最有價值的技術分析方法

1. 常用的分析方法有哪些

問題一：常見的數據分析方法有哪些 1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的 *** 分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation *** ysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence *** ysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析（regression *** ysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。這個 還需要具體問題具體分析

問題二：在解決實際問題時常用的分析方法有哪些 在實際工作中,通常採用的技術分析方法有對比分析法,因素分析法和相關分析法等三種.
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比,來揭示差異,分析差異產生原因的一種方法.在對比分析中,可採取實際指標與計劃指標對比,本期實際與上期(或上年同期,歷史最好水平)實際指標對比,本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式.通過對比分析,可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢,查明原因,找出差距,提出進一步改進的措施.在採用對比分析時,應注意本期實際指標與對比指標的可比性,以使比較的結果更能說明問題,揭示的差異才能符合實際.若不可比,則可能使分析的結果不準確,甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論.在採用對比分析法時,可採取絕對數對比,增減差額對比或相對數對比等多種形式.
比較分析法按比較內容（比什麼）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素,通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法.在成本分析中採用因素分析法,就是將構成成本的各種因素進行分解,測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度,並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價,並提出進一步的改進措施.
採用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積.在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因,否則,計算的結果就不準確.如材料費用指標可分解為產品產量,單位消耗量與單價的乘積.但它不能分解為生產該產品的天數,每天用料量與產品產量的乘積.因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況.
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數,上期數等),從而形成了兩個指標體系.這兩個指標的差額,即實際指標減基期指標的差額,就是所要分析的對象.各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數,應與該分析對象相等.
(3)確定各因素的替代順序.在確定經濟指標因素的組成時,其先後順序就是分析時的替代順序.在確定替代順序時,應從各個因素相互依存的關系出發,使分析的結果有助於分清經濟責任.替代的順序一般是先替代數量指標,後替代質量指標；先替代實物量指標,後替代貨幣量指標；先替代主要指標,後替代次要指標.
(4)計算替代指標.其方法是以基期數為基礎,用實際指標體系中的各個因素,逐步順序地替換.每次用實際數替換基數指標中的一個因素,就可以計算出一個指標.每次替換後,實際數保留下來,有幾個因素就替換幾次,就可以得出幾個指標.在替換時要注意替換順序,應採取連環的方式,不能間斷,否則,計算出來的各因素的影響程度之和,就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等.
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度.其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較,其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度.
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加,應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等.
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A,B,C三個因素組成的.在分析時,若是用實際指標與計劃指標進行對比,則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額.
採用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時,......>>

問題三：常用的分析方法有哪些 目前系統安全分析法有20餘種，其中常用的分析法是：
（1）安全檢查表（safety check list）
（2）初步危險分析（PHA）
（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故樹分析（FTA）

問題四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不細說了，直接網路搜索此書――《贏取競爭的100+N工具箱(mba原版1862頁).pdf》 目錄太長，涉及版權也不能再上圖了
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問題五：常用的葯物分析方法有哪些 重量分析法
酸鹼滴定法
沉澱滴定法
氧化還原滴定法
非水滴定法
葯物儀器分析法
紫外分光光度法
質譜法
核磁共振波譜法
薄層色譜法
氣相色譜法
高效液相色譜法
電泳法和PH值測定法
物理常數測定法

問題六：數據分析方法有哪些 一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位D是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

問題七：常用的數據分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢―SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindman......>>

