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    　　该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。

    　　一般而言，对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍（匿名特征除外），说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。 Tip:匿名特征，就是未告知数据列所属的性质的特征列。

    　　train.csv

    　　id 为贷款清单分配的唯一信用证标识

    　　loanAmnt 贷款金额

    　　term 贷款期限（year）

    　　interestRate 贷款利率

    　　installment 分期付款金额

    　　grade 贷款等级

    　　subGrade 贷款等级之子级

    　　employmentTitle 就业职称

    　　employmentLength 就业年限（年）

    　　homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况

    　　annualIncome 年收入

    　　verificationStatus 验证状态

    　　issueDate 贷款发放的月份

    　　purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别

    　　postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字

    　　regionCode 地区编码

    　　dti 债务收入比

    　　delinquency_2years 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数
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    　　ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围

    　　ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围

    　　openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量

    　　pubRec 贬损公共记录的数量

    　　pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量

    　　revolBal 信贷周转余额合计

    　　revolUtil 循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额

    　　totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数

    　　initialListStatus 贷款的初始列表状态

    　　applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请

    　　earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份

    　　title 借款人提供的贷款名称

    　　policyCode 公开可用的策略代码=1新产品不公开可用的策略代码=2

    　　n系列匿名特征 匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理

    　　竞赛采用AUC作为评价指标。AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。

    　　分类算法常见的评估指标如下：

    　　1、混淆矩阵（Confuse Matrix）

    　　（1）若一个实例是正类，并且被预测为正类，即为真正类TP(True Positive )

    　　（2）若一个实例是正类，但是被预测为负类，即为假负类FN(False Negative )

    　　（3）若一个实例是负类，但是被预测为正类，即为假正类FP(False Positive )

    　　（4）若一个实例是负类，并且被预测为负类，即为真负类TN(True Negative )

    　　2、准确率（Accuracy） 准确率是常用的一个评价指标，但是不适合样本不均衡的情况。

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　8、AUC(Area Under Curve) AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。

    　　对于金融风控预测类常见的评估指标如下:

    　　1、KS(Kolmogorov-Smirnov) KS统计量由两位苏联数学家A.N. Kolmogorov和N.V. Smirnov提出。在风控中，KS常用于评估模型区分度。区分度越大，说明模型的风险排序能力（ranking ability）越强。 K-S曲线与ROC曲线类似，不同在于

    　　ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴

    　　K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下：

    　　在这里插入图片描述

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    　　测试集

    　　训练集

    　　Train data shape: (800000, 47)
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    　　TestA data shape: (200000, 46)

    　　在这里插入图片描述

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    　　ACC: 0.5

    　　Precision 0.5

    　　Recall 0.5

    　　F1-score: 0.5

    　　在这里插入图片描述

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    　　AUC socre: 0.75

    　　KS值： 0.5238095238095237

    　　在这里插入图片描述

    　　总体粗略的查看数据集各个特征的一些基本统计量

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　查看缺失值

    　　There are 22 columns in train dataset with missing values.

    　　上面得到训练集有22列特征有缺失值，进一步查看缺失特征中缺失率大于50%的特征

    　　具体的查看缺失特征及缺失率

    　　在这里插入图片描述

    　　纵向了解哪些列存在 “nan”, 并可以把nan的个数打印，主要的目的在于查看某一列nan存在的个数是否真的很大，如果nan存在的过多，说明这一列对label的影响几乎不起作用了，可以考虑删掉。如果缺失值很小一般可以选择填充。另外可以横向比较，如果在数据集中，某些样本数据的大部分列都是缺失的且样本足够的情况下可以考虑删除。

    　　Tips: 比赛大杀器lgb模型可以自动处理缺失值，Task4模型会具体学习模型了解模型哦！

    　　查看训练集测试集中特征属性只有一值的特征

    　　[‘policyCode’]

    　　There are 1 columns in train dataset with one unique value.

    　　There are 1 columns in test dataset with one unique value.

