数字化定量分析：一致性获利法时间跨度的定量研究 哥白尼的《天体运行论》挑战了千余年的地心说，做学问要在不疑中有疑问
威廉姆的《一致性获利法》时，看到他用 140 根左右的时间周期来规定 macd的参数设置
我就知道他是错的
事实证明，基本的证券分析系统最开始进入的页面里有 144 根 k 线
如果，按向下的箭头或向上的箭头页面里的 k 线数就会增多或减少
但 macd 的值并不会因为 k线数的多少而变化
如图 但我们把周期的级别改变，虽然页面里仍有 144 根 k 线，但 macd 的值却大幅变化
这个时候你在用 5、34、5 来应用行情，会相差太多
如图 所以，用 60 分钟图显然 5、34、5 是错误的 macd 参数
60 分钟的 k 线是 30 分钟的 k 线的 1/2，那么我们把参数也用 1/2 来试一下
5、34、5 更该成，3、17、3
神奇的效果出现了，当 macd 的 diff 值穿越零轴的时候，60 分钟线和 30分钟线一样精确见到低点
如图 5 所以，比尔
威廉姆的一致性获利法的时间跨度研究是错的
那么怎么解决一致性获利法的时间跨度研究呢
我做过大量的数学推导，能给大家一个近似标准的答案
首先我们来看一下 macd 的设计思想，通过对其设计公式的研究，我发现它不过是短期和长期的移动异滑平均值的比较
简单的讲就是，短期和长期哪个速度更快
比如：Macd 的标准参数 12、26、9，其实就是从现在往前数 12天的速度和从现在往前数 26 天的速度比较
如图 通过对指标的详细研究，使我现在已经不必看任何指标，只是通过时间、价格就能知道指标的位置和形态，进而做到快人一步
（指标太滞后了，所有的指标都滞后
我们觉得最快的 kdj 只不过它的标准参数是 9、3、3 而已，但同样滞后 3 个周期
） 一致性获利法的时间跨度究竟应该如何定量，明天阐
