股票60线是什么颜色？
移动平均线（MA）是以道琼斯的“平均成本概念”为理论基础，采用统计方法，将一定时期内的证券价格平均值连接而成的趋势线，它反映了证券价格的历史波动和未来走势，并蕴含着强大的技术分析功效。 移动平均线的原理其实非常简单，就是把一段时间内证券价格的平均价用直线连接起来形成的曲线，如图1所示；移动平均数则是在这个基础上按照时间周期对证券价格进行处理后获得的一组数字，如表1中3、5、10日移动平均线分别表示把最近3天的日均价格、最近5天的日均价格以及最近10天的日均价格求和后再除以3、5、10得到的结果。从表中可以很清晰地看到，短期移动平均数值在波动中不断上升，长期移动平均数值在波动中不断下降，当短期数值向上穿越长期数值时会产生一个买点信号，反之产生卖讯。这种股价与移动平均线的相互关系就是移动平均线的技术分析功能所在。
移动平均线技术是股市中最基本的技术之一，其应用简单却威力巨大，无论是大盘的走势还是个股的运行，都离不开这条重要的技术指标。根据移动平均线的不同特征可以把移动平均线划分为多种类型，其中最常用到的包括三种，分别是移动平均线、指数平滑移动平均线和加权移动平均线。
一、移动平均线 在众多移动平均线之中，最基本的是最简单的均线——移动平均线(Moving Average， MA)，它是以当日收盘价为有效价格计算最近的N个交易日数据，再对这些数字进行算术的平均值。比如某只股票当前第18日的收盘价分别为12.9元、12.7元、12.8元、12.4元、12.6元，然后把这些数据求平均值之后得12.66，那么该股的10日移动平均值为12.66元。需要注意的是，在使用移动平均线的时候需要注意以下两个细节方面的问题：一是如何选择N，即移动平均的计算周期应该是多少天；二是如何确定N的大小，即投资者应该选择怎样的N。一般而言，投资者可以根据市场的运行状况灵活使用不同的N，但通常情况下，短期的N越小，反应越快也越灵敏；长期的N越大，稳健性越强。
移动平均线的基本分析法主要是通过分析股价与移动平均线的关系来预测股价未来的发展动向。移动平均线通常有四种市场含义，它们是支撑线、阻力线、进场时机和离场的依据。其中前两者比较简单且易理解，我们在这里不做赘述，主要讨论一下后者。移动平均线的卖出信号主要有跌破移动平均线及移动平均线的死亡交叉两种形态。
二、指数平滑移动平均线 移动平均线的缺点在于它的滞后性与迟钝性，这导致它在实际的操作中使用会受到一定的限制。为了解决这个问题，人们又发明了另一种移动平均线——指数平滑移动平均线(Exponential MovingAverage，EMA)。
EMlA是用当日或前一交易日的收盘价减去前一期的移动平均线，再将所得之差乘以权重加上当天的收盘价来计算出第n+1期的移动平均线，然后将之前的N期数据删除，重新计算新的数据作为N下期数的移动平均线，计算公式如下：
式中的e代表指数，这里取0.1；P代表本期，这里是n+1期；M代表前一期，此处指上期EMA；C代表本期结算价。
EMA与MA相比有两个优点。首先是消除了MA的滞后效应，因为EMA的计算方法是先向前推，然后再做加法，所以这种方法使得数据的时效性更强一些，能够及时反映最新的价格变化情况;其次是避免了MA的钝化现象，这是因为随着数据序列的增加，EMA会呈自然对数分布，这使得EMA的曲线变得平缓从而不容易形成头肩底或者头颈线等形态，见图2。如果将两条具有不同指数的移动平均线放在一起使用时，由于它们的指数不同会导致两条曲线的位置出现差异，这样更能够使它们之间发生交叉的情况更加显著，进而更容易发现买入点和卖出点，这一发现是1978年由美国一位业余交易者提出的，因此被称作“威廉指标”(WIlliams %R)。
三、加权移动平均线 加权移动平均线是由美国的道·琼斯公司首创的一种技术分析工具，又称“道氏平均线”，是综合移动平均线与指数平滑移动平均线特点而设计出来的新方法。
加权移动平均线是根据每个价位成交的数量对其进行加权平均处理得出新的数据，公式如下：
同样地，加权移动平均线的计算方法也是先向前推再相加的方法，只不过这里的权重不是固定的，而是随着价格的变动而发生变化，这一点与EMA较为相似，不同的是对于加权移动平均线而言，价格越高所对应的权重反而越低，这样一来，虽然加权平均线的计算过程比EMA更为复杂，但是却能够有效地解决EMA的钝化问题。在实际运用中，我们可以根据自己的需要进行不同的时间周期的选择，一般来说，短期加权移动平均线用来判断进出场点，中长期加权移动平均线用来寻找买卖点。 目前常用的加权移动平均线有以下几种：
1．简易加权移动平均线(Simple Weighted Moving Averagc， SWMA)：
SWMA的参数一般取值为3、7、21这三个整数倍数，具体设置方法如下：Sma的值即为当前周期的成交量X/3-（前一周期的SMA×2)/3;Smw