内容发布更新时间 : 2024/11/18 15:31:42星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

这些股票可能是市场的龙头股,但在牛市的中后期,则需要换股为相对低位的个股。 成本重心CKDW

CKDW这个指标不关心当前股价在什么地方,它所关心的是市场平均成本的相对位置,其算法和CKDP很类似,只是“当前价”被替换为“平均成本价”,即：

CKDW=（平均成本价-最低成本价）/（最高成本价-最低成本价）×100%

CKDW给我们的提示是：它可以用来判断股价的高位密集和低位密集。CKDW的数值越高,个股的高位密集程度越大,反过来CKDW数值就很小,筹码分布就呈现出低位密集状态。事实上筹码的高位密集和筹码的低位密集用肉眼很容易识别,因而CKDW是为电脑自动选股而设计的,因为电脑的图形识别能力比人要差的多,它更喜欢使用技术指标。 成本带宽CBW

至此,我们进一步解释成本带宽CBW就比较容易了,这个指标关心的是最高成本价与最低成本价的价格差,通俗的说,CBW被定义为：最高成本价相对于最低成本价的涨幅,即：

CBW=（最高成本价-最低成本价）/最低成本价 ×100%

通过CBW的涨落,我们可以知道一只股票的筹码分布是处在密集过程中还是在发散过程中。无论筹码是向上发散还是向下发散,CBW的值一定会从小变大,如果CBW变大的同时CKDP处在高位,这种情况就是向上发散,而筹码向下发散时,CKDP处在低位,CBW同样也是由小变大。同样,这个指标也是为电脑自动选股设计的,它的使用方法需要在软件的指标评价平台上进行优化（指南针鬼域平台）,这部分内容需要在本丛书的另外一册加以详细讨论。

图3-4：筹码分布的几个衍生指标的相对关系

以上我们介绍了有关筹码分布的几个衍生指标,它们的相对关系