枢轴交易法是什么意思

㈠ 外汇中的枢纽点指的是什么点怎么找出枢纽点

㈡ 枢轴点的枢轴点(Pivot Point)

这里先建立一个概念：
P= ( H + L + 2C ) / 4 {H代表高价位, L代表低价位, C代表收市价}
这个计算出的P值，是当时的市场绝对均价
下文用到P值公式是变体。
下面的就是原理公式：
pivot:= (high + low + close) / 3;（用前一天的最高、最低和收盘）
r1:= 2*pivot - low;
s1:= 2*pivot - high;
r2:= pivot + (r1-s1);
s2:= pivot - (r1-s1);
r3:= high + 2 * (pivot-low);
s3:= low - 2 * (high - pivot);
sm1:=(pivot+s1)/2;
sm2:=(s1+s2)/2;
sm3:=(s2+s3)/2;
rm1:=(pivot+r1)/2;
rm2:=(r1+r2)/2;
rm3:=(r2+r3)/2;
pivot是所谓的轴心，就是阻力系统的中心，其他r/s的都是阻力和支持，带m的是2条阻力的中心价。不明白的就用EXCEL做个表在图上把价格标出来。这套系统虽然简单，但是被老外弄出来一些道道。
1、 pivot有吸引作用，在没有大的多头或是空头进场的情况下，价格是在r1和s1之间围绕轴心运动的，但是运动可能是没有规律的。有人专门做这个范围内的交易，叫floor trader。
2、 在强烈的多头或空头的推动下，价格会突破s1－r1区域，这时就有趋势了，但是还是在正常的价格运动范围之内。在这个范围内会有强烈的方向感，并且多数时间是靠近r1、r2或是s1、s2的价格运动，中间区域停留的时间不长。
3、极端价格，没有特殊的利空或利好消息是不会到的。这个价格是比较重大意义的，往往（注意，不是一定）伴随着特殊的情况，如单顶的v字反转等，是有可能短跑跑成马拉松的机会，一般情况是日内交易者不能放过的机会。
4、 其他的带m的价格都有靠稳的作用，但做出入场的参考意义不大。
这个系统虽然是根据特殊价格算出来的，但不意味着要机械的使用，构造这个系统是基于对市场中各种角色的分类。
Number does not mean anything, price movement does. 数字不代表任何东西，行为（价格移动）才是真正的标准。
如果价格整个交易日都在r1－s1的区域内移动，你认为这个市场中的交易者是谁？是长线投资者？是大主力？肯定不是的，是那些短线交易者，包括个人投资人，小基金等等。
等到了r2－s2区域，大的炒家出现了，大基金开始出手，注意，这个时候就是在“行情”中了，也许是一个行情的开始，也许是行情的继续。这个阶段中你要做的就是找个好位置入场，跟随趋势。但是问题出现了，到了这个区域之后，往往是好的入场价格已经过去了，那怎么办？我也不知道，行情这个东西，只有你身处其中的时候才能有对策，市场是变的，而你我能做的只有应“变”。
强烈的趋势。它们被称为极端价格，意思就是在极端的情况下才能发生。这时候的参与者就远远不是几个基金，几个投资人能做到了，也许是央行，也许是索罗斯，但不论是谁，后面的事实在是太难说了，用技术分析工具根本就无法奏效。那个时候最好避开，有胆的就跟着感觉走吧。
原理公式有变体，
R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)
R1 = (P x 2) - L
P = (H + L + C) / 3 （用前一天的最高、最低和收盘）
S1 = (P x 2) - H
S2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)
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㈢ 快速选择算法中选择枢轴的两种方法

快速排序的枢轴实质上就是将待排序记录分为左右两边，尽量使左边的值比右边的值小(或大)，右边的值比左边的值大(或小)。然后分别对它们进行递归。（一个是对低子表递归，另一个是对高子表递归）

㈣ 枢轴点的如何应用

Pivot Point的计算有多种形式, 最常用的一种形式使用5个关键点. 包括Pivot Point, Support 1 (支撑点1), Resistance 1 (阻力点1), Support 2 (支撑点2), Resistance 2 (阻力点2). 有些交易员使用更多的支撑和阻力点, 例如Support 3 (支撑点3) and Resistance 3 (阻力点3).(参考图册）
R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)
R1 = (P x 2) - L
P = (H + L + C) / 3
S1 = (P x 2) - H
S2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)
S 代表支撑点, R 代表阻力点, P代表pivot point, H代表高价位, L代表低价位, C代表收市价.

