MACD的计算是源于指数移动平均线而来。因此，可以近似的把MACD的DIF和DEA双线看成是两条价格移动平均线，由于其参数分别设为12、26日。所以，可以把DIF快线和DEA慢线分别近似地看做12日、26日价格平均线来应用。但实际运行中DIF和DEA的敏感度远远领先于12日、26日价格平均线，这样可以通过DIF和DEA的金叉与死叉提前对价格趋势做出预测。另外，在价格均线体系中，我们常把60日均线当做生命线，而MACD的零轴是MACD指标的多空分界线。当DIF和DEA站上零轴即为多头市场;当DIF和DEA跌落零轴之下则为空头市场，经过长期的研究发现，MACD的零轴可以近似看作是一条拉平的60日价格平均线。

从图中可以看出：

当股价站上12日线时，DIF上穿DEA,MACD柱线开始变红，意味着市场开始做多。

当股价跌破12日线时，DIF下穿DEA,MACD柱线开始变绿，意味着市场开始做空。

DIF和DEA的运行灵敏度远远领先于12日、26日价格均线的灵敏度，可以通过DIF和DEA的金叉与死叉提前对价格趋势做出预测。

当股价站上60日线时，DIF和DEA先后站上MACD零轴，市场处于多头。

当股价跌破60日线时，DIF和DEA先后跌下MACD零轴，市场处于空头。

MACD的四种经典买卖战法：

1、雏雁高飞

在价格趋势由下降节奏向上升节奏转折的初期，当MACD指标的快速线与慢速线在“0轴”下发出黄金交叉指令且转折向上，并越过了“0轴”强弱分界线后，MACD指标随着股价的短期回落调整而转折向下，并发出死亡交叉指令。如果MACD指标死叉回落不破0轴线，当MACD指标红柱再次变长，快速线与慢速线再次形成黄金交叉时，可为强势的买入指令。

2、龙啸长空

在价格趋势由下降节奏向上升节奏转折的初期或已经确立上升趋势时，当MACD指标的快慢线在0轴线上方附近整理后再次形成黄金交叉，且向上运行一段时间后，快线与慢线出现乖离加大、红柱缩短现象应提防股价回调风险。如果快速线回靠慢线后，再次拐头向上或回靠死叉慢线后又迅速金叉，两线向上、红柱放大、量能增大，可视为多头强势买入指令。

3、飞蛾扑火

趋势形态：在趋势由多头向空头转折的初期或已经明确进入空头的阶段时，当MACD指标的快慢线在“0轴”线上方死叉后向下运行并击穿了0轴线，或击穿后回升未能有效回到0轴线上，此时表示股价进入了空方市场。当快速线与慢速线出现短期较大的乖离区间时，快速线回靠慢速线后未形成有效金叉而是再次拐头向下，弱势绿柱增长应为继续看空的方向指令。

4、强弩之末

在价格趋势已经处于明确的较大的下降趋势中运行时，当MACD指标的快速线与慢速线在明显的超低值范围出现黄金交叉指令后，指标向上运行并一举突破了“0轴”强弱线进入多头的强势范围。MACD指标的快慢两线已有明显的运行长度，当红柱出现强势背离且呈现缩短的迹象时，说明股价上行已经步入了短期强弩之末，此时应该提高短期风险意识。

MACD操作注意：

1、背驰时不理是否击穿或突破前期高(低)位。

2、高位时只要有顶背驰可能一般都卖，不搏能重翻红，除非大阳或涨停。

3、其为寻找短期买卖点的奇佳手段，短期幅度15%以上，但中线走势要结合长期形态及其他。

下面越声攻略要给大家分享的是超强“MACD看透主力”，让你一眼看穿主力动向!附指标公式源码

指标用法：出现第一根黄中有红的柱子时就要关注了，第二天再根据情况择机介入。

超强MACD看透主力更新版公式指标公式源码：

VA:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL,-VOL);

OBV1:=SUM(IF(CLOSE=REF(CLOSE,1),0,VA),0);

OBV2:=EMA(OBV1,3)-MA(OBV1,9);

OBV3:=EMA(IF(OBV2>0,OBV2,0),3);

MAC3:=MA(C,3);

SHORT:=12;LONG:=26;MID:=9;

DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG)COLORYELLOW ;

DEA:EMA(DIF,MID)COLORFF9900 ;

MACD:=(DIF-DEA)*2;

STICKLINE(OBV3>REF(OBV3,1) AND MAC3>REF(MAC3,1),0,MACD,2,0),COLORYELLOW;

