“随机指标衡量价格的动能。如果你想象火箭在空中升起；在它可以下降之前，它必须放慢速度。动量总是在价格之前改变方向。” ——乔治·莱恩博士

解释随机振荡器

由于莱恩相信动量 在价格之前改变方向，他寻找看涨和看跌背离作为未决反转的警告。

另一种方法是仅在随机振荡器处于特定范围内时才建仓。例如，仅当 SO 高于 80 时才做多（意味着一只股票在指定时期内处于其区间的前 80% 之内）。

活跃的交易者可能会选择直接从其信号线交易 SO。例如，当 %K 线高于 %D 线时做多。

下面是一个慢速随机振荡器，最常用的设置是 N(14)、%K(3) 和 %D(3)：

如何计算随机振荡器

%K = 100 * ( 平均 (CL,s) / 平均 (HL,s) )

%D = 用户选择的 %K 移动平均值。

是：

s = 用户选择的平滑周期。

CL = 收盘价 – 低点 (n)

HL = 高 (n) – 低 (n)

n = 用户选择的用于衡量价格百分比范围的回溯期。

笔记：

‘s’ 为 1 将产生“快速随机”，而设置为 3 是用于“慢速随机”的典型值。有趣的是，Williams %R 与 %K 相同，但反映在 0% 线上。

随机震荡指标是一个很好的指标吗？

作为技术指标争夺霸权的一部分，我们通过全球 16 个不同市场的 300 年数据对其进行测试

随机振荡器(SO) 是一种广泛使用的动量指标。作为技术指标争夺霸权的一部分， 我们已经通过 16 个不同的全球市场（总共 300 年的数据）对其进行了测试，以 了解它的运作情况以及哪些设置产生了最佳回报。

首先，让我们确定当随机振荡器处于其范围的十分之一时市场表现如何：

我已经突出了红色->橙色 渐变中的每个负面结果和浅绿色->深绿色 渐变中的正面结果（取决于损失或增益的大小）。显然，大部分市场收益发生在随机震荡指标高于 50 时，而大部分市场收益发生在高于 90 时。

这意味着当市场处于其区间的前 50% 时，它有上涨的趋势，而当它在其区间的前 90% 时，它有很强的上涨趋势。它还告诉我们，当市场处于其区间的底部 50% 时，我们希望避免做多。我们将这个范围设定在什么时期？有趣的是，回报在不同的回顾期内变化不大，尽管较长时间回顾的好处是信号的波动性较小。

现在让我们看看随机振荡器高于 50 时的 20-50% 段：

上表颜色编码为红色->黄色->绿色 ，从最低 -> 中间 -> 最高回报。响亮而明确的信息是，如果您想赚钱，就需要在市场创出新高时做多。回顾过去 255 天（大约 1 年），在 50-90 范围内做多与在 50-100 范围内做多之间的区别是每年赚取 2.68% 或 8.38% 之间的区别！

让我们看一下贸易概况：

上面的结果显示了如果在任何时候开立并持有多头头寸会发生什么，16 个测试市场中的任何一个的随机振荡器读数都高于 50（这意味着市场处于其范围的上半部分）。我们选择 252 天，不是因为回报最好，而是因为这种回顾产生了更长的平均交易持续时间，而 252 天是一年中的平均交易天数。

回报不如我们从RSI或移动平均线交叉等其他指标中看到的那么好，但它们仍然可观。此外，在寻找市场方向的长期指示时，平均 104 天的交易持续时间是有利的。

随机振荡器结论

随机振荡器 %K 线波动太大，不值得在交易中考虑，正如 George Lane 博士在 50 年代最初建议的那样。短期交易有更好的选择，例如FRAMA。事实上，还有比本文中介绍的随机震荡指标更好的市场方向长期指标可供选择……那么值得为此烦恼吗？

嗯……是的，原因如下：

这些测试说明的事实是，大部分收益发生在市场处于其区间的前 10% 时，而几乎所有的收益都发生在市场处于其区间的上半部分时。

关于动量策略已经发表了很多或研究，它们通常涉及从选择中购买表现最好的资产，然后定期轮换资金，以便不断地保持最佳状态。许多人担心持有接近高点的市场，因此通过不断轮换当前的市场领导者，这些担忧会得到缓解。

然而，我们对随机震荡指标的测试显示，当指数基金处于其范围的上半部分（几乎在任何回顾期内）时，仅仅持有指数基金将获得大部分收益，同时仍能避免那些令人担忧的“泡沫破裂” ‘ 喜欢拒绝。与流行的看法相反；当市场泡沫破灭时，它不会在一夜之间破灭。便士股票呈指数增长，然后在第二天暴跌。在极少数情况下，大公司甚至可能会这样做。但主要经济体不能一毛钱转。

“如果发生核战争，请忽略此信息。” – 沃伦·巴菲特

因此，随机振荡器可能是对动量旋转类型策略的有用补充。另一个值得考虑的想法是根据随机振荡器读数更改交易系统的规则。例如，我们知道大多数收益发生在市场创出新高时，因此当随机震荡指标高于 90 时，多头头寸获利的规则应该与在 50 和 60 之间时不同。

这两个应用程序都将包含在未来的测试中。

本系列更多内容：

我们已经并继续对各种技术指标进行广泛的测试。看看他们的表现如何，以及哪些在技术指标争夺霸权中表现得最好。