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威廉指数

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(重定向自%R)

威廉指数(Williams%Rate)、威廉指标、W&R、WPR

目录

什么是威廉指数

  威廉指数,原名叫“威廉超买超卖指数”(Williams Overbought/Oversold Index),简称WMS%R%R,由拉瑞·威廉于1973年的《我如何赚取百万美元》一书中首先发表的,因而以他的名字命名。这个指标是一个振荡指标,是依股价的摆动点来度量股票/指数是否处于超买或超卖的现象。它衡量多空双方创出的峰值(最高价)距每天收市价的距离与一定时间内(如7天)的股价波动范围的比例,以提供出股市趋势反转的讯号。

  该指数主要用于研究股价的波动,通过分析股价波动变化中的峰与谷决定买卖时机。它主要通过多空双方创出的峰值(最高价)距每天收市价的距离与一定时间内(如7天)的股价波动范围的比例,以提供出股市趋势反转的讯号,来分析市场短期情走势的技术指标[1]

  威廉指数是利用摆动点来度量市场的超买超卖现象,所以可以此预测循环周期内的高和低点,找出其有效信号,是分析市场短期行情走势的技术指标。计算时先要决定周期天数,用此数取一个买卖循环的半数。大体而言,威廉指标可以分为5分钟、15分钟、60分钟、日、周、月、年等各种周期。

  许多分析家认为一个买卖循环为28天,除开周六、日,实际交易日为20天。一个较长的买卖循环期为56天,除开周六、日,交易日是40天,如各取其一半正好是10天和20天。也有取5天周期来计算W&R的。

威廉指数的计算

  威廉指数(%R)是利用摆动点来量度股市的超买卖现象,可以预测循环期内的高点或低点,从而提出有效率的投资讯号,

  W&R = 100 - \frac{C - L_n}{H_n - L_n} \times 100

  其中:C为当日收市价,Ln为N日内最低价,Hn为N日内最高价,公式中N日为选设参数,一般设为14日或20日。

  以日威廉指标为例,范围为0%~100%,其计算公式为:

  W&R = \frac{H_n - C}{H_n - L_n} \times 100

  其中:n:交易者设定的交易期间(常用为30天);C:第n日的最新收盘价Hn:是过去n日内的最高价(如30天的最高价);Ln:是过去n日内的最低价(如30天的最低价)。

  在股票市场中,投资者可以通过威廉指数判断买卖时机,一般判断标准如下:

  (1)当W&R在0~ 20%区间时,达到W&R指标超买区,表明市场处于超买状态,股票价格已进人顶部,可考虑卖出,W&R=20%这-横线,一般视为卖出线。

  (2)当W&R在80% ~ 100%区间时,达到W&R指标的超卖区,表明市场处于超卖状态,股票价格已近底部,可考虑买人,W&R= 80%这一横线,一般视为买入线。

  (3)当W&R在20%~ 80%区间时,表明市场上多空暂时取得平衡。股票价格处于横盘整理之中,可考虑持股或持币观望。

威廉指数运用原则

  威廉指数计算公式与强弱指数随机指数一样,计算出的指数值在0至100之间波动,不同的是,威廉指数的值越小,市场的买气越重,反之,其值越大,市场卖气越浓。应用威廉指数时,一般采用以下几点基本法则:

  (1)当%R线达到80时,市场处于超卖状况,股价走势随时可能见底。因此,80的横线一般称为买进线,投资者在此可以伺机买入;相反,当%R线达到20时,市场处于超买状况,走势可能即将见顶,20的横线被称为卖出线。

  (2)当%R从超卖区向上爬升时,表示行情趋势可能转向,一般情况下,当%R突破50中轴线时,市场由弱市转为强市,是买进的讯号;相反,当%R从超买区向下跌落,跌破50中轴线后,可确认强市转弱,是卖出的讯号。

  (3)由于股市气势的变化,超买后还可再超买,超卖后亦可再超卖,因此,当%R进入超买或超卖区,行情并非一定立刻转势。只有确认%R线明显转向,跌破卖出线或突破买进线,方为正确的买卖讯号。

   (4)在使用威廉指数对行情进行研制时,最好能够同时使用强弱指数配合验证。同时,当%R线突破或跌穿50中轴线时,亦可用以确认强弱指数的讯号是否正确。因此,使用者如能正确应用威廉指数,发挥其与强弱指数在研制强弱市及超买超卖现象的互补功能,可得出对大势走向较明确的判断。

威廉指数评价

   威廉指数属于研究股价波幅技术指标,在公式设计上,它与随机指数的原理比较近似,两者均为从研究股价波幅出发,通过分析一段时间内高,低价位与收市价之间的关系,反映市场的强弱及买卖气势。不同的是,随机指数采样天数较短,计算结果更具随机性,而威廉指数的采样天数略容易错过大行情,亦不容易在高档套牢。但由于该指标敏感性较强,在操作过程中,如完全按其记号出入市,未免过于频繁。因此,在使用过程中,最好能结合强弱指数动向指数等较为平衡的技术指标一起研制,由此可对行情趋势得出较准确的判断。

参考文献

  1. 童盼,高雅.威廉指标WPR——addWPR()分析.山西财经大学,2017
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