㈤ 枢轴点的PIVOT POINT 分析法

我们经常听到资深交易员提起价位达到某点支撑或阻力点. 这些点或价位线往往被用作预测价格的一种技术参数. 那么这些支撑点和阻力点如何形成的呢?我们则用pivot point来计算. 虽然一本完全的交易书包括许多数学方程与技术指标, 例如黄金分隔, 均线, 抛物线等等, 但是pivotpoint仍然是一种重要的常用金融市场分析方法.
如何应用Pivot Point分析法
PivotPoint的计算有多种形式, 最常用的一种形式使用5个关键点. 包括Pivot Point, Support 1 (支撑点1),Resistance 1 (阻力点1), Support 2 (支撑点2), Resistance 2 (阻力点2).有些交易员使用更多的支撑和阻力点, 例如Support 3 (支撑点3) and Resistance 3 (阻力点3).
R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)
R1 = (P x 2) - L
P = (H + L + C) / 3
S1 = (P x 2) - H
S2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)
S 代表支撑点, R 代表阻力点, P代表pivot point, H代表高价位, L代表低价位, C代表收市价.
传统上来说, 股票交易者以24小时的高, 低, 以及收盘价为计算根据. 由于外汇市场拨动大的特征, 外汇交易者可能采用更短的时间段.
由于外汇市场的价格浮动大, 外汇交易者运用每日12:00am的高, 低和收盘价或17:00pm的高, 低和收盘价或任何适合自己交易策略的时间和其高, 低和收盘价.

㈥ 投资外汇交易有哪些忠告

1:当你贴近枢轴点或某个重要形态(如双顶或趋势线突破)下单时，把止损放在让你行动的事件另一边，但不要太近，因为价格往往突破后反抽。如果你使用20-30点止损，但33点能安全渡过反抽，那就用33点。规则是20-30点，但要符合情理。
2:止损的目的是保险，不适用于获利，当然你可以用移动止损法来保护赢利。
3:交易外汇仅需四种工具：柱图，均线背离，枢轴点和趋势线分析。做技术派，避开基本面，消息已融入价格，你不须每分每秒去看消息。读柱图包括找出双顶(底)甚至三顶(底)。
4:困难的部分到了：我说过对下个交易时段高与低的预测可以是M1/M3或M2/M4，但交易是灰色而不是黒白的，实际的高和低可以是M1,M2,M3和M4 的任意组合，可以是M1/M4,M2/M3或任何其它五个枢轴点的组合。M1/M3和M2/M4仅仅是参考，而不是水泥浇注的。价格是第一指标，它决定着高与低将会是什么。另外你应该将此预测与另外三种工具结合使用。
换句话说，如果价格从上一时段进入当前时段时是下行，从M3开始继续下行，那么M3很可能就是新时段的高，即便系统可能指示M4是高。所以枢轴点要与另外三种工具结合使用。

㈦ 枢轴量法,置信区间．

具体步骤是： (1)从θ的一个点估计 出发，构造 与θ的一个函数 ，使得G的分布（在大样本场合，可以是G的渐近分布）是已知的，而且与θ无关。通常称这种函数 为枢轴量。 (2)适当选取两个常数c与d，使对给定的α有 这里的概率大于等于号是专门为离散分布而设置的，当 的分布是连续分布时，应选c与d使上式中的等号成立，这样就能充足地使用置信水平 。 (3)利用不等式运算，将不等式 进行等价变形，使得最后能得到形如 的不等式。若这一切可能，则 就是θ的 置信区间。

㈧ 外汇中级第二课：如何利用枢轴点进行交易

简单说，枢轴点利用的是前一交易日的高点、低点和收盘价，来计算当前交易日市场活动的5个潜在日内支持或阻力。假定你知道前一交易日的高点、低点和收盘价，那你就能算出前述5个价位。
让我们来演示一下如何算出。
前一交易日高点=H
前一交易日低点=L
前一交易日收盘价=C
要计算的第一个价位是枢轴点，它位于其他四个价位的中间，其上、下各有两个支持位和阻力位。
枢轴点=(H+L+C)÷3
阻力1=(2×枢轴点)-L
支持1=(2×枢轴点)-H
阻力2=枢轴点+(H-L)
支持2=枢轴点- (H - L)
如果你对这一来自期货市场的工具比较熟悉，那么你可能习惯于与前述稍有不同的原始方法来计算枢轴点，包括用到当前交易日的“开盘价”并将结果除以4。
然而，在外汇市场，当前交易日的开盘价实际上一般与前一交易日的收盘价相同，因此原始算法的意义不大。另外还有重要的一点是，如何计算枢轴点并无严格的规则，所以你或许可以尝试不同的组合，看哪一种最为有用。
让我们来看一个例子。’如果我们发现前一交易日欧元/美元的高点在1.219 40，低点在1.212 50，收盘价为1.215 10，那么枢轴点应该是：
枢轴点= (1.219 40+1.212 50+1.215 10)÷3= 1.215 70
阻力1= (2×1.215 70) - 1.212 50= 1.218 90
支持1= (2x1.215 70) - 1.21940= 1.212 00
阻力2= 1.215 70+ (1.219 40 - 1.212 50)= 1.222 60
支持2=1.215 70 - (1.219 40 - 1.212 50)= 1.208 80
上面的5个价格都可以用水平线体现在当日的日内图表上——比如30分钟图。
市场接近这些价位时，若汇价是自下向上运行，那么它扮演阻力角色，若是自上向下，那么它扮演支持角色。除非在当前交易日的前几个小时出现急剧的走势，否则行情可能一开始就先从支持1和阻力1两个价位之间的水平开盘。
当然，有时候市场迅速脱离根据前一个交易日算出的枢轴点，那么这些位置对你就用处不大了。然而更多时候，市场的上涨或者回调，看起来确实是受到预期枢轴点的影响。如果你一直准备买入某一特定的货币对，而且留意到市场正接近第一个阻力位，那么你不妨稍微延迟一下入场时间。

