当前位置：文档库 › MA 股票行情中的趋势型指标

MA 股票行情中的趋势型指标

1、MA（移动平均线）移动平均的分类：根据对数据处理方法的不同：1、算术移动平均线（SMA）

2、加权移动平均线（WMA）

3、指数平滑移动平均线（EMA）实际应用中常使用根据计算期的长短：1、短期移动平均线（5日、10日线）――快速MA 2、中期移动平均线（30日、60日线）3、长期移动平均线（13周、26周）――慢速MA 公式：MA1:MA(CLOSE,P1); MA2:MA(CLOSE,P2); MA3:MA(CLOSE,P3); MA4:MA(CLOSE,P4); MA5:MA(CLOSE,P5); MA6:MA(CLOSE,P6); 基本思想：消除股价随机波动的影响，寻求股价波动的趋势。特点：①追踪趋势。②滞后性。③稳定性。④助涨助跌性。

⑤支撑线和压力线的特性。

编辑本段MA的应用法则

葛兰威尔法则（“移动平均线八大买卖法则”）――以证券价格（或指数）与移动平均线之间的偏离关系作为研判的依据。（4条买进法则，4条卖出法则）葛兰威尔法则的不足：没有明确指出投资者在股价距平均线多远时才可以买进卖出，这可用乖离率指标弥补。编辑本段MA的组合应用

“黄金交叉”与“死亡交叉”（向上突破压力线或向下突破支撑线）：当现在价位站稳在长期与短期MA之上，短期MA又向上突破长期MA时，为买进信号；若现在行情价位于长期与短期MA之下，短期MA又向下突破长期MA时，则为卖出信号。MA的最基本的思想是消除偶然因素的影响，另外还稍微有一点平均成本价格的涵义。它具有以下几个特点。(1)追踪趋势。注意价格的趋势，并追随这个趋势，不轻易放弃。如果从股价的图表中能够找出上升或下降趋势线，那么，MA的曲线将保持与趋势线方向一致，能消除中间股价在这个过程中出现的起伏。原始数据的股价图表不具备这个保持追踪趋势的特性。

(2)滞后性。在股价原有趋势发生反转时，由于MA的追踪趋势的特性，MA的行动往往过于迟缓，调头速度落后于大趋势。这是MA的一个极大的弱点。等MA发出反转信号时，股价调头的深度已经很大了。(3)稳定性。由于MA的计算方法就可知道，要比较大地改变MA的数值，无论是向上还是向下，都比较困难，必须是当天的股价有很大的变动。因为MA的变动不是一天的变动，而是几天的变动，一天的大变动被几天一分摊，变动就会变小而显不出来。这种稳定性有优点，也有缺点，在应用时应多加注意，掌握好分寸。

(4)助涨助跌性。当股价突破了MA时，无论是向上突破还是向下突破，股价有继续向突破方面再走一程的愿望，这就是MA的助涨助跌性。(5)支撑线和压力线的特性。由于MA的上述四个特性。使得它在股价走势中起支撑线和压力线的作用。使用MA通常是对不同的参数同时使用，而不是仅用一个。按各人的不同，参数的选择上有些差别，但都包括长期、中期和短期三类MA。长、中、短是相对的，可以自己确定。最后谈一下MA的盲点。在盘整阶段或趋势形成后的中途休整阶段或局部反弹和回档，MA极易发出错误的信号，这是使用MA最应该注意的。另外，MA只是作为支撑线和压力线站在某线之上，当然有利于上涨，但并不是说就一定会涨，支撑线有被突破的时候。

技术指标分析

技术指标分析一、均线型指标若干天指数平均，连接成曲线，泳衣观察走势的趋势。 1.MA均线移动平均线，通过某一时间周期内股票价格平均值连成曲线得到，直观反映市场在某一时间周期内的平均持仓成本的变化情况。多头排列好（周期较短的均线运行与周期较长的均线之上），均线处于向上发散状态中，可加仓。 2.ACD升降线市场循环指标的一种，将市场氛围两股力量，收集的力量和发派的力量，借此来分析收盘价和最高、最低及涨跌的关系。 ACD线下降，而股价上升时，为卖出信号；ACD线上升，而股价下降时，为买进信号。 3.BBI多空指标均线型指标的一种。是将不同日数移动平均线加权平均之后的综合指标，通常选3、6、12、24等4条平均线。通过使用

该指标，可以解决中短期移动平均线期间的长短合理性问题。卖出信号：下跌行情中，当日收盘价跌破BBI曲线。买入信号：上涨行情中，当日收盘价张国BBI曲线。 4.EXPMA指数平均线指标：可用来客服其他指标的信号对于价格走势的滞后性，同时可在一定程上消除DMA指标对于价格走势所产生的信号提前性。买入信号：短期天数线由下往上穿越长期天数线时。卖出信号：短期天数线由上往下穿越长期天数线时。最佳买入点：短期天数线向上交叉长期天数线，股价形成一个短暂的高点，接着微幅回档至长期天数线附近。最佳卖出点：短期天数线向下交叉长期天数线，股价形成一个短暂的低点，接着微幅反弹至长期天数线附近。二、大势型指标用于预测股市总体趋势的指标。 1.ADR涨跌比率通过取得相应时间内上涨个股数量与下跌数量的比值来研判市场总体买盘的力度，从而为预测市场总体走向提供依据。时间一般为10日，>1表示上涨数大于下跌数，<1下跌数大

