第六节 乖离

乖离是不同性质的值(如股价与移动平均线) 的差值或比例值。

如果说移动平均线代表投资人的平均成本，那么乖离率则表示投资人的平均报酬率。移动平均线代表的是- 一种常态的现象，一个稳定的趋势，而乖离加大就是一种少数异常的现象，所以利用乖离率就是采取了异常的现象终归要回归于正常的观念。价格在移动平均线之上时，乖离率为正值，反之则为负。价格若在移动平均线之上，正乖离率越大，获利卖压则越大;价格若在移动平均线之下，负乖离越大，此时买进则相对安全。但是使用乖离率，唯一的困难点就在于多大的乖离值才是真正反转点。技术分析是基于之前的历史经验。再用统计的方法计算出来的值。历史是否一直受限于这个数值? 答案当然是否定的，否则就不会有所谓的破记录的事情发生。  再有就是应用上比较麻烦，必须做长时间的统计，根据不同的商品作出大量的计算工作，如计算出单- 一金融商品的众数，然后再比较历史经验值，得出其最大乖离值，再以K线理论辅助判断行情。上证指数从1997年1月3 日以来，若以12 日乖离率而言，正乖离率最大值在12.90,负非离率最小在-13.56; 但一般只要超过+5与一5，上证指数反转的机会就非常高。因此有人将乖离率加以延伸，得出- 一个指标，称为五线谱。

利用乖离率得出来的五线谐:

假设我们考虑22 日平均线的乖离率，那五条曲线分别为L..L、Ly,14及L，且:

Py2=正乖离率上密集点位的众数Py,= i正乖离率下密集点位的众数ny,=负乖离率上密集点位的众数ny =负乖离率下密集点位的众数

由于计算各种正、负乖离率的众数，需要大量的计算工作，所以一般而言概略成:

Py:=5Py,=3

ayi =-3

ny; =-5

故五线谱般式为;Ly=22 日 平均线

Lp=Lyx (100+Py2) /100Iz=1yx (100+Py,) /100

L。=L x (100+my,) /100

Is =1,x (100+ny2) /100

这就是利用乖高率得出来的五线谱。

上述的Py、Pyr nyr.nys 四个数字，较精确的取法是先观察乖离率经常出现的最大与最小值。设定Pyz与ny2两值后再将这两值除以2,取其整数值得出Py,与my,共最大的缺点就在于针对每一种商品都必须设定不同的参数，才能达到较准确的五线谱指标。

图3-16 中所标示的A、B与自b 各点都是重要的转折点，对于像外汇这种成交量的界定比较复杂的金融商品，将五线谱解释成庄家吸筹吃货、洗盘甩轿、拉升出货等阶段是- 一种不错的解析方法，这也是一种以价代量的观念。

五线谱指标的另一种用法，就是本书第三章第三节所提及的零轴的观念，把中间的L，当作是零轴来看待。乖离率既然是用于量测偏离正常轨道，也就是偏离移动平均线的程度，所以遇到突发的利空或利好消息时，利用乖离率来预测目标值，就是一种合理的方法。其预测方法如下:

乖高率的公式为:

整理后得:

0.01xax当日移动平均线=X-当日的移动平均线X= (1+0.01xa) x当日移动平均线

实际的例子请看图3- 17中标示A 的地方。利用乖离率预估回调的低点x,先寻找之前至两年内曾经出现的最小乖离率，为一14.446。这里选择一至两年的原因在于一档股票大概经历两年的时间，就日线而言，已经出现过一个大的周期循环。当日的12 日移动平均线为15.081,将这些数字代人上面的式子里:

X=[1+0.01x( -14.446)]x 15,081

X=12,90239874.在12.90附近。但是在到达这目标的当天(1999年10 月14 日)，并没有出现止跌的K线，甚至出现追杀盘。这是介绍此用法时，必须注意的事情一一这算是一一种逆势接单的方法。俗语常云“不要接正在下跌的刀子”，所以先讲解一一个失败的例子。这里失败最重要的原因在于之前一直是个很明显的多头走势，A 处刚好是起跌的开始，所以这种预估的方法，非常容易失败。反观图中B 处，先寻找之前曾经出现的最小乖离率，为-23.572，当日的12 日移动平均线为9.343,将这些数字代人上面的式子里:

X=[1+0.01x( -23.572)] x9.343X=7.14066804; 预估目标7.14。

到了2000年1月24 日破了之前的支撑7.35 后，达到预估目标7.14,这一天就可以考虑建仓，这里能够成功的原因是因为已是空头的强等之末，而且也回到了1999 年主力建仓的水位。任何看似神奇的技巧，都必须能够通过K线理论的检验，才能在正确的时机使用。