㈨ 枢轴量法,置信区间．

具体步骤是：\x0d(1)从θ的一个点估计 出发,构造 与θ的一个函数 ,使得G的分布（在大样本场合,可以是G的渐近分布）是已知的,而且与θ无关.通常称这种函数 为枢轴量.\x0d(2)适当选取两个常数c与d,使对给定的α有 这里...

㈩ 区间估计的定义是什么枢轴量法分几个步骤

区间估计

qujian guji
区间估计
interval estimation

参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2％之间；估计一种合金的断裂强度在1000～1200千克之间，等等。在有的问题中，只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中，一般只对上限感兴趣，而在第二例中，则只对下限感兴趣。
在数理统计学中，待估计的未知量是总体分布的参数或的某个函数()。区间估计问题可一般地表述为：要求构造一个仅依赖于样本X＝(1,2,…,)的适当的区间[(X),(X)],一旦得到了样本X[2kg]的观测值，就把区间[(),()]作为或()的估计至于怎样的区间才算是“适当”，如何去构造它，则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法，便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式，区间估计与点估计是并列而又互相补充的，它与假设检验也有密切的联系。
置信区间理论 这是1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。
置信系数 奈曼以概率的频率解释为出发点，认为被估计的是一未知但确定的量，而样本X是随机的。区间[(X)，(X)]是否真包含待估计的，取决于所抽得的样本X。因此，区间 [(X),(X)]只能以一定的概率[537-03]包含未知的。对于不同的，()之值可以不同，()对不同的取的最小值1-(0＜＜1)称为区间[(X)，(X)]的置信系数。与此相应，区间[(X)，(X)]称为的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为：对于“区间[(X),(X)]包含”这个推断,可以给予一定程度的相信，其程度则由置信系数表示。
对的上、下限估计有类似的概念，以下限为例,称(X)为的一个置信下限，若一旦有了样本X，就认为不小于(X),或者说，把估计在无穷区间[(X),∞)内。“不小于(X)”这论断正确的概率为[537-04][537-4])。1()对不同的[2kg][2kg]取的最小值[2kg]1-(0＜＜1)称为置信下限(X)的置信系数。
在数理统计中，常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平。
优良性准则 置信系数1- 反映了置信区间[(X),(X)]的可靠程度，1-愈大，[(X),(X)]用以估计时，犯错误(即并不在[(X)，(X)]之内)的可能性愈小。但这只是问题的一个方面。为了使置信区间[(X),(X)] 在实际问题中有用，它除了足够可靠外，还应当足够精确。比如说，估计某个人的年龄在 5至95岁之间，虽十分可靠，但太不精确，因而无用。通常指定一个很小的正数（一般, 取0.10,0.05，0.01等值）,要求置信区间[(X),(X)]的置信系数不小于1-,在这个前提下使它尽可能地精确。对于“精确”的不同的解释，可以导致种种优良性标准。比较重要的有两个：一是考虑区间的长度(X)-(X)愈小愈好。这个值与X有关,一般用其数学期望E((X)-(X))作为衡量置信区间[(X),(X)] 精确程度的指标。这个指标愈小, 置信区间的精确程度就愈大。另一个是考虑置信区间 [(X), (X)]包含假值（指任何不等于被估计的 的值） 的概率[537-5][537-05]，它愈小，[(X),(X)]作为的估计的精度就愈高。
如果(X)是的置信下限，则在保证(X)的置信系数不小于1-[2kg]的前提下，(X)愈大，精确程度愈高。这也可以用[(X) ,∞)包含假值(<)的概率[537-5][537-06]来衡量,此概率愈小，置信下限(X)的精确程度愈高。对置信上限有类似的结果，若在某个准则下，一个置信区间（或上、下限）比其他置信区间都好，则称它为在这个准则下是一致最优的。例如,在上述准则下,置信系数1-的一致最优置信下限(X)定义为：(X)有置信系数1- ,且对任何有置信系数1-的置信下限1(X)，当<时，成立[537-07]
有时，对所考虑的置信区间（或上、下限）加上某种一般性限制，在这个前提下寻。