用于判断趋势的重要指标

用于判断趋势的重要指标移动平均线(Moving average) （移动平均线）一般投资人士都是以整体市势的趋向作为未来投资时机的参考，而不是单屏当天的收盘价位去推测将来。而最能代表大盘真正的走势就是移动平均线(Moving average) 。投资人可利用移动平均线之间的转折点及交叉现象研究大盘指数走势是升是跌还是横移。在技术分析的领域里，移动平均线已被称为主要趋势指标(Primary indicator)，而且已被广泛运用。移动平均的原理是将一定期间内的股价相加以平均，得出一个平均值，然后将其连接取得之平均线，即为『移动平均线』。移动平均线的主要目的是将股价的波动平滑化，从而更详细地显示出股价的走势、入市和出市点 1) 程式：移动平均数＝采用n 天数的收市价/采用n 天数 2) 移动平均线的种类： ?短期移动平均线：一般以3, 4, 5, 7日均线，作为短线进出依据。 ?中期移动平均线：一般包括9, 10, 20, 21日均线。 ?长期移动平均线：一般包括18, 50, 90日均线。 3) 移动平均线基本应用法则：移动平均线的基本应用法则是以移动平均价位与当日价位之间的关系作为推测未来市势趋向的指标。这时，移动平均线所发出的讯号如下： a) 当移动平均线上升，而股价是一路在平均线之上，股价走势虽一度接近移动平均线或跌破，但股价再度站上移动平均线时，这是买入或断续持有的讯号。 b) 当移动平均线向下，而股价更是比移动平均线低，当股价回弹，但未达平均线即回跌于移动平均线之下，这是沽出或卖出讯号，应该及早卖出或沽空。 c) 当股价上升，而移动平均线亦上升，但是股价突然，直线上升，突破暴涨，跳离移动平均线太远，这是超买现象股价很可能会再下跌趋向平均线，这是短期卖出的讯号。 d) 当股价走势低于移动平均线，而且是一路向下移动，但是股价突然暴跌，远离移动平均线过大，这是超卖现象，股价很可能会再度趋向平均线弹升，这是短线买进讯号。 e) 移动平均线在上升一段时期后逐渐横移，然后演变成下降趋向，而且股价由上往下切入时，这是卖出讯号。 f) 移动平均线从下降一段时期后逐渐走平变升，而股价由下方往上突破移动平均线时，这是买进的讯号。 g) 当移动平均线出现横移的走势时，而股价是在平均线上下之间移动，这是代表市势并不明朗。投资人士应该暂时观望，因为市势可升可跌，直至移动平均线发出明朗的上升或下跌的买卖讯号才好入市。

(完整版)度量分析指南(参考).docx

度量与分析指南xxx科技股份有限公司

变更记录版本号修改点说明变更日期变更人审批人V1.0创建EPG 修改点说明的内容有如下几种：创建、修改（+修改说明）、删除（ +删除说明）

目录 1.简介 (1) 1.1目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3背景描述 (1) 2.度量分析过程概述 (1) 2.1简要说明 (1) 2.2方法概述 (2) 2.3度量方法（项目级） (3) 2.3.1工作量度量 (3) 2.3.2工作进度度量 (5) 2.3.3缺陷度量 (6) 2.3.4变更度量 (8) 2.3.5不符合项度量 (9) 2.3.6规模数据度量 (11) 2.4度量方法（组织级） (12) 2.4.1工作量 (12) 2.4.2进度偏差率 (13) 2.4.3测试缺陷关闭率 (14) 2.4.4评审缺陷关闭率 (15) 2.4.5缺陷分布情况 (16) 2.4.6不符合项解决情况 (17) 2.4.7生产率 (18) 3.附录 (19)

1.简介 1.1 目的本规程文件是为度量过程中所进行的数据采集、记录及分析工作提供规范性的指导。 1.2 适用范围适用于所有项目所产生的产品质量和过程能力的度量分析。 1.3 背景描述在项目策划阶段，如果没有项目历史数据积累将无法对项目规模、工作量、进度等指标进行准确的估计。项目进行过程中，没有项目度量数据的收集，将无法对项目状态和质量进行有效的分析，也无法对公司过程改进工作提供量化的数据支持。因此，有效开展度量与分析活动是非常重要的。采集度量数据，目的在于使过程可视化，分析造成过程现状的原因和寻找可能的改进措施；存储数据，目的在于保存历史信息，显示变化趋势，提供过程改进的依据。无论采集的度量数据代表什么或者数值如何表现，都必须使用某种分析方法来提取和解释隐藏在数据中的信息。解释清楚数据意义的本身就是一个过程，即数据分析的过程。 2.度量分析过程概述 2.1 简要说明 EPG根据本公司现阶段项目和开发的特点，以及过程改进的目标，经过权衡，决定选择工作量、进度、缺陷、变更和规模数据作为公司项目的标准度量项。通过对本公司既往项目实施状况的调查和分析，EPG认为，我们在限定规模、保证进度、合理分配工作量、保持优良质量等方面还存在一些缺陷，所以需要通过这些项目属性进行度量、分析和监控，有效改进研发过程，达成公司的质量目标和盈利目标。

趋势分析和回归分析

趋势分析和回归分析，线性、对数、多项式、盛幂、指数、移动平均分析有何不同？ 1 趋势分析法趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为 y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kwh和85.08亿kwh。拟合曲线如图1所示。 2 回归分析法

回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。对珠海市历年用电量和国内生产总值gdp、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kwh和70.98亿kwh。回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。 3 指数平滑法

主力量能趋势 (副图指标)

