基准点分析(Pivot Point Analysis)
什么是基准点分析
基准点分析也叫枢轴点分析,是配合点数图进行市场行情分析的一种重要方法。基准点分析有助于帮助市场交易人士正确判断潜在支撑和阻力水准,以正确确定入市策略。
基准点分析的应用
正确运用这种方法的关键,是正确确定基准点。
决定基准点的因素主要有三:前一天最高价(H)、最低价(L)、收盘价(C)。
基准点(PPA)则是这三种价格的均值。用公式表示就是:
PPA=(H+L+C)/3
在确定了基准点值以后,即可根据市场价格高于或低于此基准,求出其支撑或阻力水准。一般来说,至少存在两种支撑水准和两种阻力水准,分另被称为第一、二支撑和第一、二阻力水准。其中
第一支撑水准=(2×基准点值)-H
第二支撑水准=基准点值-(H-L)
第一阻力水准=(4×基准点值)-L
第二阻力水准=基准点值+(H-L)
基准点分析的实例分析
例如,假定1995年8月18日1993年3年其国库券的市场最高价为137.8元,最低价为136.元,收盘价为 137.2元,则上述各个水准的计算结果为如下所示:
```
基准点值=137.2元
第一支撑=136.6元
第一阻力=137.8元
第二支撑=136.0元
第二阻力=138.4元
```
这就是说,市场行情将围绕基准点,在第一、二支撑和阻力区间内波动,基准点是市场行情波动的一个轴心。
各类枢轴点
枢轴点(绘图代号∶Pivot)是许多交易策略的重要组成部分,它可以帮助你在面对价格大幅波动时寻找趋势交易的良好入场点。它可以根据近期价格运动的高低点指示潜在的支持/主力位,日内交易方向,有助于你设定交易计划。
典型枢轴点
枢轴点的计算有多种形式,最常用的一种形式使用5个关键点.包括Pivot Point、Support 1 (支持点1)、Resistance 1 (阻力点1)、Support 2 (支持点2) 、Resistance 2 (阻力点2)。计算公式如下:
关键点 | 计算公式 |
---|---|
阻力位2 (R2) | = P + (H - L) = P + (R1 - S1) |
阻力位1 (P1) | = (P x 2) - L |
枢轴点(P) | = (H + L + C) / 3 |
支持位1 (S1) | = (P x 2) - H |
支持位2 (S2) | = P - (H - L) = P - (R1 - S1) |
S 代表支持点、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。
然而,还有其他不同形式的枢轴点,为不少市场人士采用。
Go语言实现
func ppaBasic(High, Low, Close float64) (Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2 float64) {
// 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3
// 阻力位1
Resistance1 = PivotPoint*2 - Low
// 支持位1
Support1 = PivotPoint*2 - High
// 阻力位2
Resistance2 = PivotPoint + (High - Low)
//Resistance2 := PivotPoint + (Resistance1-Support1)
// 支持位2
Support2 = PivotPoint - (High - Low)
//Support2 = PivotPoint-(Resistance1-Support1)
return
}
Python实现
def ppaBasic(High, Low, Close):
# 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3
# 阻力位1
Resistance1 = PivotPoint*2 - Low
# 支持位1
Support1 = PivotPoint*2 - High
# 阻力位2
Resistance2 = PivotPoint + (High - Low)
#Resistance2 := PivotPoint + (Resistance1-Support1)
# 支持位2
Support2 = PivotPoint - (High - Low)
#Support2 = PivotPoint-(Resistance1-Support1)
return Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2
伍迪(Woodie)枢轴点
伍迪枢轴点与经典枢轴点类似,但给予收盘价更大的权重。伍迪枢轴点也是由前一时期的最高价(H)、最低价(L)和收盘价(C)推算出当期的枢轴点。计算伍迪枢轴点公式如下:
关键点 | 计算公式 |
---|---|
阻力位2 (R2) | = P + H - L |
阻力位1 (R1) | = (2 * P) - L |
枢轴点(P) | = (H + L + 2 * C) / 4 |
支持位1 (S1) | = (2 * P) - H |
支持位2 (S2) | = P - H + L |
Go语言实现
func ppaWoodie(High, Low, Close float64) (Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2 float64) {
// 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + 2*Close) / 4
// 阻力位1
