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股票軟體默認k線復權還是不復權

發布時間: 2021-07-25 10:58:11

看股票k線圖應該是看前復權還是後復權

除權、除息之後,股價隨之產生了變化,往往在股價走勢圖上出現向下的跳空缺口,但股東的實際資產並沒有變化。如:10元的股票,10送10之後除權報價為5 元,但實際還是相當於10元。這種情況可能會影響部分投資者的正確判斷,看似這個價位很低,但有可能是一個歷史高位,在股票分析軟體中還會影響到技術指標的准確性。

所謂復權就是對股價和成交量進行權息修復,按照股票的實際漲跌繪制股價走勢圖,並把成交量調整為相同的股本口徑。例如某股票除權前日流通盤為 5000萬股,價格為10元,成交量為500萬股,換手率為10%,10送10之後除權報價為5元,流通盤為1億股,除權當日走出填權行情,收盤於5.5 元,上漲 10%,成交量為1000萬股,換手率也是10%(和前一交易日相比具有同樣的成交量水平)。復權處理後股價為11元,相對於前一日的10元上漲了 10%,成交量為500萬股,這樣在股價走勢圖上真實反映了股價漲跌,同時成交量在除權前後也具有可比性。

向前復權,就是保持現有價位不變,將以前的價格縮減,將除權前的K線向下平移,使圖形吻合,保持股價走勢的連續性。

向後復權,就是保持先前的價格不變,而將以後的價格增加。上面的例子採用的就是向後復權。

兩者最明顯的區別在於向前復權的當前周期報價和K線顯示價格完全一致,而向後復權的報價大多低於K線顯示價格。例如,某隻股票當前價格10元,在這之前曾經每10股送10股,前者除權後的價格仍是10元,後者則為20元。

前復權,是以除權後第一天的價格點為基礎把除權以前的數據進行復權;
後復權,是以除權前最後一天的價格點為基礎把除權後的數據進行復權;

定點復權,是以某一天價格點位基礎復權,而且還是需要區分是。

一般用前復權和後復權為主。那種好主要看你的需要。
前復權則可以看以現在價格倒推看以前的價格成本,看對應目前價格的歷史價格的真實成本。
後復權可以看出沒有復權的情況下股價水平,股價的真實水平,高到什麼程度

⑵ 股票設置在前復權還是不復權

你在K線圖的復權那一欄調成"前復權"

因為不復權的話,指標都錯誤地變化了

採取前復權可以保證各指標的正確與連貫

⑶ 股票軟體使用時應該選,前復權,後復權,不復權

以現在股價為基準進行復權更利於技術分析
否則你看到的都是斷層
應該是後復權罷
最好用大智慧軟體
同時按Ctrl+R就可以了

⑷ 看股票是看前復權還是不復權

一般選用前復權,比較利於對股票的分析,不過也要具體情況進行適時的選擇。

前復權即保持現有價位不變,將以前的價格縮減,將除權前的K線向下平移,使圖形吻合,保持股價走勢的連續性。

比如某隻股票當前價格30元,在這之前曾經每30股送30股,復權後的價格仍為30元。利用前復權可以一目瞭然的看到成本分布情況,如相對最高、最低價,成本密集區域,以及目前股價所處的位置是高還是低,均線系統也更順暢,利於分析。

拓展資料

要堅持兩種不同的分析方法,既要學會用前復權分析,更要學會用不復權分析,不復權分析的難度會比較大,而前復權的分析真實性比較高。首先是進行前復權分析,然後才是不復權分析,所以為了利於分析一般推薦前復權。

⑸ 看股票的K線圖是看復權的好呢還是看不復權的准

復權比較好,特別是看分時圖(比如30分鍾圖或5分鍾圖),這樣指標不宜失真。
復權就是對股價和成交量進行權息修復,按照股票的實際漲跌繪制股價走勢圖,並把成交量調整為相同的股本口徑。股票除權、除息之後,股價隨之產生了變化,但實際成本並沒有變化。如:原來20元的股票,十送十之後為10元,但實際還是相當於20元。從K線圖上看這個價位看似很低,但很可能就是一個歷史高位。
所謂除權後的向上封閉除權缺口叫填權,向下繼續下跌叫貼權,牛市填權、熊市貼權這是市場上很常見的。那麼,如果是大牛市且這只個股又很強勢,就可能走出填權行情,填權行情一般以把除權缺口填上為准。其實,真正看趨勢還得看復權,除權後可以考慮填權,可以看大概除權後這個缺口多大,但研究技術必須以復權為主。所謂除權缺口,沒有任何意義,頂多就是想一下它是否有可能填權,但即使這樣研判也是要靠技術來完成的。沒事拿除權缺口來看股票的基本上是對技術完全不懂的,懂點技術的都不會以除權圖形為准。

⑹ 我想問個問題就是看K線到底是看復權的還是不復權的

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要長期趨勢看還是要看復權的,看現在送配後處在什麼位置
短線就看不復權的

⑺ 股票前復權和不復權的區別

股票前復權和不復權的區別:

1、定義不同

前復權:以當前的價格為基準,把之前除權的價格與成交量相結合的股票K線圖。

不復權:不把之前的除權除息的價格和成交量連在一起,現在的價格比較獨立,不與之前的價格掛鉤。

2、K線圖不同

前復權:讓K線圖有連貫性,能一眼看出歷史股價的高低情況。

不復權:出現跳空缺口,促使K線圖沒有連貫性。

3、公式不同

前復權:價格=[(復權前價格-現金紅利)+配(新)股價格×流通股份變動比例]÷(1+流通股份變動比例)

