技術分析在實戰中存在什麼誤區

❶ 技術分析方法的局限性是什麼啊

像大多數事物一樣，技術分析具有兩面性：每種技術分析方法只注重證券市場的某個方面，從特殊角度進行分析研究，而證券市場的運行方式是不斷變化的，不可能每次都能全面周到地應付。
此外，各種突然出現的偶然因素也會使技術分析失效。

❷ 技術分析的缺點

技術分析的缺點是考慮對象的范圍相對較窄，對長遠的市場趨勢難以進行有效的判斷。基本分析主要適用於周期相對比較長的市場預測、以及預測精確度要求不高的領域。技術分析相對於基本分析更適用於短期的行情預測，要進行周期較長的分析則必須參考基本分析，這是應用技術分析最應該注意的問題。因為技術分析是經驗的總結而非科學體系，所以通過技術分析所得到的結論並由此進行的交易操作需要以概率的形式為投資者帶來收益。
1、技術分析的先天缺憾
大家都知道，技術分析的基本要素是量、價、時、空，四大要素千變萬化的排列組合形成了大盤和個股的特定的技術形態和趨勢。換句話說，大盤和個股技術形態和趨勢的形成過程是四大要素協同變化的結果，而決不是單一要素或者一個、二個要素變化的結果。事實上，技術分析經典的技術形態，僅僅是K線的組合形狀的描繪，；技術分析經典的技術指標，或繪製成曲線，或繪製成柱狀圖，基本上也都是單一要素演變形成的。或是為了技術上的簡化處理，或是四大要素同步描繪技術形態和技術指標還很復雜，因此，單一或單純的技術形態和技術指標就不可避免的存在先天缺憾性。就象評價人一樣，只看見其一副可愛的面孔不能推測她(他)處人為事一樣的可愛，腦袋長的大不能就推測智商一定高。
世界上沒有完美無暇的東西，技術分析也一樣。我們應該正視各種技術分析方法的缺憾，知道如何規避和補遺。
2、技術分析盲區與誤區
應用技術分析研判走勢應該注意規避技術分析的盲區與誤區。所謂技術分析盲區，就是指技術指標無法預測或者預測失靈的區域，比如KDJ指標預測上升段和下跌段比較准確，但是出現高位鈍化和低位鈍化就是KDJ指標進入了技術分析盲區。又比如乖離率、布林線等技術指標做超跌反彈比較有效，但是，牛市末期反轉的第一波下跌行情往往是慣性下跌行情，很多技術指標出現超跌反彈信號，結果都是失靈的，這也是技術分析盲區。所謂技術分析誤區，就是指技術指標預測結果有時准確有時不準確的區域，比如說很多著名分析師和炒股高手總結捕捉黑馬的技術指標和標准，在熊市末期和牛市初期是安全可靠的，如果在熊市初期和平衡市按圖索驥就是技術分析誤區。還有多數技術指標存在的滯後現象，也是技術分析的盲區與誤區，投資者應該注意。

