技術分析圖形有什么用？如何快速看懂技術指標圖形？
2018-9-13 / 已閱讀：2811 / 上海邑泊信息科技
技術分析圖形通過將股票或期貨市場價格及價格的變化趨勢做成圖形，方便投資者根據圖形趨勢來預判股票或期貨品種未來的價格，并以此做出買賣開平決策，以期獲取盈利收益的投資決策分析方法。
技術分析是指以市場行為為研究對象，以判斷市場趨勢并跟隨趨勢的周期性變化來進行股票及一切金融衍生物交易決策的方法的總和。技術分析認為市場行為包容消化一切信息、價格以趨勢方式波動、歷史會重演。與之對應的基本面分析則需要研究一切消息、財報、公司經營、宏觀政策、客戶、股東、員工和關聯公司等信息來預測股票股價漲跌。
常見的技術分析圖形方法包括K線圖、均線指標、MACD、BOLL布林通道、KDJ等等，當然還有波浪理論，比如艾略特波浪。技術分析的理論基礎是把金融市場看成很多市場參與個體離散事件整體的統計效果，就像很多分子個體組合成一定體積的物體一樣，本來雜亂無章的分子運動在整體統計上，就變成了有規律的運動，它們有密度、體積、質量、速度、加速度，可以用牛頓定律準確表述無數個不確定分子個體組成的宏觀物體整體。
因此，很多技術分析圖形對于大型藍籌股和大宗商品期貨交易價格趨勢變化預測還是很有一定作用的。這種類型的品種就像大量單種分子組成的宏觀固體物體一樣，密度均勻，體積和質量之間關系明確，重心穩定，可以很容易根據作用力計算加速度、速度并準確預測定位未來的位移位置。
但是金融市場上還有大量的股票和交易品種，它們更像液體或流體，大量的消息、財報、公司經營使得組成這個流體或液體的各個部分密度不均、重心不穩，如果仍然使用剛體的牛頓定律來預測它們整體的運動行為和未來位置，則顯得力不從心。尤其是密度跨度很大、渦流很多、或者分子群體數量較小的小盤股，一方面統計方法的采樣個體變少使得統計效果失效，另一方面逐步陷入微觀和高速狀態后量子效應越來越明顯，牛頓定律失效了、流體動力學也失效了，需要更復雜的相對論和量子力學來描述了。
對于大型藍籌股和大宗商品期貨，最常使用的均線策略，往往能夠取得相對穩定的投資收益，均線策略實際就是牛頓定律的差分實現。物體越重，偏離平均軌道運動所需要的外力越強，同時也就越難偏離既有趨勢軌跡。
而其他更多更復雜的技術指標，更像是液體、流體、氣體的流體動力學或空氣動力學的差分實現。
然后，傅里葉變換出來了，小波變換出來的，當然都是差分和數值算法的表現，而不是原始連續微分方程。
進一步把傅里葉變化和小波變換數值方法的固定模式矩陣的權重系數關系打亂，讓機器自動學習和調整矩陣權重系數，則是人工智能神經網絡的雛形。
當從固體往流體、液體、氣體深入研究，并逐步向微觀粒子級別和接近光速速度考慮時，技術分析工具的模型指標差分實現也越來越復雜。