量化交易--基准点分析(Pivot Point Analysis

作者: 李任之 | 来源:发表于2019-01-23 21:19 被阅读0次

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。

枢轴点

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

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基准点分析(Pivot Point Analysis)

什么是基准点分析

基准点分析的应用

基准点分析的实例分析

各类枢轴点

典型枢轴点

伍迪(Woodie)枢轴点

卡玛利拉(Camarilla)枢轴点

斐波纳契枢(Fibonacci)轴点(图四)：

汤姆.丹麦(Tom DeMark)枢轴点(图五)

枢轴点的解释与应用

总结

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