技术分析在实战中存在什么误区

❶ 技术分析方法的局限性是什么啊

像大多数事物一样，技术分析具有两面性：每种技术分析方法只注重证券市场的某个方面，从特殊角度进行分析研究，而证券市场的运行方式是不断变化的，不可能每次都能全面周到地应付。
此外，各种突然出现的偶然因素也会使技术分析失效。

❷ 技术分析的缺点

技术分析的缺点是考虑对象的范围相对较窄，对长远的市场趋势难以进行有效的判断。基本分析主要适用于周期相对比较长的市场预测、以及预测精确度要求不高的领域。技术分析相对于基本分析更适用于短期的行情预测，要进行周期较长的分析则必须参考基本分析，这是应用技术分析最应该注意的问题。因为技术分析是经验的总结而非科学体系，所以通过技术分析所得到的结论并由此进行的交易操作需要以概率的形式为投资者带来收益。
1、技术分析的先天缺憾
大家都知道，技术分析的基本要素是量、价、时、空，四大要素千变万化的排列组合形成了大盘和个股的特定的技术形态和趋势。换句话说，大盘和个股技术形态和趋势的形成过程是四大要素协同变化的结果，而决不是单一要素或者一个、二个要素变化的结果。事实上，技术分析经典的技术形态，仅仅是K线的组合形状的描绘，；技术分析经典的技术指标，或绘制成曲线，或绘制成柱状图，基本上也都是单一要素演变形成的。或是为了技术上的简化处理，或是四大要素同步描绘技术形态和技术指标还很复杂，因此，单一或单纯的技术形态和技术指标就不可避免的存在先天缺憾性。就象评价人一样，只看见其一副可爱的面孔不能推测她(他)处人为事一样的可爱，脑袋长的大不能就推测智商一定高。
世界上没有完美无暇的东西，技术分析也一样。我们应该正视各种技术分析方法的缺憾，知道如何规避和补遗。
2、技术分析盲区与误区
应用技术分析研判走势应该注意规避技术分析的盲区与误区。所谓技术分析盲区，就是指技术指标无法预测或者预测失灵的区域，比如KDJ指标预测上升段和下跌段比较准确，但是出现高位钝化和低位钝化就是KDJ指标进入了技术分析盲区。又比如乖离率、布林线等技术指标做超跌反弹比较有效，但是，牛市末期反转的第一波下跌行情往往是惯性下跌行情，很多技术指标出现超跌反弹信号，结果都是失灵的，这也是技术分析盲区。所谓技术分析误区，就是指技术指标预测结果有时准确有时不准确的区域，比如说很多着名分析师和炒股高手总结捕捉黑马的技术指标和标准，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图索骥就是技术分析误区。还有多数技术指标存在的滞后现象，也是技术分析的盲区与误区，投资者应该注意。

