玩转技术指标:九种技术指标精讲--独立交易人金铁详解九种常用指标应用方法，捕捉买卖点 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金铁 著

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• 技术指标
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• 金铁
• K线分析
• 买卖点
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• 金融投资

店铺： 玖创图书专营店

出版社： 中国宇航出版社

ISBN：9787515910123

商品编码：29783529865

包装：平装

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名：玩转技术指标:九种技术指标精讲--独立交易人金铁详解九种常用指标应用方法，捕捉买卖点

定价：45.00元

作者：金铁

出版社：中国宇航出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787515910123

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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融资融券时代的交易新启示
股票做空、做多双向交易指标实战应用技巧

内容提要

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本书作者根据多年的操盘经验，系统总结了MACD、KDJ、MA、CCI、BOLL、RSI、MTM、BIAS、SAR等九种常用技术指标的基本知识、做多细节分析和做空细节分析，帮助普通投资者依据技术指标把握股价走势，捕捉中短线买卖点，具有较强的实战指导性，适合普通股民阅读。

目录

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作者介绍

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金铁，独立交易者及自由撰稿人。
从事股票等金融交易近20年，具有丰富的实盘经验，是技术实战和技术理论创新的践行者。认为只有不断创新和发展的交易技术，才能更好地适应市场变化并获得盈利。
多年来在《大江南证券》《大众证券》等各大证券报刊发表评论并撰写专栏文章，出版股票实战操作类专著多部。

