日6点,顶峰AscendEX的内部安全审计报告发现,部分ERC-20、BSC和Polygon代币被异常转移出交易所热钱包,AscendEX冷钱包不受此次事件影响。[2021/12/12 7:34:27]

MA=N天收盘价总和/N

以日均线为例,若计算BTC30日均线值,就是将过去30天内BTC的收盘价加总后除以30。再将每日K线对应的30日均线值连接起来,即可以得到一条BTC30日均线。

MA有哪些类型?

顶峰AscendEX称部分代币被异常转出热钱包,现已暂停充提币:12月12日消息,顶峰AscendEX交易所发布公告称,在今日上午6时,该交易所内部安全审计报告发现,部分 ERC-20、BSC 和 Polygon 代币被异常转移出交易所热钱包, AscendEX冷钱包不受此次事件影响。

顶峰安全团队正在对事件进行彻底审查,一旦所有事实得到确认,将及时通知用户。如果任何用户的资金受到此次事件影响,将完全由 AscendEX 进行承担。

为保障用户资产安全, 该交易所将进行全面的安全检查,现已暂停所有币种充提以进行安全检查。确保安全后,会第一时间恢复充提币业务。[2021/12/12 7:33:57]

在实际应用中,MA有很多种类。在此,我们主要按照时间周期和数据权重两大划分依据介绍几种常见的均线类型。

按时间周期划分

依据不同的时间周期,均线可划分为对应的时间周期均线,常见的时间周期均线如:分钟均线、小时均线、日均线、周均线和月均线,可类比K线图表的不同时间周期。

传统股市中,常用均线有:

Cardano创始:预计以太坊将在未来两年内达到顶峰:Cardano创始人Charles Hoskinson预计以太坊将在未来两年继续增长,并在2022年底或2023年初达到顶峰。他进一步声称,曾经被广泛认为是“以太坊杀手”的Cardano也在崛起。(Crypto News Flash)[2021/8/10 1:46:07]

5日线也称周线,5交易日为1周;

10日线也称双周线,10交易日为2周;

20日线也称月线,20交易日近1个月;

60日线也称季线,60交易日近1季;

120日线也称半年线;

240日线也称年线。

以上列举的均线只是多数交易者惯常采用的种类,在实际应用中,均线具体时间周期也不一定都是整数,交易者可以采用自己喜欢的或更合适的特定数字。譬如,20日线,也有交易者使用22日作为月线周期;240日线,也有交易者使用252日作为年线周期。另外,传统股市交易均线采用的时间周期均以交易日为准,而数字货币交易市场由于全年无休不存在交易日概念,因而,交易者在使用均线分析时,可适时采取更符合交易实际周期的均线。

MicroStrategy首席执行官:黄金在19世纪达到顶峰,现在是时候购买比特币:MicroStrategy首席执行官Michael Saylor发推称,21世纪的投资者因坚持20世纪的想法而损失了数万亿美元。黄金在19世纪达到顶峰,现在是时候购买比特币了。[2020/10/6]

与此同时,根据不同类型交易者交易周期不同,其采用的均线也有不同,常见类型表现如下:

以上不同时间周期的均线也常被称为短均线、中均线、长均线,但并无严格区分。

按数据权重划分

按照计算均线值时采取的数据权重不同,一般可分为简单移动平均线、指数移动平均线和加权移动平均线三种类型。

简单移动平均线-SMA

简单移动平均线SMA等同于移动平均线MA,其计算方式和MA计算方式一样,所有的参考数据采用均等权重。在技术分析中,一般说到MA,指的都是SMA。

动态 | 比特币只有7%的概率在2019年底回到2万美元的顶峰:推特分析师Skew提供的最新市场数据显示,比特币(BTC)的价格在2020年之前只有7%的可能达到2万美元的历史高点。2019年全年,押注比特币未来价格的投资者的赔率一直在缓慢下降。根据衍生品平台LedgerX和Deribit提供的数据,截至8月27日,在年底前不太可能回到2万美元的概率有93%。他还指出,10月应该是比特币最有趣的一个月,SEC正在审查两项ETF应用。这将成为市场的分水岭。(cointelegraph)[2019/8/27]

