最有价值的技术分析方法

1. 常用的分析方法有哪些

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>

问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）

问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法

问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>

问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>

问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。

问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.

2. 证券投资技术分析的方法有哪些

这个大概需要专门从事学术的人来回答吧。
股票市场中技术分析流派繁多，“价量时空”就指出了股市分析的四大要素，以及四种分析方法。在常规的股票市场分析中，有这样的分析方法，限于自己水平有限，楼主网络好了:
1、技术指标法。
如使用广泛的均线、MACD、BOLL、KDJ、成交量等等，而即使相同的指标，因人的研究差异，使用方法也是不同。以及其他组合指标的使用等等。
2、趋势法。
流行的上升通道、下降通道即是如此。趋势的判断主流的有2种:画趋势线，用均线。
3、形态
如流行广泛的W底（双底）、头肩底、头肩顶、多重顶（底）、三角形、尖顶（底）、箱形等等形态分析。如流传的中枢等，其实也是形态分析的一部分。
4、K线
如多方炮、断头铡刀等。
5、数浪
波浪理论最出名吧。
6、时间及周期。
主要包括神奇数字的使用。经常会看到上升13周、下跌8周，以及用13、34、55均线流派的，就是周期及时间之窗的应用。
经历有限，自己又不是做学术的。有点诚惶诚恐。

3. 如何对股票进行技术分析

任何一种技术分析研究的都是一种概率，任何人都不可能完全准确的预测股市。如果股市能够被人准确预测的话，那么多空分歧也就不存在了，股市也就不存在交易行为了，此时股市本身也就消亡了。大家在用炒股软件的时候，也不要一味的寄希望与此，所有的指标策略都是总结以往的经验而得的那么，在运用这些指标公示技术分析时，还是要结合自己的判断。

股票技术分析是从K线纯技术角度分析，基本面分析是从企业研发，技术，设备，人才到市场占有率的分析。

1、股票技术分析是以预测市场价格变化的未来趋势为目的，通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法。其目的是预测短期内股价涨跌的趋势，它是证券投资市场中非常普遍应用的一种分析方法。技术分析是指以市场行为为研究对象，以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。
2、基本面分析又称基本分析，是以证券的内在价值为依据，着重于对影响证券价格及其走势的各项因素的分析，以此决定投资购买何种证券及何时购买。一般所讲的基本面分析是指对宏观经济面、公司主营业务所处行业、公司业务同行业竞争水平和公司内部管理水平包括对管理层的考察这诸多方面的分析，数据在这里充当了最大的分析依据，但往往不能以数据来做最终的投资决策，如果数据可以解决问题，那计算机早就代替人脑完成基本面分析，事实上除了数据还要包括许许多多无法以数据来衡量的东西。

4. 证券投资分析有哪些方法

证券投资分析方法答题可分为六类：技术分析法、投资组合分析法、基础分析法、行为金融分析法、量化分析法、演化分析法。

一、技术分析法

技术分析法是对证券市场过去和现在的市场行为进行分析，运用图形表态、逻辑和数学的方法，探索证券市场已有的一些典型变化规律，以此来预测证券市场中各类证券价格变动趋势。

常见的技术分析方法有：图示分析法分为切线分析法、k线分析法，还有指标分析法、形态分析法等。

二、投资组合分析法

投资组合分析法是根据不同证券不同的风险收益特征，通过构建多种证券的组合投资以达到投资收益和投资风险平衡的分析方法。

在处理上，通过求解在特定的风险条件下实现收益的最大化或在特定的收益条件下使得风险最低，来求得组合内各个证券的组合系数，进而进行组合投资的分析方法。

三、基础分析法

基础分析法又叫做基础面分析，是根据经济学、金融学、投资学及会计学等基本原理，对影响证券市场供应关系的宏观经济指标、经济政策走势、行业发展状况、产品市场状况等进行分析，以此来评估证券的投资价值，为证券投资提供依据。

四、行为金融分析法

行为金融分析法源于20世纪80年代证券市场上不断出现了一些与经典理论相悖而经典理论无法解释的”异象“。该方法就是以这些“异象”为研究对象,从对标准金融理论的质疑开始,以行为科学为基础研究投资者的心理行为,进行投资决策的分析方法。