❸ 炒匯技術派的三大誤區

誤區一：錯把技術指標分析當成技術分析
在外人眼中，一說到技術分析，就讓人聯想到諸如MACD、KDJ、RSI之類的技術指標。即使是我門派中人，也常常自覺不自覺的把技術指標掛在嘴邊。這實在是一大誤區。迷戀技術指標的大體上分為兩個層次：
1、初級層次。試圖尋找一個一勞永逸的技術指標，對於KDJ、MACD這樣的經典指標，喜歡不斷的變換參數設置和時間周期，最郁悶的事情莫過於技術指標發出的信號常常失敗。
2、高級層次。經過長期的摸索，發現傳統的指標正確率不高，開始自己開發新的技術指標。喜歡上各大論壇和別人討論技術指標公式，一看到有人寫了新的公式就恨不得把公式的源代碼分析個透。就像永動機不可能存在一樣，匯市裡也沒有無敵的萬能指標。
說了這么多，那麼技術分析和技術指標到底是什麼關系呢？
技術分析是門上乘武功，但這門武功的精髓在於獨門心法，不在於具體的武功招式，更不在於你手上拿的是什麼兵器，而技術指標就是習武者手中的兵器。MACD、KDJ等技術指標就如同十八般兵器，你如果十八般兵器樣樣精通固然很好，但和人打架斗毆你帶上一兩樣最拿手的兵器就行了，犯不著全身上下掛滿刀槍劍戟，知道的說你是個武器通，不知道的還以為你是個賣兵器的。可悲的是，許多人自以為是技術分析門派中人，不好好學習武功心法，卻整天沉迷於研究開發新兵器，甚至耗盡畢生心血。恕我直言，這樣的人，頂多成為一位一流的鐵匠師父，卻永遠不可能成為一等一的武林高手。真正的絕頂高手，絕不會拘泥於某一具體的技術指標。在高手眼中，落葉飛花皆可傷人，板凳沙發亦可為武器。如同天龍八部中的掃地神僧，一出手便不同凡響，又有誰會去研究他最擅長的是什麼兵器呢？
誤區二：錯把技術分析當科學
技術分析是科學嗎？不是。科學講究精確性、嚴密性和正確性，怎麼看都難以把技術分析和科學沾邊。與其說技術分析是科學，不如說是一種藝術。把技術分析當科學的人，難免會陷入迷信的誤區。此類人有兩大特徵：1、隨便給他一張K線圖，他就能拍著胸脯說出第二天的走勢，甚至能信誓旦旦的說出某年某月某日能漲到某個價位。這哪裡是高手，簡直就是神了！2、喜歡開個門診鋪，祖傳秘方，包治百病。不管什麼貨幣，都能開葯方。什麼突破買進，反彈出貨，再加上幾句類似逢高派發逢低吸納的廢話，也能讓病人們聽的一愣一愣的。特此聲明，此二類人，非我門派中人。
對匯價運動趨勢的判斷，如果能達到70％的正確率，那就是百里挑一的武林高手了。炒匯說白了就是概率的游戲，技術分析通過研究歷史來對未來可能的走勢做出判斷，這肯定是由局限性的。由於歷史不會簡單的重復，因此，技術分析的作用也僅僅是增加自己獲利的概率，而減少虧損的概率。如果沒有意識到這一點，談技術分析，只能是瞎扯淡。
誤區三：數浪數到腦抽筋
本門至創派以來，高人輩出，留下了大量武功秘笈，一方面彰顯我派繁榮，但另一方面也給不少初學者帶來不少困擾。其中，艾略特先生的波浪理論，乃本門最有爭議的武功之一。在下認為，作為一門以預測為主的理論，波浪理論的主觀性和隨意性幾乎沒有實戰的價值。想必論壇里有不少波浪理論的追隨者，我在此無意冒犯各位，只是談談自己的看法。在匯市多年，我也見識過一些數浪高手，盡管每個人數出來的都不一樣，但理論說起來都是一套一套的，只可惜數浪高手不是賺錢高手。
艾略特先生雖然創立了波浪理論，但自己始終是作為分析師的角度而不是作為大資金的實戰家來看待匯市的。或許也正因為如此，使得波浪理論在實戰方面存在著重大缺陷。作為波浪理論的祖師爺，晚年的結局竟是窮困潦倒而死。
波浪理論是一個狡猾的理論。標準的一個循環是八浪（牛市中表現為五個上升，三個下降），但在實踐中，每一個波浪並不是相等的，它可以壓縮，可以延長，可以簡單，可以復雜。浪可以延伸（稱為延伸浪），可以失敗（稱為失敗浪），還可以變異，總之只要你翻開歷史K線圖，所有的走勢都可以用波浪理論來解釋。
波浪理論是個好理論，可惜不是賺錢的好方法。有志於在技術分析方面一展拳腳的新手，對於波浪理論可以不必理會，此等華而不實的武功，不學也罷。若是立志投身於歪嘴匯評門的朋友，波浪理論是萬萬不能落下的，此等忽悠人的好東西，不學豈不可惜。

❹ 外匯技術分析誤區有哪些

如果是站在概率的角度，就不存在誤區。反正 站在100%的角度，就一定會錯，因為做不到。如果站在交易的角度，技術分析最大的誤區有兩點：1.自以為是的因果關系，邏輯混亂地連續推理 2，預測思維。

❺ 技術分析的優缺點是什麼

1、技術分析的優點：技術分析可以提供重要的信息，但需要以合理的態度看待它，市場參與者在擬定決策時，都具備類似的心理結構。在整個歷史上，市場對於類似情況通常都會產生特定的反應，而技術分析的最大貢獻便是提供一種方法，衡量這種反應的趨勢。