Resistance1 = PivotPoint*2 - Low
// 阻力位2
Resistance2 = PivotPoint + (High - Low) //resistance2 := pivotPoint + (resistance1-support1)
// 支持位1
Support1 = PivotPoint*2 - High
// 支持位2
Support2 = PivotPoint - (High - Low) //support2 = pivotPoint-(resistance1-support1)
return
}
Python实现
def ppaWoodie(High, Low, Close):
# 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + 2*Close) / 4
# 阻力位1
Resistance1 = PivotPoint*2 - Low
# 阻力位2
Resistance2 = PivotPoint + (High - Low) #resistance2 := pivotPoint + (resistance1-support1)
# 支持位1
Support1 = PivotPoint*2 - High
# 支持位2
Support2 = PivotPoint - (High - Low) #support2 = pivotPoint-(resistance1-support1)
return Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2
卡玛利拉(Camarilla)枢轴点
卡玛利拉枢轴点,是由前一时期的最高价(H)、最低价(L)和收盘价(C)推算出来。以下是计算卡玛利拉枢轴点的方法:
关键点 | 计算公式 |
---|---|
阻力位1 (P1) | = (H - L) * 1.1 /12 + C |
阻力位2 (R2) | = (H - L) * 1.1 / 6 + C |
阻力位3 (R3) | = (H - L) * 1.1 / 4 + C |
阻力位(R4) | = (H - L) * 1.1 / 2 + C |
枢轴点(P) | = (H + L + C) / 3 |
支持位1 (S1) | = C - (H - L) * 1.1 / 12 |
支持位2 (S2) | = C - (H - L) * 1.1 /6 |
支持位3 (S3) | = C - (H - L) * 1.1 / 4 |
支持位4 (S4) | = C - (H - L) * 1.1 / 2 |
Go语言实现
func ppaCamarilla(High, Low, Close float64) (Support4, Support3, Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2, Resistance3, Resistance4 float64) {
// 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3.0
// 支持位
Support1 = Close - (High-Low)*1.1/12
Support2 = Close - (High-Low)*1.1/6
Support3 = Close - (High-Low)*1.1/4
Support4 = Close - (High-Low)*1.1/2
// 阻力位
Resistance1 = Close + (High-Low)*1.1/12
Resistance2 = Close + (High-Low)*1.1/6
Resistance3 = Close + (High-Low)*1.1/4
Resistance4 = Close + (High-Low)*1.1/2
return
}
Python实现
def ppaCamarilla(High, Low, Close):
# 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3.0
# 支持位
Support1 = Close - (High-Low)*1.1/12
Support2 = Close - (High-Low)*1.1/6
Support3 = Close - (High-Low)*1.1/4
Support4 = Close - (High-Low)*1.1/2
# 阻力位
Resistance1 = Close + (High-Low)*1.1/12
Resistance2 = Close + (High-Low)*1.1/6
Resistance3 = Close + (High-Low)*1.1/4
Resistance4 = Close + (High-Low)*1.1/2
return Support4, Support3, Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2, Resistance3, Resistance4
斐波纳契枢(Fibonacci)轴点(图四):
斐波纳契枢轴点是经典枢轴点与斐波纳契比率的结合。首先,由前一时期的最高价(H)、最低价(L)和收盘价(C)之和除以3,算出后一时期的枢轴点。然后将斐波纳契比率分别加上枢轴点,推算出后一时期的支持位和阻力位:
关键点 | 计算公式 |
---|---|
阻力位1 (P1) | = P + (H + L) * 0.382 |
阻力位2 (R2) | = P + (H + L) * 0.618 |
阻力位3 (R3) | = P + (H + L) * 1.0 |