❸ 炒汇技术派的三大误区

误区一：错把技术指标分析当成技术分析
在外人眼中，一说到技术分析，就让人联想到诸如MACD、KDJ、RSI之类的技术指标。即使是我门派中人，也常常自觉不自觉的把技术指标挂在嘴边。这实在是一大误区。迷恋技术指标的大体上分为两个层次：
1、初级层次。试图寻找一个一劳永逸的技术指标，对于KDJ、MACD这样的经典指标，喜欢不断的变换参数设置和时间周期，最郁闷的事情莫过于技术指标发出的信号常常失败。
2、高级层次。经过长期的摸索，发现传统的指标正确率不高，开始自己开发新的技术指标。喜欢上各大论坛和别人讨论技术指标公式，一看到有人写了新的公式就恨不得把公式的源代码分析个透。就像永动机不可能存在一样，汇市里也没有无敌的万能指标。
说了这么多，那么技术分析和技术指标到底是什么关系呢？
技术分析是门上乘武功，但这门武功的精髓在于独门心法，不在于具体的武功招式，更不在于你手上拿的是什么兵器，而技术指标就是习武者手中的兵器。MACD、KDJ等技术指标就如同十八般兵器，你如果十八般兵器样样精通固然很好，但和人打架斗殴你带上一两样最拿手的兵器就行了，犯不着全身上下挂满刀枪剑戟，知道的说你是个武器通，不知道的还以为你是个卖兵器的。可悲的是，许多人自以为是技术分析门派中人，不好好学习武功心法，却整天沉迷于研究开发新兵器，甚至耗尽毕生心血。恕我直言，这样的人，顶多成为一位一流的铁匠师父，却永远不可能成为一等一的武林高手。真正的绝顶高手，绝不会拘泥于某一具体的技术指标。在高手眼中，落叶飞花皆可伤人，板凳沙发亦可为武器。如同天龙八部中的扫地神僧，一出手便不同凡响，又有谁会去研究他最擅长的是什么兵器呢？
误区二：错把技术分析当科学
技术分析是科学吗？不是。科学讲究精确性、严密性和正确性，怎么看都难以把技术分析和科学沾边。与其说技术分析是科学，不如说是一种艺术。把技术分析当科学的人，难免会陷入迷信的误区。此类人有两大特征：1、随便给他一张K线图，他就能拍着胸脯说出第二天的走势，甚至能信誓旦旦的说出某年某月某日能涨到某个价位。这哪里是高手，简直就是神了！2、喜欢开个门诊铺，祖传秘方，包治百病。不管什么货币，都能开药方。什么突破买进，反弹出货，再加上几句类似逢高派发逢低吸纳的废话，也能让病人们听的一愣一愣的。特此声明，此二类人，非我门派中人。
对汇价运动趋势的判断，如果能达到70％的正确率，那就是百里挑一的武林高手了。炒汇说白了就是概率的游戏，技术分析通过研究历史来对未来可能的走势做出判断，这肯定是由局限性的。由于历史不会简单的重复，因此，技术分析的作用也仅仅是增加自己获利的概率，而减少亏损的概率。如果没有意识到这一点，谈技术分析，只能是瞎扯淡。
误区三：数浪数到脑抽筋
本门至创派以来，高人辈出，留下了大量武功秘笈，一方面彰显我派繁荣，但另一方面也给不少初学者带来不少困扰。其中，艾略特先生的波浪理论，乃本门最有争议的武功之一。在下认为，作为一门以预测为主的理论，波浪理论的主观性和随意性几乎没有实战的价值。想必论坛里有不少波浪理论的追随者，我在此无意冒犯各位，只是谈谈自己的看法。在汇市多年，我也见识过一些数浪高手，尽管每个人数出来的都不一样，但理论说起来都是一套一套的，只可惜数浪高手不是赚钱高手。
艾略特先生虽然创立了波浪理论，但自己始终是作为分析师的角度而不是作为大资金的实战家来看待汇市的。或许也正因为如此，使得波浪理论在实战方面存在着重大缺陷。作为波浪理论的祖师爷，晚年的结局竟是穷困潦倒而死。
波浪理论是一个狡猾的理论。标准的一个循环是八浪（牛市中表现为五个上升，三个下降），但在实践中，每一个波浪并不是相等的，它可以压缩，可以延长，可以简单，可以复杂。浪可以延伸（称为延伸浪），可以失败（称为失败浪），还可以变异，总之只要你翻开历史K线图，所有的走势都可以用波浪理论来解释。
波浪理论是个好理论，可惜不是赚钱的好方法。有志于在技术分析方面一展拳脚的新手，对于波浪理论可以不必理会，此等华而不实的武功，不学也罢。若是立志投身于歪嘴汇评门的朋友，波浪理论是万万不能落下的，此等忽悠人的好东西，不学岂不可惜。

❹ 外汇技术分析误区有哪些

如果是站在概率的角度，就不存在误区。反正 站在100%的角度，就一定会错，因为做不到。如果站在交易的角度，技术分析最大的误区有两点：1.自以为是的因果关系，逻辑混乱地连续推理 2，预测思维。

❺ 技术分析的优缺点是什么

1、技术分析的优点：技术分析可以提供重要的信息，但需要以合理的态度看待它，市场参与者在拟定决策时，都具备类似的心理结构。在整个历史上，市场对于类似情况通常都会产生特定的反应，而技术分析的最大贡献便是提供一种方法，衡量这种反应的趋势。

