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四种最常见的技术指标类型

结合来自不同组的指标,例如趋势(例如 EMA)和动量(例如 Stoch)

工业资产指标&数据分析最佳实践

数据转换:将资产属性的数据点从一种形式映射到另一种形式的数学表达式。转换表达式由资产属性变量、文本、运算符和函数组成。转换后的数据点与输入数据点保持一对一的关系。每次当任何输入属性接收新数据点时,都会计算一个新的转换数据点。例如,如果您的资产具有以摄氏度为单位的名为 Temperature_C 的温度测量流,您可以使用公式 Temperature_F = 9/5 * Temperature_C + 32 将每个数据点转换为华氏度。

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你应该使用多少指标

到目前为止,您达到了多少指标? 有多少个指标 IQ Option的平台? 为技术分析开发了多少指标? 创建技术指标是为了帮助交易者找到交易的最佳切入点。 然而,它们必须被明智地以适当的数量使用。 你不应该使用太多的指标。 而这最后一期就是今天这篇文章的主题。

当图表上的指标过多时

关于图表上适当数量的指标的问题并不容易回答。 这取决于许多因素。 但有一件事是肯定的。 太多的指标使图表混乱且难以阅读。

分析-瘫痪——指标太多你能看到什么

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另一方面,添加一些提供可比信息的指标也不是最好的主意。 有些人认为这会让他们确认切入点。 但在现实中,它会导致不必要的混乱,使市场难以准确评估。

4类指标是什么?

指标基于数学计算。 他们从过去和现在的价格中收集信息并显示结果。 它们提供信号,但要由交易者正确解释它们。

您可以在网站上找到四种主要类型的指标 IQ Option 平台。

  • 趋势跟踪指标。 四种最常见的技术指标类型 它们用于识别市场趋势。 这里属于不同的移动平均线和 抛物线.
  • 动量指标。 它们围绕特定值振荡,您可以用它们定义超卖和超买区域。 其中,您会找到 RSI、随机指标或 四种最常见的技术指标类型 CCI。
  • 波动率指标。 四种最常见的技术指标类型 它们有助于了解资产的价格范围。 这 布林线 ATR 是波动性指标的示例。
  • 音量指标。 这些不仅基于价格数据。 它们是使用交易量数据计算的。 一些例子是 Weiss Wave Volume 和 Net Volume。

IQ Option 以 指标数量 在其交易平台上可用。

IQ Option 平台在可用指标方面非常强大

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我应该使用多少指标进行交易?

  1. 您在交易方面的经验水平如何?
    一开始,您可能需要在图表上添加更多指标。 它将帮助您过滤信号并了解价格行为。 当您获得经验时,您将需要更少的工具,并且您将能够为特定策略使用正确的指标。
  2. 您要进行短期交易还是长期交易?
    开立短期交易需要使用更短的时间框架图表。 四种最常见的技术指标类型 您将收到更多信号,因此,指标过多会导致信号过载。 例如,使用日线图可以让您更多地考虑应该采取的行动。
  3. 对你来说最透明的图表是什么?
    人们不同,他们的喜好也不同。 对于某些人来说,一张带有 1 或 2 个指标的图表就足够了。 其他人宁愿添加更多的工具。 你必须知道什么最适合你,什么样的图表对你来说最透明。 事实证明您不需要任何额外的工具并选择策略 基于价格行为 只。

指标很棒 技术分析 工具。 但是,要成为有效的帮助,就需要明智地使用它们。

可以将几个指标组合在一张图表上,但您必须非常了解它们。 例如,您可以同时使用趋势和动量指标。 一个人会确认另一个人的信息。 你会发现很多有趣的 指标组合 IQ Option 百科.

