股市投資 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


基金ETF 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


全球總經 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


理財商業 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


消費信用 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


保險稅制 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


房產生活 小副述文字一共二十個字小副述文字一共二十


 
KD 是什麼?KD 黃金交叉代表什麼? KD 指標完整教學!
收藏文章
很開心您喜歡 股感知識庫 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
郭書言
字體放大


分享至 Line

分享至 Facebook

分享至 Twitter


KD 是什麼?KD 黃金交叉代表什麼? KD 指標完整教學!

2023 年 6 月 16 日

 
展開

KD 是許多投資人愛用的技術分析工具,也是最常見的技術指標。許多技術派都利用 KD 可以判斷價格的強弱與趨勢,並且能夠抓住價格的轉折點,方便投資人決定進出場的時機。究竟 KD 是什麼?KD指標怎麼用?KD 指標有哪些變化?話不多說,股感下面帶你用 KD 來判斷是否買進或賣出!

KD 是什麼?

KD(Stochastic Oscillator) 又稱為 KD 指標、「隨機指標」。KD 是由 K 值與 D 值兩條線圖所組成,屬於常見的技術分析工具之一,常被用來呈現股價的強弱趨勢、判斷目前價格的相對高低,並可以運用 KD 來尋找價格的轉折點,找出適合進出場的時機,而 KD 指標是由 RSV 計算而來的。

KD 指標

💡延伸閱讀>>>技術分析新手教學! Part 1:K 棒、成交量與移動平均線

RSV 是什麼?

KD指標用 RSV 的加權行動平均計算而成的,RSV 是什麼呢?RSV(Raw Stochastic Value)又稱為「未成熟隨機值」,代表的意義是「與最近一段時間 N 日相比,目前的股價是強還是弱?」,依據投資人的操作週期選擇天期長短,常用的時間為 9 天、 14 天等。

RSV 公式 =(今天的收盤價-最近 N 天的最低價)/(最近 N 天的最高價-最近 N 天的最低價)× 100

以 9 天的 RSV 為例,今天的收盤價為 100 元、最近 9 天的最高價為 120 元、最近 9 天的最低價為 80 ,則 RSV=( 100-80 )/( 120-100 )x 100 = 100 ,通常 RSV > 100 代表價格相對強勢,RSV< 100 則相對弱勢,不過實際運用上則依投資人的策略而有所不同。

KD 值計算

算出 RSV 值後,進一步可以計算出 KD 值,K 值與 D 值兩者皆是介於 0 ~ 100 之間的數值。KD 值是相當著名的指標之一,因此在大多數的看盤軟體或投資網站上都可以直接找到,而不太需要自行計算。KD 值計算公式如下:

  • K值:快速平均值,又稱為「快線」,對目前股價變動的反應較靈敏、快速。
  • K值 公式= 2 / 3 X 昨日K值+ 1 / 3 X 今日 RSV
  • D值:慢速平均值,又稱為「慢線」,對目前股價變動的反應較慢。
  • D值 公式= 2 / 3 X 昨日D值+ 1 / 3 X 今日K值

💡延伸閱讀>>>看盤軟體有哪些? 8 款看盤軟體推薦 (電腦/APP) !

KD值運用

瞭解了 K 值與 D 值的計算之後,要怎麼運用計算出來的 KD 值呢?當計算出來的 KD 值越高,代表個股今日的收盤價,越接近最近的最高價,也就是越強勢;而當 KD 值越低,則代表個股今日的收盤價,越接近最近的最低價,也就是越弱勢。想要使用 KD 值來判斷價格走勢,大致可以分為以下四種情況:

  1. K 值 > D 值:標的正處於上漲行情,適合偏多操作。
  2. K 值 < D 值:標的正處於下跌行情,適合偏空操作。
  3. KD 值 > 80 :標的位於超買區,價格表現相當強勢。
  4. KD 值 < 20 :標的位於超賣區,價格表現相當弱勢。

當 KD 值> 80 時,代表市場對於該標的有過熱的現象,雖然價格表現較強勢、再上漲的機率也較高,但要注意當 KD 值開始反轉向下時,短線價格回檔、下跌的風險也會增加;當 KD 值< 20 時,代表市場對於該標的有過冷且成交低迷的現象,但當 KD 值開始反轉向上時,即有可能出現價格反彈的趨勢。

KD 指標買賣教學

技術指標的使用時常必須視個人操作情況而有所改變,而若要使用 KD 指標來判斷股票「買進」或「賣出」的時機,除了觀察 K 值與 D 值的高低之外,KD 線的黃金交叉與死亡交叉也是相當實用的工具之一。

KD 黃金交叉

KD 黃金交叉指的是「當 K 值從較低檔往上突破 D 值時」,一般當 KD 黃金交叉出現時,即代表價格有機會從低點開始反轉向上,為一種多方訊號,此時通常會建議投資人買進做多。

KD 死亡交叉

KD 死亡交叉指的是「當 K 值從較高檔往下跌破 D 值時」,一般當死亡交叉出現時,即代表價格有機會從高點開始反轉向下,為一種空方訊號,此時通常會建議投資人賣出放空。