文摘

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序言

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深入解析量化交易的基石：构建稳健的交易模型 在瞬息万变的金融市场中，成功的交易者往往依赖于系统化的方法和严谨的逻辑。量化交易，作为一种结合数学、统计学和计算机科学的交易策略，为投资者提供了一条通往理性决策和长期盈利的道路。本书并非直接教授某个特定技术指标的“玩法”或“秘诀”，而是将目光投向更宏观的层面——如何构建一个完整、有效的量化交易模型，以及量化交易模型背后所需的关键要素和思考框架。我们将深入剖析量化交易的底层逻辑，从数据处理、策略构建到风险管理，为您勾勒出一幅量化交易的全景图。 第一部分：量化交易的哲学与思维 在正式进入技术层面之前，理解量化交易的核心理念至关重要。本部分将带您跳出“看图说话”的窠臼，回归交易的本质。 理性与纪律的化身： 量化交易的核心在于将人类的情绪、偏见从交易决策中剥离。我们将探讨如何通过设定明确的规则和算法，克服贪婪与恐惧，实现交易的客观化和纪律化。这不仅仅是关于工具的使用，更是关于一种交易哲学的建立。 数据驱动的洞察： 市场是信息的集合体，而量化交易正是挖掘这些信息价值的利器。我们将阐述数据在量化交易中的核心地位，从数据的获取、清洗、到分析，再到从中提炼出交易信号的整个流程。理解数据的特性和局限性，是构建有效策略的前提。 概率游戏的艺术： 没有任何一种交易策略能够保证百分之百的成功。量化交易的精髓在于通过严谨的统计分析，提升盈利的概率，并控制亏损的幅度。我们将深入探讨概率思维在交易中的应用，理解“赢家通吃”的背后并非偶然，而是对概率优势的不断累积。 模型思维的构建： 量化交易本质上是一个模型的构建和迭代过程。我们将分析一个成功的交易模型应具备哪些关键要素：明确的假设、可验证的规则、可量化的指标、以及持续的优化。我们将强调模型并非一成不变，而是需要随着市场变化而不断适应和进化。 科技赋能的交易： 计算机技术和算法的进步，为量化交易提供了强大的工具。本部分将简要介绍量化交易在不同技术层面的应用，从简单的脚本到复杂的机器学习模型，帮助您认识到科技在现代交易中的不可或缺性。 第二部分：量化交易策略的基石——数据处理与分析 海量的数据是量化交易的血液，如何有效地处理和分析这些数据，是构建有效策略的第一步。 数据来源与获取： 了解不同类型的数据（如价格、成交量、基本面数据、宏观经济数据等）及其获取渠道。我们将讨论数据质量的重要性，以及如何选择可靠的数据提供商，避免“垃圾进，垃圾出”的窘境。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往存在缺失、异常值、噪声等问题。本部分将详细介绍数据清洗的技术，包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据标准化与归一化等，确保数据的准确性和一致性，为后续分析奠定基础。 特征工程的艺术： 如何从原始数据中提取出对交易决策有意义的“特征”，是量化交易的关键一步。我们将探讨不同类型的特征工程方法，例如： 价格衍生特征： 移动平均线（但不是教你如何“玩转”它，而是探讨其计算原理和在策略中的作用）、价格波动率（ATR等）、价格趋势强度等。 成交量衍生特征： 成交量变化率、主动买卖盘分析等。 时间序列特征： 周期性分析、滞后特征等。 跨市场/跨资产特征： 协整关系、相关性分析等。 基本面/宏观特征： 将非价格数据转化为可量化特征，并探讨其与价格波动的关联。 探索性数据分析（EDA）： 在构建模型前，通过可视化和统计方法深入理解数据的内在规律和潜在关系。我们将演示如何利用图表（如散点图、直方图、箱线图、热力图等）和统计指标（如均值、方差、相关系数、分布检验等）来发现数据中的模式和异常。 第三部分：量化交易策略的构建与回测 理解了数据，下一步就是如何基于数据构建交易策略，并对其进行严格的检验。 策略构思的来源： 策略的灵感可以来源于多种渠道，包括： 市场观察与逻辑推演： 基于对市场行为的理解，提出假设，并转化为可执行的规则。 学术研究与文献： 借鉴金融学、经济学、统计学等领域的理论研究成果。 现有交易方法的量化改造： 将非量化交易者的经验和方法，通过量化工具进行实现和优化。 数据本身的挖掘： 通过对数据的深入分析，发现统计套利机会或市场无效性。 策略的组成要素： 一个完整的量化交易策略通常包含以下几个核心部分： 入场信号： 明确的条件，用于确定何时进入多头或空头头寸。 出场信号： 明确的条件，用于何时平仓，包括止盈和止损。 头寸规模管理： 如何确定每次交易的投入资金量，这是风险管理的关键。 资金管理： 整体资金的分配与控制。 回测引擎的构建与使用： 回测是将历史数据应用于策略，以评估其潜在表现的过程。本部分将深入探讨： 回测的原理与方法： 如何模拟交易过程，考虑滑点、手续费等因素。 常见的回测陷阱： 过度拟合（Overfitting）、数据泄露（Data Snooping）、前视偏差（Look-ahead Bias）等，以及如何避免这些陷阱。 回测指标的解读： 除了简单的收益率，我们还将深入分析夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、胜率、盈亏比等关键指标，以及它们的意义和局限性。 多品种、多周期回测的意义： 检验策略在不同市场环境下的稳健性。 第四部分：风险管理与交易执行 即使是理论上表现优异的策略，也可能在实际交易中遭遇滑铁卢，这往往源于风险管理和执行层面的不足。 风险的维度： 深入理解量化交易中存在的各种风险，包括市场风险、模型风险、流动性风险、技术风险、操作风险等。 量化风险控制工具： 止损策略的科学设计： 如何设置合理的止损点，而非随意设置。 头寸规模的动态调整： 基于市场波动性、策略表现等因素，动态调整每次交易的仓位大小。 分散化投资的原则： 如何通过投资于不同资产类别、不同策略来降低整体组合风险。 波动率管理： 如何利用波动率指标来指导交易决策和风险控制。 交易执行的艺术： 策略的执行是将模型转化为实际盈利的关键环节。 订单类型与执行逻辑： 市价单、限价单、止损单等，以及它们在不同情况下的适用性。 滑点与交易成本的控制： 如何通过选择合适的交易时机和交易平台来最小化滑点和交易成本。 程序化交易的架构： 简单介绍构建自动化交易系统的基本流程，包括数据接口、策略引擎、交易执行模块的配合。 