問題八：常用的多元分析方法？ 包括3類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，用以研究確定的自變數與因變數之間的關系；②判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；③主成分分析、典型相關和因素分析，研究如何用較少的綜合因素代替為數較多的原始變數。
多元方差分析
是把總變異按照其來源（或實驗設計）分為多個部分，從而檢驗各個因素對因變數的影響以及各因素間交互作用的統計方法。例如，在分析2×2析因設計資料時，總變異可分為分屬兩個因素的兩個組間變異、兩因素間的交互作用及誤差（即組內變異）等四部分,然後對組間變異和交互作用的顯著性進行F檢驗。
多元方差分析的優點
是可以在一次研究中同時檢驗具有多個水平的多個因素各自對因變數的影響以及各因素間的交互作用。其應用的限制條件是，各個因素每一水平的樣本必須是獨立的隨機樣本，其重復觀測的數據服從正態分布，且各總體方差相等。
多元回歸分析
用以評估和分析一個因變數與多個自變數之間線性函數關系的統計方法。一個因變數y與自變數x1、x2、…xm有線性回歸關系是指： 其中α、β1…βm是待估參數，ε是表示誤差的隨機變數。通過實驗可獲得x1、x2…xm的若干組數據以及對應的y值，利用這些數據和最小二乘法就能對方程中的參數作出估計，記為╋、琛常它們稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優點
是可以定量地描述某一現象和某些因素間的線性函數關系。將各變數的已知值代入回歸方程便可求得因變數的估計值（預測值），從而可以有效地預測某種現象的發生和發展。它既可以用於連續變數，也可用於二分變數（0，1回歸）。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變數y與m個自變數之間的線性回歸關系有無顯著性，其次，如果y與m個自變數總的來說有線性關系，也並不意味著所有自變數都與因變數有線性關系，還需對每個自變數的偏回歸系數進行t檢驗,以剔除在方程中不起作用的自變數。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選取自變數，從而保證引入方程的自變數都是重要的。
協方差分析
把線性回歸與方差分析結合起來檢驗多個修正均數間有無差別的統計方法。例如，一個實驗包含兩個多元自變數，一個是離散變數(具有多個水平)，一個是連續變數，實驗目的是分析離散變數的各個水平的優劣，此變數是方差變數；而連續變數是由於無法加以控制而進入實驗的，稱為協變數。在運用協方差分析時，可先求出該連續變數與因變數的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除該變數的影響，即求出該連續變數取等值情況時因變數的修正均數，最後用方差分析檢驗各修正均數間的差異顯著性，即檢驗離散變數對因變數的影響。
協方差分析兼具方差分析和回歸分析的優點
可以在考慮連續變數影響的條件下檢驗離散變數對因變數的影響，有助於排除非實驗因素的干擾作用。其限制條件是，理論上要求各組資料（樣本）都來自方差相同的正態總體,各組的總體直線回歸系數相等且都不為0。因此應用協方差分析前應先進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗，若符合或經變換後符合上述條件，方可作協方差分析。
判別函數分析
判定個體所屬類別的統計方法。其基本原理是：根據兩個或多個已知類別的樣本觀測資料確定一個或幾個線性判別函數和判別指標，然後用該判別函數依據判別指標來判定另一個個體屬於哪一類。 判別分析不僅用於連續變數，而且藉助於數量化理論亦可用於定性資料。它有助於客觀地確定歸類標准。然而，判別分析僅可用於類別已確定的情況。當類別本身未定時，預用聚類分析先分出類別，然後再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的一種統計方法。若給定n個觀測對象，每個觀......>>

問題九：常用的數學分析方法有哪些 你問的是什麼層次？
1、數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學角度看，數學中發現了許多有實用價值的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、對策論、排隊論、存貨模型、調度模型、概率統計等等，對定量化的分析與決斷起到了重大的推動作用；從模型化角度看，每一種數學手段都包括了解決決策問題的具體數學模型，人們可以藉助於模型找出自己所需了解的問題的答案；從計算機化的角度看，人們可以借用電子計算機這個快速邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的精確性。這「三化」是互相聯系的，它們的結合使決策的技術和方法發生了重大變化。
2、另一個層次：待定系數法，換元法，數學歸納法。

問題十：常見的調查方法有哪些 （一）、按調查對象的范圍分,可分為全面調查和非全面調查.
（二）、按調查的連續性來分,可分為一次性調查和經常性調查.
（三）、按調查的組織方式不同,可分為統計報表和專門調查.
（四）、按調查的方法不同,可分為直接觀察法、報告法和詢問法.

2. 證券投資技術分析的方法有哪些

這個大概需要專門從事學術的人來回答吧。
股票市場中技術分析流派繁多，「價量時空」就指出了股市分析的四大要素，以及四種分析方法。在常規的股票市場分析中，有這樣的分析方法，限於自己水平有限，樓主網路好了:
1、技術指標法。
如使用廣泛的均線、MACD、BOLL、KDJ、成交量等等，而即使相同的指標，因人的研究差異，使用方法也是不同。以及其他組合指標的使用等等。
2、趨勢法。
流行的上升通道、下降通道即是如此。趨勢的判斷主流的有2種:畫趨勢線，用均線。
3、形態
如流行廣泛的W底（雙底）、頭肩底、頭肩頂、多重頂（底）、三角形、尖頂（底）、箱形等等形態分析。如流傳的中樞等，其實也是形態分析的一部分。
4、K線
如多方炮、斷頭鍘刀等。
5、數浪
波浪理論最出名吧。
6、時間及周期。
主要包括神奇數字的使用。經常會看到上升13周、下跌8周，以及用13、34、55均線流派的，就是周期及時間之窗的應用。
經歷有限，自己又不是做學術的。有點誠惶誠恐。