五、量化分析法

量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。

六、演化分析法

演化分析是由中国吴家俊在2010年“股市真面目”一书中创立的方法论体系，以生命科学原理和生物进化思想为基础，运用生物学范式深入解析股市运行的内在动力机制，将股市波动的生命运动本质属性作为主要研究对象及分析视角。

从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和周期性等方面入手，归纳总结出高胜算博弈的精髓，对市场的中期或重大波动行情做出正确判断，为投资决策提供机会和风险评估的方法总和。

5. 金融市场的技术分析方法

技术分析方法是市场经验的科学总结，经过现代市场几代人的研究、创新和发展，技术分析方法体系愈加成熟和完善。然而，技术分析方法也有其局限性，例如，一种技术分析方法不是万能的，它可能只适合于某一市场环境，而对于另一种市场环境无能为力，甚至会导致错误。因此，正确认识和深入理解技术分析方法的特点，掌握每一种技术分析方法所适用的市场环境，是有效应用技术分析方法的关键。 
一、常见的错误认识和错误应用 
在技术分析方法应用中，缺乏分析经验的投资者常有以下的错误的认识和应用： 
1. 过分依赖技术分析结果。 
有一些投资人认为技术分析方法应该是准确无误的分析工具，所以迷信某一种分析方法得出的预测结论。笔者在工作时遇到投资者T。T是一名经济学讲师，很钟情技术分析方法，有一次，他根据自己的技术分析结果，以2900元/吨做了50手豆粕期货卖单，结果豆粕期货不跌反涨，向上突破了3000元/吨的关键阻力位，我们催促他按计划止损，但他拒绝执行，并拿出图纸比划着解释：“我还是坚持看空，因为有一种技术分析方法支持我的做空观点。”最后，豆粕期货猛涨到3400元/吨以上，这位投资者损失惨重。 
2. 把某种分析方法作为市场预测的万能工具。 
有一些投资者这样认为：每一种技术分析方法都可以应用到任何市场环境中。例如，他们不管市场是有趋势还是无趋势，都要看移动平均线，或者不管波浪形态清楚与否，都执着地数浪¨¨¨很明显，移动平均线方法一般适用于有趋势的市场，但如果用于振荡盘整市场，它提供的买卖信息则大多是伪信号，投资者如果用这些信息做交易，就会受到“左一巴掌，右一巴掌”的惩罚，一些投资者在交易中“买也赔钱，卖也赔钱”，原因概出于此。 
波浪分析方法是投资大师们公认的、最好的、最有价值的技术分析方法之一，但它也不是万能的。实践中，我们经常看到，有时市场波浪行进形态很清晰，非常易于辨认和数浪，但当市场过于强势时，由于波浪的延伸、再延伸而使数浪者迷茫；当市场处于无趋势的盘整时期，由于调整浪存在多重性和多种结构，使得数浪十分复杂或容易数错。 
3. 忽略市场环境，错用技术分析方法。 
有些投资者不考虑市场环境，片面、习惯应用自己所熟悉的技术分析方法，比如习惯 应用移动平均线和KD指标等，对其他分析方法的应用缺乏研究。有的还习惯使用单一的分析方法，忘记了道氏“不同分析方法要相互印证”的教诲。 
上述的错误认识和错误应用，极大地影响了技术分析方法的有效发挥。 
二、正确认识和理解是技术分析应用的关键 
实践证明，技术分析方法应用的关键是对技术分析方法的正确认识和理解。笔者认为要从以下几个方面正确理解技术分析方法： 
1. 技术分析方法是一面镜子，历史会重演，但绝不是简单的重复。 
技术分析方法的出现使人们可以借助市场的历史信息，对今后市场的变化进行推断预测。技术分析方法的开创者们认为，“历史会重演”，但是这种重演绝不是简单的重复。比如，上证指数曾经经历了7年牛市，展现出完整的5个上升浪形态，其中1、3、5三个推动浪都具有5个子浪结构，但它们的内部结构、运行时间、浪的长度都各有不同。 
2. 技术分析多以统计分析为手段，其分析结果是一种概率事件，并非绝对事件。 
这一认识十分关键，它可以使你客观、辩证地对待每一种技术分析的结果，不会犯上面所说的一些错误。例如，甲、乙两分析师在某日收市后，根据大连大豆期货市场内在信息，分析次日大豆期货走势。甲预测价格上涨，乙预测价格下跌，熟是熟非？只能由次日连豆期货价格走势所裁定，而在此之前，没有任何人能够裁定。这个例子说明，市场分析结果仅仅是一种预测，有可能对也有可能错，应该把这种预测结果作为制定投资计划的依据，但在计划中必须作好应对预测结果错误的准备。投资计划中的止损项目正是防止分析结果出错的必要措施。 