在这种体认之下，技术分析可以为市场分析与经济预测提供一个新的观察角度，这是投机者与投资者经常忽略的一个领域。经过适当地了解与正确地界定，技术分析可以扩张市场知识的领域，并显示某些原本无法察觉的获利机会。

2、技术分析的缺陷：

市场当中大多数技术指标是根据统计学原理或者通过其他方法所设计出来的，先有量在有价，所以存在一定的滞后性，这是必须要承认的，其次，技术指标，大家都在用，指标所发出的买卖信号，也会成为主力诱导的骗线行为，所以这就造成了很多人用，很多人亏损的结局。

其次对于技术而言，也有简单的技术指标，也有复杂的技术分析，如费时数列，江恩时间窗，模型理论，空间预测，及缠论等等，这些市场中复杂的技术也有非常好用的技术，但是不管是传统技术指标，但是时空预测技术，目的都是为了做好这个市场。一百个人有一百个看法，适合自己的就是最好的。

(5)技术分析在实战中存在什么误区扩展阅读：

技术指标从大的角度来看，就是两种完全对立的思想。一种是趋势思想；一种是整理思想。前者因为上涨而买入股票；后者因为下跌而买入股票。前者是使用以均线系统为首的＂趋向指标＂；后者是使用以kdj指标为首＂超买超卖＂指标。也许技术分析就是在这两种水火不相容的思想上建立起来的。

使用技术指标的关键就是：在某个特定市场找到适合分析尺度的技术指标；或者说找到适合某种指标的市场尺度常见的情况是小周期中显示是整理，而大周期显示是趋势，任何市场在不同的尺度上都分别呈现趋势和整理的两种特征，也许市场就是两种矛盾的统一体。

❻ 数据分析的误区有哪些

如今，似乎对每一项新技术的投入都必须通过严格的财务支出的筛选过程。“它需要多少费用?”——是IT和业务经理在提议启动项目或部署新工具时需要首先考虑的问题之一。

有些人认为数据分析本质上是一项代价高昂的工作，因此仅限于拥有大量预算或大量内部资源的企业机构。但是事实并非如此，现在市场上有很多开源工具和其他工具能够帮助展示数据分析的价值;并且基于云系统的大数据架构，也会比传统的数据仓库便宜得多。你只需要明确内部数据存储以及要解决的问题，就可以轻松的在云上使用分析来解决业务问题。

此外，数据分析通常用于实现三个结果：提高流程效率、实现收入增长和主动进行风险管理，总的来说，数据分析在任何公司的应用中都带来了巨大的成本效益。

2、你需要“大数据”才能执行分析

对于许多人来说，大数据和分析的概念是相辅相成的，企业需要在执行分析之前收集大量数据，以便生成业务洞察，改进决策制定等。

当然，大数据分析的优势也很明确，拥有这些资源的公司利用大数据存储作为促进分析工作的一部分，获得了显着的竞争优势。但是大数据却并不是分析必不可少的搭配。

分析师需要特定的数据，而不是更多的数据。要想更好地支持决策和提高绩效，企业必须更多的考虑业务用户，确定他们需要访问哪些数据，如何呈现数据，而不是关注更多的数据。95%以上的用户会寻找和他们工作相关的信息来支持他们进行决策，来提高业务表现，所以企业需要以最简单的格式向他们提供这些信息，帮助他们快速定位重要信息。

3、分析消除了人类的偏见

自动化系统执行的方式不应该存在偏见，但技术是由人类建立的，因此消除所有偏见几乎是不可能的。

有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见，不幸的是，这并没有实现。算法和分析使用“训练数据”进行调整，并将重现“训练数据”所具有的任何特征，在某些情况下，这会在分析过程中引入良性偏见，但也有可能带来更严重的偏见——因为“算法这么说”并不意味着答案是公平的或者有用的。