3. 如何對股票進行技術分析

任何一種技術分析研究的都是一種概率，任何人都不可能完全准確的預測股市。如果股市能夠被人准確預測的話，那麼多空分歧也就不存在了，股市也就不存在交易行為了，此時股市本身也就消亡了。大家在用炒股軟體的時候，也不要一味的寄希望與此，所有的指標策略都是總結以往的經驗而得的那麼，在運用這些指標公示技術分析時，還是要結合自己的判斷。

股票技術分析是從K線純技術角度分析，基本面分析是從企業研發，技術，設備，人才到市場佔有率的分析。

1、股票技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的，通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。其目的是預測短期內股價漲跌的趨勢，它是證券投資市場中非常普遍應用的一種分析方法。技術分析是指以市場行為為研究對象，以判斷市場趨勢並跟隨趨勢的周期性變化來進行股票及一切金融衍生物交易決策的方法的總和。
2、基本面分析又稱基本分析，是以證券的內在價值為依據，著重於對影響證券價格及其走勢的各項因素的分析，以此決定投資購買何種證券及何時購買。一般所講的基本面分析是指對宏觀經濟面、公司主營業務所處行業、公司業務同行業競爭水平和公司內部管理水平包括對管理層的考察這諸多方面的分析，數據在這里充當了最大的分析依據，但往往不能以數據來做最終的投資決策，如果數據可以解決問題，那計算機早就代替人腦完成基本面分析，事實上除了數據還要包括許許多多無法以數據來衡量的東西。

4. 證券投資分析有哪些方法

證券投資分析方法答題可分為六類：技術分析法、投資組合分析法、基礎分析法、行為金融分析法、量化分析法、演化分析法。

一、技術分析法

技術分析法是對證券市場過去和現在的市場行為進行分析，運用圖形表態、邏輯和數學的方法，探索證券市場已有的一些典型變化規律，以此來預測證券市場中各類證券價格變動趨勢。

常見的技術分析方法有：圖示分析法分為切線分析法、k線分析法，還有指標分析法、形態分析法等。

二、投資組合分析法

投資組合分析法是根據不同證券不同的風險收益特徵，通過構建多種證券的組合投資以達到投資收益和投資風險平衡的分析方法。

在處理上，通過求解在特定的風險條件下實現收益的最大化或在特定的收益條件下使得風險最低，來求得組合內各個證券的組合系數，進而進行組合投資的分析方法。

三、基礎分析法

基礎分析法又叫做基礎面分析，是根據經濟學、金融學、投資學及會計學等基本原理，對影響證券市場供應關系的宏觀經濟指標、經濟政策走勢、行業發展狀況、產品市場狀況等進行分析，以此來評估證券的投資價值，為證券投資提供依據。

四、行為金融分析法

行為金融分析法源於20世紀80年代證券市場上不斷出現了一些與經典理論相悖而經典理論無法解釋的」異象「。該方法就是以這些「異象」為研究對象,從對標准金融理論的質疑開始,以行為科學為基礎研究投資者的心理行為,進行投資決策的分析方法。

五、量化分析法

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。

六、演化分析法

演化分析是由中國吳家俊在2010年「股市真面目」一書中創立的方法論體系，以生命科學原理和生物進化思想為基礎，運用生物學範式深入解析股市運行的內在動力機制，將股市波動的生命運動本質屬性作為主要研究對象及分析視角。

從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和周期性等方面入手，歸納總結出高勝算博弈的精髓，對市場的中期或重大波動行情做出正確判斷，為投資決策提供機會和風險評估的方法總和。