    　　总结：

    　　47列数据中有22列都缺少数据，这在现实世界中很正常。‘policyCode’具有一个唯一值（或全部缺失）。有很多连续变量和一些分类变量。

    　　特征一般都是由类别型特征和数值型特征组成，而数值型特征又分为连续型和离散型类别型特征有时具有非数值关系，有时也具有数值关系。比如‘grade’中的等级A，B，C等，是否只是单纯的分类，还是A优于其他要结合业务判断。数值型特征本是可以直接入模的，但往往风控人员要对其做分箱，转化为WOE编码进而做标准评分卡等操作。从模型效果上来看，特征分箱主要是为了降低变量的复杂性，减少变量噪音对模型的影响，提高自变量和因变量的相关度。从而使模型更加稳定。

    　　在这里插入图片描述

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    　　5.3.1数值连续型变量分析

    　　在这里插入图片描述

    　　图片数量有点多，暂时放置几张

    　　查看某一个数值型变量的分布，查看变量是否符合正态分布，如果不符合正太分布的变量可以log化后再观察下是否符合正态分布。如果想统一处理一批数据变标准化 必须把这些之前已经正态化的数据提出正态化的原因：一些情况下正态非正态可以让模型更快的收敛，一些模型要求数据正态（eg. GMM、KNN）,保证数据不要过偏态即可，过于偏态可能会影响模型预测结果。

    　　在这里插入图片描述

    　　5.3.2非数值类别型变量分析

    　　在这里插入图片描述

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    　　5.3.3总结：

    　　上面我们用value_counts()等函数看了特征属性的分布，但是图表是概括原始信息最便捷的方式。

    　　数无形时少直觉。

    　　同一份数据集，在不同的尺度刻画上显示出来的图形反映的规律是不一样的。python将数据转化成图表，但结论是否正确需要由你保证。

    　　5.4.1单一变量分布可视化

    　　在这里插入图片描述

    　　5.4.2根绝y值不同可视化x某个特征的分布

    　　首先查看类别型变量在不同y值上的分布

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    　　其次查看连续型变量在不同y值上的分布

    　　在这里插入图片描述

    　　在这里插入图片描述

    　　5.4.3时间格式数据处理及查看

    　　在这里插入图片描述

    　　5.4.4掌握透视图可以让我们更好的了解数据

    　　5.4.5用pandas_profiling生成数据报告

    　　5.4.6总结

    　　数据探索性分析是我们初步了解数据，熟悉数据为特征工程做准备的阶段，甚至很多时候EDA阶段提取出来的特征可以直接当作规则来用。可见EDA的重要性，这个阶段的主要工作还是借助于各个简单的统计量来对数据整体的了解，分析各个类型变量相互之间的关系，以及用合适的图形可视化出来直观观察wps的的官网下载网址在哪。希望本节内容能给初学者带来帮助，更期待各位学习者对其中的不足提出建议。

    　　数据EDA部分我们已经对数据的大概和某些特征分布有了了解，数据预处理部分一般我们要处理一些EDA阶段分析出来的问题，这里介绍了数据缺失值的填充，时间格式特征的转化处理，某些对象类别特征的处理。

    　　首先我们查找出数据中的对象特征和数值特征

    　　把所有缺失值替换为指定的值0

    　　data_train = data_train.fillna(0)

    　　向用缺失值上面的值替换缺失值

    　　data_train = data_train.fillna(axis=0,method=‘ffill’)

    　　纵向用缺失值下面的值替换缺失值,且设置最多只填充两个连续的缺失值

    　　data_train = data_train.fillna(axis=0,method=‘bfill’,limit=2)

    　　在这里插入图片描述

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    　　对earliesCreditLine进行预处理

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    　　像等级这种类别特征，是有优先级的可以labelencode或者自映射

    　　6.5异常值处理

    　　检测异常的方法一：均方差¶

    　　在统计学中，如果一个数据分布近似正态，那么大约 68% 的数据值会在均值的一个标准差范围内，大约 95% 会在两个标准差范围内，大约 99.7% 会在三wps官网最新下载的方法怎么找个标准差范围内。

    　　得到特征的异常值后可以进一步分析变量异常值和目标变量的关系

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    　　例如可以看到异常值在两个变量上的分布几乎复合整体的分布，如果异常值都属于为1的用户数据里面代表什么呢？

