秒懂「均线」股票分析最常用指标

不二如是

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不二如是

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不二如是

@FishC 分享一些看均线技巧

FishC

不二如是 发表于 2025-09-09 08:27
@FishC 分享一些看均线技巧

当然！均线（Moving Average，简称MA）是技术分析中非常实用的工具，能帮助判断趋势、支撑阻力以及买卖时机。以下是一些常用的均线技巧，附带简单易懂的解释和代码示例（使用Python的pandas库）：

1. 金叉与死叉

• 金叉：短期均线从下向上穿过长期均线，通常视为买入信号。
• 死叉：短期均线从上向下穿过长期均线，通常视为卖出信号。
  

代码示例（计算5日和20日均线，并判断金叉/死叉）：

1. 
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 假设df是包含收盘价的数据框，列名为'close'
   
5. df['MA5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()  # 5日均线
   
6. df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean() # 20日均线
   
7. 
   
8. # 判断金叉（短期上穿长期）
   
9. df['golden_cross'] = (df['MA5'] > df['MA20']) & (df['MA5'].shift(1) <= df['MA20'].shift(1))
   
10. 
    
11. # 判断死叉（短期下穿长期）
    
12. df['dead_cross'] = (df['MA5'] < df['MA20']) & (df['MA5'].shift(1) >= df['MA20'].shift(1))
    

复制代码

2. 多头排列与空头排列

• 多头排列：短期、中期、长期均线（如5日、20日、60日）自上而下排列，表明上涨趋势强劲。
• 空头排列：均线自下而上排列（长期在上，短期在下），表明下跌趋势明显。
  

代码示例（检查多头排列）：

1. 
   
2. df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean()
   
3. df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean()
   
4. df['MA60'] = df['close'].rolling(60).mean()
   
5. 
   
6. # 判断多头排列（5日>20日>60日）
   
7. df['bullish_arrangement'] = (df['MA5'] > df['MA20']) & (df['MA20'] > df['MA60'])
   

复制代码

3. 均线支撑与阻力

• 股价回调到均线（如20日或60日）附近止跌，均线起支撑作用。
• 股价上涨到均线附近受阻回落，均线起阻力作用。
  

可通过观察价格与均线的相对位置定性判断，无需复杂代码。

4. 均线斜率看趋势

• 均线向上倾斜：趋势可能向上。
• 均线向下倾斜：趋势可能向下。
  

代码示例（计算20日均线斜率）：

1. 
   
2. # 计算均线斜率（用相邻两日均线差值近似）
   
3. df['MA20_slope'] = df['MA20'].diff()  # 差值>0表示向上倾斜
   

复制代码

5. 均线结合价格偏离

• 股价大幅高于均线（如超过10%），可能短期超买，需警惕回调。
• 股价大幅低于均线，可能超卖，有反弹机会。
  

代码示例（计算价格与20日均线的偏离率）：

1. 
   
2. df['deviation_ratio'] = (df['close'] - df['MA20']) / df['MA20'] * 100  # 百分比偏离
   

复制代码

注意事项：

• 均线具有滞后性，建议结合其他指标（如成交量、MACD）使用。
• 不同市场（股票、期货、加密货币）需调整参数（如5、20、60日）。
• 震荡市中均线可能频繁失效，需灵活判断。
  

希望这些技巧对你有帮助！实践中多观察历史数据，积累经验更重要哦～

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

FishC 发表于 2025-9-9 08:28
当然！均线（Moving Average，简称MA）是技术分析中非常实用的工具，能帮助判断趋势、支撑阻力以及买卖 ...

还有吗？

FishC

不二如是 发表于 2025-09-09 09:25
FishC 发表于 2025-9-9 08:28
当然！均线（Moving Av ...

当然！再补充几个实用且深入的均线应用技巧，帮助你在实战中更好地把握行情。

6. 均线缠绕（粘合）后的方向选择

当短期、中期、长期均线长时间纠缠在一起，说明市场处于震荡整理、多空力量平衡的阶段。一旦股价带量（成交量放大）突破这个“缠绕区”，往往意味着新趋势（上涨或下跌）的启动。

这是一个非常重要的“变盘”信号。

7. 利用乖离率（BIAS）捕捉极端买卖点

这是对技巧5的深化。乖离率定量描述了股价偏离均线的程度。

1. 
   
2. # 计算N日乖离率 (Bias)
   
3. N = 20 # 例如20日均线
   
4. df['MA_20'] = df['close'].rolling(window=N).mean()
   
5. df['BIAS_20'] = (df['close'] - df['MA_20']) / df['MA_20'] * 100
   
6. 
   
7. # 应用经验（需根据不同市场、个股波动性调整）：
   
8. # 当BIAS_20 > 10时，可能严重超买，考虑减仓
   
9. # 当BIAS_20 < -10时，可能严重超卖，考虑抢反弹
   

复制代码

注意：波动大的小盘股和波动小的蓝筹股的乖离率阈值完全不同，需要你回测历史数据来找到适合该标的的参数。

8. 葛兰碧（Granville）八大法则

这是均线理论中的经典，揭示了四个买点和四个卖点。这里简述最核心、最常用的两条：

买点④：股价原本在均线上方运行，之后暴跌并远低于均线（过度乖离），但大概率会出现向均线靠拢的反弹。这是“超卖反弹”买点。
卖点④：股价原本在均线下方运行，之后暴涨并远高于均线（过度乖离），但大概率会出现向均线靠拢的回调。这是“超买回调”卖点。

这两条法则完美地利用了“物极必反”的市场心理。

9. 不同时间周期均线的结合使用

看长做短：用长期均线（如周线图的60周均线）判断大趋势方向，用短期均线（如日线图的5日、10日均线）来寻找具体的买卖点。

• 如果周线图均线是多头排列，那么大趋势向上。此时日线图出现金叉，是做多的好时机。
• 如果周线图是空头排列，那么日线图的任何反弹（甚至金叉）都可能只是下跌中的反弹，参与价值低且风险高。
  

这个方法能帮你避免“逆大势而动”的重大错误。

10. 均线在趋势跟踪中的简单运用

一旦股价站上一条重要的长期均线（如60日线或120日线），且该均线本身开始拐头向上，那么就简单地认为上涨趋势可能成立，并以该均线作为持仓的生命线。只要股价不有效跌破这条均线，就继续持有，让利润奔跑。

这本质上是一种“择时”的策略，能帮你抓住大趋势，避免过早下车。

最后的重要提醒：
没有任何一个指标是100%准确的，均线也不例外。市场是千变万化的，这些技巧需要你结合成交量、K线形态以及其他指标（如MACD、KDJ）来综合判断，并且一定要做好仓位管理和止损，才能长期稳定地生存下去。

希望这些补充技巧能让你对均线的理解更进一步！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

gpa5031

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不二如是

gpa5031 发表于 2025-9-9 14:06
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