5. 金融市場的技術分析方法

技術分析方法是市場經驗的科學總結，經過現代市場幾代人的研究、創新和發展，技術分析方法體系愈加成熟和完善。然而，技術分析方法也有其局限性，例如，一種技術分析方法不是萬能的，它可能只適合於某一市場環境，而對於另一種市場環境無能為力，甚至會導致錯誤。因此，正確認識和深入理解技術分析方法的特點，掌握每一種技術分析方法所適用的市場環境，是有效應用技術分析方法的關鍵。 
一、常見的錯誤認識和錯誤應用 
在技術分析方法應用中，缺乏分析經驗的投資者常有以下的錯誤的認識和應用： 
1. 過分依賴技術分析結果。 
有一些投資人認為技術分析方法應該是准確無誤的分析工具，所以迷信某一種分析方法得出的預測結論。筆者在工作時遇到投資者T。T是一名經濟學講師，很鍾情技術分析方法，有一次，他根據自己的技術分析結果，以2900元/噸做了50手豆粕期貨賣單，結果豆粕期貨不跌反漲，向上突破了3000元/噸的關鍵阻力位，我們催促他按計劃止損，但他拒絕執行，並拿出圖紙比劃著解釋：「我還是堅持看空，因為有一種技術分析方法支持我的做空觀點。」最後，豆粕期貨猛漲到3400元/噸以上，這位投資者損失慘重。 
2. 把某種分析方法作為市場預測的萬能工具。 
有一些投資者這樣認為：每一種技術分析方法都可以應用到任何市場環境中。例如，他們不管市場是有趨勢還是無趨勢，都要看移動平均線，或者不管波浪形態清楚與否，都執著地數浪¨¨¨很明顯，移動平均線方法一般適用於有趨勢的市場，但如果用於振盪盤整市場，它提供的買賣信息則大多是偽信號，投資者如果用這些信息做交易，就會受到「左一巴掌，右一巴掌」的懲罰，一些投資者在交易中「買也賠錢，賣也賠錢」，原因概出於此。 
波浪分析方法是投資大師們公認的、最好的、最有價值的技術分析方法之一，但它也不是萬能的。實踐中，我們經常看到，有時市場波浪行進形態很清晰，非常易於辨認和數浪，但當市場過於強勢時，由於波浪的延伸、再延伸而使數浪者迷茫；當市場處於無趨勢的盤整時期，由於調整浪存在多重性和多種結構，使得數浪十分復雜或容易數錯。 
3. 忽略市場環境，錯用技術分析方法。 
有些投資者不考慮市場環境，片面、習慣應用自己所熟悉的技術分析方法，比如習慣 應用移動平均線和KD指標等，對其他分析方法的應用缺乏研究。有的還習慣使用單一的分析方法，忘記了道氏「不同分析方法要相互印證」的教誨。 
上述的錯誤認識和錯誤應用，極大地影響了技術分析方法的有效發揮。 
二、正確認識和理解是技術分析應用的關鍵 
實踐證明，技術分析方法應用的關鍵是對技術分析方法的正確認識和理解。筆者認為要從以下幾個方面正確理解技術分析方法： 
1. 技術分析方法是一面鏡子，歷史會重演，但絕不是簡單的重復。 
技術分析方法的出現使人們可以藉助市場的歷史信息，對今後市場的變化進行推斷預測。技術分析方法的開創者們認為，「歷史會重演」，但是這種重演絕不是簡單的重復。比如，上證指數曾經經歷了7年牛市，展現出完整的5個上升浪形態，其中1、3、5三個推動浪都具有5個子浪結構，但它們的內部結構、運行時間、浪的長度都各有不同。 
2. 技術分析多以統計分析為手段，其分析結果是一種概率事件，並非絕對事件。 
這一認識十分關鍵，它可以使你客觀、辯證地對待每一種技術分析的結果，不會犯上面所說的一些錯誤。例如，甲、乙兩分析師在某日收市後，根據大連大豆期貨市場內在信息，分析次日大豆期貨走勢。甲預測價格上漲，乙預測價格下跌，熟是熟非？只能由次日連豆期貨價格走勢所裁定，而在此之前，沒有任何人能夠裁定。這個例子說明，市場分析結果僅僅是一種預測，有可能對也有可能錯，應該把這種預測結果作為制定投資計劃的依據，但在計劃中必須作好應對預測結果錯誤的准備。投資計劃中的止損項目正是防止分析結果出錯的必要措施。 

6. 證券市場的技術分析方法有幾種

股票投資賺錢一般有兩種操作思路：一是長期投資（長線），二是短期投機（短線、超短線）。但賺錢總的原理和操作方法是：
1、炒股就是低買高賣，通過證券市場股票的買入、賣出，賺取股價差額、實現套利。股票市場也是體現價值、供求影響價格，買的人多價格就