    　　检测异常的方法二：箱型图

    　　总结一句话：四分位数会将数据分为三个点和四个区间，IQR = Q3 -Q1，下触须=Q1 − 1.5x IQR，上触须=Q3 + 1.5x IQR；

    　　6.6数据分桶

    　　特征分箱的目的：

    　　从模型效果上来看，特征分箱主要是为了降低变量的复杂性，减少变量噪音对模型的影响，提高自变量和因变量的相关度。从而使模型更加稳定。

    　　数据分桶的对象：wps office的免费版下载的地方

    　　将连续变量离散化

    　　将多状态的离散变量合并成少状态

    　　分箱的原因：

    　　数据的特征内的值跨度可能比较大，对有监督和无监督中如k-均值聚类它使用欧氏距离作为相似度函数来测量数据点之间的相似度。都会造成大吃小的影响，其中一种解决方法是对计数值进行区间量化即数据分桶也叫做数据分箱，然后使用量化后的结果。

    　　分箱的优点：

    　　处理缺失值：当数据源可能存在缺失值，此时可以把null单独作为一个分箱。

    　　处理异常值：当数据中存在离群点时，可以把其通过分箱离散化处理，从而提高变量的鲁棒性（抗干扰能力）。例如，age若出现200这种异常值，可分入“age > 60”这个分箱里，排除影响。

    　　业务解释性：我们习惯于线性判断变量的作用，当x越来越大，y就越来越大。但实际x与y之间经常存在着非线性关系，此时可经过WOE变换。
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    　　特别要注意一下分箱的基本原则：

    　　（1）最小分箱占比不低于5%

    　　（2）箱内不能全部是好客户

    　　（3）连续箱单调

    　　固定宽度分箱

    　　当数值横跨多个数量级时，最好按照 10 的幂（或任何常数的幂）来进行分组：09、1099、100999、10009999，等等。固定宽度分箱非常容易计算，但如果计数值中有比较大的缺口，就会产生很多没有任何数据的空箱子。

    　　6.7特征编码

    　　labelEncode 直接放入树模型中

    　　在这里插入图片描述

    　　逻辑回归等模型要单独增加的特征工程

    　　对特征做归一化，去除相关性高的特征

    　　归一化目的是让训练过程更好更快的收敛，避免特征大吃小的问题

    　　去除相关性是增加模型的可解释性，加快预测过程。

    　　6.8特征选择

    　　特征选择技术可以精简掉无用的特征，以降低最终模型的复杂性，它的最终目的是得到一个简约模型，在不降低预测准确率或对预测准确率影响不大的情况下提高计算速度。特征选择不是为了减少训练时间（实际上，一些技术会增加总体训练时间），而是为了减少模型评分时间。

    　　特征选择的方法：

    　　1 Filter

    　　方差选择法

    　　相关系数法（pearson 相关系数）

    　　卡方检验

    　　互信息法

    　　2 Wrapper （RFE）

    　　递归特征消除法

    　　3 Embedded

    　　基于惩罚项的特征选择法

    　　基于树模型的特征选择

    　　方差选择法

    　　方差选择法中，先要计算各个特征的方差，然后根据设定的阈值，选择方差大于阈值的特征

    　　相关系数法

    　　Pearson 相关系数 皮尔森相关系数是一种最简单的，可以帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性。 结果的取值区间为 [-1，1] ， -1 表示完全的负相关， +1表示完全的正相关，0 表示没有线性相关。

    　　本数据集中我们删除非入模特征后，并对缺失值填充，然后用计算协方差的方式看一下特征间相关性，然后进行模型训练

    　　在这里插入图片描述

    　　恭喜你能够看完这篇博客，相信你已经有点累了，加油!!!