策略的持续监控与优化： 市场是动态变化的，策略的表现也会随之波动。 实时监控策略表现： 建立有效的监控体系，及时发现策略失效的迹象。 模型再校准与优化： 定期或在特定条件下，对模型进行重新训练或调整，以适应新的市场环境。 “黑天鹅”事件的处理： 探讨在极端市场情况下，如何保护本金，避免灾难性损失。 第五部分：超越指标——量化交易的进阶思考 在掌握了量化交易的基础框架后，我们将进一步拓展您的视野，思考更深层次的交易问题。 机器学习在量化交易中的应用（入门）： 简要介绍机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习，以及它们在预测、分类、聚类等方面的潜在应用。重点在于理解其原理和局限性，而非直接教授复杂的算法。 高频交易与算法交易的简述： 概述高频交易和算法交易的基本特征、技术要求和市场影响。 市场微观结构研究的重要性： 探讨订单簿、买卖价差、流动性等微观因素对交易策略的影响。 量化交易的伦理与合规： 讨论在量化交易过程中需要注意的道德和法律问题。 持续学习与成长的道路： 强调量化交易是一个不断学习和进步的过程，鼓励读者保持好奇心，不断探索新的方法和技术。 本书的目标是为您提供一个系统化的量化交易思维框架，帮助您理解量化交易的内在逻辑，掌握构建和优化交易模型的方法，并学会如何有效地管理风险。我们不提供“包治百病”的万能指标，而是希望您能成为一个具备独立思考能力、能够构建属于自己稳健交易体系的交易者。通过本书的学习，您将能够更加理性地看待市场，更加科学地进行交易决策，从而在金融市场中走得更远、更稳健。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于对九个技术指标的浅显介绍，它更像是一本系统性的交易心法。我之前也看过不少关于技术指标的书，但总觉得停留在“知其然”的层面，对于“知其所以然”以及“如何用好”始终有所欠缺。这本书的作者，凭借其丰富的实战经验，将每一个指标的精髓都挖掘了出来，并用非常精炼的语言阐述。我尤其欣赏的是书中对于“独立交易人”这个角色的定位，它强调了技术指标是工具，而最终的决策还需要结合自己的交易系统和风险管理。书中提供的那些关于如何结合不同指标来确认买卖信号的方法，非常有启发性。我尝试了书中的一些策略，发现确实能够有效地提高交易的胜率和稳定性。这本书不仅仅是关于指标本身，更是关于如何成为一个更成熟、更理性的交易者。对于那些渴望在金融市场中独立生存并取得成功的交易者来说，这本书绝对是值得反复研读的。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对技术指标的应用一直有些“盲人摸象”的感觉，知道有这么回事，但就是抓不住核心。市面上很多技术分析的书籍，要么讲得太过于深奥，要么就是过于简单粗暴，让人摸不着头绪。这本书完全改变了我的看法。它没有炫技，而是脚踏实地地讲解了九种核心技术指标，而且是那种真正能用、好用的指标。让我印象最深刻的是，作者并没有把这些指标割裂开来讲解，而是强调了它们之间的相互关系，以及如何在不同的市场环境下选择和组合使用。例如，在讲解MACD时，他会如何结合KDJ来判断趋势的强度和方向，这一点非常实用。书中提供的案例也非常贴切，让我能够直观地看到这些指标是如何在实际行情中发挥作用的，如何帮助我们识别潜在的买卖点。读完之后，我感觉自己不再是对着一堆线条发呆，而是真正能够读懂市场在说什么，能够更有信心地做出交易决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是给迷茫中的技术分析新手打了一剂强心针！我之前尝试过很多技术指标的书籍，总是感觉概念多而实操少，看了一堆公式和理论，但真到了盘面分析的时候，脑子里一片空白，不知道该如何下手。这本书不一样，它没有堆砌那些让人望而生畏的专业术语，而是直接切入最核心的九种技术指标，而且是那种真正能够被大众理解和应用的指标。作者在讲解每一种指标的时候，都极其细致地剖析了它的原理，为什么会形成这样的形态，又代表着什么含义。更关键的是，他会告诉你如何在实际交易中运用这些指标，如何结合它们来寻找最佳的买卖点。我印象特别深刻的是书中关于成交量的讲解，我以前总觉得成交量只是一个辅助指标，但看了这本书之后，才明白它才是“量价配合”的关键，书中给出的几种成交量分析方法，我尝试了几次，效果相当惊艳，准确率远超我的预期。而且，这本书的排版也很人性化，图文并茂，让我更容易理解抽象的概念。对于想要在股市中提升自己技术分析能力的朋友来说，这本书绝对是必不可少的一本启蒙读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样一个正在努力成为独立交易人的新手来说，简直是福音！以前我总是觉得技术分析太难学，各种指标层出不穷，看得我头晕眼花，也不知道到底哪个才是有用的。这本书却非常聪明地选择了九种最常用的、最实用的技术指标，并且用一种非常清晰易懂的方式进行了讲解。作者并没有把理论讲得很复杂，而是重点放在了“怎么用”上。我特别喜欢书中关于捕捉买卖点的部分，他会一步一步地教你如何从这些指标中提取有用的信息，如何识别出那些具有高成功率的交易机会。而且，作者还分享了一些他自己总结的实战经验和技巧，这些都是在书本上学不到的宝贵财富。这本书让我觉得技术分析不再是一个遥不可及的学问，而是可以通过学习和实践来掌握的技能。我现在对未来的交易充满了信心，感觉自己终于找到了正确的学习方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年实战经验的交易者，我一直在寻找能够深化我对现有技术指标理解的书籍，而不是停留在表面。很多所谓的“交易圣经”要么过于理论化，要么讲解的指标我早已烂熟于心，但总感觉少了点“点石成金”的火花。这本书恰恰填补了我的这个空白。它精选了九种市场上最为普遍也最具实战价值的技术指标，并且以一种非常深入且独特的方式进行解读。作者并非简单地复述指标的计算公式，而是将重点放在了指标背后的逻辑、市场情绪的反映，以及不同指标之间的联动性。我特别欣赏的是书中对于“背离”的讲解，它不再是单一的“顶背离”或“底背离”的机械判断，而是结合了其他指标的确认，给出了更 robust 的交易信号。另外，书中对于如何过滤假信号的策略也十分到位，这一点对于实盘交易至关重要，因为我们都知道，指标并非百分之百准确，关键在于如何提高胜率，降低风险。读完这本书，我感觉自己对这些“老朋友”有了全新的认识，看盘的视野也更加开阔了。