漲，賣的人多價格就跌。資金流入、流出使得股價上下波動，波段上落，周而復始。投資者就要順勢而為，低價買入、高價賣出，謀求利潤。
2、炒股涉及企業基本面、走勢技術面、宏觀政策面的把控以及短中線交易操作技巧，需要多方面的訓練，只有這樣才能操作好股票。所以，要想炒股必須了解、掌握以上相關知識。可以由淺到深從以下書籍中選擇自習：
a、入門：股市知識：《炒股必讀》、《股市理論》、《股票操作學》。
b、提升：炒股理論：《道氏理論》、《波浪理論》、《電腦炒股入門》、《分析家籌碼實戰技法》。
c、深造：分析邏輯：《投資智慧》、《證券分析邏輯》。
對剛進入股市炒股的人，一方面學習書本上的股票技術知識，另一方面借鑒他人的成功經驗，再進入實戰操盤中，這樣少走彎路、最大限度地減少經濟損失；而實戰操盤則要找個好點的靠譜軟體，例如紅三兵就挺不錯的。。

7. 數據分析技術方法有哪些

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3.預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4.語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

8. 籃球技術分析，哪項最有參考價值

籃球基本知識和NBA規則介紹基本籃球知識介紹一傳球技術分析：A持球：雙手、單手；B出球：雙手、單手；C球的飛行路線：直線、弧線、折線；D落點：正確的傳球技術應做到：隱蔽、及時、快速、到位。正確的接球技術應做到：擺脫防守、上步卡位、伸手迎球。二運球技術關鍵：控制球能力，腳步動作熟練程度，手、腳、腰協調配合；運球動作運用時機：由後場向前場推進；打快攻；不能傳球時；半場進攻需要調整傳球角度，為同伴創造進攻機會。三投籃的技術要素：1、持球動作；2、出手動作。（1）瞄準方法；（2）投籃的弧線；（3）球的旋轉。四三分球:是1984～1988年的籃球規則中增加的規則規定:在離球籃圓心6.25米外投中的球得三分。規則施行後遠距離的投籃和遠投的命中率都大大提高了。五提高投籃准確性的要素：適宜的投籃弧線：高弧線球飛行距離遠；低弧線球暴露在球下面的球籃面積小；中弧線球暴露在球下面的球籃面積相對大球飛行的距離相對近所以應採用中弧線投籃；中、遠距離投籃應使球後旋。NBA場上球員位置介紹控球後衛（PG）控球後衛（PointGuard）是球場上拿球機會最多、掌握比賽、組織進攻的人。他們要把球從後場安全地帶到前場，再把球傳給其他隊友，給隊友創造得分的機會。助攻是他們的首要工作，控球後衛在賽場上扮演的角色就象執導一場精彩演出的導演。一名合格的控球後衛，首先要有出色的運球能力，能將球順利帶過半場；其次，還要余塵液有很好的傳球能力。控球後衛要讓球流動得順暢，他們要能將球傳到最容易得分的地方。控球後衛往往是隊上最後一個得分者，除非其隊友都沒有好機會出手，否則他是不輕易投籃的。即使有著很強的得分能力，控球後衛的目標也是以自己的得分能力破壞對方的防守，從而為隊友製造得分機會。控球後衛的准則是：當場上有任何隊友的機會比他好時，他一定將球交給機會更好的隊友。所以，除非是很好的投籃機會，控球後衛是不會出手投籃的，這樣對控球豎物後衛命中率的要求自然很高，通常要在50%以上——這一命中率要高於小前鋒和得分後衛。在具體得分手段方面，外圍外線和切入是控球後衛必備的兩項利器。代表球星：賈森·基德（新澤西網隊）得分後衛（SG）得分後衛（ShootingGuard），是以得分為主要任務的後衛隊員，他的身材一般高於控球後衛，外圍投籃是其主要的得分手段。得分後衛在場上是僅次於小前鋒的第二得分手，不過他不需要練就小前鋒一般的單打身手，因為他經常是由隊友幫助找出空檔後再投籃的。得分後衛首先要有較高的投籃命中率和穩定性，第二是出手速度要快，如此才能拉開敵方的防守圈，更利於隊友在禁區內的攻勢。不過得分後衛的命中率一般是47%左右，達不到50%，因為他們出手的距離通常是距離籃圈相當遠的。代表球星：文斯·卡特（多倫多猛龍隊）小前鋒（SF）小前鋒（SmallForward）是球隊中最重要的得分者，同時也要有不錯的防守能力。一名合格的小前鋒不但要有足夠的身高在籃下得分，也要有出色的兄猜速度憑借快攻和突破得分。