国际技术分析师联合会（IFTA）认证的金融技术分析专家、职业交易员Barry Moore，用了整整3年时间，对11个经过大量历史数据反复验证的高胜率日内交易指标进行了系统测试与实战检验。这些指标并不是“看起来很美”的理论工具，而是真正在市场中跑过数据、经得起考验的方法，目的就是帮助交易者真正用好指标、提升实战判断力和整体交易表现。
接下来，我们就一起看看Moore最终验证通过的11个交易指标，它们究竟凭什么脱颖而出。
选择合适的技术指标，对交易者的成功至关重要。但问题在于：哪些指标最可靠？参数该如何设置才是最优？
我对10,400多笔交易数据的研究显示，最佳的日内交易指标包括价格变动率、成交量加权平均价、加权移动平均线、赫尔移动平均线、简单移动平均线以及相对强弱指数。
在测试中，这些指标至少有43%的时间能够产生盈利交易。事实上，许多常见的股票技术指标之所以导致亏损，根本原因并不是指标本身无效，而是参数设置不当。
11个最佳日内交易指标及成功率
测试结果显示，价格变动率（ROC）、VWAP以及加权移动平均线（WMA）的胜率均超过80%。
这里的“胜率”定义为：在使用该指标进行交易时，其收益表现超过“买入并持有策略”的道琼斯30只成分股所占比例。
举例来说：在道琼斯30只股票中使用价格变动率指标进行交易，有28只股票的收益跑赢了市场，即胜率为93%。
#1. 价格变动率（Price Rate of Change，ROC）——93%胜率
价格变动率（ROC）是一种非常强大的技术分析指标。在我们使用平均K线（Heikin Ashi）图表进行的测试中，ROC是所有指标中盈利能力最强的一个。
ROC指标能够帮助交易者同时衡量价格运动的速度与方向。
顾名思义，它通过将当前价格与近期历史价格进行比较，来衡量某一金融工具在一段时间内价格变化的速度。
通过ROC，交易者可以判断市场是处于上升趋势还是下降趋势，以及价格波动的“加速度”。这些关键信息使交易者能够做出更理性的决策，并更有效地把握市场机会。
测试结果
根据我们的测试，价格变动率是表现最佳的指标之一，其20年数据证明回报风险比达2.5，且在日线图上对66%的股票表现优于买入持有策略。
将该指标应用于日内交易策略，在平均K线图上使用参数为9的变动率设置，产生了93%的惊人胜率，表现优于买入持有策略。在40个交易日内共执行130笔交易，回报风险比为2.1:1，其中55%的交易实现盈利。
测试结果清楚地表明，使用平均K线（Heikin Ashi）图表，是提升交易表现的重要优势。在使用标准OHLC或普通蜡烛图时，由于市场波动性较大，容易产生大量亏损交易；而平均K线通过平滑前一根K线的数据，显著降低了噪音，使ROC指标的效果被充分放大，从而实现了更高的稳定性与盈利能力。
#2. 成交量加权平均价（VWAP） —— 93%胜率
成交量加权平均价（VWAP）指标在标准蜡烛图 / OHLC 图表上用于日内交易时并不理想，测试结果显示其胜率仅为30%。
然而，当VWAP与平均K线（Heikin Ashi）图表结合使用时，该指标的表现出现了质的飞跃，收益表现极为出色。
VWAP的计算方式是将某一时间段内所有成交的总成交金额相加，再除以该时间段内的总成交股数。这一数值可以帮助交易者判断，在价格运动过程中，买方与卖方主要集中在哪些价格区域进行交易，从而识别市场的真实交易重心。
测试结果
在5分钟级别的日内交易中，将VWAP指标与Heikin Ashi（平均K线）图表结合使用，取得了极为出色的胜率，其表现超过了93%的股票在“买入并持有”策略下的收益。
尽管单笔交易的胜率仅为29%，但由于收益/风险比高达4.1，该策略几乎在每一只股票上都实现了整体上的成功。
日内交易的VWAP参数设置为14，在道琼斯30指数成分股（DJ30）上测试68天。在标准OHLC图表上，该策略仅有30%的胜率，盈亏比为4:1，且盈利交易比例只有20%，属于典型的亏损型策略。
#3. 加权移动平均线（Weighted Moving Average，WMA）—— 83%胜率
加权移动平均线（WMA）是一种被广泛使用的技术指标，但我们的测试显示在标准OHLC图表上，WMA的表现明显劣于其他移动平均线，胜率仅为7%。
因此，不建议在普通蜡烛图上使用WMA进行交易决策。
然而，当WMA被用于日内交易设置加上平均K线（Heikin Ashi）图表时，其表现则发生了显著改善。
交易者常常使用加权移动平均线（WMA）来进行交易的进场与出场判断。当价格向上突破WMA时，产生买入信号；当价格向下跌破WMA时，则产生卖出信号。
在计算WMA时，交易者通常会给予近期价格更高的权重，而对较早的价格赋予较低的权重，以便更好地反映短期内显著的价格波动。此外，一些交易者还会采用指数加权方式，即让每一个后续价格相对于前一个价格拥有更高的权重。
