西方人重视演绎法,把一变成无限大,把简单的事情复杂化。东方人偏重于归纳法,把无限大变成一,把复杂的事情简单化。
二十一世纪是中国人的世纪,在金融投资分析预测领域也不会例外。
一、现在的分析预测技术存在的问题
1)一般地说,一类技术指标只能反映市场的一个方面。
常用的技术指标分为五大类,它们各有侧重:
1,趋向指标:MACD、CBJX、DMI
2,反趋向指标:KDJ、W%26amp;R、RSI
3,能量指标:VR、CR、ARBR
4,量价指标:ASI、OBV、WVAD
5,压力支撑指标:MIKE、BOLL、SAR
设计者和使用者为了能够提前预测趋势变化,在公式的编设时,在指标参数的设定时,往往夸大了变化,这样一来就难免走向极端,
所以,仅靠一个或几个指标是不能作出客观地预测的。
2)用于分析的基本数据是可以被庄家人为制造出来的,而并非是市场真实的状况。
一些上市公司财务报表不透明,甚至弄虚作假,遭到证监会的公开谴责,由于弄虚作假,就导致我们作为分析预测的基本数据发生了问题。
基本上所有的指标都是由“四价一量”计算出来的,四价是:开盘价、最高价、最低价、收盘价。一量是:成交量。通过不同的公式算法,由四价一量演化出无限多的技术指标。
三、分析技术的对比
类别
常用分析技术
归元预测技术
数量
技术指标太多太滥,选择起来很困难
所有的技术指标,统统归于一个。
准确率
准确率太低,绝大多数指标成功概率低于50%
准确率大大提高,准确率是可控的。
矛盾
指标间常常出现相互矛盾的信号,让人无法取舍、无所适从
只有一个预测结果,不存在矛盾。
结果
定性分析,只预测是涨是跌,对实际操作的指导意义不大
定量分析,预测涨跌的幅度、时间长短,对实际操作的指导意义大大提高。
包容性
指标间相互独立,不具备包容性
指标间能够相互取长补短,具有无限量的包容性