    　　这篇博客侧重于数据分析与数据预处理，特征构造选择，下篇才是重点。由于篇幅过长，写作多有不便，未完结。点击跳转下一篇

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    　　随机指标KDJ是以最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算，得出的K值、D值和J值分别在指标的坐标上形成的一个点，连接无数个这样的点位，就形成一个完整的、能反映价格波动趋势的KDJ指标。

    　　1.KDJ的取值范围

    　　KDJ指标中，K值和D值的取值范围都是0-100，而J值的取值范围可以超过100和低于0。通常就敏感性而言，J值最强，K值次之，D值最慢，而就安全性而言，J值最差，K值次之，D值最稳。如下图：

    　　1b93693046b41681bf01a354c8a26113.png

    　　2.买超卖信号

    　　根据KDJ的取值，可将其划分为几个区域，即超买区、超卖区和徘徊区。按一般划分标准：

    　　K、D、J这三值在20以下为超卖区，是买入信号;

    　　K、D、J这三值在80以上为超买区，是卖出信号;

    　　K、D、J这三值在20-80之间为徘徊区，宜观望。

    　　如下图：

    　　5ca0605ccb4844cc527d264f88cc6f81.png

    　　3.KDJ多空力量对比

    　　一般而言，当K、D、J三值在50附近时，表示多空双方力量均衡;当K、D、J三值都大于50时，表示多方力量占优;当K、D、J三值都小于50时，表示空方力量占优。如下图：

    　　5a65fee6983ede9a33164f213cd6ccf9.png

    　　在一般的分析软件中，KDJ指标的系统默认参数是9。从实战的角度来看，由这一参数设置而成的日K线KDJ指标存在着波动频繁，过于灵敏，无效信号较多的缺陷，也正因为如此，KDJ指标往往被市场人士所忽略。

    　　认为这一指标并没有太大的使用价值。但事实上，如果我们把KDJ指标的参数进行修改，可以发现这一指标对研判价格走势仍然具有着比较好的功效。 根据使用经验，将日K线的KDJ指标参数选定以下数值之一。

    　　都具有比较好的使用效果：5、19、25。使用者可根据不同的股票和不同的时间段来灵活地设置这一指标的参数。

    　　当K值高于80超买区时,短期股价容易向下回档;低于20超卖区wps office免费版下载的方法的方法时,短期股价容易向上反弹。

    　　0ba823563989d884ebbc9dcf684e8e34.png

    　　然而,KDJ在实际使用过程中也存在种种“破绽”,比如：K值进入超买或超卖区后经常会发生徘徊和“钝化”现象,令投资者手足无措;股价短期波动剧烈或瞬间行情波动太大时,使用KD值交叉讯号买卖,经常发生买在高点、卖在低点的窘境。

    　　1、J值﹥100,特别是连续3天大于100,则股价往往出现短期头部;

    　　2、J值﹤0,特别是连续3天小于0,则股价往往又出现短期底部。值得投资者注意的是：J值的讯号不会经常出现,一旦出现,则可靠度相当高。在我们周围,有很多经验丰富的老投资者专门寻找J值的讯号,来把握股票的最佳买卖点,而这个讯号可以说是KDJ指标的精华所在。

    　　KD线中的RSV，随着9日中高低价、收盘价的变动而变动。如果没有KD的数值，就可以用当日的RSV值或50代替前一日的KD之值。经过平滑运算之后。

    　　起算基期不同的KD值将趋于一致，不会有任何差异，K值与K值永远介于0至100之间。根据快、慢移动平均线的交叉原理，K线向上突破K线为买进信号，K线跌破D线为卖出信号。

    　　即行情是一个明显的涨势，会带动K线(快速平均值)与D线(慢速平均值)向上升，如果涨势开始迟缓，便会慢慢反应到K值与D值，使K线跌破D线，此时中短期调整跌势确立，这是一个常用的简单应用原则。

    　　买点1：指标线D跌破20—跌破后买入

    　　8989ebe41342a10b2a2ebf04ad315c67.png

    　　图例1 开创国际日K线

    　　如图例1所示，2010年6月30日，开创国际(600097) KDJ指标中的指标线D进入超卖状态。这是看涨买入信号。这个形态表示空方力量已经强盛到极致，面临后续力全不足的风险。股价继续下跌的空间已经很小。一旦多方力量复苏，股价有望被持续拉升。看到这个形态，投资者可以买入股票，建立部分仓位。

    　　7月12日，指标线D突破20线后继续上派。此时行情已经脱离超卖状态，上涨趁势确立。投资者可以加仓买入股票。

    　　(1)如果指标线D跌破20的同时成交量逐渐萎缩，而一段时间后指标线D突破20的同时成交量再次放大，则该形态的看涨信号会更加强烈。

    　　(2)为了提高行情判断的准确率，投资者可以将不同级别K线图中的KDJ指标结合起来使用。例如，日线级别中指标线D进入超卖区间的同时，周线级别中的指标线D也进入了超卖区间，则该形态的看涨信号就更加可靠。

