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6．箱体震荡
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如图18-9所示的3种形态都叫作“箱体震荡”，这种多空力量的角逐就像是在一个通道里进行，无法突破，直到某一瞬间突然突破后，会向突破方向至少涨（跌）1个颈线的高度。
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图18-9 箱体震荡
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关于K线图的形态，在其他资料上会看到更多的总结，这里列出的并不全面。现在普遍认为，形态是一种对市场上产品多空情绪的直接表达，在反复的多空情绪博弈中突然产生了一种类似市场“一致认为”或者“共振”的现象，从而导致突破或向一个方向走出比较远的情形。
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关于形态与走向和幅度的关系，如果读者感兴趣，可以用统计的方法对历史数据进行分析，看看某种形态出现之后发生价格波动的概率究竟几何。关于形态与价格波动概率的实验，在本书中就不讨论了。
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数据科学家养成手册 [:1700503687]
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18.1.8 K线图周期
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作为一种研究对象，有很多人热衷收集K线图的历史数据并进行分析。现在市面上能够找到的性价比比较高的K线图数据大都是基于MT4平台的数据，是售卖数据的商家从MT4平台的历史数据中导出的，最小分度为1分钟，也就是说，会给出每分钟的开盘价、最高价、最低价和收盘价。
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以分钟为单位的数据可以直接导入并生成m1图（1分钟单位）。以m1图为基础，经过合并，还可以生成m5图（5分钟单位）、m15图（15分钟单位）、m30图（30分钟单位）、h1图（1小时单位）、h2图（2小时单位）、h4图（4小时单位）、d1图（1天单位）、w1图（1周单位）、mon1图（1月单位）等。从理论上讲，还可以生成更长时间单位的图，只不过在分析层面的应用率太低，所以mon1这个粒度一般就够用了。
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不同的操盘手和分析人员所习惯的观察周期是不一样的，这直接导致他们习惯分析的图也不一样。喜欢做日内单的操盘手通常喜欢看短周期的图，如m1图、m5图、m15图等；而喜欢做中长期单的操盘手则喜欢看m30图、h1图、h2图或更长周期的图。
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观察不同的周期单位图我们可以发现，它们就像相似型一样，会出现不同周期的各种相近形态。要注意的是，各种周期单位图都有人在研究，在对任何一个周期或者几个周期结合分析时，都会尝试分析或者套用K线图形态判断的理论，并将其作为入场和离场的依据。下面我们将要讨论的就是如何用统计认知的方法量化入场和离场的成功概率及获利量大小的问题。
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数据科学家养成手册 [:1700503688]
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18.1.9 造市商与点差
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在正式开始分析之前，我们还要补充一个知识点——造市商。造市商（Market Maker）在这里泛指所有为在汇市中交易的人提供报价和交易接口的商人。在具体交易细节上，这些商人彼此之间还有区别，有MM、ECN、STP等多种模式。这些在具体交易的时候再去选择吧，现在我们介绍一下造市商要做哪些事情。
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理论上讲，一个造市商从拥有大交易流量的银行实时拿到报价，并对外提供报价和交易接口。如果忽略银行这个环节，我们能看到什么呢？例如，一个商人向我们报价，当前EUR/USD的价格为ask 1.1260/bid 1.1260，有一个0.0002的差异，这个差异叫作“点差”。点差相当于造市商与交易人进行交易的差价，表示在这一刻将以1.1260的价格购买EUR/USD这个货币对，并以1.1262的价格卖出这个货币对，即在这一刻做多EUR/USD时会以1.1262成交，而做空EUR/USD时会以1.1260成交——与造市商的报价相反。这一点不难理解，就像粮站收粮一样，1元1斤买入，1.1元1斤卖出，赚取差价，绝对不可能是反过来的情况。
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不同的造市商提供的点差是不一样的，而且在不同时刻提供的同一种货币对的点差也是不一样的。在一般情况下，点差都比较低或稳定，而在大行情出现的情况下，点差也会有比较大的波动，有时甚至会有几十个点差的情况。
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点差的存在给造市商的交易提供了利润。当有人交易1手(13)EUR/USD的时候，造市商将在交易人平仓时获得20美元的利润。交易的量越大，造市商所获得的利润就越高。这种利润对交易人来说是一种成本，通常点差越小，对交易人越有利。
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造市商理论上应该把交易人的头寸直接拿到银行去交易，但是由于各方面的原因，他们有时也会自己持有一些和交易人相反的头寸，这种现象就是俗称的造市商与交易人“对赌”。这种造市商会给人非常不安全的感觉，因为交易人赚到的钱就是造市商亏损的钱——如果我们被置于只有自己亏损造市商才会赚钱的境地，后果通常不会太好。在这里我们只讨论这种点差对盈利分析的影响，如果真的想做交易，建议还是选择体量大、监管正规的造市商平台开户。
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数据科学家养成手册 [:1700503689]
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18.1.10 科学分析
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1．导入数据
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如果你会使用MT4平台的MQL语言做开发，就可以将MQL作为分析工具。MQL是MT4平台的专用语言工具，对于生成K线图上的各种参考指标，提供了非常多的method。MT4平台使用的自动交易脚本工具EA（Expert Advisor）就是用MQL语言实现的。在这里，我们使用MySQL作为数据载体，使用Python作为分析语言进行数据处理。
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首先，在CentOS平台上安装MySQL和Python，然后挑选一种货币对作为分析对象。从网上可以买到一些1M粒度的外汇交易历史数据，不过数据质量通常一般，中间会有一些丢失的数据点，所以只要在确认缺失比例不太高的情况下就可以使用。
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接着，把数据导入MySQL数据库。以我们研究的EUR/USD数据为例，其格式如图18-10所示。其中，“TICKER”字段为货币对名称，“DTYYYYMMDD”字段为日期，“TIME”字段为时间，“OPEN”字段为开盘价，“HIGH”字段为高点价，“LOW”字段为低点价，“CLOSE”字段为收盘价，“VOL”字段为成交量（在这个文件里没有意义）。
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