二元期权中随机指标的优缺点及应用！

二元期权中随机指标的优缺点及应用！除了之前分享的RSI指标外，另一个外汇市场常被使用的震荡指标就属随机指标了！也越来越多二元期权交易者参考随机指标来做交易，今天期探网就简单的跟大家分享下，随机指标的优缺点及应用。

随机指标(Stochastic Oscillator)

随机指标又称KD指标，是一种相当新颖、实用的技术分析指标，它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。

随机指标的使用方式跟RSI指标有异曲同工之妙，你会发现大部分的汇价都落在80-20之间，超出的则是汇价的超买、超卖现象，与RSI相同的地方是，在随机指标达到超买以及超卖的位置时我们可以开始关注，通常认为随机指标大于80时，行情呈现超买现象。小于20时，行情呈现超卖现象。

我们可以看到随机指标是由两条线组成，这两条线就是%K和%D，%K就是快线(图中的实线)，%D是慢线(图中的虚线)，当%K>%D时，显示趋势是上涨，因而%K向上突破%D时，为买进信号；当%K<%D时，显示趋势是下跌，因而%K向下跌破%D时，为卖出信号。

两种常见使用方式

随机指标第一种使用方式与RSI指标相同，就是看指标的超买超卖位，而第二种使用方式就是看%K和%D的金叉死叉交易，与RSI相同，我们不能光看随机指标交易，必须要同时考虑K线形态以及盘面，也有部份的交易者会参考随机指标的背离现象。

随机指标适用位置

那么随机指标在什么位置交易最好呢？期探网建议一样挑选横盘，K线走到前期的高位以及低位时，左侧没有明显的遮挡，同时%K与%D形成金叉死叉时考虑进场交易，当然如果K线到了前期的压力、支撑位或是形成了内包、锤子等信号，这时候进场命中率会更高些。

上图我们可以看到，一开始K线走到了高位然后%K下穿%D并且形成了一个吊锤信号，因此可以考虑在此进场交易，而后K线继续下行走到了前期的支撑位，同时%K上穿了%D，是个非常不错的交易点，而后盘面持续在横盘整理。第二次到了高位，此时K线已经接近上布林线，可以考虑在这个位置交易，不过值得留意的是匡起来的部份，近期的K线都在布林线上轨，所以也可以选择观望。

接下来我们可以看到，随机指标起到了作用，K线连续往下走了几根后，又快到了前期的支撑位，同时也从布林线上轨走到了布林线下轨，%K上穿%D可以在此时进场，而后K线再次往上走到上布林线，并且再次挑战上一次的高位，%K下穿%D线我们可以考虑在此买一单下跌，随机指标又起到了作用，这时继续往下走到了前期的支撑位，%K上穿%D的同时形成了内包，在此则可以果断买一棒上涨。

随机指标的缺点

在单边行情，随机指标的作用显得就不那么大，同时如果光看随机指标的超买超卖，那也会有「钝化」的现象。

如果交易%K与%D的金叉死叉时，则会有另一个问题，许多时后%K穿过%D后我们已经丧失了最好的交易点位，如果稍一迟疑就错过了最佳的交易时机。

交易随机指标的风险控管

二元期权1分钟交易，任何指标都有它的优缺点，随机指标也不例外，当随机指标达到超买超卖区时不要着急交易，而是先关注盘面的走势以及前期的压力、支撑位、布林线的相对关系，等到绝佳的位置时，再参考随机指标的金叉死叉，如果K线突破了前期的压力支撑位也不要着急追单，而是等待到下一个更完美的位置在交易。

摆正心态，稳准投资
部分投资者在初尝了甜头之后，就变得有些急功近利，想要短时间内就赢取巨额财富，在这种急躁心态的驱使下，投资者未经过仔细分析和思考，盲目加大投资本金和交易次数，结果往往是“赔了夫人又折兵”，不仅损失了资金，还重创了投资信心。经历了失败，部分投资者就产生了消极情绪，不愿再相信二元期权能给他们带来收益，更甚者开始诋毁二元期权就是赌博。天下投资皆有风险，就算是投资高手也有失利的时候，郝婷婷二元期权高级分析师建议投资新手们能够保持一个平稳的心态，在投资过程中冷静思考，控制好自己的交易次数和交易金额，看准了再投资。由于亏损造成情绪低落的时候停下来缓一缓，等调整好了状态再重新交易。在二元期权投资道路上，稳扎稳打才是盈利的长远之道。

第1阶段,是学习一些传统的技术分析指标，如MACD，KDJ，RSI 等等。发现不确定性很大。


第2阶段，学习用飞狐编程序，下载个许多人编制的指标，还学习了Vb，发现不确定性很大，虽然花样无穷，但本质上与传统的技术分析指标没有差别，都是建立在对历史数据简单的各种均线基础上而已。


第3阶段，追求更厉害的统计分析，学习了SPASS，玩熟了时间序列分析ARIMA。发现不确定性很大。原来ARIMA对白噪音的残差没有估计。


第4阶段，学习GARCH，该死的SPASS居然没有这个工具，只好学习MATLAB7。GARCH玩熟后，发现不确定性很大。原来，GARCH本质上依然是线性估计，不过是将ARIMA的残差继续ARIMA了一次。晕倒。


第5阶段，被一些网络N人忽悠人工神经网络，开始玩BP，RBF，发现不确定性很大。BP，RBF对历史数据的拟合简直是完美，但对未来的泛化，简直是狗屁。仍然不死心，又捣鼓用遗传算法改进，用混沌理论的相空间改进，依然是狗屎。


第6阶段，听南大的一个人工智能专家说，SVM是目前最NB的，继续学习，这玩意很难，终于还是给搞定了，结果，发现不确定性很大。正确率让人失望。


第7阶段，茫然之际，又有N人说，据说小波可能有用，找来书翻翻，感觉无比艰深。而此时对技术分析已经信心动摇。某日遇一朋友，实战高手，一席交谈演示，发现，靠，实战中还是传统的那几个老掉牙的指标最好，关键是是运用之妙了。

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