江恩角度线怎么画
上升江恩线是从市场底部向右上方向延伸的直线；下降江恩线是从市场顶部向右下方向延伸的直线。绘制江恩角度线要尽可能地简洁。正确的开始点应从价格方面入手选取，而相对的高、低点价格产生时的那个时间也是十分重要的。选择一段趋势，并计算这段时间的波动率。在股票追击手软件中，选取菜单下的技术分析，再选技术分析下的画线工具。在画线工具里选取统计项，然后在K线图上选取2002年1月29日到2002年3月21日段，可以得出波动率为13．136；选画线工具中的角度线，在K线图上点击鼠标的右键，选输入波动率，输入即波动率为13．1368的8分，4．926这个数回车。这样，下一段的波动率就设置好了，用下降江恩线在日期2002年3月21日开始绘制，大家可以看到市场的下降终止于下降1×1线（如图）。在这里需要再强调的是，一定要认真计算选取波动率，这样对以后的分析起到至关重要的作用。要掌握设置波动率的方法必须下点苦工。上面介绍了设置波动率的方法，其实要正确使用江恩角度线有两个要注意的地方：1．正确的波动率。2．正确的开始位置。那么下面就研究一下如何选择正确的开始位置。有了江恩角度线，但要在什么地方开始绘制这个角度线呢？大家知道，上升江恩线是从市场底部向右上方向延伸的直线；下降江恩线是从市场顶部向右下方向延伸的直线。那在众多的顶部、底部中应该选择哪一个作为江恩角度线的起点？这里又涉及到长周期、中周期和短周期的顶、底部了。请记住在计算波动率时选择的那一段时间长度，在绘制后的角度线适合运用的时间一般与它存在着数学上的关系。还有一个方法可以配合使用，就是使用指标帮助辅助寻找。这里建议大家先从长周期的选点开始，然后再缩短到比较短的周期选点上绘制。绘制的江恩角度线要尽可能地简洁。正确的开始点包含两个意思：第一是以市场的高、底点做开始点，第二是市场的重要时间作为开始点。一般绝大多数人是以第一种方法做开始点的，以重要时间为开始点在选取上是很难的。我个人建议先从价格方面入手选取开始点，而相对的高、低点价格产生时，那个时间也是十分重要的，符合第二种方法的要求。所以，因为这些原因，使用价格做开始点相对来说比较容易。
请问股票分析中提到的江恩角度线是什么？
是江恩的一种证券分析方法。计算价格运动的波动率，从重要高低点出发画出1：1线，然后按照等分点做出其他角度线。这些角度线是重要的时间及价格共振线，会对未来价格的运动产生重要影响。
什么江恩角度线?在股票中有什么应用?
江恩角度线（GannFan），简称江恩线，亦又称作甘氏线的，是国内投资者较常见的技术分析工具，但由于这一工具的独特性，一些股票分析软件并未深谙其理，操作者无从领略到江恩线强大的测市功效，无疑是一种遗憾。角度线是江恩理论系列中的重要组成部分，它具有非常直观的分析效果，根据角度线提供的纵横交错的趋势线，能帮助分析者作出明确的趋势判断。因而，角度线是一套价廉物美的分析方法，任何人化很少时间都可以轻松学会。在谈到角度线的意义时，江恩宣称：当时间与价位形成四方形时，市运转势便迫近眼前。表明角度线并非一般意义上的趋势线，根据时间价格两度空间的概念而促成独特的分析体系。因而有分析人士指出，角度线是江恩最伟大的发明，它打开了时间与价格不可调和但密不可分的格局，从操作的角度说，这是技术理论中甚至是最有价值的一部分。因而，制作江恩线要有一个四方形的概念，所谓四方形亦为正方形，以对角线出现的45度作为四方形的二分一，它代表了时间与价位处于平衡的关系，若根据某一模式的时间、价位同时到达这一平衡点时，市场将发生重大震荡。江恩线体现的是江恩理论中价格与时间的关系。江恩理论中最重要的概念就是江恩线与价格运动的关系。江恩线在X轴上建立时间，在Y轴上建立价格，江恩线的符号是“TxP”，T为时间，P为价格。江恩线由时间单位和价格单位定义价格运动，每条江恩线由时间和价格的关系所决定。从图上各个明显的顶点和底点画出江恩线，他们彼此互相交叉，构成江恩线之间的关系。它们不仅能确定何时价格会反转，而且能够指出将反转到何种价位，构成时间与价格的美妙和谐。江恩线的基本比例为1：1，即每单位时间内，价格运行一个单位。另外，还有1/8、2/8、1/3、3/8、4/8、5/8、2/3、6/8、7/8等。每条江恩线有其相对应的几何角。江恩角度线公式参数：N1、N2、M1、M2代码如下：最低价:=LOW=LLV(LOW,N1);{N1天内最低价}上次低点:=BARSLAST(最低价);{上次“N1天内最低价”到当前的周期数}条件01:=BACKSET(上次低点=M2{如果是“最后周期”且“上次低点”离最后周期M2}TJ1:=最低价{确定起始点的条件}TJ2:=HIGH=HHV(HIGH,N2)=20=M1;{确定第二点的条件：“N2天内最高价”且“上次低点”距今=20日且“上次低点”距今=M2}上次低点价:=REF(LOW,上次低点);高低点价差:=(HIGH-上次低点价);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,HIGH,