量價秘密（引進版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蒂莫西·奧德 著

圖書標籤:

• 量價分析
• 技術分析
• 股票
• 投資
• 金融
• 交易
• K綫
• 市場分析
• 趨勢
• 選股

齣版社： 上海財經大學齣版社

ISBN：9787564222932

版次：1

商品編碼：11876922

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　量價關係，永遠是市場趨勢交易的核心問題。解構這一關係，無疑揭開瞭市場的底牌。在《量價秘密:趨勢、闆塊、黑馬股操作寶典》中，作者蒂莫西·奧德提供瞭通往財富的分析工具——T指標和奧德量。蒂莫西·奧德擁有“全美黃金交易員之首”“美國《時代摘要》評選的十大交易員之一”等諸多稱號，其將數學專業運用於股市分析，形成瞭頗具特色的T指標和奧德量，並反復運用於股票、期貨、商品等市場，均取得巨大成功！目前，這些分析方法已被全球的短綫交易者廣泛使用。其優勢在於：準確判斷市場的牛熊態勢，以及附近的可能高點和低點；評估廣度、成交量、動量指標，從而準確把握進入市場的契機；準確尋找到與市場趨勢一緻的交易闆塊；在交易闆塊中，鎖定強勢的股票。

目錄

譯者序
序言
前言
緻謝
作者簡介
第一章成功交易之路
我成為一名經紀人
技術分析上的第一次進攻
做市場的“學生”
一幅不完整的圖片
理解市場時間構架
“發現”威科夫
量價關係
我的交易方法
第二章方法概述
時間構架和交易
使用頂底法則
通過市場選股
第三章量價分析的物理學
利用奧德量確定買入和賣齣信號
看漲行情的確定
小結
第四章量價關係
拐點處成交量分析
交易缺口與成交量
第五章奧德量與拐點量價關係相結閤
奧德量與成交量關係相結閤
理解成交量推動股價和時間構架
長期和短期圖錶分析
小結：波段價格、成交量和奧德量
第六章順勢而為的方法
尋找市場趨勢
廣度分析
成交量分析
動量分析
第七章闆塊分析和股票分析：投資者情緒的重要性
闆塊分析和股票分析
投資者情緒有助於我們判斷市場轉摺點
小結：指標之間的協調
第八章黃金股票：整體分析
黃金價比
黃金交易中的艾略特波浪理論分析
使用“三重頂”和成交量分析
跌破低點分析
黃金闆塊的未來
關於黃金分析的小結
第九章總結
步驟1：讀懂市場情緒
步驟2：評估廣度、成交量和動量
步驟3：選取最強勢闆塊
步驟4：挑選最優個股
小結
譯者簡介

精彩書摘

　　《量價秘密（引進版）》：
　　最強、最可靠的信號就是最大成交量日信號。在走勢下滑至少數月之久的市場裏，可以發現這種下滑趨勢會突然結束的情況。這個信號有如此良好成效的原因是，成交量擴大到如此大的程度，以至於在短期內下跌趨勢枯竭，市場這時也剛好企穩。
　　日成交量最大的規則就是成交量與前一天或後一天相比增長瞭至少20％，甚至更多。這種激增的成交量耗盡瞭短期內市場的全部下跌能量，因此，市場的下跌趨勢停止瞭。日成交量最大時不是買入信號日，買入信號是從最大成交量日的最低點測試而來的。最大成交量日的最低點測試應該至少有8％的收縮量，隨後而來的是比這個最低點稍高的最大成交量日；這些條件都引發瞭成交信號。
　　最大成交量日的信號類似於圖4.1中所討論的多次考驗最低點的信號。然而，最大成交量日信號顯示，在第一天最低點處具有較高程度的成交量膨脹。因此，信號本身就具有較強的能量，這種信號顯得尤為重要。
　　最大成交量日信號往往會産生顯著的迴升，通常持續數月之久。交易者需要掌握這種狀況。這是因為，過去幾年裏已發現，在紐約證券交易所的標準普爾500指數以及納斯達剋綜閤指數中，在所有主要的低點處，當天會巨額放量。如果在交易時遇到這種情況，你就應該順勢而為。
　　圖4.28顯示瞭最大成交量日成交信號，提供瞭在2006年6月與7月標準普爾500指數的最低點。2006年6月8日，成交量上升至3.2億股，這與6月8日之前的日子相比，成交量上升瞭至少20％，甚至更多。而6月8目的成交量如此異常，充分說明市場在明顯萎縮，顯示下調能力已經完全耗盡，從而引發瞭看漲的跡象。
　　……

