炒股指标哪个可靠(炒股指标哪个最准)

2023-10-09 06:19分类：KDJ 阅读：

本篇文章给大家谈谈炒股指标哪个可靠，以及炒股指标哪个最准的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍：

1,神奇的数字3，事不过三，在炒股中的神奇效用，顾比压力线妙用
2,研发质量指标大 PK：MTTR vs MTBF，谁是靠谱王？

神奇的数字3，事不过三，在炒股中的神奇效用，顾比压力线妙用

散户炒股最稳妥的盈利战法莫过于低吸潜伏，也就是抄底待涨。

但是，何处为底？何时会涨？

不能正确辨别底部，有可能会抄在半山腰，随后再腰斩。

不能辨别起涨点，进场后要么继续下跌，要么长期横盘。

这两个问题，通过顾比压力线突破技术，可以有效解决，亲测准确率达80%以上。

顾比是一个国外股票技术分析专家，他创立了一种较为稳妥的反转确认技术指标。股票如果是持续下跌趋势，在日K线图形中，如果某一日没有出现新低，则可以暂时认为昨日最低点为阶段最低，随后股价有可能展开上涨行情。

这个后续上涨行情，有可能是反弹，幅度较小，然后继续横盘或下跌。也有可能大幅反弹，形成反转，持续上涨，形成一波大的上涨行情。

那么，顾比压力线能否突破，就是区别反弹和反转的关键确认指标。如果带量突破了，形成反转，那么，此前的最低点就是底部，现在的突破点就是起涨买点，低吸潜伏抄底待涨的两个关键问题就全部完美解决了。

顾比压力线是如何确定反转突破呢？

如上所述，把形成最低价的K线标记为1，往前倒数，寻找最低价依次抬高的两根K线，可以连续也可以不连续，标记为2，3. 总之，找到三根最低价低次降低的三根K线，最上面一根为3号。

把3号K线的最高价，作为关键压力线。如果后续上涨能带量突破，就形成反转，持续上涨。如果不能突破，或者上冲突破又回落形成上影线，则只是有限反弹，大概率还要下跌或横盘。

这个指标的内在含义就是：下跌过程中股价止跌回升，回升幅度如果大于此前三根下跌K线累计幅度，则标志着多方力量、意愿已经大于空方，成功收复超跌区域，形成反转持续上涨行情。

反之，则标志着多方反攻力量不足，不能改变空方掌控局面。

这一点，实际上也等于量化了起涨前“黄金坑” 的有效深度：左侧三根下跌K线累计跌幅。右侧上涨K线如果能够收复这个累计跌幅，则相当于成功跳出“黄金坑”，否则，不能出坑，坑也就不是“黄金坑”，而是下跌中继。

以顾比压力线突破为买点，并不是买在最低点，但是，却是一个上涨较为确定的位置，作为散户，确定性应该优于利润空间。也就是不吃鱼头，只吃确定性的肥美鱼身。

中国古语有云“事不过三”，过三就意味着性质突变，是从量变到质变的转变界限。想不到老外创立的技术指标也是如此吧？

感兴趣的股友，可以实测，亲自验证，才能成为自己的实用技术。

研发质量指标大 PK：MTTR vs MTBF，谁是靠谱王？

在研发质量管理中，「提高代码/测试质量」更重要，还是「提升故障响应能力」更重要？

LigaAI 最近和一些朋友探讨了这个问题。一种观点认为提升研发质量应该从代码质量抓起——擒贼先擒王，从源头减少故障发生才是根本之道；

另一种声音则指出，生产故障几乎不可能通过预防完全避免，因为「未知」是无法预测的，因此加强监测与反馈机制，快速识别、快速修复才是真正的有效之治。

从管理指标的角度来看，「提升代码质量」意味着研发团队要尽可能提高 MTBF（平均无故障时间），延长系统可持续运行时间，而「提升响应能力」要求尽可能减少 MTTR（平均恢复时间），将系统不可用时间降到最短以最小化故障影响。

温馨提示：研发团队应当先全面讨论系统「服务时间」「可用时间」和「不可用时间」的定义、事件覆盖范围以及故障等级，并在组织内部建立统一的理解，以确保资源和精力花在最重要的事件上。

尽管在实际工作中，「提高 MTBF」和「减少 MTTR」总是齐驱并进，但在不同发展阶段明确二者的优先级，将有助于研发团队高效专注、有的放矢地实现研发效能管理目标。

MTBF 和 MTTR 将如何影响研发效能？我们先从研发质量管理的三个维度说起。

01 研发质量管理的「RAM」

在管理实践中，我们常用「RAM」评估软件交付性能。这里的「RAM」当然不是 Random Access Memory，而是三个用于描述系统服务质量高低的关键维度——可靠性、可用性和可维护性。

