bias指标详解-bias指标详解及实战用法

什么是bias指标？

BIAS 乖离率 乖离率（BIAS）又称为y值，是反映股价在波动过程中与移动平均线偏离程度的技术指标。它的理论基础是：不论股价在移动平均线之上或之下，只要偏离距离过远，就会向移动平均线趋近，据此计算股价偏离移动平均线百分比的大小来判断买卖时机。 乖离率的缺陷是买卖信号过于频繁，如果使用普通的指标和应用原则，不仅不能铲到底，甚至连股价跌幅的半山腰也铲不到。因此，必须做出适当改进，具体优化方案如下： 在原来三条线的基础上再增加设置第四条线：BIAS4。计算公式相同，参数设置为60日，具体的应用原则如下：

1、 当BIAS4小于-12时，可以轻仓做试探性买入，做反弹行情。

2、 当BIAS4小于-18时，可以半仓做波段行情。

3、 当BIAS4小于-24时，可以重仓坚决买入，做牛市行情。

什么是BIAS指标？

你好，乖离率,简称Y值,是移动平均原理派生的一项技术指标,其功能主要是通过测算股价在波动过程中与移动平均线出现偏离的程度,从而得出股价在剧烈波动时因偏离移动平均趋势而造成可能的回档或反弹,以及股价在正常波动范围内移动而形成继续原有势的可信度。　　乖离度的测市原理是建立在：如果股价偏离移动平均线太远,不管股份在移动平均线之上或之下,都有可能趋向平均线的这一条原理上。而乖离率则表示股价偏离趋向指标斩百分比值。乖离率计算公式如下:　　 乖离率=(当日收盘价-N日内移动平均价)/N日内移动平均价╳100%5日乖离率=(当日收盘价-5日内移动平均价)/5日内移动平均价╳100%式中的N日按照选定的移动平均线日数确定,一般定为5,10。　　 由计算公式可以看出,当股价在移动平均线之上时,称为正乖离率,反之称为负乖离率；当股价与移动平均线重合,乖离率为零。在股价的升降过程中,乖离率反复在零点两侧变化,数值的大小对未来股价的走势分析具有一定的预测功能。正乖离率超过一定数值时,显示短期内多头获利较大,获利回吐的可能性也大,呈卖出信号；负乖离率超过一定数值时,说明空头回补的可能性较大,呈买入信号。

bias三条线怎么看懂？

bias三条线看懂的方法如下：

1.随着股价的不断上涨，bias的三条指标线也在不断上扬。

2.当6日BIAS超过5、12日bias超过7、24日BIAS超过11时，说明三条指标线同时处于超买区间。

bias指标的三条指标线同时超买的形态

当bias的三条指标线同时处于超买区间时，表明股价此时正处于严重的超买状态，随时可能展开回落，发出卖出信号。

【出击卖点】

当三条指标线在超买区间开始回落时，构成卖点。

【经典案例】2010年10月初，赣粤高速(600269)股价持续上涨，同时BIAS指标的三条指标线也同步上升。10月18日，随着6日BIAS指标开始超买，该股BIAS指标的三条指标线同时处于超买区间，发出卖出信号。下一交易日，即10月19日，BIAS指标开始回落，卖点出现。

【技术要点】

1、bias指标线的波动较为频繁，因此有时会出现无效信号。投资者在使用该指标时，最好能够结合成交量、K线形态等综合研判。

2、为尽量回避bias指标过于灵敏的缺陷，投资者可以进行分批卖出。当指标线在超买区间回落时进行第一次卖出。待指标线回落至超买区间下方时，再进行第二次卖出。

3、本卖点比较适用于把握连续上涨的短线卖出时机。

bias指标优缺点？

优缺点如下：

优点：

1. 简单易用：乖离率指标非常直观，计算简单易用，不需要进行统计分析或复杂的计算，可以很快地得到股票价格的偏离程度。

2. 可靠性高：乖离率可以帮助分析人员判断股票的价格走势，对于一些底部或者顶部轮廓鲜明的证券（如过度卖出或过度买入的股票），乖离率指标的分析结果非常可靠。

缺点：

1. 对于大多数证券来说，乖离率波动范围较小，可能难以发现其中的机会点，因此需要结合其他技术指标进行分析。

2. 乖离率指标对于各种情况的适用性并不完全一致，对于不同性质的证券、不同市场状况下的市场趋势，其适用性都有所差异。

3. 乖离率指标可能对于价格波动的响应相对较慢，需要经过一定的时间才能反映出股票价格的变动情况，因此需要结合其他指标或者经验判断，以达到更准确的市场预测和投资决策。

bias指标应该看哪条线为标准？

要确定bias（偏差）指标应该看哪条线作为标准，需要考虑具体情境和指标的定义。

在一般情况下，bias指标通常以某种参考标准为基准线进行衡量。这个参考标准可以是理论模型、已知数据或专家判断等。比如，在机器学习中，通常会将训练好的模型与测试数据或验证数据进行对比来评估bias。如果模型在测试数据上的误差与参考标准较大，则说明模型存在较大的bias。

然而，在具体应用中，bias的标准线可能会根据具体目标和要求而有所不同。有时候，较高的bias可能是可以接受的，因为我们可能更关注模型的准确性。而在其他情况下，较低的bias可能是更好的选择，尤其是对于需要高度精确的任务而言。

综上所述，要确定哪条线作为bias指标的标准，需要根据具体情境、指标定义和目标要求来进行判断。