黃金交叉和死亡交叉
▲黃金交叉、死亡交叉示意圖

KD 指標鈍化

除了黃金交叉與死亡交叉外,KD 指標的鈍化,也是用來觀察價格趨勢的工具。

KD 指標鈍化是指「KD 長時間維持在高檔(KD > 80 )或低檔(KD < 20 )的現象」,當股價在一段時間內皆以相當強勢的姿態持續上漲或下跌,就會產生 KD 鈍化的現象,此時的 KD 指標較難以用來判斷相對價格的高低,因此在 KD 指標鈍化時出現的黃金交叉與死亡交叉,一般不會納入投資人的進出場考量,不過也有人認為當 KD 指標發生鈍化,代表價格趨勢強烈,應進行追價。

KD 指標背離

KD 指標背離是指「股價趨勢與 KD 指標趨勢不一致」,產生股價與 KD 指標往相反方向走時,就稱為 KD指標背離。KD 指標背離又分為「高檔背離」與「低檔背離」。高檔背離是當股價往上突破高點,KD 指標卻向下發展,暗示價格很可能出現拉回或下跌走勢,此時投資人應適時找尋賣點;低檔背離則是當股價向下跌破低點 KD 指標卻向上發展,暗示價格很可能出現反彈或上漲走勢,投資人應找尋適當買點。

KD 優缺點

在認識了 KD 的各項知識後,接著分析 KD 指標的優缺點,KD 指標的優缺點整理如下。

KD 優點

  1. 能迅速反應價格變化:由於 KD 指標衡量的數據為短時間內的價格資料,因此擁有能迅速反應的優勢,市場變化快速時,KD 指標大多能迅速反應。
  2. 較其他技術指標簡單:KD 的概念相對其他技術指標容易理解,黃金交叉與死亡交叉易於使用,且以 0 ~ 100 的區間數值,讓投資人能更直觀的反應並做出判斷。
  3. 比行動平均線更精準:KD 指標納入了期間內的最高價與最低價等資訊,比起投資人也相當常使用的行動平均線,更能準確、靈敏的反應一段期間的股價變動。

KD 缺點

  1. 短線變化雜訊多:KD 主要衡量近期一段時間內價格變化,納入了短時間內的最高價、最低價等資訊,雖能靈敏反應價格變化,但容易受短線的雜訊影響而失真。
  2. 容易過度頻繁操作:因為 KD 有快速反應的特色,若投資人完全依賴 KD 進行買賣,可能因變化過快,而有過度頻繁的操作頻率,產生過多的交易成本。
  3. 鈍化時產生盲點:當 KD 指標出現鈍化,此時的 KD 指標參考價值下降,因此在衡量強勢上漲或強勢下跌的走勢時,KD 指標的實用性不高。

KD 注意事項

在使用 KD 之前,仍有一些注意事項需要特別留意,整理如下。

  1. 不應完全依賴 KD 指標:由於上述提到的 KD 缺點,投資人應將 KD 指標搭配其他技術指標,或基本面、籌碼面進行操作,不應完全依賴單一指標。
  2. 瞭解自己的投資屬性:KD 為衡量短線上的價格相對強弱指標,因此若為長期投資、存股的投資人,KD 的實用性大幅降低。
  3. 小心法人大戶製造騙線:由於市場大戶與法人擁有大量資金,可以輕易在股本較小的股票中控制股價與籌碼,也能藉此控制 KD 指標,可能誤使投資錯判行情走勢。
  4. 應視操作期間選擇 KD 天期:投資人應先釐清自身的操作策略與目標,設定操作期間長短,再依標的持有的時間長短,選擇 KD 值的天期。

KD 總結

  1. KD 指標(Stochastic Oscillator)又稱為「隨機指標」,是由 KD 值所組成,屬於常見的技術分析工具之一。
  2. KD 常被用來呈現股價的強弱趨勢、判斷目前價格的相對高低、找尋適合進出場的時機等。
  3. 當 KD 值越高(> 80 ),代表股價強勢向上;當 KD 值越低(< 20 ),代表股價較為弱勢。
  4. KD 黃金交叉為多方訊號,通常會建議買進;KD 死亡交叉為空方訊號,通常會建議賣出。

「實作型」程式交易工作坊報名中!

股感 x ACE 一起來告訴你該如何打造自己的交易機器人吧🤖️
大家都想成為有溫度的人,但在投資交易方面,你需要的是一個果斷的交易機器人,讓人性不再是阻擾你賺錢的絆腳石!一起來嘗試「自動化交易」吧!

👉 自動實施你的交易策略

👉 克服人類常見的投資心理障礙

👉 讓你不必時刻監控市場,甚至在睡覺時也能執行交易!

透過實戰學習,讓這樣的「高效投資武器」不再是選配!

課程報名連結

【延伸閱讀】

 
週餘
 
 
分享文章
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
收藏 已收藏
很開心您喜歡 股感知識庫 的文章, 追蹤此作者獲得第一手的好文吧!
郭書言
分享至 Line
分享至 Facebook
分享至 Twitter
地圖推薦
 
推薦您和本文相關的多維知識內容
什麼是地圖推薦?
推薦您和本文相關的多維知識內容