6. 证券市场的技术分析方法有几种

股票投资赚钱一般有两种操作思路：一是长期投资（长线），二是短期投机（短线、超短线）。但赚钱总的原理和操作方法是：
1、炒股就是低买高卖，通过证券市场股票的买入、卖出，赚取股价差额、实现套利。股票市场也是体现价值、供求影响价格，买的人多价格就

涨，卖的人多价格就跌。资金流入、流出使得股价上下波动，波段上落，周而复始。投资者就要顺势而为，低价买入、高价卖出，谋求利润。
2、炒股涉及企业基本面、走势技术面、宏观政策面的把控以及短中线交易操作技巧，需要多方面的训练，只有这样才能操作好股票。所以，要想炒股必须了解、掌握以上相关知识。可以由浅到深从以下书籍中选择自习：
a、入门：股市知识：《炒股必读》、《股市理论》、《股票操作学》。
b、提升：炒股理论：《道氏理论》、《波浪理论》、《电脑炒股入门》、《分析家筹码实战技法》。
c、深造：分析逻辑：《投资智慧》、《证券分析逻辑》。
对刚进入股市炒股的人，一方面学习书本上的股票技术知识，另一方面借鉴他人的成功经验，再进入实战操盘中，这样少走弯路、最大限度地减少经济损失；而实战操盘则要找个好点的靠谱软件，例如红三兵就挺不错的。。

7. 数据分析技术方法有哪些

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2.数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3.预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4.语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