主力量能趋势(副图指标) 原文地址：主力量能趋势公式指标" href="https://www.wendangku.net/doc/dd12536832.html,/s/blog_731e9c510101mhmd. html" target="_blank">通达信主力量能趋势公式指标公式名：主力量能趋势(副图指标) 换手:=V*100/CAPITAL; 主力:=MA(换手,4); 大户:=MA(换手,9); 中户:=MA(换手,17); 散户:=MA(换手,34); 均量:=(散户+主力+大户+中户)/4; 散户能量:(散户-均量),COLORGREEN; {操盘:STICKLINE(散户能量>=0 AND 散户能量 >=REF(散户能量,1),0,散户能量,3,3),COLORYELLOW; 减仓:STICKLINE(散户能量>=0 AND 散户能量< REF(散户能量,1),0,散户能量,3,3),COLORYELLOW; 反弹:STICKLINE(散户能量<0 AND 散户能量 >=REF(散户能量,1),0,散户能量,3,3),COLORGREEN;

寻底:STICKLINE(散户能量<0 AND 散户能量< REF(散户能量,1),0,散户能量,3,3),COLORGREEN;} DIF:=EMA(CLOSE,13)-EMA(CLOSE,28); DEA:=EMA(DIF,8); 机构:(DIF-DEA)*2,COLORRED; {STICKLINE((MACD > 0),0,MACD,3,3),COLORGREEN; STICKLINE((MACD <= 0),0,MACD,3,3),COLORRED;} VAR9:=((CLOSE-LLV(LOW,27))/(HHV(HIGH,27)-LLV(LO W,27)))*(100); VAR10:=SMA(VAR9,3,1); VAR11:=SMA(VAR10,3,1); VAR12:=SMA(VAR11,3,1); 主力出现:DRAWICON(CROSS(0,散户能量) AND 机构 >0,0,1); 主力量能趋势公式指标" name="image_operate_57271394028602062" alt="[转载]通达信主力量能趋势公式指标" src="https://www.wendangku.net/doc/dd12536832.html,/DownloadImg/2014/04/0 515/40527453_1.jpg" width="690" height="460" action-type="show-slide"

项目度量指标介绍

项目管理度量指标介绍概述：项目管理者和高层管理对于项目的信息，除项目质量外，非常关注项目的进度情况和成本情况。进度情况决定是否可以按时达成项目的时间计划承诺；项目成本情况直接决定本次项目是否可以盈利。本文简要介绍项目管理的几个度量指标：BCWS、BCWP、ACWP，并通过这几个指标去查看项目的健康状况。指标介绍 BCWS BCWS（Budgeted Cost for Work Scheduled）, 完成计划工作的预算成本。是指在某一个时刻检查该时刻在项目计划中应该完成的工作对应的预算。该指标跟项目的实际进展无关，在项目计划确定后，即可以计算出每个时点的BCWS。其特征关注两点：计划工作、预算。对应计算公式：BCWS=计划工作量×预算单价。事实上在该时刻，项目实际完成的工作不一定与计划一致；工作队应所花费的成本可能也跟预算不一致。 BCWP BCWP（Budgeted Cost of Work Performed），已完成工作量的预算费用。是指在某一个时刻检查在项目计划的预算中对应实际完成工作的预算费用。该指标又称为挣得值或挣值或“已完成投资额”。项目属主正是根据这个值为承包商完成的工作量支付相应的费用，也就是承包获得（挣得）的金额。计算公式：BCWP=已完成工作量×预算单价。 ACWP ACWP（Actual Cost for Work Performed）已完成工作量的实际费用。是指完成特定的工作量实际花费的成本，该成本可能会高于预算，也可能会低于预算。该指标不关注时间，只关注完成特定工作量的成本。ACWP主要反映项目执行的实际消耗指标。计算公式：ACWP=实际完成工作量*实际单价。

第三章综合指标

第三章、综合指标 [教学目的]：1、熟练掌握总量指标的概念、分类与计量单位 2、熟练掌握各种相对指标的特点及计算方法。 3、熟练掌握各种平均指标的计算方法及应用条件 4、理解标志变异指标的意义及计算方法。 [教学重点与难点]：1、综合指标的意义及计算方法 2、算术平均数的性质 3、标准差的意义及计算方法 [教学时数]：9课时 §1、总量指标一、总量指标的意义和种类（一）、意义：总量指标是反映社会经济现象总体规模或水平的统计指标。也叫绝对数。（二）、总量指标的种类： 1、总量指标按其反映的内容不同可分为：总体单位总量和总体标志总量。 2、总量指标按其反映时间状态的不同可分为：时期指标和时点指标。（1）、时期指标与时点指标的概念（2）、时期指标和时点指标的区别：二、总量指标的计量单位（一）、实物单位：是根据事物的属性和特点而采用的计量单位。有：自然计量单位、度量衡计量单位、标准实物计量单位。（二）、价值单位：是用货币来度量社会财富或劳动成果的一种计量单位。具有广泛的综合性和概括能力。（三）、劳动单位：是用劳动时间表示的计量单位。如工日、工时等。 §2、相对指标一、相对指标的概念和计量单位（一）、概念：相对指标是两个有联系的总量指标对比计算的比率。它从数量上反映事物在时间、空间、事物本身内部以及不同事物之间的联系程度和对比关系。（二）、相对指标的计量单位 1、无名数：是一种抽象化的数值，常以倍数、系数、成数、百分数、千分数等表示。 2、有名数：是将相对指标中的分子和分母的指标计量单位同时使用，形成双重单位。（三）、相对指标的意义： 1、相对指标是以相互关联的指标对比，从数量上反映事物之间的联系，通过它可以表明现象发展的相对程度，为人们深入地认识事物和进行分析研究提供依据。 2、由于不同时期和不同空间的总量指标代表不同条件下的现象发展规模，因此，往往不能直接对比。相对指标把两个总量指标抽象化了，从而使不能直接对比的数值变为可比。二、相对指标的种类及计算方法（一）、结构相对指标：是在统计分组的基础上，以总体中的部分数值与总体数值对比求得的比重或比率。反映总体内部的组成状况。计算公式：结构相对数=总体部分数值/总体全部数值（二）、比例相对数：是总体内部各组成部分之间对比求得的比率，反映总体中各组成部分之间数量联系的程度和比例关系。