吸:=XLPL.NOTEXT吸;

拉:=XLPL.NOTEXT拉;

派:=XLPL.NOTEXT派;

落:=XLPL.NOTEXT落;

STICKLINE(吸,0,MACD,1,0),COLORLIRED;

STICKLINE(拉,0,MACD,1,0),COLORRED;

STICKLINE(派,0,MACD,1,0),COLORGREEN;

STICKLINE(落,0,MACD,1,0),COLORWHITE;

入1:IF(DIF>REF(DIF,1),DIF,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;

入2:IF(DIF

低位金叉:=CROSS(DIF,DEA) AND DIF<-0.1;

STICKLINE(低位金叉,0,0.08,6,0),COLORFF00FF;

DRAWTEXT(低位金叉,0.16,' 低位金叉'),COLORWHITE;

JCCOUNT:=COUNT(CROSS(DIF,DEA),BARSLAST(DEA>=0));

二次金叉:=CROSS(DIF,DEA) AND DEA<0 AND COUNT(JCCOUNT=2,21)=1;

STICKLINE(二次金叉,0,0.06,6,0),COLORFFCC00;

DRAWICON(二次金叉,DEA*0.9,1) ;

DRAWTEXT(二次金叉,0.2,' 二次金叉'),COLORYELLOW;

A1:=BARSLAST(REF(CROSS(DIF,DEA),1));

底背离:=REF(CLOSE,A1+1)>CLOSE AND DIF>REF(DIF,A1+1) AND CROSS(DIF,DEA);

STICKLINE(底背离,0,0.03,6,0),COLOR00FF00;

DRAWTEXT(底背离,0.12,' 底背离'),COLORFF00FF;

A2:=BARSLAST(REF(CROSS(DEA,DIF),1));

顶背离:=REF(CLOSE,A2+1)DIF AND CROSS(DEA,DIF);

DRAWTEXT(低位金叉 AND 二次金叉 AND 底背离,0.25,'三全项'),COLOR0000FF,LINETHICK2;DRAWTEXT_FIX(C>O,0.01,0.9,0,' WWW.CXH99.COM '),COLORRED;

DRAWTEXT_FIX(C>O,1,1,0,'程序化交易模型'),COLORRED;

DRAWTEXT_FIX(C>O,0.01,0.9,0,' WWW.CXH99.COM '),COLORRED;

DRAWTEXT_FIX(C>O,1,1,0,'程序化交易模型'),COLORRED;

通过上面的内容，相信大家已经掌握了“MACD”的相关知识点了，如若您想要学习更多相关知识的话，敬请关注公众号越声攻略(yslc688)。

(以上内容仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)

声明：本内容由越声攻略提供，不代表投资快报认可其投资观点。

机器之心报道

编辑：蛋酱、杜伟、泽南

大语言模型（Large Language Models）的发展势头愈发猛烈，各大公司国际角逐的背后，也需要一同应对公平、安全以及隐私等方面的问题。

这个星期，数据挖掘顶会 ACM KDD 2023 在美国长滩开幕，在五天的主会议期间，大会专门给大模型准备了一整天。来自 Open AI、Meta、智谱 AI、Google DeepMind、Microsoft、Intel 等大语言模型领域走在前沿的公司及研究学者进行了精彩的思想碰撞。

这也是为数不多的一次，是中国的大语言模型专家与国际巨头们同台竞技，深度交流。

此次大模型开放日的 Keynote 演讲嘉宾包括：微软首席科学家 & 技术院士 Jaime Teevan，OpenAI ChatGPT 团队成员 Jason Wei，智谱 AI CEO 张鹏，谷歌 DeepMind 首席科学家 / 研究主管 Denny Zhou，以及 Meta FAIR 研究工程师 Vedanuj Goswami，他们就大模型赋能未来工作、语言模型推理能力、Llama 2、GLM-130B 和 ChatGLM、大模型范式与挑战等主题进行了分享。

此次活动聚焦两大主题：大语言模型以及其在不同领域应用的最新研究进展，以及如何建立值得信赖的大语言模型。让我们一起听听他们都说了什么。

OpenAI Jason Wei

大语言模型的复兴：范式和挑战

Jason Wei 是 OpenAI ChatGPT 研发团队成员之一。此前他在谷歌大脑团队担任高级研究科学家，期间致力于推广思维链提示，共同领导了指令调优前期工作，并撰写关于大语言模型涌现的工作。

