关于kdj参数设定的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
kdj 参数设置
大部分股民朋友都了解炒股就是炒预期，炒股看重的是上市公司的业绩，但炒股除了要看公司的基本面外，还需要考虑技术面。只要说到技术面，多数人都对MACD指标很熟，却不懂KDJ的用法，针对想要做短期的朋友来讲，KDJ的重要性可想而知。那么今天，咱们就来分析看看KDJ指标到底是什么，以及我们到底该如何用这个技术指标来提升自己做短线操作的容错率。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、KDJ是什么？
KDJ指标又可以称为随机指标，组成部分是K线、D线和J线三条曲线，通过图片得出的结论是，K、D、J它们三个的颜色都是不一样的，K线指的是快速确认线，D线表示的是慢速主干线，而J线表示的则是方向明暗线。K值和D值的浮动范围是0~100，而J值的波动范围能够小于0，也能够大于100，波动范围更大。KDJ主要用来判断中短期行情走势。
二、KDJ有哪些实用技巧？
1、参数设为多少合适？
一般情况下，（9,3,3）是以KDJ指标的系统默认参数出现的，但在这样的参数设置下，KDJ经常出现在日K线下波动的情况，很多投资者根本没有时间反应，更别说有时间去跟上操作了。所以对于做超短线的投资者来说，建议也是可以根据自己的喜好来选择下面适合的参数：
（1）参数为（6,3,3）：就在变动频率逐渐变高的趋势下，更适合找到买点和卖点；
（2）参数为（18,3,3）：买卖信号和指标的灵敏度都会得到稳定维持；
（3）参数为（24,3,3）：很适合那些中线投资者去选择它，容错率也会提高很多。
2、如何利用KDJ操作个股？
以50为中线，我们可以依据KDJ三项数值的相对大小来判断此时多空两方的力量对比，假设K、D、J三个数值都大于50，这足以证明多方的力量都处于强势的状态；如果这三个数值在50的上下波动的话，那就表明了多空力量均衡；如果这三个数值都小于50的话，可以说明空方力量还是很强势。分为三个操作面：K、D、J这三个数值在20以下就是超卖区，称为买入信号；值在80以上则为超买区，属于卖出信号；20-80之间为徘徊区，适合观望。
此外还有这几种形态可以参考：
（1）金叉和死叉：如果遇到K、D、J三个值都小于50，并且J线和K线也会同时向上突破D线时，代表KDJ形成金叉，那当天就可以加仓了，但是，如果K、D、J三个值均大于50，且J线和K线跌破D线时，然而所代表的含义是KDJ形成死叉，表明当天需要逢高减仓，减少回调的风险。
从图中我们可以看到黄色圈为KDJ形成的金叉，所以当天适合买入，当到了红色圈的位置时，KDJ也早已经组成了明显的死叉，那么这个时候投资者需要降低仓位，以防止因高位回调带来损失。
（2）顶背离和底背离：当股票处于上涨时，可是对应的KDJ指标却表现为每一项都是青黄不接的状态时，则形成了KDJ顶背离的形态，这种情况投资者们就得降低仓位了，要防止风险重新调回，从下面的图可以看出大致形态:
然而股价是在下跌的趋势时，股价在不断创新低，但是如果对应的KDJ指标一顶比一顶高时，则说明形成了KDJ底背离的形态，这个时候投资者们是可以逢低介入的，对个股的后期走势持续关注，从下面的图可以看出大致形态:
言而总之，KDJ指标的作用不过是判断行情，想要把个股的走势准确地判断出来，考量的标准还应该结合大盘走势、所处的板块及时事政策等多方面因素来看。实在没有充足的时间去研究某只个股的朋友，不妨点击下面这个链接，输入自己想要了解的股票代码，进行深度分析【免费】测一测你的股票当前估值位置？
三、KDJ指标的优劣势
KDJ指标出色之处是对股价变化很灵敏，可以把它作为参照标准，进行短线操作。但由于该指标过于敏感，有时买入或者卖出信号发出得过早，导致在操作上投资者容易出错。那如何才能找到完美买卖时机？纯人力技术分析还有用吗？试试点击下方链接，AI智能判断买卖时机，进场再也不犹豫：【AI辅助决策】买卖时机捕捉神器
应答时间：2021-08-27，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
是设定还是修改 KDJ指标是常用指标 在看盘软件 成交量下面的指标列表中点击KDJ 就会弹出KDJ指标 如果列表没有 点击下面指标的空白处 然后在键盘上敲KDJ 然后回车 也会显示KDJ指标
你的参数不就是9 3 3 吗，不用设置啦
另外kdj的j值小于0还要看其他指标以及均线才构成买入参考，不能光看j指标
最好是j小于0，股价远离5日线（越远越好），在下面最近一条支撑线附近是买点。
kdj参数设定
def get_kdj(self, df, N=9, M1=3, M2=3):
low_list = df['low'].rolling(N, min_periods=1).min()
low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True)
high_list = df['high'].rolling(N, min_periods=1).max()
high_list.fillna(value=df['high'].expanding().max(), inplace=True)
rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100
df['kdj_k'] = rsv.ewm(ignore_na=False, span=M1, min_periods=M1 - 1, adjust=True).mean()
df['kdj_d'] = df['kdj_k'].ewm(ignore_na=False, span=M2, min_periods=M2 - 1, adjust=True).mean()
df['kdj_j'] = 3 * df['kdj_k'] - 2 * df['kdj_d']
return df
# 计算macd参数
def get_macd(self, df, short=12, long=26, M=9):
sema = df['close'].ewm(ignore_na=False, span=short, min_periods=short - 1, adjust=True).mean()