从统计图分析数据的集中趋势教案

121教学模式科目_________________________ 年级_________________________ 教师＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿数学八年级潘明明

课前1分钟防火教育 “121”教学模式导学案（______科）数学 2013 年 11 月 29 日制订

检测预习交代目标检测预习: 平均数、中位数、众数等的实际含义交代目标: 1. 知识与技能：进一步理解平均数、中位数、众数等的实际含义；能从条形统计图、扇形统计图等统计图表中获取信息，求出或估计相关数据的平均数、中位数、众数。 2. 过程与方法：初步经历数据的获取，并求出或估计相关数据的平均数、中位数、众数的过程，发展学生初步的统计意识和数据处理能力。合作探究交流共享第一环节：情境引入内容：为了检查面包的质量是否达标，随机抽取了同种规格的面包10个，这10个面包的质量如下图所示。（1）这10个面包质量的众数、中位数分别是多少？（2）估计这10个面包的平均质量，再具体算一算，看看你的估计水平如何。目的：通过学生读取随机抽取了同种规格面包的统计图的信息，复习平均数、中位数、众数的概念，初步体会估计相关数据的平均数、中位数、众数的过程，从而引入新课。注意事项：引例的解答要让学生自主参与，带着积极的状态进入新课的学习。第二环节：活动探究

目的：以上“试一试”、“议一议”、“做一做”的活动，让学生经历数据的收集、加工与整理的过程，分别从折线图、条形图、扇形图中获取信息，估计数据的平均数、中位数、众数，并与同伴交流，学生能都有所获，形成学习经验，进一步发展初步的统计意识和数据处理能力，培养学生的探索精神和创新意识；注意事项：注重学生读图、估计的过程、方法与结果，及时评价矫正。合作探究交流共享第三环节：运用提高内容：1. 课本P145随堂练习题。目的：通过学生的反馈练习，使教师及时了解学生从统计图估计数据的平均数、中位数和众数的情况，及分析数据的能力，以便教师及时对学生进行矫正。注意事项：教师除了掌握学生从统计图估计数据的平均数、中位数和众数的情况，还要关注学生分析数据的能力，帮助学生提高认识。第四环节：课堂小结内容：在本节课的学习中，你通过从统计图估计数据的平均数、中位数和众数的学习有什么认识，有什么经验？（学生交流，教师小结）。

主要经济指标发展趋势图

主要经济指标发展趋势图 1页

全市主要经济指标指标单位1-本月增长 % 地区生产总值（一季度）亿元135.9 8.9 第一产业亿元 4.8 3.9 第二产业亿元86.9 8.4 第三产业亿元44.2 10.7 规模以上工业增加值亿元- 8.9 规模以上工业产销率% 97.3 0.2 固定资产投资亿元132.6 7.1 社会消费品零售总额亿元50.4 12.6 地方财政收入亿元14.2 16.2 公共财政预算收入亿元12.4 10.2 地方财政支出亿元21.2 3.1 公共财政预算支出亿元20.2 8.1 金融机构月末存款余额亿元394.9 11.8 #住户存款亿元256.9 12.8 金融机构月末贷款余额亿元275.9 16.3 进出口总额亿元45.1 63.1 #出口总额亿元7.0 288.0 城镇居民人均可支配收入（一季度）元7731.3 8.1 农村居民人均可支配收入（一季度）元5636.78.6 居民消费价格总指数% 100.7 0.7 1-3月增长 % 规模以上工业主营业务收入亿元410.3 28.6 利润总额亿元18.2 18.3 2页

规模以上工业增加值单位：% 指标本月增长累计增长规模以上工业增加值8.9 8.9 #轻工业23.2 20.1 重工业 6.7 7.0 #国有控股企业 6.0 6.1 #国有企业8.8 9.3 集体企业23.1 32.3 股份制企业13.0 9.4 外商和港澳台商投资企业-13.8 5.6 其他-18.4 -14.1 #公有制11.1 8.1 非公有制8.3 9.2 #大型企业 3.3 6.9 中型企业 6.6 5.2 小型企业18.7 12.9 #大中型企业 3.7 6.7 其中：国有控股企业 6.9 5.5 #高技术产业-7.0 18.9 #内资企业12.5 9.3 港、澳、台商投资企业-10.1 16.7 外商投资企业-21.9 -10.4 注: 1.规模以上工业统计范围为年主营业务收入2000万元及以上的全部工业企业; 2.增加值增长速度按可比价计算。 3页