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差*2/3,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差/2,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差/3,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差/4,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差*3/16,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差/8,1);DRAWLINE(TJ1,LOW,TJ2,上次低点价+高低点价差/16,1);江恩线与几何角度的异同理解这一问题相当重要,可先从江恩自身制作角度线淡起。在江恩的时代,画图工作全由手工制成, 故江恩曾聘任三十多名职员应付这项工作,其中应用相当于现在的8×8绘图纸作图,按照这一方法,作图者可自行根据8×8(纵横各8格,即正方形)的比例, 预先画上一组上升或下降的江恩线,然后根据时间价位的相关比例进行持续性标记。以1个时间单位上升1个价格单位的方式进行,那么这种上升方式就是以1×1 线的幅度运行。这时,1×1线与在几何图形的45度是一致的。不过,通常情况下,市价运行极不规则,按固定的比率属数全套在所有的趋势分析中,效果自然欠佳。然而,江恩的角度线与几何角度就分歧在这里。我们知道,几何角度与时间并无关系,如果几何的45度角也正好是时间与价位的等比，那么，这个 45度也是1x1；但如果几何45度角之下的时间与价格未出现等比关系，则这个45度不能称为1x1线。笔者曾看到一些书籍中介绍的江恩线，通篇都是将几何的45度（根据图表画面上的角度划分）误认为是1x1线，很难想象与时间无关的几何角度应用在市场中又怎能作出正确分析？！事实上，江恩的45度肯定是 1x1线的，1x1线也必须是45度角，而几何的45度则不一定是1x1线，这一关系要由时间与价位的比例决定，而非由图表或计算机画面角度生成。因此，江恩特别强调时间的重要性,在某一时间之内观察价位的变化,并将时间与价位两度空间同时考虑,这是江恩线与几何角度的不同之处,江恩线根据时间与价位的不同,动态地观察股价的变化。例如,在时间相同的情况下,有些股票的股价是40元,而有些是10元,差别之大自不能以同等的比率相提并论,可行的方法是前者以每天(时间)以1元(价位)的比率运行,这就是1×1线；而后者则应以每天0.1元运行,这也是1×1线。虽然股价并不一样,但两者均属1×1线,它根据不同的形态反映了两种不同股价的真实概貌,若套用几何角度的(静态)方式是无法得到上述效果的。由此可见,江恩线的分析意义把握住每种股价不同的波动率,以独特的视角正确地反映其潜在的走势节奏。江恩线的作用与趋势线相比在日常的图表分析中,有很多分析者运用各种趋势线甚至通道对市场进行预测,效果也是有目共睹。然而,趋势线的制作前提是在市势形成了一段颇为完整的形态后,通过各个波动的某些点位相互连线,使其形成一个具有明确方向的趋势,这一划线叫做趋势线。很明显,趋势线是在市势形成后才能行使其分析作用,若趋势未明朗或形成前,趋势线分析显得无所作为。当趋势形成后,市势已走完了颇长的空间,潜在的机会白白浪费了,若在市势形成不久,能正确地把握住将要出现的趋势,那该多好!江恩线即具备这一功能。江恩线与趋势线的不同在于具有前瞻性、已知性,而称其拘泥于某些特定的角度之说却恰恰相反,因为江恩线的价值正是体现在机械式的角度线之中,在一个正确的起点之上,找出了自有的波动律,无序的市价波动受到江恩线有序的控制。显然,江恩线是在市势形成不久,直接说在底部或顶部确立后(确定正确的起点),再找出特定的时间与价位比率(自有波动律)。这样一组预见未来趋势的江恩线立刻出现在眼前,只需细心观察市势发展,或延着某一条角度线运行,这时,你将惊叹,江恩线已经为你找到在某一时间里市价出现逆转的位置,并且跟踪至下一个反转的区间。可见,江恩线的前瞻性、已知性的确非一般趋势线可比，而趋势线的滞后反应使江恩线的功能更显突出。
如何正确画江恩角度线？
想画出正确的江恩角度线必须先找出正确的起点和算出正确的波动率。起点相对而言好找一些就是找明显的高低点而波动率是江恩的书中并没有明确的给出算法。现在市面上所有的算法都是后人根据他的作品自己研究发现的。最简单的算法也就是市面上流传最广的就是两个低点之差除以两个低点之间的时间，还有一种方法也很简单就是你自己去推断波动率，比如上证指数，你可以用10 20 40 80 160这种点数去挨个的套，股票一般用，0.1 0.2 0.4 0.8 或0.05 0.1 0.2 0.4等等 看看哪个在历史上最适用。这两种方法的共同缺点就是有时不太准。我还自创了一套波动率算法，相对于以上两种比较要精确些但是算法烦琐,要把每一次波动的都算一遍然后在众多数据中找出一个适用的。