lema = df['close'].ewm(ignore_na=False, span=long, min_periods=long - 1, adjust=True).mean()
df['diff'] = sema - lema
df['dea'] = df['diff'].ewm(ignore_na=False, span=M, min_periods=M - 1, adjust=True).mean()
df['macd'] = 2 * (df['diff'] - df['dea'])
return df
# 计算rsi参数
def get_rsi(self, df, N=14):
df['diff'] = df['close'].diff()
df['diff'].fillna(0, inplace=True)
df['up'] = 0
df['down'] = 0
df.loc[df['diff'] > 0, 'up'] = df['diff']
df.loc[df['diff'] < 0, 'down'] = df['diff']
df['up_mean'] = df['up'].rolling(N, min_periods=1).mean()
df['down_mean'] = df['down'].rolling(N, min_periods=1).mean()
df['rs'] = df['up_mean'] / df['down_mean']
df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + df['rs']))
return df
# 计算cci参数
def get_cci(self, df, N=14):
df['tp'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3
df['ma'] = df['tp'].rolling(N, min_periods=1).mean()
df['md'] = df['tp'].rolling(N, min_periods=1).std()
df['cci'] = (df['tp'] - df['ma']) / (df['md'] * 0.015)
return df
# 计算wr参数
def get_wr(self, df, N=14):
df['high_n'] = df['high'].rolling(N, min_periods=1).max()
df['low_n'] = df['low'].rolling(N, min_periods=1).min()
df['wr'] = 100 * (df['high_n'] - df['close']) / (df['high_n'] - df['low_n'])
return df
# 计算boll参数
def get_boll(self, df, N=20):
df['ma'] = df['close'].rolling(N, min_periods=1).mean()
df['md'] = df['close'].rolling(N, min_periods=1).std()
df['boll_up'] = df['ma'] + 2 * df['md']
df['boll_down'] = df['ma'] - 2 * df['md']
df['boll'] = (df['close'] - df['boll_down']) / (df['boll_up'] - df['boll_down'])
return df
# 计算sar参数
def get_sar(self, df, N=4, M=2):
df['sar'] = df['high']
df['sar_up'] = 0
df['sar_down'] = 0
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].expanding().max(), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(1), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(1), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(2), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(2), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(3), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(3), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(4), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(4), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(5), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(5), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(6), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(6), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(7), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(7), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(8), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(8), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(9), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(9), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(10), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(10), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(11), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(11), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(12), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(12), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(13), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['low'].shift(13), inplace=True)
df['sar_up'].fillna(value=df['high'].shift(14), inplace=True)
df['sar_down'].fillna(value=df['
kdj参数设定对指标变化的影响
股票指标钝化是交易技术分析术语，意为技术指标形态发生粘结，导致该指标失去指示意义。通常较引人注目的是指标高位钝化和指标低位钝化，但所谓高位低位只是相对而言，并无绝对衡量标准，更普遍的，在平衡状态也会发生指标形态的粘结，致使指标失效（某些观点可能不认同平衡态粘结为“钝化”，但这仅是便权同名称定义的分歧，对分析和操作并无影响）。一般情况下，只有短线指标会出现钝化，例如RSI指标刻正距觉场通维期举、KDJ指标、威廉指标等。短线指标出现钝化以后就失去参考价值，投资者就没有必要继续运用它了可包布还刘乎永远已。在进行操作的时候松，可以参考中长线指标进行买卖。
很多股民朋友对炒股就是炒预期有所耳闻，炒股重视的就是上市公司的业绩，但炒股哪额号层硫还械除了要看公司的基本面外，营看曲倒继同时也要对技术面进行了解。一谈到技术面，多数人都会想起MA气范家CD指标，却对KDJ的用法很陌生，对待想要做短线的似土汽着然女情型露朋友来说，KDJ的重要性大家都很清楚。所以今天，咱们就来看看论校苗亲约鸡KDJ指标到底是什么，以及我们该如何利用这个技术指标来提升自己做短线执线断土数已历即银资操作的容错率。开始之前，不妨先领一波福利木汉--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝念密】机构推荐的牛股名单专破出末泄露，限时速领！！！
一、KDJ是什艺支手硫械修增占评深么？
KDJ指标也可以被称为随机指标，组成部分是K线、D线和J线三条曲线，从图中可以得到，K、D、J分别对应的不同的颜色，其中K线就是预套觉跟员指快速确认线，D线是慢速主干线，而J线指的就是方向明暗线。K值和D值的浮动范围是0~100，而J主月式指在小于0或大于100波动的范围波动，能够在为取早快开消化胞路宜多更大范围内波动。KDJ主要用来判断中短期行情走势。
二、KDJ有哪些实用技巧？
1、参数设为多少合适？
通常情况下，（9,3,3）是KDJ指标的系统默认参数，不过由于这样的参数设置，KDJ在日K线下波动的频次很大，很多投资者根本没有时间反应，更不要提跟上操作了。所以对于做超短线的投资者来说，建议按照需求来选择下面适合的参数：
（1）参数为（6,3,3）：就在变动频率随之增高的情况下，这也更容易方便我们去找到买点和卖点；
（2）参数为（18,3,3）：拥有更稳定的买卖信号和保持灵敏的指标；
（3）参数为（24,3,3）：很适合那些中线投资者去选择，可以增加容错率。
2、如何利用KDJ操作个股？
以50为界限，我们就能够依据KDJ三项数值的相对大小来判断此时多空两方的力量来参考，若K、D、J三个数值均大于50，这也表明了多方的力量都比较强势；如果这三个数值均在50的附近变化的话，则表示多空力量均衡；假如这三个数值均小于50，说明空方力量较为强势。分为三个操作面：K、D、J这三值在20以下为超卖区，这就属于买入信号；80以上的就是超买区，属于卖出信号；20-80之间为徘徊区，适合观望。
同时还可以把下面几种形态作为参考：
（1）金叉和死叉：假如说遇到K、D、J三个值都比50小，且J线和K线同时向上突破D线时，也就是说KDJ形成金叉，表示着当天可以加仓了，但假如K、D、J三个值均大于50，不过J线和K线都比D线矮时，也说明了KDJ形成死叉，说详细点就是当天需要逢高减仓，防范回调的风险。
从图中我们不难看出黄色圈为KDJ形成的金叉，所以当天适合买入，当到了红色圈的位置时，KDJ也已经变化成了明显的死叉，就在这个时候，投资者需要降低仓位，谨防高位回调带来的损失。
（2）顶背离和底背离：当股票保持上升趋势时，但对应的KDJ指标却出现却一顶比一顶低时，KDJ顶背离的形态也就这样形成了，这个时候就的建议投资者们降低仓位了，阻止回调风险，大致形态可以看下图:
然而一旦股价正处于下跌的趋势，股价就不断地创新低，但是要是对应的KDJ指标一顶比一顶高之时，这就表示形成了 KDJ底背离的形态，这个时候投资者们是可以逢低介入的，对个股的后期走势持续了解，大致形态可以看下图:
整体上看，KDJ指标只是用来判断行情的一种技术手段，想要把个股的走势准确地判断出来，还需要结合大盘走势、所处的板块及时事政策等多方面因素来综合考量。实在没有充足的时间去研究某只个股的朋友，不妨点击下面这个链接，输入自己想要了解的股票代码，进行深度分析【免费】测一测你的股票当前估值位置？
三、KDJ指标的优劣势
KDJ指标的优点是对股价变化十分灵敏，可以参考它来进行短线操作。但由于该指标反应太迅速，有时过早地发出买入或者卖出信号，在操作上容易导致投资者出错。那如何才能找到完美买卖时机？纯人力技术分析还有用吗？试试点击下方链接，AI智能判断买卖时机，进场再也不犹豫：【AI辅助决策】买卖时机捕捉神器
应答时间：2021-09-25，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