對小前鋒最根本的要求就是得分，小前鋒乃是對命中率要求最低的一個位置，一般而言只要四成五就算得上合格，而四成以上都可以接受。當然這有一個前提，就是他要能得分。如果一個小前鋒每場球得個七、八分，命中率還只有四成的話，那還不如叫他去坐板凳算了。話說回來，為什麼小前鋒的命中率可以比較低呢？因為他是隊上主要得分者，他經常要積極找機會投籃，要在某些時刻穩定軍心，甚或以較困難的方式單打對手來提升士氣，乃至於給對手下馬威，給予敵方迎頭痛擊等。因此小前鋒會有較多的機會出手，而且可能是不太好的機會，所以我們可以容許他的命中率稍低，只要他能得分的話。代表球星：格倫·羅賓遜（亞特蘭大老鷹隊）大前鋒（PF）大前鋒（PowerForward）在隊上擔任的任務幾乎都是以苦工為主，搶籃板、防守、卡位是他的主要任務，說到投籃、得分，他幾乎是全隊最後一個。所以說，大前鋒可以算是籃球場上最不起眼的角色了。大前鋒的首要工作便是抓籃板球。大前鋒通常都是隊上籃板搶得最多的人，他要在禁區與中鋒配合進行卡位防守，同時也要挑起全隊的籃板重任。而在進攻時，大前鋒常常幫隊友掩護，在隊友出手投籃努力爭搶籃板球，為二次進攻做准備。一般情況下，要求大前鋒單打進攻的時間很少，而大前鋒的進攻手段則主要是轉身投籃和小勾手之類的近距離進攻。由於大前鋒出手投籃次數少，而且他投籃的位置一般又很靠近籃框，所以大前鋒的投籃命中率也需要比較高，一般來說應該是場上五個位置中命中率最高的一個，一名合格的大前鋒投籃命中率應該達到50%以上。相對於得分，大前鋒的籃板球一定要抓得多，防守時的蓋帽能力也是大前鋒所必備的，因為他們的任務就是鞏固禁區的防守。所以，大前鋒在場上的任務就是做好兩件事：籃板和防守。隨著現代籃球打法的更新，對大前鋒的進攻能力要求有所提高，不過，一個好的大前鋒，還是以禁區內的防守為主要任務的。代表球星：卡爾·馬龍（猶他爵士隊）中鋒（C）顧名思義，中鋒（Center）是一個球隊的中心人物，憑借其強壯、高大的身體，無論進攻還是防守，他們都是球隊的樞鈕，故名之為中鋒。作為禁區內的「擎天柱」，搶籃板球是中鋒必不可少的能力。此外，封堵阻攻、蓋帽也是中鋒必備的能力。由於本隊進攻時自己常處在禁區中央的樞紐位置，所以中鋒應該具有不錯的導球能力，能將球往較合適的位置輸送，助攻隊友得分。以上三項，是中鋒應具備的基礎技能。當然，得分也是中鋒應盡的職責，他們是主要的內線得分者。中鋒的命中率應該比大前鋒更高一些。一名好的中鋒必須多才多藝，不但要有足夠的得分技巧用於進攻得分，防守時還要能成為球隊的最後一道屏障，除了守好自己盯防的球員，中鋒還要能夠協同協同和及時為隊友的防守補位。現代籃球打法中有一種新的中鋒戰術，就是所謂的「外線中鋒」。此種中鋒需要在進攻時主要到外線投籃得分，而少做禁區內的進攻。由於用其他球員防守身材上差異太大、效果不佳，因此防守方只能讓本隊中鋒也到外線去盯防對手。如此一來，進攻方就可以利用對方中鋒不在禁區的機會，讓本隊能力強的前鋒或後衛隊員瘋狂得分。當然，「外線中鋒」只適用於進攻，防守時與一般中鋒的打法無異。代表球星：沙奎爾·奧尼爾（洛杉磯湖人隊）NBA主要名詞術語解釋1）扣籃：球員單手或雙手持球，跳起在空中自上而下直接將球扣進籃圈。2）補籃：投籃不中時，球員跳起在空中將球補進籃內。3）卡位：進攻球員運用腳步動作把防守者擋在自己身後，這種步法叫卡位。4）領接球：順傳球飛行方向移動，順勢接球。5）錯位防守：防守球員站位在自己所防守的進攻人身側，阻撓對方接球叫錯位防守。6）要位：進攻球員用身體把防守人擋在身後，占據有利的接球位置。7）突破：運球超越防守球員。8）空切：進攻球員在無球狀態下向球籃跑動，以期尋找進攻機會。9）一傳：獲球隊員由守轉攻的第一次傳球。10）蓋帽：進攻球員投籃出手後，防守球員設法將在空中飛行並處於上升階段的籃球打掉的動作。11）補位：當一名個防守球員失掉正確防守位置時，另一名防守方球員及時補占其正確防守位置。12）協防：協助同伴加強防守。13）緊逼防守：貼近進攻人，不斷運用攻擊性防守動作，威脅對方所持籃球的安全或不讓對方接到傳球。14）斜插：無球隊員，從邊線向球籃或者向球場中間斜線快跑。15）時間差：投籃時，為躲避對方可能有的對自己投籃的封蓋，利用空中停留改變投籃出手時間，躲避對方封蓋。