枢轴点(P) | = (H + L + C) / 3 |
支持位1 (S1) | = P + (H - L) * 0.382 |
支持位2 (S2) | = P + (H - L) * 0.618 |
支持位3 (S3) | = P + (H - L) * 1.0 |
Go语言实现
func ppaFibonacci(High, Low, Close float64) (Support3, Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2, Resistance3 float64) {
//由低到高排序
// 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3
// 支持位
Support3 = PivotPoint + (High+Low)*1.0
Support2 = PivotPoint + (High+Low)*0.618
Support1 = PivotPoint + (High+Low)*0.382
//PivotPoint = (High + Low + Close) /3
// 阻力位
Resistance1 = PivotPoint + (High+Low)*0.382
Resistance2 = PivotPoint + (High+Low)*0.618
Resistance3 = PivotPoint + (High+Low)*1.0
return
}
Python实现
def ppaFibonacci(High, Low, Close):
#由低到高排序
# 枢轴点
PivotPoint = (High + Low + Close) / 3
# 支持位
Support3 = PivotPoint + (High+Low)*1.0
Support2 = PivotPoint + (High+Low)*0.618
Support1 = PivotPoint + (High+Low)*0.382
#PivotPoint = (High + Low + Close) /3
# 阻力位
Resistance1 = PivotPoint + (High+Low)*0.382
Resistance2 = PivotPoint + (High+Low)*0.618
Resistance3 = PivotPoint + (High+Low)*1.0
return Support3, Support2, Support1, PivotPoint, Resistance1, Resistance2, Resistance3
汤姆.丹麦(Tom DeMark)枢轴点(图五)
汤姆.丹麦枢轴点是对当期的新最高价和新最低价的预测。根据汤姆.丹麦的方法,当期的价格波动幅度可由前一时期的最高价(H)、最低价(L)和收盘价(C)以及当期的开盘价推算出来。以下是计算汤姆.丹麦枢轴点的规则:
关键点 | 计算公式 |
---|---|
如果前一时期的收盘价小于当期的开盘价 | X = H + 2 * L + C |
如果前一时期的收盘价大于当期的开盘价 | X = 2 * H + L + C |
如果前一时期的收盘价等于当期的开盘价 | X = H + L + 2 * C |
当期的新最高价 | = X / 2 - L |
当期的新最低价 | = X / 2 - H |
Go语言实现
func ppaDeMark(High, Low, Close, OpenThis float64) (HighThis, LowThis float64) {
var x float64
if Close < OpenThis {
x = High + 2*Low + Close
} else if Close > OpenThis {
x = 2*High + Low + Close
} else if Close == OpenThis {
x = High + Low + 2*Close
}
HighThis = x/2 - Low
LowThis = x/2 - High
return
}
Python实现
def ppaDeMark(High, Low, Close, OpenThis):
if Close < OpenThis:
x = High + 2*Low + Close
elif Close > OpenThis:
x = 2*High + Low + Close
else:
x = High + Low + 2*Close
HighThis = x/2 - Low
LowThis = x/2 - High
return LowThis, HighThis
枢轴点的解释与应用
当计算出枢轴点后,枢轴点本身就是阻力位或支撑位。枢轴点表示价格在枢轴点波动的比例最高。另两个阻力位和支撑位影响没有那么大,但仍会有价格在该附近波动。
枢轴点可以有两种应用。第一种是决定整个市场的趋势。若果枢轴点向上突破,那么市场则是上涨,若枢轴点向下突破,那么市场则是下跌。请记住,枢轴点是一个短期的趋势指标,只对当天交易有效,第二天后就要重新计算了。
第二种应用是通过枢轴点决定何时进入或退出市场。例如,交易者可以挂单,若突破阻力位,则买涨。此外,交易者可将支撑位设为出场点,若价格突破支撑位,则止损出场。
下图详细的讲述了价格变化与支撑位、阻力位之间的关系。
总结
没有一个技术指标是完美的,枢轴点也不例外。所以,在使用时请配合其他技术指标使用,这样才能确定其准确性。
参考文献
- 刘迎秋.辞目 汉英 对照 中国社会科学院重点研究项目 现代期货大辞典[M].ISBN:7-01-002459-6.人民出版社,1996,1