超買超賣,適合想避免高買低賣的交易者

Overbought Oversold 是什麼?

許多人認為 Overbought Oversold 是一種技術分析,用來判斷價格是否被過度買入或賣出,但這個詞在實際交易中到底代表什麼?

簡單來說,Overbought Oversold 是衡量價格買賣力量平衡的指標,基於過去的價格與成交量資料,並推測目前的價格是否過度被買入 (Overbought) 或過度被賣出 (Oversold),以幫助交易者避免在價格過高時進場買入,或在價格過低時賣出。

瞭解 Oversold 與 Overbought 的簡單方式

超賣 (過度賣出) 發生在資產被賣出過度,導致價格低於合理價 (過度賣出)。此時,賣壓開始減弱,買方進場支撐價格,因此 Oversold 通常是價格可能反轉向上的點。

超買 (過度買入) 發生在資產被買入過度,導致價格高於合理價 (過度買入)。此時,買方的熱情開始減退,賣方進場壓低價格,因此 Overbought 通常是價格可能回調的點。

簡單原則:Oversold = 買點,Overbought = 賣點

有助判斷 Overbought 與 Oversold 的指標

RSI (相對強弱指標)

RSI 是一個範圍在 0-100 的指標,用來衡量過去 N 天內漲跌的相對強度 (通常設定為 14 天)

計算公式:RSI = 100 - (100 / (1 + RS))

其中,RS = 過去上漲日的平均漲幅 / 過去下跌日的平均跌幅

使用 RSI 判斷 Overbought 與 Oversold:

  • RSI > 70 = 超買信號,價格過度被買入,考慮賣出
  • RSI < 30 = 超賣信號,價格過度被賣出,考慮買入

但需注意,70 和 30 並非絕對界線,可根據市場狀況調整,例如強勢市場可能用 RSI > 75 表示超買。

( Stochastic Oscillator

隨機震盪指標 )%K### 表示收盤價在一定期間內的相對位置,通常設定為 14 天 (通常用14天)

計算公式:%K = [(收盤價 - 期間最低價) / (期間最高價 - 期間最低價)] × 100

使用 Stochastic 判斷 Overbought 與 Oversold:

  • %K > 80 = 超買,價格已經超出高點
  • %K < 20 = 超賣,價格已經跌破低點

Stochastic 的優點是能較快捕捉到反轉點,比 RSI 更敏感。

實戰交易策略

( 1. 均值回歸 - 在震盪行情中交易

當市場沒有明確趨勢,價格在一定區間內波動時,適合使用均值回歸策略。

操作步驟:

  1. 使用 MA200 判斷趨勢
    • 價格在 MA200 上方 = 上升趨勢 (不適合用均值回歸)
    • 價格在 MA200 下方 = 下降趨勢 (不適合用均值回歸)
    • 價格在 MA200 兩側來回波動 = 無明顯趨勢 ###最適合!)

2( 設定超賣/超買區域,例如 RSI < 10 為買入點,RSI > 90 為賣出點

  1. 當 RSI 達到目標區域時進場

4( 當價格回到 MA25 或 SMA5 時平倉

範例: USDJPY 在價格在 MA200 和底部區域震盪時,RSI 讀數約為 35,是一個不錯的買點,因為價格有反轉向上的趨勢。

) 2. 背離 Divergence - 捕捉趨勢轉折點

背離發生在價格與指標走勢不一致時,例如價格創新高但 RSI 卻未同步上升,或價格創新低但 RSI 未同步下行,這是趨勢即將反轉的信號。

操作步驟:

1( 選擇明顯趨勢的資產 )上升或下降)

  1. 等待價格出現超買/超賣,同時 RSI 出現背離(如 RSI 雙底而價格雙頂)

  2. 當價格突破 MA5 時,視為趨勢轉折點進場

4### 當新趨勢開始減弱時平倉

範例: WTI 在下跌趨勢中,RSI 進入超賣區域,但未形成更低的低點(背離),代表賣壓可能已接近尾聲,當價格突破 MA25 時,是買入信號。

注意事項

Overbought 與 Oversold 並非絕對保證

  • RSI > 70 不代表一定要立即賣出,強勢上漲行情中,價格可能長時間維持在超買區域
  • 在明確趨勢中,均值回歸策略效果有限
  • 應將此類指標作為多重確認的一部分,不宜單獨依賴

額外建議:

  • 背離出現在超買/超賣區域時較為可靠
  • 可根據不同時間框架調整 RSI 和 Stochastic 的參數
  • 找出適合的市場、資產與時間框架,提升策略效果

總結

Overbought Oversold 是一個強大的工具,幫助你避免在高點買入或低點賣出,但其威力來自於正確運用,結合其他工具與市場環境理解。建議先在無明顯趨勢的市場中嘗試均值回歸,逐步加入背離等進階技巧,隨著經驗累積,策略會越來越成熟。

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