(完整版)城市运行状况的一个综合度量指标

城市运行状况的一个综合度量指标单位：1 中国科学院科技政策与管理科学研究所北京 100190 作者：牛文元1 王新玉2 刘怡君1 DOI：10.3969/j.issn.1000-3045.2010.04.008 在2010年6月5日的大多数网站上，披露了中科院一个研究团队的研究结果，即首次计算出了中国主要城市平均上班所花费的时间表，一时评论如潮，引发社会很大的关注。城市居民上班花费时间的多少，并不简单地是一个单纯的计时问题。它是复杂综合因子共同作用的结果。除了考虑人口规模、城市面积、功能属性、交通设施之外，上班平均花费时间的多少，可以用来判断一个城市规划设计的合理性、功能分区的合理性、产业布局的合理性、交通网络的合理性以及城市居住的适宜程度、人力资源利用的充分程度、城市管理的科学程度等。因此，世界上先进国家往往把上班花费时间作为一个十分有效的指标，作为城市“发展红利”的一种标识，综合度量城市的运行现状和发展潜力。 2004年Science发表诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡内曼（Daniel Kahneman，2004）对于城市居民上班花费时间的研究，发出“上下班是最不幸的经历”的感言[1]。此前，英国剑桥学派的著名学者威尔逊 (Wilson,1970)和中国学者牛文元（牛文元，1992）均对城市人口流动的成本（例如花费时间的成本）做出过理论探讨[2，3]。 1 理论描述（1）城市人口的流动图式。由于城市区域功能的赋值不同，居住区与工作区之间必然产生人口的流动。一个区域既可以是人口流动的“源”，也可以是人口流动的“汇”；既可以在本区域当中流动，也可以在区域之间流动。驱动人口流动的因素通常被考虑成：由于寻求生存的推挽力；由于工作场所的吸引力；由于家庭贫富的选择力；由于就业机会的差异力；以及由于社会安全的影响力。在这种综合驱动力的作用下，城市人口流动的出发地（源）和人口流动的目的地（汇），就形成了对应于力的大小、力的方向、力的路径、力的阻抗的流动图景。将这种流动图景表达为一种抽象的方式，可以描述如下（见图1）：由图1可以形成一组基本的矩阵，用以标识区域内、区域间人口流动的方向、强度、成本和节奏。（2）使用符号的含义： Tij从区域到区域的上班人数 Oi以区域为出发地（源）的上班人数 Oj以区域为目的地（汇）的上班人数 Cij从区域到区域上班的花费的时间（分） C一个城市为了上班所花费的总时间 N一个城市划分的功能区域数目

KPI.标准说明

KPI指标说明第一部分PMT 类KPI指标一、CPD 推行类指标 1、决策评审点管理效率 2、项目进度偏差率 3、项目周期, 阶段周期及偏差 4、市场响应速度二、质量类指标 5、客户满意度 6、客户反馈产品缺陷（产品故障率） 7、客户服务支持费用比重 8、产品保修费用比重三、效率类指标 9、产品器件效率 9.1 PMT 器件替代率 9.2 PMT 器件复用率 9.3 PMT 器件优选率 9.4 PMT 器件累计增长率四、市场成功/投资类指标 10、市场份额

11、税前利润率 12、销售收入增长率 13、毛利率 14、研发投资效益 15、废弃项目比重 16、新产品销售比重第二部分PDT 类KPI指标一、CPD 推行类指标 1、决策评审点准备度 2、项目进度偏差率 3、项目周期, 阶段周期及偏差 4、研发费用预算执行符合度 5、设计成本目标完成率二、质量类指标 6、客户反馈产品缺陷三、效率类指标 7、产品器件效率 7.1 器件替代率 7.2 器件复用率 7.3 器件优选率四、市场成功/投资类指标

8、PDT合同-关键要素

第一部分PMT 类KPI指标 1、决策评审点管理效率【指标名称】决策评审点管理效率【指标定义】PMT对产品进行的各类决策评审活动的有效性统计。【考核对象】 PMT 【设置目的】衡量PMT决策评审工作的效率，发现评审点管理中的问题，分析问题产生的原因并提出改进措施（例如促使PDT全面充分地完成决策评审准备工作等），以促进PMT 准确高效地作出决策。【统计部门】PMT的秘书机构【统计方法】秘书机构的秘书根据自己的记录，对一个季度内PMT的决策评审数据进行统计： 1、实际决策评审次数。 2、有效决策评审次数；一个产品或版本到了一定阶段，PMT需要对其进行决策评审以确定下一步的发展方向。对于正式发布以前的产品，一般在每个决策评审点时进行1次决策评审；对于进入生命周期阶段的产品，可根据公司规定，每隔一段时间进行

京东PK菜鸟物流指标与趋势分析

京东PK菜鸟：物流指标与趋势分析 [ 亿欧导读] 马云格局远大，刘强东胆略非凡，阿里人大气睿智，京东人勇猛直爽。在两个公司内部，双方更多的是惺惺相惜、彼此借鉴，并非传说中的仇人相见、分外眼红。仓配一体化为行业趋势，京东菜鸟各领风骚过去5年电商物流相互成就，电商贡献了快递公司60%以上的单量，15、16年电商GMV增速放缓，主要来源于电商对低客单商品的渗透，所以我们看到了电商单量依旧维持较高增速。而17年上半年则出现了“电商GMV、订单、快递业务”均增长放缓迹象，可见电商与物流唇齿相依。