在這種體認之下，技術分析可以為市場分析與經濟預測提供一個新的觀察角度，這是投機者與投資者經常忽略的一個領域。經過適當地了解與正確地界定，技術分析可以擴張市場知識的領域，並顯示某些原本無法察覺的獲利機會。

2、技術分析的缺陷：

市場當中大多數技術指標是根據統計學原理或者通過其他方法所設計出來的，先有量在有價，所以存在一定的滯後性，這是必須要承認的，其次，技術指標，大家都在用，指標所發出的買賣信號，也會成為主力誘導的騙線行為，所以這就造成了很多人用，很多人虧損的結局。

其次對於技術而言，也有簡單的技術指標，也有復雜的技術分析，如費時數列，江恩時間窗，模型理論，空間預測，及纏論等等，這些市場中復雜的技術也有非常好用的技術，但是不管是傳統技術指標，但是時空預測技術，目的都是為了做好這個市場。一百個人有一百個看法，適合自己的就是最好的。

(5)技術分析在實戰中存在什麼誤區擴展閱讀：

技術指標從大的角度來看，就是兩種完全對立的思想。一種是趨勢思想；一種是整理思想。前者因為上漲而買入股票；後者因為下跌而買入股票。前者是使用以均線系統為首的＂趨向指標＂；後者是使用以kdj指標為首＂超買超賣＂指標。也許技術分析就是在這兩種水火不相容的思想上建立起來的。

使用技術指標的關鍵就是：在某個特定市場找到適合分析尺度的技術指標；或者說找到適合某種指標的市場尺度常見的情況是小周期中顯示是整理，而大周期顯示是趨勢，任何市場在不同的尺度上都分別呈現趨勢和整理的兩種特徵，也許市場就是兩種矛盾的統一體。

❻ 數據分析的誤區有哪些

如今，似乎對每一項新技術的投入都必須通過嚴格的財務支出的篩選過程。“它需要多少費用?”——是IT和業務經理在提議啟動項目或部署新工具時需要首先考慮的問題之一。

有些人認為數據分析本質上是一項代價高昂的工作，因此僅限於擁有大量預算或大量內部資源的企業機構。但是事實並非如此，現在市場上有很多開源工具和其他工具能夠幫助展示數據分析的價值;並且基於雲系統的大數據架構，也會比傳統的數據倉庫便宜得多。你只需要明確內部數據存儲以及要解決的問題，就可以輕松的在雲上使用分析來解決業務問題。

此外，數據分析通常用於實現三個結果：提高流程效率、實現收入增長和主動進行風險管理，總的來說，數據分析在任何公司的應用中都帶來了巨大的成本效益。

2、你需要“大數據”才能執行分析

對於許多人來說，大數據和分析的概念是相輔相成的，企業需要在執行分析之前收集大量數據，以便生成業務洞察，改進決策制定等。

當然，大數據分析的優勢也很明確，擁有這些資源的公司利用大數據存儲作為促進分析工作的一部分，獲得了顯著的競爭優勢。但是大數據卻並不是分析必不可少的搭配。

分析師需要特定的數據，而不是更多的數據。要想更好地支持決策和提高績效，企業必須更多的考慮業務用戶，確定他們需要訪問哪些數據，如何呈現數據，而不是關注更多的數據。95%以上的用戶會尋找和他們工作相關的信息來支持他們進行決策，來提高業務表現，所以企業需要以最簡單的格式向他們提供這些信息，幫助他們快速定位重要信息。

3、分析消除了人類的偏見

自動化系統執行的方式不應該存在偏見，但技術是由人類建立的，因此消除所有偏見幾乎是不可能的。

有些人認為分析和機器學習消除了人類的偏見，不幸的是，這並沒有實現。演算法和分析使用“訓練數據”進行調整，並將重現“訓練數據”所具有的任何特徵，在某些情況下，這會在分析過程中引入良性偏見，但也有可能帶來更嚴重的偏見——因為“演算法這么說”並不意味著答案是公平的或者有用的。

