动量指标怎么计算(mtm指标最准的方法？)
1. mtm指标最准的方法？
动量指标MTM是一种利用动力学原理，专门研究股价在波动过程中各种加速、惯性作用以及由静到动或由动转静的现象。动量指标的理论基础是价格与供求量的关系。它认为股价的涨跌幅度随着时间的推移会逐渐变小，股价变化的速度和能量也会慢慢减缓后，行情就可能反转。在多头行情里，随着股价的不断上升，股价上涨的能量和速度必将日渐萎缩，当上涨的能量和速度减少到一定程度时，行情将会出现大幅回荡整理或见顶反转的行情;而在空头行情里，随着股价地不断下跌，股价下跌的能量和速度也将日渐萎缩，当下跌的能量和速度萎缩到一定程度时，行情也会出现大幅反弹或见底反转的行情。
因此，动量指标就是通过观察股价波动的速度，衡量股价波动的动能，从而揭示股价反转的规律，为投资者正确地买卖股价提供重要的参考。
2. ac指标公式及详解？
AC中点=(最高价+最低价)/2
构成Ac是由一根零轴和一些红柱绿柱组成。Ac的柱状图如果比前一根高，则标记为红色；反之若比前一根来的低，则
标记为绿色。如此我们只要看颜色之改变，就能知道动能之改变。
加速指标(AC）是从动量震荡指标(AO）与其5日移动平均线值之间差值的5日移动平均线值得来的.通过将一系列所得结果组成柱状图能准确的发现当前动量速度的变化。
3. 动量因子？
在经典物理学上有一个描述表示物体质量和速度的乘积的物理量，物理学家们将其命名为动量，通俗来讲这个物理量描述的是运动物体的作用效果。
一辆高速运动质量很大的卡车就拥有一个很强大的动量，而一个低速运动的自行车的动量反而就不那么大了。换一句话说动量很大的大卡车相比与低速运动的自行车而言，很难停下。而在过去的股票市场中，很多投资者都喜欢采取追涨杀跌的方式购买股票（或是一些其他标的的投资）。但是这一切都只是一种假设，在学术界并没有一个严格的论证（虽然没有论证但是很多投资者已经基于动量因子构建了一些动量策略获得了不菲的利润）。
而直到1993年，Jegadeesh和Titman发表在上的论文首次从经济学的角度探讨了从1965年到1989年的美国股票市场上发生的动量效应。
首先我们来看一下动量因子的定义，我们可以利用计算个股（或其他投资标的）过去N个时间窗口的收益回报, 收益回报的计算公式如下：
那么这个return就可以被称为价格的动量，这里我们使用了收盘价作为计算动量的标注，在实际的因子开发和挖掘中我们还会使用不同的计算方法，例如
来计算受盘中最高价和最低价的调整的调整收盘价动量。这样做的逻辑是，在日线的层面上我们收盘价往往可以表示市场主力资本对标的物的价值判断（由于夜间停盘时无法进行市场交易，资本需要将标的物的价值调整到合理的范围规避资本风险），而最高价和最低价往往反应了市场投机者（职业交易者与散户投资）的情绪，同时合理考虑这样的多方情绪可以更好的衡量市场的动量变化。
现在我们来尝试使用Python构建动量因子, 在python计算动量因子只需要一行代码即可实现, 其中timeperiod就是我们的时间位移窗口N:
上面是动量因子最简单的实现方式，那么同样我们可以看一下调整后的价格动量因子如何实现:
上图是我们的绘制了2根k线动量与2根k线调整收盘价动量的分析，可以看出调整价的两日动量明显更加明显。
那么到这里我们的动量因子就已经实现完成了，但是由于股票的价格是一个随经济或标的本身经营情况有变化的变量。那么如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，股票价格，期货价格，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
这里我们还可以将我们的因子转变为：
def barMon(data, timeperiod=2):
return np.log(data['price'] - data['price].shift(timeperiod)
或是调整收盘价因子：
我们看到由于对数值取了对数，所以我们发现动量为负值的时候动量变得不连续了（小于零的值的对数在实数域上我们不考虑）。除此之外上述这样的因子考虑的够全面了么？我们知道不同的交易标的由于价格不一样所以价格浮动的绝对值也大相径庭。
例如，
股票A 的每股价格是2000元，当日涨幅1% ，该股的对应上涨的价格是20元/股
而股票B的每股价格是20 元，当日涨幅达到了涨停板的10%，该股的上涨的对应绝对值2元/股。
那么依照前面的动量计算公式，A股的一日动量值为 20， B股的一日动量值为2每股。
这样的动量显然没有办法很好的衡量投资标的物在市场中的变化量（这里主要是针对依据动量选股策略做出调整，因为需要比较不同标的之间的动量关系）。
所以我们继续修改动量指标的计算方式：
所对应的调整收盘价的动量计算方式就为：
可以看出在对数百分比角度上这两个因子就相差比较小了, 在实际的动量策略中我们常常是使用这样的经过对数调整的因子。那么到这里我们动量因子的构建方式就完成啦!