普洛斯过去4年电商客户租赁仓库的占比越来越高，反映出电商物流对高端仓库的旺盛需求。 2013-2016年普洛斯前五大租户情况在行业增速放缓，竞争加剧的大环境下会出现“精细管理”模式替代“粗放管理”模式，表现在以下几个方面：（1）行业集中度提升，有规模优势、成本优势的企业获得更多市场份额，小企业退出。（2）技术创新带动效率提升，自动化设备的应用不断普及。（3）高效的高端仓替代农民仓，物流地产大有可为，仓配一体化为终极模式。阿里掌管电商商流，有分配物流订单的权力，菜鸟平台可以有效派发订单提升行业整体效率，阿里的优势在数据。京东自营起家，自建电商平台及物流体系，后端物流服务能力较强，优势在地面供应链服务。未来电商物流的竞争格局大概率是阿里菜鸟和京东两派；主要竞争领域：电商京东为自建仓储物流，淘宝天猫外包物流服务给四通一达等专业第三方快递公司。二者的物流有一定区别：就业务流程看，二者产品最大的区别是是否提供仓储服务。京东主要提供的物流服务是仓配一体化服务，为自营平台产品和第三方卖家提供仓储配送一体化服务。专业快递公司主要提供物流服务是配送服务，而客户则自行另选仓储服务。虽然顺丰和通达系快递近年也提供一定的仓配一体化服务，但比重很小，也没有优势。

招商证券-101224-量化择时之技术指标(一)基于趋势型指标的择时策略

研究报告 | 金融工程量化投资基于趋势型指标的择时策略 2010年12月24日 ——量化择时之技术指标（一）《量化择时之市场情绪——短期看变本文重点研究趋势型指标在市场择时中的运用，以MA 、MACD 、DMA 和TRIX 四个指标为基础，通过使用交叉法则构建相应择时策略，历史十五年的模拟测试显示，趋势型指标的择时策略可获得较好的超额收益。趋势型指标择时：趋势型指标一般通过两根线所形成的金叉和死叉作为市场趋势判断标准。利用趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，即通过追踪市场运行趋势，让利润充分增长，同时限制损失。指标最优参数选择：将1996~2010总共15年的上证综指数据分为三个五年区间进行择时交易测试，在单个指标的测试中，MA 指标利用短期均线和长期均线的交叉进行择时，最优参数为4日短线与40日长线，MACD 指标利用DIF 和DEA 的交叉进行择时，最优参数为6日短期、20日长线和25日 DIF 移动均线，DMA 指标利用DMA 和AMA 的交叉进行择时，最优参数为2 日短期、115日长线和20日AMA 移动均线，TRIX 指标利用TRIX 及其均线 MATRIX 的交叉进行择时，最优参数为以115日作为三次指数加权移动均线的天数，2日作为计算MATRIX 的天数。单个指标最优参数择时效果：MA 、MACD 和TRIX 指标发出交易信号频率较低，适合进行较长时期的择时交易，最优参数择时策略在三个测试期间里均有两个表现突出，1996~2000期间表现欠佳，DMA 指标择时频率略高，交易信号频繁，不考虑交易成本情况下在三个测试区间均能稳定战胜指数收益。综合择时策略：将四个趋势型指标的交易信号进行叠加，构建一个综合择时策略。测试结果显示，四个指标中有3个及以上指标发出买入信号时做多，有3个及以上指标发出卖出信号时做空的择时效果相对最优。在历史15年的测试中，总共进行了17次交易，累计收益达到16.39倍，远高于买入并策略下的2.8倍累计收益。

QSDD趋势顶底指标长中短趋势分析

QSDD趋势顶底指标长中短趋势分析（2008.1219）一、月K 线。月K线里，很清楚的告诉我们底部尚未构造，也就是说目前的1664点不是底部。短期线已经在低位钝化较长时间了，它在等什么？等中期线和长期线回落下来，截至本月，中期线才刚刚杀破20，并且仍然是向下运动，方向还没改变，而长期线还在较高的位置继续向下回落，目前处于60以上。我们分析了历史上底部的情况来看，真正底部构造是需要时间，一般来说当月K线三条动态线都回落到20及以下，并发生中期线低位区域金叉长期线，那就是底部出现的信号，可以积极参与。（短期线《20.中期线《20，长期线《20，切中期线金叉长期线》998杀的比较凶超过了上次调整，把中和长期线杀到了20以下在15附近发生了金叉才结束熊市，展开了一轮新牛市。因此大家在月K线没有调整到位的前提下，任何一次行情都是反弹，但每次反弹的力度不用而已。如何判断反弹力度？那请再看周K线了。二、周K线。目前周K线在底部区域发生了中期线金叉长期线，这是个非常积极的信号，说明这次的反弹是有力度的。为什么？大家回顾一下，6124展开的调整，一

路下来，每次行情都是反弹，无论政策力度如何？都是反弹，4。24想要做的高，短期线居然金叉长期线，但中期线始终没有金叉上去，所以是反弹，快进快出，或者减仓都是对的。到了7月份，周线QSDD的三条线都调整到了15以下，这是个不容易的事情，可以看到周线已经到了一个较低的位置了，按理是会来反弹了，为什么不是翻转？因为周线要服从于月线，月线那时候还处于半山腰呢。因此7月份短期线又金叉长期线，但还是个反弹，因为中期线还是没能金叉上长期线，从此周线进入底部区域的钝化盘整。到了9月，长期线居然掉到了5附近了，说明熊市不言底啊，信心都崩溃了。9月份的利好出来，1800点居然来了个低位金叉，但反弹还是夭折了。周线还是钝化，但9月份的反弹幅度还是可以的。接下来就是这次11月的金叉了，而且周线出B 点，低位金叉。但还是属于反弹，力度估计比较强，因为6124下来，还没有像样的反弹，力度和持续性强的反弹还没有过，这次的金叉发生在月线QSDD中期线掉到20以下，周线的中期线和长期线低位区域金叉，比以前任何一次反弹都会有空间和力度。但我们要清醒的认识到，这还是反弹，不要怕踏空，底部还没来。那反弹高度如何研判？分析了月线和周线，就要来看日线了。

