DMA是平均线差指标的简称，它是一种趋势分析指标，由两条曲线组成，其中波动较快的是DDD线，波动较慢的是AMA线。通过对这两条移动平均线的差值情况来分析股价的趋势，比较两条线的差值可以判断出某只股票的买入和卖出量的大小。

DMA在实战中的应用：

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股价呈上升或下降通道运行，走势是否明显，此区间多为观望区间，不宜进行操作；分时图中股价走势溢出原势区间，改变了上涨或下跌的斜率，此区间内股价既有按原趋势运行的可能，也有形成反转的可能，此区间是重要的决策区间；分时图中，股价走势对转势区间进行突破，方向可以向上，也可以向下，此区间是最为重要的操作区间。

虽然庄家的行为较为隐蔽、较为高明，但在派发的行动中，或迟或早、或多或少总是会露出一些蛛丝马迹，总是会有一些征兆。一般来说，如果有以下一些现象，就要注意庄家的出货了。

分时图两种形态

（1）上升趋势线：在价格曲线下部，把两个明显向下的低点相连成一条直线。

（1）收盘价比日内价的突破重要。

分时图买卖注意事项

分时线的看涨形态主要有双底形态、头肩底形态、三重底形态、圆弧底形态等等。

当外盘累计数量比内盘累计数量大很多，而股价也在上涨时，表明很多人在抢盘买入股票。当内盘累计数量比外盘累计数量大很多，而股价下跌时，表示很多人在抛售股票。外盘反映买方的意愿，内盘反映卖方的意愿。

分时图可以也说是走势图，它把股价的交易形式明确地标记在坐标图上。坐标上的水平轴则是股价开市的时间，纵轴分两个部分上面是股价指数，下半是成交量。分时图是指大盘和个股的动态实时（即时）分时走势图，其在实战研判中的地位极其重要，是即时把握多空力量转化即市场变化直接根本。

（图32）

基于这个技术的发展曲线，我们对互联网的20多年的发展历程做了分析，我们得到这样一个图形。

只要是指标，都不可能那么精确，且都有滞后性，所以大家在使用时，需要结合其它指标共同辅助操作,这样才能提高操作的准确性。

（1）修正的意义

5） 委买委卖手数：代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。

当股价K线图上的股票走势一峰比一峰低，股价在向下跌，而DMA指标图上的DMA曲线和AMA曲线的走势是在低位一底比一底低，这叫低背离现象。底背离现象一般是股价将低位反转的信号，表明股价中短期内即将上涨，是买入的信号。相比于其它技术指标的背离现象而言，DMA指标出现的机会比较少，但如果在实际走势中，一旦DMA指标出现背离现象，它的准确性则更高。

我们在操作股票时有一个好的心态，避免很多不必要的追涨杀跌：

在大盘分时走势图中，红色柱状线和绿色柱状线是用来反映指数上涨或下跌的强弱程度的。当大盘向上运行时，在横线上方就会出现红色柱状线，其出现得越多、越高，则上涨的力度越强:如果渐渐减少、缩短，则说明上涨的力度渐渐减弱。当大盘向下运行时，在横线下方会出现绿色柱状线，其出现得越多、越长，则下跌的力度越强;如果绿色柱状线渐渐减少、缩短，则说明下跌的力度渐渐减弱。

这3波上涨也是越来越弱，量能也越来越小，注定会回调，均线由支撑变为阻力，并且下降趋势线也越来越陡，尾盘几乎跌到了对称位。

在挖掘数据现象背后的Root Cause的时候，需要我们对事物的本质有清醒的认知。同样是营销和销售，每个公司对这两个部门的定义会有很大的区别。在快速消费品公司，营销主导销售，公司的销售模式是通过广告吸引消费者购买，而销售需要做好产品的分销，确保消费者去购买的店面中有可销售的产品，不断货；而在药品、医疗器械、耐用消费品中，销售起到非常重要的作用，在终端消费者决策中起到非常重要的影响，而营销则是为销售提供各种销售工具的。而这种差异来自于什么呢？购买者的决策机制。当购买者的决策机制是由感性的品牌喜好决定的时候，营销主导销售；当消费者的购买决策复杂，需要专业知识、理性决策等的时候，需要专业的销售人员或者专家在销售点能够临门一脚地把我成交过程。这里的Root Cause就是购买者的购买决策过程。由此你可以推断下去，B2B的销售往往都是销售主导营销，或者营销为销售提供支持服务。

1） 白色曲线：表示该种股票即时实时成交的价格。

(图20)

分时图四大法则：

A、外盘：外盘又称主动性买盘，即成交价在卖出挂单价的累积成交量，即成交价是卖出价时成交的手数总和称为外盘。

有很多民间高手很善于利用资金进行追涨跌的短线操作，有时候会获得很高的收益，但是对于非职业股民来说，很难每天看盘，也很难每天能追踪上热点。所以，在股票操作中，不仅要买上升趋势中的股票，还要学会空仓，在感觉市场上的股票很难操作，热点难以把握，绝大多数股票出现大幅下跌，涨幅榜上的股票涨幅很小，而跌幅榜上股票跌幅很大，这就需要考虑空仓了，很适合非职业股民。保住胜利果实。

所谓的A/B测试，就是我们针对同类的客户，采取A方案的方法和B方案的方法，然后来对比A方案和B方案的方法之间的效率差异、效果差异，然后确定那种方法更加有效率。数据分析最终的结果可以评测A和B的效率与效能问题，但无法揭示A为什么有效、B为什么低效，或者背后的逻辑是什么，这就需要人为的参与解读和理解，而这些理解往往是建立在假设或者臆想之上的，没有足够的证据证明其驱动过程和效果。

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