结合来自不同组的指标,如趋势(例如 EMA)和动量(例如 Stoch)

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根据您的需要调整图表。 这 IQ Option 平台为您提供了很多自定义其界面的可能性。 它必须代表您的偏好,以便您对它感到满意。 除其他外,添加到图表中的指标数量是个人选择的问题。

数据分析思维03 指标思维:如何搞清楚各种不同的指标类型

接下来我们继续拆解,拆解出过程指标。主指标和子指标通常是最终的结果,这类指标一般我们称作“结果指标”,结果指标可以明确地告诉我们业务到底做得好不好,但是它有个缺点,就是反应太慢了。 比如销售额其实是一连串销售行为的最终表现,当我们发现销售额下降的时候,其实已经晚了。销售额下降不是在看到这个数据的时候才下降的,而是在平时的获客、跟进过程中就已经出现了问题,所以我们需要一个更灵敏的指标,提前发现问题。我们可以监督销售流程的各个环节,这个各环节的表现, 就是过程指标 。 过程指标最常见的形式就是漏斗模型。比如一个产品的销售流程:落地页→购买页→支付页→支付成功。我们可以根据这个流程把“付费用户数”这个指标拆分开,单独计算每一个环节的用户数。 到了这个流程的最后一步,也就是支付成功这一步的人数,数据的结果和“付费用户数”指标是相同的。这样,我们不用等到最终“付费用户数”这个指标出问题了之后才去想办法,而是在结果出来之前,我们就已经通过过程指标提前预判出会不会出问题。 除了各个环节之间的转化率,在每一个环节内部,还有一些衡量这一步效果的指标。比如分享、收藏,等等,这些都是过程指标。

之前滴滴的案例中,衡量便捷的主指标是渠道转化人数,我们可以拆解过程指标,比如渠道触达人数、渠道下载人数、渠道转化人数。 如果你要为业务方提出分析建议,尽量分析到过程指标。业务方要你分析如何提升销售额,你如果只拆解了子指标,把销售额拆解成用户数、转化率和客单价,你能怎么提建议?你只能说“四种最常见的技术指标类型 要想提升销售额,可以提升用户数、提升转化率、提升客单价。”然后呢?然后就没有然后了,这是一句标准的废话。业务方自己难道不知道要提升这三个指标吗?问题是怎么提升。 而如果你拆解到过程指标,就更容易落地。因为过程指标对应具体的某个环节,而具体环节解决的问题往往是比较清楚的。比如我们拆解了过程指标,告诉业务方“要提升销售额,可以提升落地页的转化率”。这样业务方就容易讨论后续方案,因为落地页的目的就是引导用户浏览商品信息,那么之后就可以思考如何更好地激发用户兴趣,产生购买意愿。

4. 添加分类维度

给指标添加维度是拆解问题的基础,但是如何选择好的维度是一件非常困难的事情,新手很容易在拆解一堆的维度,最后得出一些完全没用结论。维度的选择必须符合业务的特点。比如滴滴的业务在不同城市、不同地段、不同时间的差异较大,而且都有对应的业务含义,所以在维度上我们可以选择例如城市维度、商圈维度、渠道维度、时间维度、用户标签等维度。不好的维度是类似手机系统、机型、App 版本等维度,这些可以用来做系统 Bug 的排查,但是对业务来说意义并不大。 经过了主指标、子指标、过程指标和维度的罗列之后,我们就把某个业务的指标体系建立起来了。通过上述的步骤可以看出,指标的拆解有三种方法。我们分析问题必然要拆解问题,而拆解问题逃不开这三种拆分方法。

这样当你在面试时遇到面试官问你如何拆解,你就能做到思路清晰有条理。 这里要提醒一点,子指标和过程指标的方法不一定适合所有的指标,比如用户数这个指标,就拆不出子指标。新用户的获取有些外部数据无法拿到,就没法拆过程指标,所以我们可以按照这三种方法思考如何拆解,如果无法拆解跳过就可以了。 至于如何更有效地拆解问题,我们在模块二的 10 讲会用一整节课详细讲解。这边先对指标的理解打个基础,课后你可以看一下公司里的指标体系或者网上的案例,思考一下它们分别都属于哪一个类型,加深下对指标的理解。

四种最常见的技术指标类型

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