股票知识原理？
我以股市中最为经典的指标之一——均线为例，为大家演示如何拆解指标的原理及公式。 首先，我们观察均线的计算公式： MA(CLOSE，N) = \sum_{i=1}^{N}{close}\frac{1}{N} 其中，MA表示移动平均线； N 代表时间参数； close 代表第i天的收盘价。 将上述公式进行变形，可得 \frac{MA(CLOSE，N)}{\sum _{i=1}^{N} {COlSE}}\cdot N 显然，如果我们将上面公式的分子分母同时除以N，则化简后的等式左边为求和项，而右边是N的倒数，这样就把原始的数值都除掉了，最终得到的结果便是我们常用的均线值，如上图红框处的数值就是经过这样的计算得到的5日、10日均线！
通过以上的推导，我们就可以得出这样的结论：只要给定正确的参数（时间参数），我们可以用函数来计算出任意一根均线的位置。当然，在实际的计算过程中，为了减小误差，我们需要将参数N设置为越大越好，比如对于1000个交易日的数据，N等于100就足够精确了。 以上就是对“均线”这一经典指标原理最为详尽的演示解读。如果你感兴趣的话，还可以继续往下探索，尝试自己推导出更多常用指标的计算方法。 另外再补充一点关于指标原理的相关内容。
在以上面推出的均线上涨为例，如果我们观察到一根均线在某个时间段内持续向上攀升，我们就认为这是一个“上升趋势”，反之则是“下跌趋势”。那判断依据是什么呢？ 以移动平均线作为例子，我们在前面已经计算出了n天内的平均值，但是这样一个数值是不能够单独作为判断的依据的，因为一只股票可能连续上涨或下跌很长一段时间后才触及到我们的均线，这个时候再去倒过来推算之前的时间段内的波动方向是没有意义的。我们还需要一个判定依据来确认一段时间内波动方向的真实性。 这个判定依据就是“摆动指数（Winding Index）”，其本质是一个方向指针，能够帮助我们识别股价波动态势的真实变化。
以简单的上升走势为例，我们设定好时间参数后，根据移动加权的原理，每一笔交易都会使均线朝着同一方向前进一点点，随着时间推移，均线会渐渐抬升。然而，在这一过程中，由于买入卖出原因的影响，均线也会不可避免地产生波浪形或者锯齿形，这时我们用摆动指数来衡量每笔交易趋势的方向，就能够确保时刻与股价保持同步，实现价值增值的目标。