测试度量指标介绍

测试度量指标介绍在CMMI4体系的测试过程中定义了四个度量指标：测试覆盖率、测试执行率、测试执行通过率、测试缺陷解决率。为了使专/兼职测试人员理解这四个度量指标，了解如何利用现有资源收集度量数据，本文介绍这四个指标的含义及数据收集方法。 1 测试覆盖率测试覆盖率是指测试用例对需求的覆盖情况。计算公式：已设计测试用例的需求数/需求总数。测试覆盖率从纬度上说包括广度覆盖和深度覆盖；从内容上说包括用户场景覆盖、功能覆盖、功能组合覆盖、系统场景覆盖。首先说广度，是否需求规格说明书中的每个需求项都在测试用例中得到设计。其次说深度，通俗的说，是不使我们的测试设计流于表面，是否能够透过客户需求文档，挖掘出可能存在问题的地方。例如：重复点击某个按钮10次，或者依次执行新增、删除、新增同一数据的记录、再次删除该记录操作。在笔者的实际工作中碰到过这么一个例子，一个使用PL/SQL编写的系统，在某个查询界面，重复点击《查询》按钮6次后，系统就会出现查询功能失效的问题。经调试，开发人员发现是由于gdi资源未完全释放的缘故。在设计测试用例时，我们很少单独设计广度或深度方面的测试用例，而一般是结合在一起设计。为了从广度和深度上覆盖测试用例，我们需要考虑设计各种测试用例，如：用户场景（识别最常用的20%的操作）、功能点、功能组合、系统场景、性能、语句、分支等。在执行时，需要根据测试时间的充裕程度按照一定的顺序执行。通常是先执行用户场景的测试用例，然后再执行具体功能点、功能组合的测试。测试覆盖率数据的收集，我们可以通过需求跟踪矩阵RTM来实现。在需求跟踪矩阵，测试人员填写的“系统测试用例”列的数据，如图一所示。测试人员通过计算RTM列出的需求数量，和已设计测试用例的需求数量，可以快速的计算出测试覆盖率。通过RTM，测试人员，包括项目组成员都可以很清楚的、快速的知道当前这个项目测试的测试覆盖情况。图一需求跟踪矩阵例子注：本RTM例子中，笔者将“概要设计”、“详细设计”、“编码”等列隐藏，只显示与测试覆盖率计算有关的内容。

第四章集中趋势的量度：平均指标

第四章集中趋势的量度：平均指标第一节算术平均数简单算术平均数·加权算术平均数·算术平均数的性质第二节中位数对于未分组资料·对于分组资料·四分位数与其他分位数·中位数的性质第三节众数对于未分组资料·对于分组资料·众数的性质第四节几何平均数与调和平均数及其他几何平均数·调和平均数·各种平均数的关系一、填空 1．某班级中男生人数所占比重是66.7%，则男生和女生的比例关系是（）。 2．在频数分布图中，（）标示为曲线的最高点所对应的变量值。 3．在频数呈偏态分布时，（）必居于X 和0M 之中。 4．算术平均数、调和平均数、几何平均数又称为（数值）平均数，众数、中位数又称为（位置）平均数，其中（）平均数不受极端变量值得影响。 5．调和平均数是根据（）来计算的，所以又称为（倒数）平均数。 6．加权算术平均数是以（）为权数，加权调和平均数是以（各组标志总量）为权数的。 7．对于未分组资料，如总体单位数是偶数，则中间位置的两个标志值的算术平均数就是（）。二、单项选择 1．分析统计资料，可能不存在的平均指标是（）。 A 众数 B 算术平均数 C 中位数 D 几何平均数 2．对于同一资料，算术平均数，调和平均数和几何平均数在数量级上一般存在如下关系（ D ） A g M ≥h M ≥X B h M ≥X ≥g M C h M ≥g M ≥X D X ≥g M ≥h M 3．下面四个平均数中，只有（）是位置平均数。 A 算术平均数 B 中位数 C 调和平均数 D 几何平均数

4．从计算方法上看，P K Q P Q P /1111∑∑是（）。 A 算术平均数 B 调和平均数 C 中位数 D 几何平均数 5．由右边的变量数列可知：（） A 0M >d M ； B d M >0M ； C 0M >30 D d M >30 6．某车间三个小组，生产同种产品，其劳动生产率某月分别为150，160，165（件/工日），产量分别为4500，4800，5775（件），则该车间平均劳动生产率计算式为（） A 33.1583165160150=++（件/工日） B 53.158577548004500577516548001604500150=?+?+?＋＋（件/工日） C 68.158165577516048001504500577548004500=++++（件/工日） D 21.1581651601503＝??（件/工日） 7．关于算术平均数的性质，不正确的描述是（） A 各变量值对算术平均数的偏差和为零； B 算术平均数受抽样变动影响微小； C 算术平均数受极端值的影响微小； D 各变量值对算术平均数的偏差的平方和，小于它们对任何其它数偏差的平方和。 8．N 个变量值连乘积的N 次方根，即为（） A 几何平均数 B 算术平均数 C 中位数 D 调和平均数 9．在一个左偏的分布中，小于平均数的数据个数将（） A 超过一半 B 等于一半 C 不到一半 D 视情况而定 10．分组数据中，若各组变量值都增加2倍，每组次数都减少一半，则其中位数的数值将（） A 增加2倍 B 不变 C 减少一半 D 无法判断 11．一个右偏的频数分布，一般情况下，下面的（）的值最大 A 中位数 B 众数 C 算术平均数 D 几何平均数 12．对于同一资料，算术平均数，调和平均数和几何平均数在数量级上一般存在（）关系 A g M ≥h M ≥X B h M ≥X ≥g M