16）接應：進攻方無球球員主動強佔有利位置接球。17）落位：在攻防轉換時，攻守雙方球員的站位、布陣。18）策應：進攻隊通過本方球員所組織的接應、轉移球等戰術配合，造成己方的進攻機會。19）掩護：進攻方球員以合理的技術動作，用身體擋住防守自己同伴的對手球員的去路，給隊友擺脫防守、創造得分機會的一種進攻配合。20）突分：持球進攻球員在突破對方防守後將球傳出的配合。21）傳切：持球進攻球員傳出球後立即空切，准務再次接球進攻。22）補防：當本方一名防守隊員失去位置，進攻球員持球突破且有直接得分的可能時，鄰近的另一名防守球員立即放棄自己的防守對象，去防持球突破的進攻者。23）換防：防守隊員相互交換防守對象。24）關門：鄰近的兩名防守球員向持球進攻者的突破方向迅速合攏，形成「屏障」，堵住持球進攻者可能的突破路線。25）夾擊：兩名防守球員共同防守住一名進攻球員，封堵住其傳球路線。26）擠過：兩名進攻隊員進行掩護配合時，防守方球員，在進攻者即將完成掩護配合的一剎那，搶佔位置，從兩名進攻隊員之間側身擠過，破壞他們的掩護，並繼續防住自己的對手。27）穿過：當一名進攻隊員進行掩護時，防守進攻方掩護者的防守方球員稍離對手，讓同伴從自己和進行掩護的進攻方球員之間穿過去，繼續防住對手。28）30秒鍾規則：進攻方球隊在24秒的控球時間內必須出手投籃。29）10秒鍾規則：從攻方球隊在後場控制球時開始，他們必須在10秒鍾內使球進入前場（對方的半場）。30）5秒鍾規則：持球後，球員必須在5秒鍾之內擲界外球出手。對於罰球時的限時NBA的規定是10秒。31）3秒鍾規則：與對方發生身體接觸而產生的犯規，比如與裁判發生爭執等情況。32）侵人犯規：因為與對方球員發生身體接觸而產生的犯規行為。33）技術犯規：隊員或教練員因惡劣的行為而被判罰的犯規，如與裁判爭執不休。34）取消比賽資格的犯規：球員做出如打人這種違背體育運動精神的犯規，則犯規人將被立即被罰出場外。35）隊員6次犯規：無論是侵人犯規，還是技術犯規，一名球員在一場比賽中犯規次數累計達到6次（FIBA規則規定是5次）必須離開球場，不得再進行比賽。36）違例：侵人犯規和技術犯規之外的違反籃球規則的行為。主要的違例有：非法運球、帶球走、3秒違例等。37）干擾球：出手投籃後飛向籃筐的籃球，球在下落階段和在球籃里時，雙方隊員都不得觸球。38）球回後場：一方球隊如已將籃球從後場移至了前場，則該球隊球員不能再讓球移過中線，使其回到後場。NBA籃球英語術語NBA籃球英語術語****投籃方式篇****nk灌籃bankshot擦板球doublepump拉桿式投籃fade-awayshot後仰式跳投hookshot鉤射投籃jumpshot跳投layup帶球上籃perimetershot中距離投籃setshot立定投籃three-pointshot三分球****統計術語篇****assist助攻blockshot阻攻defensiverebound防守籃板球fieldgoalpercentage投球命中率fieldgoal投球命中freethrowpercentage罰球命中率freethrow罰球offensiverebound進攻籃板球rebound籃板球scoring得分steal抄截three-pointshotpercentage三分球命中率turnover失誤****場地裝備篇****backboard籃板backcourt後場freethrowlane罰球圈freethrowline罰球線frontcourt前場gameclock比賽用時鍾halftime中場休息時間hoop籃框，籃圈mid-court中場net籃網paintedarea罰球圈restrictedareanearthebasket禁區內籃框下的小圓圈區域rim籃框，籃圈scoringtable記錄台，記分台shotclock時限鍾three-pointline三分線topofthecircle靠近禁區頂端的三分球線附近wing（左、右兩邊）底線區域****規則篇****blockingfoul阻擋犯規buzzer蜂鳴器chargingfoul（帶球）撞人（犯規）deadball死球defensivebasketinterference