8. 篮球技术分析，哪项最有参考价值

篮球基本知识和NBA规则介绍基本篮球知识介绍一传球技术分析：A持球：双手、单手；B出球：双手、单手；C球的飞行路线：直线、弧线、折线；D落点：正确的传球技术应做到：隐蔽、及时、快速、到位。正确的接球技术应做到：摆脱防守、上步卡位、伸手迎球。二运球技术关键：控制球能力，脚步动作熟练程度，手、脚、腰协调配合；运球动作运用时机：由后场向前场推进；打快攻；不能传球时；半场进攻需要调整传球角度，为同伴创造进攻机会。三投篮的技术要素：1、持球动作；2、出手动作。（1）瞄准方法；（2）投篮的弧线；（3）球的旋转。四三分球:是1984～1988年的篮球规则中增加的规则规定:在离球篮圆心6.25米外投中的球得三分。规则施行后远距离的投篮和远投的命中率都大大提高了。五提高投篮准确性的要素：适宜的投篮弧线：高弧线球飞行距离远；低弧线球暴露在球下面的球篮面积小；中弧线球暴露在球下面的球篮面积相对大球飞行的距离相对近所以应采用中弧线投篮；中、远距离投篮应使球后旋。NBA场上球员位置介绍控球后卫（PG）控球后卫（PointGuard）是球场上拿球机会最多、掌握比赛、组织进攻的人。他们要把球从后场安全地带到前场，再把球传给其他队友，给队友创造得分的机会。助攻是他们的首要工作，控球后卫在赛场上扮演的角色就象执导一场精彩演出的导演。一名合格的控球后卫，首先要有出色的运球能力，能将球顺利带过半场；其次，还要余尘液有很好的传球能力。控球后卫要让球流动得顺畅，他们要能将球传到最容易得分的地方。控球后卫往往是队上最后一个得分者，除非其队友都没有好机会出手，否则他是不轻易投篮的。即使有着很强的得分能力，控球后卫的目标也是以自己的得分能力破坏对方的防守，从而为队友制造得分机会。控球后卫的准则是：当场上有任何队友的机会比他好时，他一定将球交给机会更好的队友。所以，除非是很好的投篮机会，控球后卫是不会出手投篮的，这样对控球竖物后卫命中率的要求自然很高，通常要在50%以上——这一命中率要高于小前锋和得分后卫。在具体得分手段方面，外围外线和切入是控球后卫必备的两项利器。代表球星：贾森·基德（新泽西网队）得分后卫（SG）得分后卫（ShootingGuard），是以得分为主要任务的后卫队员，他的身材一般高于控球后卫，外围投篮是其主要的得分手段。得分后卫在场上是仅次于小前锋的第二得分手，不过他不需要练就小前锋一般的单打身手，因为他经常是由队友帮助找出空档后再投篮的。得分后卫首先要有较高的投篮命中率和稳定性，第二是出手速度要快，如此才能拉开敌方的防守圈，更利于队友在禁区内的攻势。不过得分后卫的命中率一般是47%左右，达不到50%，因为他们出手的距离通常是距离篮圈相当远的。代表球星：文斯·卡特（多伦多猛龙队）小前锋（SF）小前锋（SmallForward）是球队中最重要的得分者，同时也要有不错的防守能力。一名合格的小前锋不但要有足够的身高在篮下得分，也要有出色的兄猜速度凭借快攻和突破得分。对小前锋最根本的要求就是得分，小前锋乃是对命中率要求最低的一个位置，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。当然这有一个前提，就是他要能得分。如果一个小前锋每场球得个七、八分，命中率还只有四成的话，那还不如叫他去坐板凳算了。话说回来，为什么小前锋的命中率可以比较低呢？因为他是队上主要得分者，他经常要积极找机会投篮，要在某些时刻稳定军心，甚或以较困难的方式单打对手来提升士气，乃至于给对手下马威，给予敌方迎头痛击等。因此小前锋会有较多的机会出手，而且可能是不太好的机会，所以我们可以容许他的命中率稍低，只要他能得分的话。代表球星：格伦·罗宾逊（亚特兰大老鹰队）大前锋（PF）大前锋（PowerForward）在队上担任的任务几乎都是以苦工为主，抢篮板、防守、卡位是他的主要任务，说到投篮、得分，他几乎是全队最后一个。所以说，大前锋可以算是篮球场上最不起眼的角色了。大前锋的首要工作便是抓篮板球。大前锋通常都是队上篮板抢得最多的人，他要在禁区与中锋配合进行卡位防守，同时也要挑起全队的篮板重任。而在进攻时，大前锋常常帮队友掩护，在队友出手投篮努力争抢篮板球，为二次进攻做准备。一般情况下，要求大前锋单打进攻的时间很少，而大前锋的进攻手段则主要是转身投篮和小勾手之类的近距离进攻。由于大前锋出手投篮次数少，而且他投篮的位置一般又很靠近篮框，所以大前锋的投篮命中率也需要比较高，一般来说应该是场上五个位置中命中率最高的一个，一名合格的大前锋投篮命中率应该达到50%以上。相对于得分，大前锋的篮板球一定要抓得多，防守时的盖帽能力也是大前锋所必备的，因为他们的任务就是巩固禁区的防守。所以，大前锋在场上的任务就是做好两件事：篮板和防守。随着现代篮球打法的更新，对大前锋的进攻能力要求有所提高，不过，一个好的大前锋，还是以禁区内的防守为主要任务的。代表球星：卡尔·马龙（犹他爵士队）中锋（C）顾名思义，中锋（Center）是一个球队的中心人物，凭借其强壮、高大的身体，无论进攻还是防守，他们都是球队的枢钮，故名之为中锋。作为禁区内的“擎天柱”，抢篮板球是中锋必不可少的能力。此外，封堵阻攻、盖帽也是中锋必备的能力。