前言/序言

好的，下麵為您呈現一本假設的圖書的詳細簡介，其內容與《量價秘密（引進版）》無關。 --- 書名：深度學習在金融市場預測中的應用：理論、模型與實戰 作者： [此處可虛構一位知名學者的名字或研究團隊] 譯者： [此處可虛構一位資深金融工程師的名字] 齣版社： [此處可虛構一傢專業金融科技齣版社] 齣版日期： [此處可虛構日期] --- 圖書簡介：深度學習在金融市場預測中的應用 擁抱數據驅動的未來：從傳統計量到前沿AI 在全球金融市場日益復雜化、高頻化和數字化的今天，傳統的基於基本麵分析和經典時間序列模型的預測方法正麵臨嚴峻的挑戰。市場噪聲的增加、非綫性關係的凸顯以及海量異構數據的湧現，要求金融分析師和量化研究人員采用更為精密的工具。本書《深度學習在金融市場預測中的應用：理論、模型與實戰》正是為應對這一時代需求而編寫的權威指南。 本書旨在係統地梳理深度學習技術在金融時間序列預測領域的理論基礎、核心算法、模型構建方法以及實際操作流程。它不僅麵嚮具有一定數學和編程基礎的量化研究人員、金融工程師，也麵嚮希望深入瞭解人工智能如何重塑投資決策的基金經理和風險控製專傢。 第一部分：理論基石與數據預處理的藝術 本書的開篇將為讀者打下堅實的理論基礎。我們首先迴顧瞭金融時間序列的固有特性，如高波動性、尖峰厚尾現象和低信噪比，這些特性決定瞭傳統綫性模型（如ARIMA、GARCH）的局限性。 隨後，我們深入探討瞭深度學習的數學本質。重點講解瞭神經網絡的基本結構，包括前饋網絡（FNN）的激活函數選擇、反嚮傳播算法的優化過程，以及梯度消失和爆炸等實際問題。 數據預處理是金融建模的關鍵瓶頸。 本部分投入瞭大量篇幅討論如何有效地處理金融數據： 1. 數據清洗與規範化： 詳細介紹瞭針對不同頻率數據（日綫、分鍾級、Tick數據）的缺失值填充策略，以及Z-Score標準化、Min-Max縮放和Box-Cox變換在不同場景下的適用性。 2. 特徵工程的革新： 區彆於傳統技術指標的簡單組閤，我們探討瞭如何利用深度學習提取高維、非綫性的“隱性特徵”。這包括瞭基於波動率的特徵構建、市場微結構特徵的提取，以及如何利用特徵重要性評估方法（如Permutation Importance）來驗證特徵的有效性。 3. 時間序列的序列化錶示： 介紹如何將連續的時間序列數據轉化為適閤RNN/LSTM/Transformer模型輸入的“窗口”或“張量”格式，這是模型訓練前的必要步驟。 第二部分：核心深度學習模型在金融中的特化 本書的核心內容集中於對幾種最適閤處理序列數據和捕捉復雜依賴關係的深度學習模型的深度剖析和金融化應用。 1. 循環神經網絡（RNN）及其變體：捕捉長期依賴 我們詳細闡述瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——細胞狀態、遺忘門、輸入門和輸齣門的工作機製。在金融應用中，我們展示瞭如何利用LSTM精確預測資産價格的短期走勢，並結閤注意力機製（Attention Mechanism）來增強模型對關鍵曆史事件的聚焦能力。 2. 捲積神經網絡（CNN）的視角轉換 雖然CNN傳統上用於圖像處理，但本書展示瞭其在金融領域的新興應用。我們探討瞭一維捲積（1D-CNN）如何作為特徵提取器，自動識彆技術圖錶形態（如頭肩頂、雙底等）所蘊含的內在模式，將其轉化為比傳統人工特徵更魯棒的輸入。同時，也討論瞭如何將多資産時間序列視為“多通道圖像”，使用二維捲積（2D-CNN）來捕捉不同資産間的空間相關性。 3. Transformer模型：突破序列長度的限製 近年來，Transformer架構憑藉其自注意力機製（Self-Attention）在自然語言處理中取得瞭巨大成功。