趋势判定的四种方法

分别是：线性回归分析、指数平滑法、趋势指数法和时序分解法。
其中，线性回归分析是对变量之间线性关系的描述和建模，通过回归方程来描述变量之间的关系和趋势；指数平滑法是用过去数据的指数加权平均数来预测未来的值，适用于有趋势和季节性变化的数据；趋势指数法考虑趋势变化和波动变化两个因素，通过计算变化率来描述趋势；时序分解法将数据分解成趋势、季节性、循环性和随机性四个部分，分别进行分析。
根据实际情况和需要，可以选择不同的趋势判定方法来预测未来趋势和做出策略调整。

1、动能判断法

创新高为上升趋势，创新低为下降趋势。简单的做就是画一个唐奇安（DONCHIAN） 通道，K线触及通道上轨为上升趋势，触及下轨为下降趋势。

2、指数增长判断法

原理就是趋势一旦形成，将象原子弹裂变那样成指数增长。具体方法就是：画一个抛物线指标（PSAR）趋势线，K线位于趋势线的上方为上升趋势，下方为下降趋势。这种趋势法，确实能够抓住大波，但是假信号比较多。

3、趋势通道判断法

画一个肯特纳（KELTNER）通道，或画一个轨道线（ENVELOP）通道，K线沿通道上轨运行为上升趋势，沿通道下轨运行为下降趋势。这种方法能够抓住大部分趋势，但是上升趋势确立后，股价已经超买，也有暴跌的可能。同理下降趋势确立后，股价已经超卖，也有暴涨的可能。

4、均线的倾斜率判断法

找一根均线，均线向上倾斜，就认定趋势向上，向下倾斜，就认定趋势向下。这种方法准确度较高，但是，均线上倾斜与下倾斜都是一个缓慢的过程，沉迷其中，容易被温水煮青蛙。

为：简单移动平均线法、加权移动平均线法、指数平滑法和线性回归法。
其中，简单移动平均线法是按时间序列的一定长度计算数据的平均值，形成平均线，判断趋势的方向；加权移动平均线法是在简单移动平均线法基础上加入权重，使得近期数据的权重更大，计算出的平均线更能反映当前趋势；指数平滑法是以指数递减的权重计算平均值，逐步减少更久远的数据对平均值的影响，从而更能反映当前趋势的变化；线性回归法是通过对数据进行拟合，找到数据之间的线性关系，进而推断趋势的发展方向。
趋势判定方法的选择取决于数据的类型、数据量、趋势变化的速度等多种因素。

1．高低渐次趋势判断法

如果波段高点和低点都越来越高，则趋势向上，也就是创出新高，如果波段高点和低点都越来越低，也就是趋势向下。

2．移动平均线趋势判断法

当价格在移动均线之上时趋势向上，当价格在移动均线之下时趋势向下，移动均线组，则是短期均线在长期均线上，趋势向上，短期均线在长期均线下，趋势向下。

3．阴阳线数目和实体大小趋势判断法。

如果阴线数目多于阳线，同时珠实体大于阳线的实力，则趋势向下，如果阴线数目少于阳线，同时阴线的实体小于阳线的实体，则趋势向上。

4．直边趋势线判断法

趋势线，在趋势线上趋势看上，线下趋势看下。

5．均线衍生指标（MACD）

MACD在0轴之上则趋势看涨，在0轴之下，趋势看跌。

包括：线性回归分析法、移动平均法、指数平滑法和灰色预测法。
线性回归分析法是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来分析趋势的方法，可以较为直观地反映趋势变化的趋势方向和速度；移动平均法是以最近若干期的平均数来代表未来的趋势，能够削弱随机变动对趋势判断的影响；指数平滑法是以加权平均数来反映趋势的发展规律，对历史数据和未来变化的趋势备注了平滑处理，适用于短期预测；灰色预测法是以灰色系统理论为基础，对时间序列数据进行加权平均、建立模型等处理来预测未来趋势的方法，尤其适合于短期预测和缺乏数据的情况。
综上所述，趋势判定的方法多样，选择不同的方法要根据数据特点和预测需求来确定。