由于本队进攻时自己常处在禁区中央的枢纽位置，所以中锋应该具有不错的导球能力，能将球往较合适的位置输送，助攻队友得分。以上三项，是中锋应具备的基础技能。当然，得分也是中锋应尽的职责，他们是主要的内线得分者。中锋的命中率应该比大前锋更高一些。一名好的中锋必须多才多艺，不但要有足够的得分技巧用于进攻得分，防守时还要能成为球队的最后一道屏障，除了守好自己盯防的球员，中锋还要能够协同协同和及时为队友的防守补位。现代篮球打法中有一种新的中锋战术，就是所谓的“外线中锋”。此种中锋需要在进攻时主要到外线投篮得分，而少做禁区内的进攻。由于用其他球员防守身材上差异太大、效果不佳，因此防守方只能让本队中锋也到外线去盯防对手。如此一来，进攻方就可以利用对方中锋不在禁区的机会，让本队能力强的前锋或后卫队员疯狂得分。当然，“外线中锋”只适用于进攻，防守时与一般中锋的打法无异。代表球星：沙奎尔·奥尼尔（洛杉矶湖人队）NBA主要名词术语解释1）扣篮：球员单手或双手持球，跳起在空中自上而下直接将球扣进篮圈。2）补篮：投篮不中时，球员跳起在空中将球补进篮内。3）卡位：进攻球员运用脚步动作把防守者挡在自己身后，这种步法叫卡位。4）领接球：顺传球飞行方向移动，顺势接球。5）错位防守：防守球员站位在自己所防守的进攻人身侧，阻挠对方接球叫错位防守。6）要位：进攻球员用身体把防守人挡在身后，占据有利的接球位置。7）突破：运球超越防守球员。8）空切：进攻球员在无球状态下向球篮跑动，以期寻找进攻机会。9）一传：获球队员由守转攻的第一次传球。10）盖帽：进攻球员投篮出手后，防守球员设法将在空中飞行并处于上升阶段的篮球打掉的动作。11）补位：当一名个防守球员失掉正确防守位置时，另一名防守方球员及时补占其正确防守位置。12）协防：协助同伴加强防守。13）紧逼防守：贴近进攻人，不断运用攻击性防守动作，威胁对方所持篮球的安全或不让对方接到传球。14）斜插：无球队员，从边线向球篮或者向球场中间斜线快跑。15）时间差：投篮时，为躲避对方可能有的对自己投篮的封盖，利用空中停留改变投篮出手时间，躲避对方封盖。16）接应：进攻方无球球员主动强占有利位置接球。17）落位：在攻防转换时，攻守双方球员的站位、布阵。18）策应：进攻队通过本方球员所组织的接应、转移球等战术配合，造成己方的进攻机会。19）掩护：进攻方球员以合理的技术动作，用身体挡住防守自己同伴的对手球员的去路，给队友摆脱防守、创造得分机会的一种进攻配合。20）突分：持球进攻球员在突破对方防守后将球传出的配合。21）传切：持球进攻球员传出球后立即空切，准务再次接球进攻。22）补防：当本方一名防守队员失去位置，进攻球员持球突破且有直接得分的可能时，邻近的另一名防守球员立即放弃自己的防守对象，去防持球突破的进攻者。23）换防：防守队员相互交换防守对象。24）关门：邻近的两名防守球员向持球进攻者的突破方向迅速合拢，形成“屏障”，堵住持球进攻者可能的突破路线。25）夹击：两名防守球员共同防守住一名进攻球员，封堵住其传球路线。26）挤过：两名进攻队员进行掩护配合时，防守方球员，在进攻者即将完成掩护配合的一刹那，抢占位置，从两名进攻队员之间侧身挤过，破坏他们的掩护，并继续防住自己的对手。27）穿过：当一名进攻队员进行掩护时，防守进攻方掩护者的防守方球员稍离对手，让同伴从自己和进行掩护的进攻方球员之间穿过去，继续防住对手。28）30秒钟规则：进攻方球队在24秒的控球时间内必须出手投篮。29）10秒钟规则：从攻方球队在后场控制球时开始，他们必须在10秒钟内使球进入前场（对方的半场）。30）5秒钟规则：持球后，球员必须在5秒钟之内掷界外球出手。对于罚球时的限时NBA的规定是10秒。31）3秒钟规则：与对方发生身体接触而产生的犯规，比如与裁判发生争执等情况。32）侵人犯规：因为与对方球员发生身体接触而产生的犯规行为。33）技术犯规：队员或教练员因恶劣的行为而被判罚的犯规，如与裁判争执不休。34）取消比赛资格的犯规：球员做出如打人这种违背体育运动精神的犯规，则犯规人将被立即被罚出场外。35）队员6次犯规：无论是侵人犯规，还是技术犯规，一名球员在一场比赛中犯规次数累计达到6次（FIBA规则规定是5次）必须离开球场，不得再进行比赛。36）违例：侵人犯规和技术犯规之外的违反篮球规则的行为。主要的违例有：非法运球、带球走、3秒违例等。37）干扰球：出手投篮后飞向篮筐的篮球，球在下落阶段和在球篮里时，双方队员都不得触球。38）球回后场：一方球队如已将篮球从后场移至了前场，则该球队球员不能再让球移过中线，使其回到后场。