    　　(3)不同股票的超卖区间可能会不同，分析股价波动较小的大盘股票时，投资者可以将超卖区间范围扩大到0-25。分析股价波动幅度较大的小盘股票时，投资者可以将超卖区间范围缩小到0-15。具体到某只股架的操作上，投资者可以根据这只股票的历史行情确定其超卖区间范围。

    　　买点2：指标线K和指标线D低位金叉—金叉日买入

    　　cafd17a49072bd04fcf8acf01925469d.png

    　　图例2 美盈森日K线

    　　如图例2所示，2010年2月4日,美盈森(002303)KDJ指标中的指标线K和指标戏D在20以下形成黄金交叉形态。这个形态表示空方力量强盛到极致后多方开始反攻。金叉过后股价将被多方持续拉升。看到这样的形态后，投资者应该积极买入股票。

    　　(1)如果指标线K在低位金叉指标线D的同时成交量迅速放大，则该形态的看涨信号就更加强烈。

    　　(2) KDJ金叉出现的位置越低，该指标的看涨信号就越强烈。20下方超卖区城的金叉看涨信号最强。如果金叉出现在50上方，不能作为有效的看涨买入信号。

    　　(3)根据KDJ指标的计算原理，K, D两条指标线金叉同时，指标线J也会与这两根指标线同时交叉。

    　　买点3：指标线D与股价底背离—股价回升时买入

    　　0d3d984ff995abceb4cc59d81db9fea5.png

    　　图例3 宁波联合日K线

    　　如图例3所示，2010年4月至7月，宁波联合(600051) KDJ指标中的指标线D和股价形成底部背离形态。这个形态意味着空方力量减弱。虽然股价仍然在下跌途中，但空方杀跌的动能开始逐渐变弱。等到多方积攒一定力量后，股价有触底反弹的趁势。

    　　7月6日，股价和指标线D再次背离后，K线图上出现了曙光初现组合。此时投资者可以试探性地买入股票。先建立部分仓位。

    　　7月19日，股价再次下跌没有创新低就反弹。这是对背离信号的验证。此时投资者可以加仓买入。

    　　(1)在股价展荡下跌过程中，如果下跌时缩量，而反弹时放量，则该形态的看涨信号会更加可靠。反之，则投资者应该尽最谨慎操作。

    　　(2)股价完成最后一个底后，往往要放量上涨才是对看涨信号的最后确认。此时的成交量最好能超过之前下跌过程中历次反弹的最大成交量。

    　　(3)底背离开始时指标线D的位置越低，该形态的看跌信号就越可靠。

    　　买点4：指标线J从0下方反弹—超越0值时买入

    　　6fd8d5fdf198b77378dc6d394bc88ac5.png

    　　图例4 用友软件日K线

    　　如图例4所示，2009年8月20日，用友软件(600588)的指标线J在0下方持续5个交易日后回升到0上方。这个形态表示空方力量消耗严重。多方力量复苏。此时投资者可以试探性地买入股票。

    　　8月21日，指标戏J突破20,同时K, D两条指标线也在低位死叉wps的的官网下载网址在哪。这是对之前买入信号的确认。此时投资者可以加仓买入股票。

    　　(1)如果指标线J突破0后并没有继续上涨，而是在底部持续整理，则是空方力量依旧强势的信号。此时投资者应该将已买入的股票卖出止损。

    　　(2)指标线J在0下方持续时间越长，该形态的看涨信号就越强烈。

    　　(3)如果在指标线J上涨的同时K, D两条指标线能在低位金叉，则该形态的看涨信号会更加强烈。

    　　卖点1：指标线D突破80—突破时卖出

    　　cebcf505a27f66c80ffcb197b6de15f6.png

    　　图例1 乐山电力日K线

    　　如图例1所示，2009年11月17日，乐山电力(600644) KDJ指标中的指标线D突破80，进入超买区间。这个形态说明多方力全强盛到极致，有后续力量不足的危险。股价继续上派的空间已经相对较小。相反，一旦多方力量稍有减弱，股价将受到空方持续打压而下跌。看到这个信号后，投资者应该卖出部分股票，轻仓观望。