防守方干擾投籃得分delayofgame阻礙比賽之正常進行disqualification犯滿離場doubledribble兩次運球ejection驅逐出場elbowing打拐子expiration時間終了firsthalf上半場firstperiod比賽的第一節flagrantfoul惡性犯規foul犯規foulout犯滿離場foultrouble快要犯滿離場fulltimeout全時（100秒的）暫停goaltending干擾投籃得分hand-checking以手掌推擋對方進攻球員之犯規動作heldball持球illegaldefense防守違例illegaloffense進攻違例jumpball爭球，跳球looseballfoul雙方均無持球權時的犯規offensivebasketinterference進攻方干擾投籃得分outofbound球出界線overtime加時賽referee裁判secondhalf下半場shotclockviolation違反24秒內必須投籃時限之規定substitute換人suspension停止出賽technicalfoul技術犯規ten-secondviolation進攻方10秒鍾之違例three-secondviolation（籃下）3秒鍾之違例throwapunch出拳打架throwin發球入場traveling/walking走步twenty-secondtimeout只有20秒鍾之暫停****戰術篇****backdoorcut從兩邊底線往籃下的戰術blockout把對方球員擋住，使其不易搶到籃球cut切入doubleteam用兩位防守球員包夾進攻球員dribbleoutthetime/milkthetimeaway進攻方以運球方式消耗掉比賽所剩下時間fastbreak快攻foulstrategy犯規戰術giveandgo（進攻方持球球員的）傳切戰術jockeyforposition（籃下）卡位one-one-onedefense人盯人防守pickandroll（進攻方做掩飾之球員的）擋切戰術post-upplay（進攻方持球球員背對籃框）單吃對方防守****球員之戰術****tripleteam用三位防守球員包夾進攻球員zonedefense區域防守，區域聯防****比賽篇****awaygame/roadgame客場比賽final總決賽firstround首輪比賽guestteam客隊homecourt主場homecourtadvantage主場優勢homegame主場比賽hometeam主隊losingstreak連敗場數postseason季後賽regularseason季賽schele賽程semi-final准決賽standings戰績winningstreak連勝場數****NBA球隊一覽表****GoldenStateWarriors金州勇士隊LAClippers洛杉磯快艇隊LALakers洛杉磯湖人隊PhoenixSuns鳳凰城太陽隊PortlandTrailblazers波特蘭開拓者隊SacramentoKings薩克拉門托國王隊SeattleSupersonics西雅圖超音速隊DallasMavericks達拉斯小牛隊DenverNuggets丹佛掘金隊HoustonRockets休斯敦火箭隊MinnesotaTimberwolves明尼蘇達森林狼隊UtahJazz猶他爵士隊VancouverGrizzlies溫哥華灰熊隊MiamiHeat邁阿密熱浪隊NewYorkKnickerbockers紐約尼克斯隊Philadelphia76ers費城七六人隊OrlandoMagic奧蘭多魔術隊BostonCeltics波士頓凱爾特人隊NewJerseyNets新澤西網隊WashingtonWizards華盛頓奇才隊AtlantaHawks亞特蘭大老鷹隊CharlotteHornets夏洛特黃蜂隊ChicagoBulls芝加哥公牛隊ClevelandCavaliers克里夫蘭騎士隊DetroitPistons底特律活塞隊IndianaPacers印地安納步行者隊MilwaukeeBucks密爾沃基雄鹿隊TorontoRaptors多倫多猛龍隊NBA的全攻略，