不復權:價格=復權前價格×(1+流通股份變動比例)-配(新)股價格×流通股份變動比例+現金紅利。

4、技術面不同

前復權:進行技術分析,建議最好用前復權,這樣當前的價格和K線均線走勢是真實和流暢的。最主要的是:當前的價格是最新的實際價格,且K線均線的走勢是連續性的,不影響看盤。

不復權:不復權k線圖能真實反應股價歷史的除權除息信息,缺點是:會留有大缺口,均線系統被打亂。如果上一次除權除息時間足夠久,均線系統已經回歸K線,可選擇不復權。

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向前復權和向後復權

向前復權,就是保持現有價位不變,將以前的價格縮減,將除權前的K線向下平移,使圖形吻合,保持股價走勢的連續性。

向後復權,就是保持先前的價格不變,而將以後的價格增加。上面的例子採用的就是向後復權。

兩者最明顯的區別在於向前復權的當前周期報價和K線顯示價格完全一致,而向後復權的報價大多高於K線顯示價格。

例如,某隻股票當前價格10元,在這之前曾經每10股送10股,前者復權後的價格仍是10元,後者則為20元。

自動復權和精確復權

所謂自動復權,指股票軟體自動確定當日是否有除權發生,根據今日收到的昨收盤和上一交易日的收盤價對比,若二者不等,則能肯定今天有除權,進而推算送配方案,進行復權處理。這種方法有很多問題,不能做到准確復權。

精確復權是根據上市公司的權益分派、公積金轉增股本、配股等情況和交易所的除權報價方案精確計算復權價格。精確復權的計算公式:

前復權:復權後價格=(復權前價格-現金紅利)/(1+流通股份變動比例)

後復權:復權後價格=復權前價格×(1+流通股份變動比例)+現金紅利

⑻ 設置K 線時,復權還是不復權

復權就是對股價和成交量進行權息修復,按照股票的實際漲跌繪制股價走勢圖,並把成交量調整為相同的股本口徑。股票除權、除息之後,股價隨之發生了變化,但實際成本並沒有變化。如:原來20元的股票,10送10之後除權為10元,但實際還是相當於20元。
前復權即是保持現有價位不變,將以前的價格縮減,將除權前的K線向下平移,使圖形吻合,保持股價走勢的連續性,消除由於除權除息造成的價格、指標的走勢畸變。
後復權就是在K線圖上以除權前的價格為基準來測算除權後股票的市場成本價。 就是把除權後的價格按以前的價格換算過來。可讓你清楚該股上市以來累計漲幅,如當時買入,參與全部配送、分紅,復權後以前的價格不變,現在的價格增加。
一般是用前復權好還是後復權好:自己看著順眼就可以,隨自己的習慣即可。

⑼ 看股票均線,是前復權看,還是不復權看,或者後復權看

除權、除息之後,股價隨之產生了變化,往往在股價走勢圖上出現向下的跳空缺口,但股東的實際資產並沒有變化。
如:10元的股票,10送10之後除權報價為5 元,但實際還是相當於10元。這種情況可能會影響部分投資者的正確判斷,看似這個價位很低,但有可能是一個歷史高位,在股票分析軟體中還會影響到技術指標的准確性。
所謂復權就是對股價和成交量進行權息修復,按照股票的實際漲跌繪制股價走勢圖,並把成交量調整為相同的股本口徑。
例如某股票除權前日流通盤為 5000萬股,價格為10元,成交量為500萬股,換手率為10%,10送10之後除權報價為5元,流通盤為1億股,除權當日走出填權行情,收盤於5.5 元,上漲 10%,成交量為1000萬股,換手率也是10%(和前一交易日相比具有同樣的成交量水平)。
復權處理後股價為11元,相對於前一日的10元上漲了 10%,成交量為500萬股,這樣在股價走勢圖上真實反映了股價漲跌,同時成交量在除權前後也具有可比性。
向前復權,就是保持現有價位不變,將以前的價格縮減,將除權前的K線向下平移,使圖形吻合,保持股價走勢的連續性。
向後復權,就是保持先前的價格不變,而將以後的價格增加。上面的例子採用的就是向後復權。 兩者最明顯的區別在於向前復權的當前周期報價和K線顯示價格完全一致,而向後復權的報價大多低於K線顯示價格。
例如,某隻股票當前價格10元,在這之前曾經每10股送10股,前者除權後的價格仍是10元,後者則為20元。
前復權,是以除權後第一天的價格點為基礎把除權以前的數據進行復權; 後復權,是以除權前最後一天的價格點為基礎把除權後的數據進行復權;
定點復權,是以某一天價格點位基礎復權,而且還是需要區分是。 一般用前復權和後復權為主。那種好主要看需要。 前復權則可以看以現在價格倒推看以前的價格成本,看對應目前價格的歷史價格的真實成本。 後復權可以看出沒有復權的情況下股價水平,股價的真實水平,高到什麼程度。

⑽ 看股票K線時,要復權看比較好,還是不復權比較好

復權比較好,因為復權後其K線和均線以及其他的一些技術指標就能夠鏈接起來,便於分析,有助於分析的連貫性。