可靠性 Reliability

可靠性是指系统无故障运行的能力——哪怕出现软硬件故障、人为错误等问题，系统仍能正常提供正确服务而不发生服务中断的概率。

它与故障率、容错率、避错力、冗余度等紧密相关。常见的软件可靠性度量指标包括可靠度、失效率、MTBF 和 MTTF 等等。

可用性 Availability

可用性是指在一定时间内，系统能够持续且正确提供符合期望水准的服务而不发生故障和中断的概率，通常用 SLA（Service Level Agreement，服务级别协议）来表示。

系统可用性（或称可用度）可以用系统可用时间占总服务时间的百分比计算得出，即

可维护性 Maintainability

可维护性包含可修复性和可改进性两个方面。前者是指在系统发生故障后，不同人员高效修复故障，使之恢复正常运行状态的难易程度，而后者表示当需求或环境变化时，系统接受功能改进或增加新功能的可能性。

可靠性和可用性都可以展示系统的持续服务能力。区别在于，可用性更加关注系统服务的总体持续时间，而可靠性侧重于描述系统的抗故障能力。《分布式系统原理与范型》为区分可靠性和可用性提供了一个非常直观的例子：

如果系统在每小时崩溃 1 ms，那么它的可用性就超过 99.9999%，但是它还是高度不可靠。与之类似，如果一个系统从来不崩溃，但是每年要停机两星期，那么它是高度可靠的，但是可用性只有 96%。

02 如何确定 MTBF 和 MTTR 的优先级？

对于不同组织或者同一组织的不同发展阶段，提升研发质量的有效手段很可能截然不同。那么，是否存在某种范式，可以帮助研发团队科学精准地确定 MTBF 和 MTTR 的管理优先级？

前面提到，可用性的计算公式可表示为系统可用时间占总服务时间的比重，即 MTBF / (MTBF + MTTR)。简单变形后，便可以获得以下关系式：

① MTBF = 可用性 * MTTR / (1 - 可用性)

② MTTR = MTBF / 可用性 - MTBF

对于已知的 MTBF 或 MTTR 值，研发团队可以结合系统可用性增长目标，计算出团队故障恢复能力或系统平均无故障时间的所处水平，并了解量化指标的预期增量。

举个例子。已知研发团队恢复一个故障的平均耗时为一个小时，如果系统每 9 小时出现一次故障，其可用性就为 90%。如果想将系统的可用性提高至 99%，那么故障频率应降低至每 99 小时（即 4.13 天）一次。

同样的，对于故障频率为每周一次的系统而言，如果研发团队能在 1.7 个小时（等价于 102 分钟）内让系统恢复正常工作，则其可用性便能达到 99%。

根据系统的故障频率以及研发团队的故障恢复水平，管理者可以将可用性提升目标翻译成 MTBF 或 MTTR 的优化目标，将抽象指标具象化，并综合目标实现难度、资源可用情况等明确首要优化对象，精准提升效能。

03 MTTR vs MTBF，谁更胜一筹？

Chad Fowler 认为，对大多数组织或系统而言，优化 MTTR 比增加 MTBF 更加有效。DORA 指标同样将 MTTR 视为影响研发效能和软件交付性能的四大关键指标之一。

一部分原因是软件系统不同于物理设备，其故障偶发性强，因而 MTBF 管理的不可控性较高。而恢复故障的工作流程清晰，操作步骤明确，可干预程度高；研发团队可以对各环节展开精细化管理，轻松、高效地达成 MTTR 优化目标。

研发团队可以使用敏捷开发方法、自动化监测和预警工具、自动化部署工具、灰度发布、A/B 测试等，缩短 MTTD、MTTA、MTTI、MTTR（Mean Time To Repair）等时间，以快速识别、定位和修复故障，快速上线。

不仅如此，Sidu Ponnappa 还指出，MTTR 是弥合业务与技术理解鸿沟的关键。它可以帮助企业更好地理解技术团队与研发工作，还可以帮助技术领导者识别系统的薄弱环节以及需要关注的对象，是衡量组织弹性、团队结构和整体健康状况的有力指标。想要改进 MTTR，研发团队必须构建正确的知识，改进质量控制实践，并重视内外部的沟通。

# LigaAI 总结

可靠性、可用性和可维护性是评估研发质量的三大维度，其中可用性可以用 MTBF / (MTBF + MTTR) 计算得出。

在研发管理实践中，优化 MTTR，提高故障响应能力更具指导意义。研发团队可以结合敏捷开发方法、自动化工具等，建立高度自动化的监测、反馈、测试、部署流程，实现高速提效。