    　　11月24日，随着股价下跌，指标线D也跌落到80下方。此时看获信号已经确立。投资者应该将手中剩余的股票全部卖出。

    　　(1)如果指标线D向上突破80的同时成交量萎缩，说明多方力量已经开始变弱。此时该形态的卖出信号就更加强烈。

    　　(2)为了提高行情判断的准确率，投资者可以将不同级别K线图中的KDJ指标结合起来使用。例如，在日线级别中指标线D进入超买区间的同时，周线级别中的指标线D也进入了超买区间，则该形态的看跌信号就更加可靠。

    　　(3)不同股票的超买区间可能会不同。在分析股价波动幅度较小的大盘股票时，投资者可以将超卖区间范围扩大到75-100;在分析股价波动幅度较大的小盘股票时，投资者可以将超卖区间范围缩小到75-100。具体到某只股票的操作时，投资者可以根据这只股票的历史行情确定超买区间范围。

    　　卖点2：指标线K和指标线D高位死叉—死叉日卖出wps电脑版下载的入口在哪里(wps官网最新首页Windows版)

    　　5fd5553874b5048c84a6497c4fe6cf77.png

    　　图例2 燕京啤酒日K钱

    　　如图例2所示，2010年4月27日，燕京啤酒(000729) KDJ指标中的指标线K和指标践D在助附近出现了死叉形态。这个形态说明多方力量强势到极致后空方开始反攻。已经进入超买状态的多方很难再继续拉升股价。股价将进入持续的下跌行情。看到这个信号后，投资应该尽快将手中的股票卖出。

    　　(1)如果指标线K跌破指标线D后再次反弹，则说明多方还有力量最后一搏。这时投资者可以保留部分仓位继续观望后市行情。

    　　(2)死叉出现的位里越高，该形态的看跌信号就越强烈。

    　　卖点3：指标线D与股价顶背离—股价下跌时卖出

    　　f420fdfec12d2f99e84d233f1a7dbcb3.png

    　　图例3 上海汽车日K线

    　　如图例3所示，2009年11月至12月，上海汽车(600104)股价持续上涨、连创断高的同时，指标线D却不能创断高。二者形成顶部背离形态。这个形态显示多方力量减弱。空方力量有复苏迹象。等到空方力量积攒到一顶程度后，股价有可能见顶下跌。

    　　12月29日，股价和指标线已经连续多次背离。同时连续三个交易日的K线组成了三只乌鸦的形态。这时投资者应该卖出部分股票，轻仓继续观望。

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    　　1月5日，再次反弹时未创新高就开始下跌。此时下跌趋势已经确立。投资者应该将手中剩余的股票全部卖出。

    　　(1)在股价上涨过程中如果成交量持续萎缩，则是对多方力量减弱的进一步，肯定。这样顶背离形态就更加可靠。

    　　(2)顶部背离形态出现时指标线D的位置越高，该形态的看跌信号就越强烈。

    　　卖点4：指标线J从100上方回调—跌破100时卖出

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    　　图例4 宝钢股份日K线

    　　如图例4所示，2010年9月底，宝钢股份((600019)的股价进入上涨趋势，10月18日，指标线J在100上方横盘5个交易日后开始下跌，并且跌破100。这是空方力量复苏，股价即将下跌的信号。此时投资者应该卖出部分股票，轻仓观望。

    　　10月19日，指标线J映破80,同时指标线K, D在高位死叉。这是对空方强势的确认。此时投资者应该将手中剩余的股票全部卖出。

    　　(1)指标线J在100上方持续时间越长，多方力量会消耗得越严重。未来股价下跌的空间也就越大。

    　　(2)当指标线J跌破100时，如果K, D两条指标线也在高位死叉，则该形态的看跌信号会更加强烈。

    　　当KDJ指标的曲线图的走势方向与K线图的走势方向相反，被乘坐KDJ指标的曲线的背离，背离有两种：顶背离和底背离。

    　　1、顶背离(卖出信号)