Jason 的分享主题为《大语言模型的复兴：范式和挑战》。他首先概述了大语言模型的三个主要特征，分别是缩放法则、涌现能力和推理能力，并探讨了这些特征如何影响自己的 AI 研究领域。

随后，Jason 介绍了他和其他人在 LLM 推理能力上所做的研究工作。首先是思维链（Chain-of-Thought）。如果你用一个想法来提示 LLM，它给出的回复质量就会飞跃。

第二个想法是「自我一致性」（Self-Consistency）：对多次生成进行采样调查，然后选择最常见的答案。「自我一致性」改善了语言模型中的思维链推理。

第三个想法是「从最少到最多的提示」（Least-to-Most Prompting），这要求 LLM 将问题分解成不同的任务，并从易到难进行排序。

智谱 AI 张鹏

从 GLM-130B 到 ChatGLM

作为智谱 AI（Zhipu AI）的 CEO，张鹏带领团队成功开发了 1300 亿参数的双语（中英文）大语言模型 GLM-130B。自 2022 年 8 月起，该模型已开源，在准确性和鲁棒性方面可媲美 GPT-3 davinci。

2023 年 3 月 14 日，基于 GLM-130B，智谱 AI 正式发布了 ChatGLM，一款类 ChatGPT 的对话机器人产品。此外，其开源、紧凑的版本 ChatGLM-6B 与 ChatGLM2-6B 全球下载量超过 5,000,000 次，连续 28 天位居 Hugging Face Trending 榜首，并在 GitHub 上获得超过 4.4 万颗星标。

最近，智谱 AI 还把 ChatGLM 升级到 ChatGLM2，推出了多个参数尺寸，大幅提升了能力，基于 ChatGLM2-6B 的代码生成模型，智谱 AI 还更新了代码生成工具 CodeGeeX2。

张鹏的分享主题是《从 GLM-130B 到 ChatGLM》。张鹏介绍了智谱 AI 自研的 GLM 框架，GLM 的预训练框架是一种自回归填空的方法，集成了 GPT 和 BERT 这两种预训练框架的优势，既能够实现单项注意力的计算，做序列的生成，也可以做到双向注意力的计算，做回归的模型。

在 GLM 基础上，2022 年 8 月，智谱推出拥有 1300 亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B。得益于新的模型架构，GLM 在许多具有百万参数甚至更少训练步骤的基准测试中，能够在自然语言理解方面实现比 BERT 和 T5 更好的性能。训练一个 1000 亿规模的大型语言模型并非易事，智谱团队解决了许多工程问题和算法上的挑战，包括频繁且随机的硬件故障、训练稳定性等问题，相关细节都发表在 ICLR 2023 的论文中。

微软 Jaime Teevan

从文档到对话：LLM 如何塑造未来的工作

Jaime 是微软首席科学家和技术院士，负责公司核心产品中的驱动技术创新。她提倡人们应找到更聪明的方式来充分利用好时间，领导微软的未来工作倡议，探索 AI 和混合办公等如何改变人们完成事情的方式。此前她曾担任微软 CEO 萨提亚・纳德拉的技术顾问，并领导了微软研究院的生产力团队。

此外，Jaime 是 ACM Fellow 以及 ACM SIGIR and SIGCHI Academies 的会员。她还曾荣获 TR35、BECA 和 Karen Sparck Jones 奖。她本科毕业于耶鲁大学，并获得了 MIT 人工智能博士学位。她也是华盛顿大学的客座教授。

此次她的分享主题为《从文档到对话：LLM 如何塑造未来的工作》。可以想象的是，伴随 LLM 的崛起，未来的工作方式正在发生迅速变化，知识越来越多地蕴含在对话而非文档中。

在演讲中，Jaime 探讨了 LLM 如何通过生成符合人们语境和意图的自然语言建议和反馈，以提高人们的工作效率和创造力。要有效地做到这一点，LLM 需要能够利用各种来源的相关内容作为其响应的基础。人们还需要学习新的对话模式，以充分发挥大模型的价值，因为在人际交往中行之有效的模式对 LLM 来说可能并不是最佳的。

此外，Jaime 讨论了提示工程在生产环境中的重要性，并强调能够识别和推荐对话模板的价值。通过对这些研究课题的深入研究，推荐系统界有机会创造一个全新的、更美好的工作未来。