4. 关于MI动量指标？
当天收盘价-N天前收盘价得出A的连线和N日指数加权移动平均线两条由动量指标的构造特点所决定，它们总能超前于价格的变动而变动，如果价格能始终不渝地上升则动量指标继续向上发展就说明价格上升的速度在加快。
反之，如果价格始终在下降则动量指标始终保持在0 线的下方。如果动量指标继续向下发展就说明价下降的速度在加快。
当一个即定的趋势尚在持续时它已经变得平缓了。而当现行趋势有所缓和时它已经开始下降了。
若趋势了结开始盘整行情时它便开始在0线附近徘徊了。
因此可用来预测价格的变动方向,金叉买入，死叉卖出这些技术指标在理论上是成立但实际操作中不理想，因为它的前提是由公司的结构、生产力、盈利、负债等理论基础的应用指标。
可是股票的涨跌在中短线行情中是由人为的资金操控，所以不要太过依赖技术指标。
5. 什么叫股市动量模型？
股市动量模型（Momentum Model）是一种基于股价的趋势分析方法，它基于股价的历史走势和交易量等指标，通过量化分析预测未来股价的走势。其核心思想是认为股价在一段时间内的走势会继续延续，即“势如破竹”或“顺势而为”的原则。
在股市动量模型中，通常使用股价的均线、相对强弱指标（RSI）、移动平均线等技术指标来刻画股价的趋势和动量。通过比较不同时间段的均线和RSI值，可以判断股价的走势是否强劲或疲软，从而制定买卖策略。
股市动量模型是一种比较常用的股票投资分析方法，其优点是能够捕捉股价的趋势和动量，适用于短期和中期的投资。但是也存在一些缺点，如难以适应市场的快速变化、存在一定的滞后性等。因此，在使用股市动量模型时需要结合市场实际情况进行分析和判断，不可盲目追求高收益
6. 四度空间理论的技术分析方法？
您好，四度空间理论是一个复杂的理论体系，其中包含了许多技术分析方法。以下是其中的一些方法：
1. 时间序列分析：这是四度空间理论的基本分析方法之一，它主要是通过对历史数据的分析来预测未来的走势。
2. 趋势线分析：这是通过连接价格高点或低点来形成趋势线，并通过趋势线的斜率和方向来判断价格的走势。
3. 动量指标分析：这是通过计算价格变化的速度和幅度来判断价格的走势，常用的动量指标包括RSI、MACD等。
4. 成交量分析：这是通过观察成交量的变化来判断价格的走势，常用的成交量指标包括OBV、ADL等。
5. K线图分析：这是通过观察K线图的形态来判断价格的走势，常用的K线图形态包括头肩顶、双顶、倒锤头等。
6. 波浪理论分析：这是通过观察价格波动的规律和节奏来判断价格的走势，常用的波浪理论包括艾略特波浪理论和富勒波浪理论。
以上是四度空间理论的部分技术分析方法，投资者可以根据自己的实际情况选择合适的方法进行分析和决策。
7. 股票量化系数怎么算？
回答如下：股票量化系数是通过对股票市场的历史数据进行计算得到的，主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：收集股票市场相关的历史数据，包括股价、交易量、市盈率、市净率、股息率等指标。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、去重、格式转换等处理，保证数据的准确性和一致性。
3. 因子选取：根据投资策略和目标选择合适的因子，如市盈率、市净率、股息率等。
4. 因子加权：对选定的因子进行加权，确定每个因子的权重。
5. 因子组合：将加权后的因子进行组合，得到量化系数。
6. 回测验证：对量化系数进行回测验证，评估其表现和有效性。
需要注意的是，股票量化系数的计算需要考虑多个因素，包括市场环境、行业特点、公司财务状况等，需要进行深入的研究和分析。