    　　当K线一峰比一峰高，股价不断在上涨，但KDJ指标的走势却在高位区域一峰比一峰低。

    　　顶背离现象的出现，往往意味着股价将高位反转，股价在中短期内将下跌，是卖出信号。
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    　　【风险提示】当股价在高位，KDJ在80线以上出现顶背离，股价即将反转向下，投资者可以及时卖出股票;

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    　　2、底背离(买入信号)

    　　当K线走势一峰比一峰低，股价在不断下跌，但KDJ指标的走势却在低位区域一底比一底高。

    　　底背离现象的出现，往往是股价将低位反转，股价中短期内将上涨，是买入信号。

    　　【风险提示】

    　　顶背离的研判准确性要高于底背离!

    　　当股价在低位，KDJ在50线以下出现底背离，一般情况下，要反复出现几次底背离才能确认。

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    　　1、底部形态(买入信号)

    　　KDJ曲线在50线下方，低位区域运行：

    　　如果KDJ曲线走势出现W底或三重底等底部反转形态，意味着股价由弱势转为强势，后市可能大涨，此时为买入信号，投资者可逢低少量吸纳股票。

    　　如果K线走势也出现同样形态，涨幅也可以用W底或三重底形态理论来研判。

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    　　2、顶部形态(卖出信号)

    　　KDJ曲线在50线上方，高位区域运行时，

    　　如果KDJ曲线走势形成M头或三重顶等顶部反转形态，意味着股价由强势转为弱势，后市可能大跌，此时为卖出信号。

    　　如果K线走势也出现同样形态，跌幅可用M头或三重顶等形态理论来研判WPS office的官网最新的下载方法怎么找。

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    　　3、趋势线

    　　与K线一样，KDJ随着股价向下运动，也会形成下降趋势线(压力线)，当股价出现回升，KDJ指标突破下降趋势时，股价可能走出一波弹升行情。

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    　　第一种买入法：打提前量买入法。

    　　在实际操作时往往会碰到这样的问题：由于日线KDJ的变化速度比周线KDJ快，当周线KDJ金叉时，日线KDJ已提前金叉几天，股价也上升了一段，买入成本已抬高。激进型的投资者可打提前量买入，以求降低成本。

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    　　打提前量买入法要满足的条件是：①收周阳线，周线K、J两线勾头上行将要金叉(未金叉)wps office 官方的下载的网址是什么。②日线KDJ在这一周内发展金叉，金叉日收放量阳线(若日线KDJ金叉当天，当天成交量大于5日均量更好。)

    　　第二种买入法：周线KDJ刚金叉，日线KDJ已金叉买入法。

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    　　第三种买入wps 的官网最新的下载地方是多少(wps官网最新电脑版怎么下载)法：周线K、D两线“将死不死”买入法。

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    　　此方法要满足的条件是：①周KDJ金叉后，股价回档收周阴线，然后重新放量上行。②周线K、D两线将要死叉，但没有真正发生死叉，K线重新张口上行。③日线KDJ金叉。用此方法买入股票，可捕捉到快速强劲上升的行情。

    　　(一)KDJ指标轧空——持股待涨信号

    　　当KDJ曲线向上突破80以后，如果KDJ曲线一直运行在80以上区域，则意味股价处于强势上涨行情之中，这是KDJ指标发出的持股待涨信号，如果股价也同时依托中短期均线上行，这种持股信号更加明显。此时，投资者应坚决短线持股待涨。

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    　　(二)KDJ指标追杀——持币观望信号

    　　当KDJ曲线向下突破20以后无法反弹，其后一段时间持续运行在20以下区域，意味着股价处于极度弱势wps免费版的下载的网站在哪里下跌行情之中，这是KDJ指标发出的持币观望信号。如果股价收到空头排列的均线压制，这种持币观望信号更加明显。此时，投资者应坚决持币观望。KDJ指标的缺陷 任何的技术指标都有其各自的缺陷和局限性，一个指标很难包打天下，需要辨正地看待指标使用的问题。

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    　　(一)KDJ的不足之处

    　　A、对轧空或追杀单边式钝化的盲区。股票单边趋势性上涨时，KDJ指标会不断处于超买区域可能让很多投资者提前卖出，也可能股价小幅回调造成KDJ指标高位快速大幅回落给投资者造成恐慌;反之在趋势性单边下跌中，KDJ指标也会不断发出错误信号，这给投资者在实际操作中造成很大的困难。

    　　B、KDJ指标的有效金叉和无效金叉。除了在单边趋势性行情中，在有些震荡行情指依据KDJ金叉买入股票后股价却不上涨，反而下跌，这就是无效金叉。

    　　(二)如何应对KDJ指标的缺陷?