本書詳盡解析瞭Transformer如何擺脫傳統RNN對序列長度的依賴，使其能夠同時處理數月甚至數年的市場數據，有效捕捉宏觀經濟周期與資産價格之間的遠距離依賴關係。我們提供瞭在股票市場和外匯市場中應用Transformer進行方嚮性預測的完整案例研究。 第三部分：模型集成、風險管理與實戰部署 一個在測試集上錶現優異的模型，並不意味著它能在真實交易環境中獲利。本書的後半部分著重於彌閤理論研究與實際交易之間的鴻溝。 1. 集成學習與模型融閤 為瞭提高預測的穩定性和準確性，我們介紹瞭堆疊（Stacking）、投票（Voting）和加權平均等模型集成策略。特彆是針對金融數據“黑天鵝”事件的魯棒性要求，我們設計瞭動態權重分配機製，使得模型能夠根據當前市場環境的波動率，靈活調整對不同基礎模型的信任度。 2. 性能評估與穩健性檢驗 金融預測的評估標準遠超簡單的準確率（Accuracy）。本書詳細介紹瞭夏普比率（Sharpe Ratio）、最大迴撤（Max Drawdown）、索提諾比率（Sortino Ratio）等交易導嚮的評估指標。同時，我們強調瞭樣本外測試（Out-of-Sample Testing）的嚴格性，並介紹瞭濛特卡洛模擬和滾動窗口迴測等技術，以確保模型的穩健性。 3. 策略構建與風險預算 本書最終將預測轉化為可執行的交易信號。我們探討瞭如何將模型的概率輸齣轉化為頭寸規模決策，引入瞭基於下行風險價值（CVaR）的動態倉位調整模型，確保模型在預測錯誤時，資金迴撤被嚴格控製在可接受的範圍內。 總結 《深度學習在金融市場預測中的應用：理論、模型與實戰》不僅是一本技術手冊，更是一份指導方針，引導讀者跨越傳統金融建模的邊界，進入一個由海量數據和復雜算法驅動的全新投資時代。通過本書，讀者將掌握構建、優化和部署高階金融預測係統的全套工具和思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，深邃的藍色背景搭配著閃耀的金黃色字體，仿佛藏著某種神秘的能量。我拿到書的時候，就有一種想要立刻翻開它，探尋其中奧秘的衝動。雖然我還沒來得及深入閱讀，但光是憑著這股強烈的直覺，我就覺得這本書一定會帶給我不一樣的驚喜。我期待它能為我打開一個全新的視角，讓我看到一些平時被忽略的、卻至關重要的東西。也許是關於如何更深刻地理解市場動態，也許是關於如何更敏銳地捕捉到投資機會，亦或是關於如何建立更穩健的交易策略。總之，這本書給我帶來的第一印象，就是它蘊含著改變我現有認知的潛力。我常常在想，那些成功的投資者，他們究竟是如何在紛繁復雜的市場信號中，找到那條通往勝利的捷徑的？這本書的名字《量價秘密》，似乎就指嚮瞭那個關鍵點。量價關係，聽起來就充滿瞭技術性和實操性，我相信它不會是空談理論，而是能給我帶來一些切實可行的工具和方法。我迫不及待地想知道，書中所揭示的“秘密”究竟是什麼。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我腦海中浮現齣無數關於市場波動的畫麵。我一直認為，價格的漲跌並非是無跡可尋的，背後一定存在著某種規律性的力量在推動。而“量價秘密”這個書名，恰好觸動瞭我對這種內在規律的好奇心。我猜想，這本書可能會深入探討成交量是如何作為一種“貨幣”或者“能量”在市場中流動的，以及這些流動是如何直接或間接影響價格的。我希望它能教會我如何從成交量的細微變化中，捕捉到市場參與者的情緒和意圖。比如，在價格上漲時，如果成交量並沒有同步放大，這可能意味著什麼？又或者，在價格下跌時，如果成交量突然萎縮，這又暗示著什麼？這些都是我一直試圖理解但又不得其解的問題。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的框架，讓我能夠係統地學習和理解量價關係，從而提升我的交易判斷能力，讓我能夠更自信地在市場中做齣決策，而不是憑空猜測。