谷歌 DeepMind Denny Zhou

教语言模型学推理

Denny Zhou 是 Google DeepMind 的首席科学家 / 研究主管，他是推理团队的创立者和现任负责人。主要研究兴趣在于构建和教导大语言模型实现类人的推理能力。他领导的团队已经开发了思维链提示、自洽性解码、最少到最多提示、指令调优（FLAN2）、LLM 自我调试等大语言模型的各种涌现属性。Denny Zhou 曾获得 2022 年谷歌研究技术影响力奖（Google Research Tech Impact Award）。

他的分享主题为《教语言模型学推理》。过去数十年，机器学习社区已经开发了大量用来增强学习效率的数据驱动方法，比如半监督学习、元学习、主动学习、迁移学习等。然而，所有这些方法已被证明对于现实世界的 NLP 任务并不是特别有效，由此暴露了机器学习的一大缺陷 —— 缺乏推理。人们往往可以从很少的示例中学习，这就归功于推理能力而不是依赖数据统计。

因此在此次分享中，Denny Zhou 探讨了谷歌 DeepMind 引领的 LLM 推理工作，他们开发的方法极大缩小了人类智能与机器学习之间的差距，在仅要求很少的注释示例且不需要训练的情况下也能实现新的 SOTA。这些工作，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊在 2021 年的 Google I/O 大会上进行过重点展示。

Meta FAIR Vedanuj Goswami

Llama 2：开放基础和微调聊天模型

上个月，最强的开源大模型 Llama 2 惊艳发布，一夜之间改变了大模型竞争格局。发布之后， Llama 2 模型迅速成为了社区最广泛使用和下载的开源模型之一。Vedanuj 曾经参与训练 Llama 2 系列模型，目前在 Meta AI 的 LLM 研究团队担任研究工程师，重点研究 LLM 预训练和缩放技巧。

Vedanuj 还曾是「No Language Left Behind」（不落下任何语言）和「Universal Speech Translation for Unwritten Languages」（非书面语的通用语音翻译）等翻译项目的研究负责人，并在 FAIR 从事过多模态研究，领导 FLAVA 和 MMF 等著名项目。

这一次，他的分享主题为《Llama 2：开放基础和微调聊天模型》。7 月 18 日刚刚发布的 Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体，因为开源且可以直接商用化，吸引了整个业界的关注。

在预训练层面，Llama 2 模型系列以 Llama 1 论文中描述的预训练方法为基础，使用了优化的自回归 transformer，并做了一些改变以提升性能。相比于 Llama 1，Llama 2 的训练数据多了 40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。具体来说，Llama 2 预训练模型是在 2 万亿的 token 上训练的，精调 Chat 模型是在 100 万人类标记数据上训练的。

在训练硬件方面，Meta 在其研究超级集群（Research Super Cluster, RSC）以及内部生产集群上对模型进行了预训练。两个集群均使用了 NVIDIA A100。在 Meta 的评估中，多项测评结果显示，Llama 2 在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型。

当然，对于今天的大模型来说，「安全」是一个重要性不亚于「性能」的指标。在 Llama 2 的研发过程中，Meta 使用了三个常用基准评估其安全性：

真实性，指语言模型是否会产生错误信息，采用 TruthfulQA 基准；

毒性，指语言模型是否会产生「有毒」、粗鲁、有害的内容，采用 ToxiGen 基准；

偏见，指语言模型是否会产生存在偏见的内容，采用 BOLD 基准。

如今，大模型技术以「天」为单位飞速发展。一觉醒来，人们可能就会看到最新技术成果带来的巨变。

面对这样的时代，学术界、工业界和社会各自面临着怎样的机遇？另一方面，大模型在生产、生活层面的深入，又带给这个时代哪些挑战？这些都是值得深思的问题。

在活动最后的圆桌讨论中，来自 Google DeepMind、微软、英特尔、密歇根大学的多位研究者共同探讨了大模型时代面临的范式转变。

在各家厂商激烈角逐大模型的半年多时间里，我们很少有机会看到 GPT-4、Llama2、ChatGLM、PaLM2 这些模型的幕后团队能够聚在一起进行讨论。特别是在这次大模型开放日中，ChatGLM 成为唯一来自国内的代表，向世界展现了中国的大模型技术实力。推出 ChatGLM 的智谱 AI，还是本次 KDD 最高级别的钻石赞助商，可以看到国内厂商在学术生态领域的活跃与贡献。

今天，我们对大模型的能力还在不断探索过程中，学术界也需要有更多的「大模型开放日」，共同推动各界力量的交流与合作，以突破人工智能的边界。

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