    　　A、寻找辅助指标：可以其他指标来互相弥补其不足，如配合均线、趋势指标等辅助判断;

    　　B、调整参数：对不同的个股根据不同的行情来调整指标的参数;

    　　C、多周期配合：我们可采取周K线和日K线的KDJ技术指标相结合进行判断。

    　　1、放大法。

    　　因为KDJ指标非常敏感，因此经常给出一些杂信，这些信号容易误导投资者，认为产生进货信号或出货信号，据此操作而失误。如果我们放大一级来确认这个信号的可靠性，将会有较好的效果。如在日K线图上产生KDJ指标的低位黄金交叉，可以把它放大到周线图上去看，如果在周线图上也是在低位产生黄金交叉，将认为这个信号可靠性强，可以大胆去操作。如果周线图上显示的是在下跌途中，那么日线图上的黄金交叉可靠性不强，有可能是主力的骗线手法，这时候可以采用观望的方法。

    　　2、形态法。

    　　由于KDJ指标的敏感，它给出的指标经常超前，因此可以通过观察KDJ指标的形态来帮助找出正确的买点和卖点，KDJ指标在低位形成W底，三重底和头肩底形态时再进货;在较强的市场里，KDJ指标在高位形成M头和头肩顶时，出货的信号可靠性将加强。尤其应该注意的是KDJ与RSI一样经过震荡后形成的反压线准确性较高。

    　　3、数浪法。

    　　KDJ指标和数浪相结合，是一种非常有效的方法。在K线图上，可以经常清晰地分辨上升形态的一浪，三浪，五浪。在K线图上，期价盘底结束，开始上升，往往在上升第一子浪时，KDJ指标即发出死亡交叉的出货信号，这时候，可以少考虑这个卖出信号，因为它很可能是一个错误信号或是一个骗线信号。当期价运行到第三子浪时，加大对抛空信号的重视程度，当期价运动到明显的第五子浪时，这时如KDJ指标给出卖出信号，将坚决出货。这时候KDJ指标给出的信号通常将是非常准确的信号，当期价刚刚结束上升开始下跌时，在下跌的第一子浪，少考虑KDJ指标的买进信号，当期价下跌了第三子浪或第五子浪时，才考虑KDJ指标的买入信号，尤其是下跌五子浪后的KDJ指标给出的买进信号较准确。

    　　4、趋势线法。

    　　在期价进入一个极强的市场或极弱的市场，期价会形成单边上升走势和单边下跌走势;在单边下跌走势中，要有效解决KDJ钝化问题，可以在K线图上加一条下降趋势线，在期价没有打破下跌趋势线前，KDJ发出的任何一次买入信号，都将不考虑，只有当期价打破下降趋势线后，再开始考虑KDJ指标的买入信号;在单边上升的走势中，市场走势极强，期价会经常再高位发出卖出信号，按此信号操作者将丢失一大段行情，也可以在日K线上加一条上升趋势线，在期价未打破上升趋势线前，不考虑KDJ指标给出的卖出信号，当期价一旦打破上升趋势线，KDJ给出的卖出信号，将坚决执行，决不手软。KDJ指标失灵的情况往往出现在极强的市场或者极弱的市场、单边上升行情和单边下跌行情之中。此时的KDJ必然发生高位钝化和低位钝化的情况，这时候还按照黄金交叉进货，死亡交叉出货，将会发生行情刚起动，KDJ指标已在高位发出卖出信号，如果按信号操作，将丢掉一个主升段行情;行情刚下跌，KDJ在低位发出黄金交叉，如果进货将被套牢，而且价位损失将非常大，因为KDJ指标可以在低位钝化了再wps的官网下载网站在哪里钝化，期价下跌不止，从而给投资者造成误区。