NBA篮球英语术语NBA篮球英语术语****投篮方式篇****nk灌篮bankshot擦板球doublepump拉杆式投篮fade-awayshot后仰式跳投hookshot钩射投篮jumpshot跳投layup带球上篮perimetershot中距离投篮setshot立定投篮three-pointshot三分球****统计术语篇****assist助攻blockshot阻攻defensiverebound防守篮板球fieldgoalpercentage投球命中率fieldgoal投球命中freethrowpercentage罚球命中率freethrow罚球offensiverebound进攻篮板球rebound篮板球scoring得分steal抄截three-pointshotpercentage三分球命中率turnover失误****场地装备篇****backboard篮板backcourt后场freethrowlane罚球圈freethrowline罚球线frontcourt前场gameclock比赛用时钟halftime中场休息时间hoop篮框，篮圈mid-court中场net篮网paintedarea罚球圈restrictedareanearthebasket禁区内篮框下的小圆圈区域rim篮框，篮圈scoringtable记录台，记分台shotclock时限钟three-pointline三分线topofthecircle靠近禁区顶端的三分球线附近wing（左、右两边）底线区域****规则篇****blockingfoul阻挡犯规buzzer蜂鸣器chargingfoul（带球）撞人（犯规）deadball死球defensivebasketinterference防守方干扰投篮得分delayofgame阻碍比赛之正常进行disqualification犯满离场doubledribble两次运球ejection驱逐出场elbowing打拐子expiration时间终了firsthalf上半场firstperiod比赛的第一节flagrantfoul恶性犯规foul犯规foulout犯满离场foultrouble快要犯满离场fulltimeout全时（100秒的）暂停goaltending干扰投篮得分hand-checking以手掌推挡对方进攻球员之犯规动作heldball持球illegaldefense防守违例illegaloffense进攻违例jumpball争球，跳球looseballfoul双方均无持球权时的犯规offensivebasketinterference进攻方干扰投篮得分outofbound球出界线overtime加时赛referee裁判secondhalf下半场shotclockviolation违反24秒内必须投篮时限之规定substitute换人suspension停止出赛technicalfoul技术犯规ten-secondviolation进攻方10秒钟之违例three-secondviolation（篮下）3秒钟之违例throwapunch出拳打架throwin发球入场traveling/walking走步twenty-secondtimeout只有20秒钟之暂停****战术篇****backdoorcut从两边底线往篮下的战术blockout把对方球员挡住，使其不易抢到篮球cut切入doubleteam用两位防守球员包夹进攻球员dribbleoutthetime/milkthetimeaway进攻方以运球方式消耗掉比赛所剩下时间fastbreak快攻foulstrategy犯规战术giveandgo（进攻方持球球员的）传切战术jockeyforposition（篮下）卡位one-one-onedefense人盯人防守pickandroll（进攻方做掩饰之球员的）挡切战术post-upplay（进攻方持球球员背对篮框）单吃对方防守****球员之战术****tripleteam用三位防守球员包夹进攻球员zonedefense区域防守，区域联防****比赛篇****awaygame/roadgame客场比赛final总决赛firstround首轮比赛guestteam客队homecourt主场homecourtadvantage主场优势homegame主场比赛hometeam主队losingstreak连败场数postseason季后赛regularseason季赛schele赛程semi-final准决赛standings战绩winningstreak连胜场数****NBA球队一览表****GoldenStateWarriors金州勇士队LAClippers洛杉矶快艇队LALakers洛杉矶湖人队PhoenixSuns凤凰城太阳队PortlandTrailblazers波特兰开拓者队SacramentoKings萨克拉门托国王队SeattleSupersonics西雅图超音速队DallasMavericks达拉斯小牛队DenverNuggets丹佛掘金队HoustonRockets休斯敦火箭队MinnesotaTimberwolves明尼苏达森林狼队UtahJazz犹他爵士队VancouverGrizzlies温哥华灰熊队MiamiHeat迈阿密热浪队NewYorkKnickerbockers纽约尼克斯队Philadelphia76ers费城七六人队OrlandoMagic奥兰多魔术队BostonCeltics波士顿凯尔特人队NewJerseyNets新泽西网队WashingtonWizards华盛顿奇才队AtlantaHawks亚特兰大老鹰队CharlotteHornets夏洛特黄蜂队ChicagoBulls芝加哥公牛队ClevelandCavaliers克里夫兰骑士队DetroitPistons底特律活塞队IndianaPacers印地安纳步行者队MilwaukeeBucks密尔沃基雄鹿队TorontoRaptors多伦多猛龙队NBA的全攻略，