趋势强度度量指标汇总

1. ADX （1）ADX指标TB代码 Params Numeric N(14); Vars NumericSeries TR; NumericSeries HD; NumericSeries LD; NumericSeries DMP; NumericSeries DMM; NumericSeries PDI; NumericSeries MDI; NumericSeries ADXValue; NumericSeries ADXRValue; Begin TR= Summation(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-CLOSE[1])),ABS(LOW-CLOSE[1])),N); HD = HIGH - HIGH[1]; LD = LOW[1] - LOW; DMP = Summation(IIF(HD>0 AND HD>LD, HD, 0), N); DMM = Summation(IIF(LD>0 AND LD>HD, LD, 0), N); PDI = DMP*100/TR; MDI = DMM*100/TR; ADXValue = Average(ABS(MDI - PDI)/(MDI + PDI)*100, N); ADXRValue = (ADXValue+ADXValue[1])*0.5; Return ADXValue; End

2. ChoppyMarketIndex （1）计算公式 ChoppyMarketIndex = (AbsValue(Close-Close[29]) / (Highest(High,30)-Lowest(Low,30)) * 100) （2）指标解读分母是最近30天最高价–最近30天的最低价。分子则是今天的收盘价-29天前的收盘价，然后再取绝对值。ChoppyMarketIndex的数值也是会介於0-100 之间，数值越大，代表市场趋势越明显。数值越小，则代表目前市场可能陷入摆盪状况。 3. Market Efficiency Ratio市场效率指标（1）计算公式 NetChg = Abs( Price - Price[EffRatioLength] ); TotChg = Summation( Abs( Price - Price[1] ), EffRatioLength ); EffRatio = IIF(TotChg > 0, NetChg / TotChg, 0); （2）核心思想位移路程比 4. 趋势强度指标（1）计算公式 XMAvalue=XAverage(CQClose,QSshort); AValue=Abs(XMAvalue-XAverage(CQClose,QSlong))/XAverage(CQClose,QSlong ); BValue=Abs(XMAvalue-XMAvalue[1])/XMAvalue; QSValue=(AValue+BValue)*100;

数据分析-时间序列的趋势分析

数据分析-时间序列的趋势分析无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文（Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Intｅrｎal Benｃhmark)的制定的，后面会涉及外部基准线(External Benchmaｒk）的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。同比和环比的定义定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率,因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。买二送一,再赠送一个概念——定基比（其实是百度百科里附带的)：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点,将之后的数据与这个基准线进行比较,从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。同比和环比的应用环境

平均趋向指标(ADX)

平均趋向指标（ADX）平均趋向指标ADX是另一种常用的趋势衡量指标。ADX 无法告诉你趋势的发展方向。可是，如果趋势存在，ADX 可以衡量趋势的强度。不论上升趋势或下降趋势，ADX 看起来都一样。ADX 的读数越大，趋势越明显。衡量趋势强度时，需要比较几天的ADX 读数，观察ADX 究竟是上升或下降。ADX 读数上升，代表趋势转强；如果ADX 读数下降，意味着趋势转弱。当ADx 曲线向上攀升，趋势越来越强，应该会持续发展。如果ADX 曲线下滑，代表趋势开始转弱，反转的可能性增加。单就ADX 本身来说，由于指标落后价格走势，所以算不上是很好的指标，不适合单就ADX 进行操作。可是，如果与其他指标配合运用，ADX 可以确认市场是否存在趋势，并衡量趋势的强度。如何运用ADX ADX 的运用分为两部分，首先利用走势图、趋势线或移动平均判断趋势的发展方向，然后利用ADX 判断该趋势的强度。关于交易的基本构想，我认为日线图比较适用，因为盘中走势图的波动太剧烈，经常出现反复信号。ADX 的读数与发展方向都很重要。一般来说，ADX 读数为30 或以上（参考图6-8 ），趋势就可以视为强劲。如

果ADX 读数低于20 （例如图6-9 的A 期与B 期），代表市场动能偏弱。期间内，行情来回游走，没有明显的方向。至于20 与30 之间，则属于中性读数。ADX 读数越高，趋势越明显。即使ADX 下降，但只要读数高于30 ，市场仍然具备相当动能。当ADX 向上攀升，应该只顺着趋势方向操作。进场时，虽然最好等待行情折返，但如果ADX 读数很大，就不太可能出现真正的折返走势。了解真正的市况，往往就可以挑选适当的系统。举例来说，采用某套系统来处理ADx 低于20 的市场，采用另一套系统处理ADX 高于30 的市场。寻找趋势明显的市场哪些市场或市况特别容易交易，这需要一些经验才能判断。震荡剧烈的横向走势，很难进行交易，而且交易系统发出信号的频率会偏高。反之，趋势明确的市场，比较容易交易。如果市场具备明确的趋势，就没有必要经常进出。如果愿意，可以继续持有部位到趋势结束，如此不但会有不错的获利，还可以节省佣金费用。趋势发展明确的话，止损点也比较容易设定，而且不容易被一些假走势引发。只要趋势够明确，即使你错失进场机会，也不需追价，可以等待行情折返到趋势线附近再进场。适当运用ADX 指标，就可以找到趋势明确的市场。由于趋势明确的市场比较容易赚