4、最好的算法意味着绝对的胜利

事实证明，有了足够的数据，有时算法无关紧要。谷歌的工程师认为，数据有着不合理有效性 ，简单的统计模型，加上极大量的数据，比包含大量特征和总结的“智能优越模型”能输出更优质的结果。

因此，在某些情况下，只需处理更大量的数据就可以获得最佳效果。

5、算法是安全的

人们固执地信任统计模型和算法，并且随着分析程序的组织构建，他们会越来越依赖复杂的模型来支持决策。这或许是因为用户并不觉得他们有能力挑战模型，因此他们必须相信构建它们的“聪明人”。

比如，在过去的50到60年里，我们反复听到“人工智能将在20年内接管人类工作”的言论，现在也还是有人反复强调这种观点。在我们可以完全信任机器学习和它们输出的结果之前，还有很多事情要做。在那之前，我们需要挑战构建算法和模型的人，让他们解释如何得到答案。这并不是说我们不能依赖于结果，而是说我们需要透明度，这样我们才可以信任和验证分析结果。

❼ 散户对技术指标的判断有哪些误区

技术指标对于交易而言是存在辅助作用的，但它并不能百分百的让散户运用指标就一定能在股市赚到钱，如果散户懂得运用技术指标结合基本面知识投资股票，就会增加每次交易的胜率，就有望发挥技术指标的作用。而大部分散户对技术指标的理解就是当做“圣杯”工具，以为用技术指标就能在股市长期赚钱，其实这是最大的误区，技术指标的成功率基本维持在50%之间变动，是不具备长期赚钱的功能。

技术指标判断存在哪些误区？

无论是蜡烛图，还是指数平滑异同指标、随机指标或者强弱指数，这些都是股民经常用到的MACD、KDJ和RSI指标，它们的存在并不是预测未来走势，仅仅是对当下的走势进行分析，告诉股民当下的股市行情，它们并不具备利用当下去预测未来的作用，之所以股民认为技术指标可以运用在市场赚钱，是因为想通过历史走势预判未来行情。

1，用历史走势预判未来，是主观猜测行为

用历史走势预判未来行情，这就是主观思想，也就存在概率问题。为什么同样的技术指标，有人运用后有不同的观点，一位看涨，一位看空，主要的原因在于虽然历史的走势会重演，但是未来是存在不确定的，指标所反映出来的当下并不能说明未来方向就一定会遵循历史去跟随，导致用历史预判未来本身就是猜测，涨跌也是股民自己的想法而已。

股民不能改变技术指标带来的不确定性问题，尤其在熊市中指标的成功率会更低，此时股民唯一能做到的就是避免损失扩大，避免在指标成功率低时期投资，这也是指标辅助投资的核心关键要点。

如果仅仅是依靠指标在任何时期都想买进卖出，都想赚钱，没有考虑到基本面变化，没有考虑到指标的适应性，很显然就很难能把技术面用好，用指标交易反而不是增加了赚钱概率，却是加大了亏损的风险，这也是存在的误区之一。

第二、以长期投资为目的

任何投资，短期都未必能面临较好的结果，就算短期出现利润，中长期也难以保证短期的交易就能维持长期稳定，股民要运用好指标，就需要杜绝频繁操作的习惯，这也是一大误区，认为只要能学习好指标，然后运用指标在短线交易就能赚钱，其实这种投机行为不可取。

因为市场走势是存在无序和有序两种波动的，上涨下跌往往都是各种因素影响而出现行情，短期越频繁的交易趋势涨跌，就很容易让投资者心态还有指标的不确定影响投资结果，因为指标胜率低，股民最后反而亏损概率更大，就应该要拉长投资周期，减少指标失误指引。

如果以一年或者更长期投资股市，往往长周期的技术面是存在更大参考作用，也会降低频繁操作的失误率，有助于股民对指标更好的运用。

综上：散户对技术指标的判断存在误区包括过度信赖指标能决定股价涨跌，忽略了其它因素对股市的影响，不注重对风险的控制，完全主观行为在预测市场，最终虽然学习了大量的技术方式，但仍难以赚钱，应该把指标当作辅助工具，并且结合其它影响股市因素综合判断，以便增加投资胜率。