評分☆☆☆☆☆

最近這段時間，我一直在思考如何能夠更好地理解市場的“語言”。很多時候，我們看到的圖錶和數據，其實隻是錶象，真正驅動市場走嚮的，是隱藏在這些錶象之下的無數交易者的心理和行為。這本書的名字，特彆是“量價秘密”這幾個字，讓我覺得它很有可能就是在探討如何解讀這種“語言”的奧秘。我設想，書中可能會詳細闡述成交量和價格之間的內在聯係，以及它們是如何相互影響、相互印證的。也許，成交量就像是市場的“呼吸”，而價格則是“心跳”，通過同時觀察和分析這兩者，我們就能更準確地把握市場的健康狀況和發展趨勢。我一直覺得，那些能夠長期在市場中生存並獲利的投資者，一定擁有比普通人更敏銳的洞察力，能夠看到彆人看不到的東西。我希望這本書能夠幫助我培養這種洞察力，讓我不再是被動地接受市場信號，而是能夠主動地去解讀和理解。

評分☆☆☆☆☆

每次翻開一本新書，我總會先瀏覽一下目錄和序言，試圖對作者的思路有一個初步的瞭解。這本書的目錄結構安排得相當有條理，從基礎概念的鋪墊，到進階技巧的講解，再到實戰案例的分析，層層遞進，邏輯清晰。序言部分也充滿瞭對市場本質的深刻洞察，以及作者希望通過這本書幫助讀者實現的目標。我尤其注意到其中一些章節的標題，比如“趨勢的識彆與確認”、“支撐與阻力的演變”、“成交量背後的心理博弈”等等，這些都讓我對書中可能包含的內容充滿瞭期待。我一直在尋找能夠幫助我提升交易決策能力的讀物，而這本書的標題和結構，似乎恰好滿足瞭我的需求。我希望能從中學習到更科學、更係統化的分析方法，不再僅僅依靠感覺或者單一的指標來做齣判斷。我知道，在投資的世界裏，理論與實踐相結閤至關重要，所以我也很期待書中的案例分析，希望能夠從中看到這些“秘密”如何在真實的交易場景中發揮作用，從而驗證和鞏固我所學到的知識。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠幫助我提升分析能力的工具和方法很感興趣，尤其是那些能夠提供更深層次洞察的。這本書的名字，讓我感覺它就像一本“秘籍”，裏麵可能隱藏著一些不為人知的、卻能帶來巨大優勢的交易技巧。我經常在交易中遇到瓶頸，感覺自己好像總是慢半拍，或者在關鍵時刻猶豫不決。我希望這本書能給我帶來一些新的思路，讓我能夠更早地發現市場的轉摺點，或者更堅定地執行我的交易計劃。我特彆期待書中能夠提供一些具體的、可操作的圖錶分析技巧，例如如何通過成交量的異常波動來預判價格的變動，或者如何結閤價格形態和成交量來識彆趨勢的真僞。如果書中能夠包含一些成功的交易案例，並且詳細解釋它們是如何運用“量價秘密”來取得成功的，那將是非常寶貴的學習資料。我堅信，掌握瞭核心的交易邏輯，纔能在變幻莫測的市場中立於不敗之地。

評分☆☆☆☆☆

物流很快 ，寶貝很好， 與圖片相符， 服務態度好 ，很喜歡下次還會來買。

評分☆☆☆☆☆

經典之作，應當好好地學習瞭再學習。

評分☆☆☆☆☆

���� 強迫癥，必須評價啊

評分☆☆☆☆☆

經典的書籍，可以一讀，再讀。

評分☆☆☆☆☆

哦誒誒誒誒為誒誒誒二爺月夜夜夜夜夜夜夜夜夜夜月

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，看後評價

評分☆☆☆☆☆

書不錯，是正版！物流也不錯！

評分☆☆☆☆☆

多看書有好處，不是我看的，給我傢豬學習！

評分☆☆☆☆☆

封麵有點髒，沒用薄膜紙包好，但內容不錯