成本函数cost和winner原理

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1、成本函数COST和WINNER原理成本分布原理:投资者一般对股票平均成本感兴趣,移动平均MA、指数平滑移动平均EMA等算法都是计算股票平均成本的算法,但是这些算法没有考虑到成交量对平均成本的影响,例如,假设最近一段时间某股票在10-20元间波动,其平均价MA为15元,但观察其成交量发现在20元附近成交量巨大,而在10元附近成交量稀少,我们认为其平均成本显然应该比15元更高才合理,为此我们可以引入换手率移动平均概念;以当天的换手率作为平滑因子计算指数平滑移动平均,用公式来表示为:Y:=(1-A)*Y’+A*C

2、A表示换手率,C表示收盘价,Y和Y’分别表示今日平均价和昨日平均价。加权平均的计算方法是:Zax,其中x为待统计数值,a为x占总量的比例,当日的平均成本Y可以表示为两个部分,当日买入的和以前买入的,当日买入的成本为收盘价C,以前买入的成本为Y’,而当日买入的占总流通盘的比例为换手率A,而以前买入的则占1-A,因此今日的加权平均成本为(1-A)*Y’+A*C,因此,用这个公式更能反映股票的真实成本。但现在还有两个问题需要解决,其一使用收盘价不能真实表示当日成本,其二是不能了解整个成本的分布情况,即我们只知道平

3、均成本是多少,不知道整个持仓的成本分布情况,而这个分布情况有时是非常有用的。例如某股票的所有持仓成本均为10元,而另一个股票则由50%以5元买入,50%以15元买入,这两只股票均价都是10元,但其表现必然有很大差别。移动成本分布移动成本分布就是为解决以上问题提出来的,它将平均成本概念从一条平均线扩展为一个分布图,表示当前所有持仓量的成本分布情况,用等间距的水平线表示分布情况,水平线的垂直位置表示成本所处价位,长度表示相对比例,其中最长的线条占满显示区,其余按照相同比例显示。成本分布的算法与前面以换手率作为平

4、滑因子计算指数平滑移动平均的基本原理是一样的,主要差别就在于它计算的不是一个而是一组数值,即当日成本不是收盘价,而是从最低价到最高价之间的一组数据。成本分布算法是基于以下假设计算的:a)每天的成本平均地分布在最低价到最高价之间,画成移动成本图就是一个最低价到最高价的矩形,这个矩形我们称为当日成本;b)每天的换手是等概率发生的,即不论买入时机如何,对于股票持有者不管是套牢还是获利,当日抛出的概率是相同的。成本分布画法:a)上市每一天的成本分布图就是当日成本,即最低价到最高价间的一个矩形。b)其后每一天的成本分

5、布图满足Y=(1-A)*Y’+A*B,A表示当日换手,B表示当日成本,Y、Y’分别表示当日和上一日的成本分布,注意,此处BYY’均表示一个分布情况,而不是一个数值。COST(N)表示当日N%获利盘的价格是多少,即有N%的持仓成本在该价格以下,其余(100-N)%的持仓成本在该价格以上,是套牢盘限制:仅在日线分析周期有效参数:N:常量,取值范围0-100例:COST函数根据获利盘和套牢盘的比例得出其分界线,我们可以由此得到90%的成本集中在COST(5)-COST(95)之间,而70%的成本集中在COST(1

6、5)-COST(85)之间;COST(50)表示平均成本,因此COST(95)-COST(5)/COST(50)就表示90%成本分布于平均成本附近的某个范围之内,该数值描述了成本分布的密集程度。WINNER(A)获利盘比例:表示以A价格卖出时获利盘比例是多少,返回0,1表示10%获利盘。限制:A:常量或变量例:WINNER(10.5)表示10.5元价格的获利盘比例WINNER(CLOSE)表示以当前收市价卖出获利盘的比例WINNER与COST是正好相反的两个函数,前者由价格求获利盘比例,而后者由获利盘比例求

7、得价格,灵活应用这两个函数,可以定量地进行成本分析计算。筹码分布选股                        成本分布可谓是分析家的一大特点,通过一种数学模式尽可能地接近和模拟市场的事实的购筹码的分布结构,虽然做不到“知道所有人的底牌”,但是做得到“了解大部分的其他人手中的牌”                        !分析家为客户自己定量地描述市场提供了两个成本函数,COST和WINNER,从而完成了对这一部分的自由和开放的平台制作。                        在函数表中我

8、们已有对这些函数的计算原理和计算方法有一个完整的介绍,所以这里不再赘述,直接通过以下的一些例子来了解这些函数的用法!                        2、61当日收盘价的获利盘的比重?                        含义解释为在本周期收盘价之下的获利筹码的比例是多少?这样计算的原因在于通过具体的数值分析求得更加明确的权市场的成本构成状况。                       

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