如图所示,在计算SMA时,所有数据采用均等权重。换句话说,在SMA10中,最新一天的收盘价格的重要性和10天前即第一天的收盘价重要性一样。因此这使得SMA招致批评,因为有交易者认为,越是最新成交的价格,其重要性应该越高。而也正是由于这一点,才会在SMA基础上延伸出了后面两种均线。

指数移动平均线-EMA

指数移动平均线EMA是在MA基础上根据价格数据的新旧程度对其分配不同的权重而计算得来的均线。其计算方式比MA复杂得多,一般不做过多深究,常见的数字货币交易所及行情软件均会自动计算显示,交易者仅需了解其背后原理及如何应用即可。

如图所示,在EMA中,最新一笔价格数据权重相对最高,以此倒推,过去的价格数据重要性随时间指数递减,时间最久远价格数据的权重最低。譬如,EMA10,最近一笔价格数据权重最高,昨天权重更低,前天比第9笔更低,……第10天权重最低。由于EMA对最新价格数据分配了更多权重,因此对价格波动、趋势反转等反应比MA更为敏感,更多受到短期交易者的青睐。

加权移动平均线-WMA

加权移动平均线WMA的概念和EMA一样,也是在MA基础上根据价格数据的新旧程度对其分配不同的权重而计算得来的均线。其计算方式也很复杂,暂不予讨论。不过和EMA不同的是,WMA对价格数据权重的分配是按照时间新旧程度线性递减,EMA则是指数递减。两者的差别就在于递减的幅度不同。

WMA受近期收盘价格数据影响较大,和EMA一样,也比MA能快反应价格波动及近期趋势变化。

以上三种主要的均线类型,计算方式和对价格变化反应的敏感度不同,对应运用时机也不同,交易者可根据交易风格、市场状况等灵活选择。

如何运用MA辅助分析?

无论采用何种类型的均线模型,其依据的均线核心理论基础都可以用一句话概括,即平均价格不断上涨就表示市场处于上升趋势,反之,则表示市场处于下跌趋势。以下,简单介绍几种常用的均线分析方法。

MA与价格——判断市场走势强弱

若价格向上穿越MA线,代表市场走强,为买进信号;

若价格向下穿越MA线,代表市场走弱,为卖出信号。

基于此,均线也常被视作动态性质的支撑与阻力。在上涨趋势中,均线常用作支撑线,在下跌趋势中则用作阻力线。同时,均线设置的时间周期越长,对应的支撑或阻力作用越大。

金叉死叉——买入卖出信号

黄金交叉简称金叉,是指短均线向上突破长均线。譬如,20MA向上突破60MA。当出现金叉时,表示短期内价格可能会上涨,存在波段涨幅,此时适合多单进场或空单离场。

死亡交叉简称死叉,是指短均线向下突破长均线。譬如,20MA向下突破60MA。当出现死叉时,表示短期内价格可能会下跌,存在波段跌幅,此时适合空单进场或多单离场。

多头排列和空头排列

多头排列是指均线位置在图表中按均线周期从短到长,依次从上往下排列,即短均线价格均大于长均线价格,同时整个均线系统呈现向上发散态势。这表明市场处于强劲上涨趋势信号,交易者可逢低买入。

空头排列是指均线位置在图表中按均线周期从短到长,依次从下往上排列,即短均线价格均小于长均线价格,同时整个均线系统呈现向下发散态势。这表明市场处于强劲下跌趋势信号,交易者可逢高做空。

MA的优势与缺点

MA最基础的优势表现在其可以发挥标尺作用,帮助交易者分辨市场的强弱。在实际应用中,MA主要被用来判断预测市场当前和未来可能的走势。同时,由于是针对一段时间的交易价格取平均值,数值相对平滑,从而可帮助交易者创建易于辨认的趋势指标辅助交易分析。同时,现有技术分析领域中很多技术分析方法都是均线概念的延伸,譬如乖离率、MACD指标、布林道等等。

与此同时,虽然均线分析通常在判断长期的大趋势方面没什么问题,但在短期趋势判断上略显无力。因为当价格短线变动不明确时,均线会频繁交叉。此时若交易者依据这些指标信号进出场,则会因为高频买高卖低造成亏损。此外,均线实际上代表的是过去数据的平均值,因此,在对市场作出任何反应时,结果都是慢半拍的,并不适用于在短线上精准分析。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

地球链

[0:15ms0-0:910ms