4、最好的演算法意味著絕對的勝利

事實證明，有了足夠的數據，有時演算法無關緊要。谷歌的工程師認為，數據有著不合理有效性 ，簡單的統計模型，加上極大量的數據，比包含大量特徵和總結的“智能優越模型”能輸出更優質的結果。

因此，在某些情況下，只需處理更大量的數據就可以獲得最佳效果。

5、演算法是安全的

人們固執地信任統計模型和演算法，並且隨著分析程序的組織構建，他們會越來越依賴復雜的模型來支持決策。這或許是因為用戶並不覺得他們有能力挑戰模型，因此他們必須相信構建它們的“聰明人”。

比如，在過去的50到60年裡，我們反復聽到“人工智慧將在20年內接管人類工作”的言論，現在也還是有人反復強調這種觀點。在我們可以完全信任機器學習和它們輸出的結果之前，還有很多事情要做。在那之前，我們需要挑戰構建演算法和模型的人，讓他們解釋如何得到答案。這並不是說我們不能依賴於結果，而是說我們需要透明度，這樣我們才可以信任和驗證分析結果。

❼ 散戶對技術指標的判斷有哪些誤區

技術指標對於交易而言是存在輔助作用的，但它並不能百分百的讓散戶運用指標就一定能在股市賺到錢，如果散戶懂得運用技術指標結合基本面知識投資股票，就會增加每次交易的勝率，就有望發揮技術指標的作用。而大部分散戶對技術指標的理解就是當做「聖杯」工具，以為用技術指標就能在股市長期賺錢，其實這是最大的誤區，技術指標的成功率基本維持在50%之間變動，是不具備長期賺錢的功能。

技術指標判斷存在哪些誤區？

無論是蠟燭圖，還是指數平滑異同指標、隨機指標或者強弱指數，這些都是股民經常用到的MACD、KDJ和RSI指標，它們的存在並不是預測未來走勢，僅僅是對當下的走勢進行分析，告訴股民當下的股市行情，它們並不具備利用當下去預測未來的作用，之所以股民認為技術指標可以運用在市場賺錢，是因為想通過歷史走勢預判未來行情。

1，用歷史走勢預判未來，是主觀猜測行為

用歷史走勢預判未來行情，這就是主觀思想，也就存在概率問題。為什麼同樣的技術指標，有人運用後有不同的觀點，一位看漲，一位看空，主要的原因在於雖然歷史的走勢會重演，但是未來是存在不確定的，指標所反映出來的當下並不能說明未來方向就一定會遵循歷史去跟隨，導致用歷史預判未來本身就是猜測，漲跌也是股民自己的想法而已。

股民不能改變技術指標帶來的不確定性問題，尤其在熊市中指標的成功率會更低，此時股民唯一能做到的就是避免損失擴大，避免在指標成功率低時期投資，這也是指標輔助投資的核心關鍵要點。

如果僅僅是依靠指標在任何時期都想買進賣出，都想賺錢，沒有考慮到基本面變化，沒有考慮到指標的適應性，很顯然就很難能把技術面用好，用指標交易反而不是增加了賺錢概率，卻是加大了虧損的風險，這也是存在的誤區之一。

第二、以長期投資為目的

任何投資，短期都未必能面臨較好的結果，就算短期出現利潤，中長期也難以保證短期的交易就能維持長期穩定，股民要運用好指標，就需要杜絕頻繁操作的習慣，這也是一大誤區，認為只要能學習好指標，然後運用指標在短線交易就能賺錢，其實這種投機行為不可取。

因為市場走勢是存在無序和有序兩種波動的，上漲下跌往往都是各種因素影響而出現行情，短期越頻繁的交易趨勢漲跌，就很容易讓投資者心態還有指標的不確定影響投資結果，因為指標勝率低，股民最後反而虧損概率更大，就應該要拉長投資周期，減少指標失誤指引。

如果以一年或者更長期投資股市，往往長周期的技術面是存在更大參考作用，也會降低頻繁操作的失誤率，有助於股民對指標更好的運用。

綜上：散戶對技術指標的判斷存在誤區包括過度信賴指標能決定股價漲跌，忽略了其它因素對股市的影響，不注重對風險的控制，完全主觀行為在預測市場，最終雖然學習了大量的技術方式，但仍難以賺錢，應該把指標當作輔助工具，並且結合其它影響股市因素綜合判斷，以便增加投資勝率。