测试结果
在5分钟日内交易图表上使用加权移动平均线（周期20），平均K线图（Heikin Ashi）取得了83%的惊人胜率，表现优于买入持有策略。
#4. Hull 移动平均线（Hull Moving Average，HMA）——77%胜率
Hull 移动平均线（HMA）是一种特殊的移动平均线，它在特定周期内对数据点施加不同的权重。它优先考虑近期的数据点，赋予它们比早期数据更大的权重。
这种刻意的加权策略能够减少市场噪音，同时增强均线对短期价格波动的响应能力。
测试结果
对于使用Heikin Ashi图表的日内交易者来说，Hull移动平均线（HMA）展现了令人印象深刻的交易效果。在5分钟日内交易图表上，HMA相对于买入持有策略的胜率达77%。盈利交易的平均比例为58%，收益/风险比为1.98:1，这是一个非常理想的组合。
#5. 简单移动平均线（Simple Moving Average，SMA）– 胜率70%
当与Heikin Ashi图表和SMA 20设置结合使用时，简单移动平均线可以产生超强的效果。
简单移动平均线（SMA）是一种滞后指标，用于显示股票在一定时期内的平均价格。因此，它可以帮助你识别长期趋势，并判断是否应该买入或卖出某只股票。
当当前价格高于SMA时，价格呈上涨趋势，此时是买入的好时机。相反，当当前价格低于SMA时，可能是卖出的合适时机。
使用的移动平均周期越长，该指标在判断股票长期趋势方面就越可靠。例如，如果你想衡量股票的上涨趋势，可以观察200日移动平均线。如果价格持续在该线之上，那么价格整体趋势很可能是向上的。类似地，如果你在寻找潜在的卖出信号，可以使用50日或20日移动平均线，并观察价格何时跌破该均线。
测试结果
在Heikin Ashi图表上使用20日简单移动平均线（SMA）进行日内交易，胜率达到70%，在道琼斯30只股票中超过买入持有策略的表现。
#6. 相对强弱指标（Relative Strength Index，RSI）– 胜率53%
我对道琼斯30只股票的四种RSI指标交易策略进行了回测，涵盖了从1分钟到日线的图表，时间跨度从1个月到27年，总计超过820年的测试数据。并非所有的RSI配置都有效，但我发现了对日内交易者最盈利的RSI指标设置。
使用RSI指标进行交易时，交易者会根据RSI震荡器的数值寻找买入和卖出信号。当RSI超过70时，表示市场处于超买状态，暗示价格上涨可能放缓或反转。卖出资产的典型触发条件是RSI线下穿70。
对于RSI卖出信号，交易者会关注震荡器跌破30。当RSI低于30时，表示市场处于超卖状态，暗示价格下跌可能放缓或反转。买入资产的典型触发条件是RSI线上穿30。
测试结果
使用日内交易设置（每根K线5分钟）和标准OHLC图表，RSI（14）在50%的情况下超过了买入持有策略的表现。考虑逐笔交易结果，平均获利交易占比为65%，盈亏比为1.74%，表明该指标具有较高的盈利能力。
#7. 商品通道指数（Commodity Channel Index，CCI）—— 胜率50%
商品通道指数（CCI）是一种统计指标，用于衡量价格偏离其均值的程度。它由一条零线和一个不受限制的震荡器组成，该震荡器在零线以上或以下波动。
该指标的数值与震荡器的向上或向下运动相对应。当指标达到特定阈值时，会被归类为超买或超卖状态。
尽管商品通道指数使用相对较少，且对新手交易者来说常常陌生，但它蕴含巨大的潜力，是日内交易者创造可观利润的隐藏宝石。
关于如何交易商品通道指数，有很多方法被讨论，但我的测试显示，只有一种策略是盈利的。经过验证的CCI交易方法是：当CCI在下跌至 -100 以下后再次上穿 -100 时买入；当CCI在上升至 +100 以上后再次下破 +100 时卖出。
需要注意的是，CCI也可能产生高达50%的假信号，尤其是在设置不当时。基于我们的大量数据，我将详细说明最优设置。
测试结果
我在道琼斯工业平均指数（DJ30）股票上测试了CCI指标的标准配置（20,100,-100），使用了四个时间周期：1分钟、5分钟、1小时和日线图。结果显示表现非常一般。在1分钟图上，CCI的胜率为50%，对于60秒图来说已经非常高了。而在其他所有时间周期上，标准设置都没有盈利。
使用CCI指标，最佳结果出现在日线图上，数值设置为50；在道琼斯30指数股票上胜率为50%，在标普500指数上胜率为53%。
这意味着有53%的股票战胜了买入持有策略。但更重要的是，整体来看，该策略在20年期间显著跑赢标普500，因为盈利交易的利润总额超过了亏损交易的损失。
8. 布林带（Bollinger Bands）—— 胜率47%
布林带是一种技术分析图表指标，用于判断市场是否处于超买或超卖状态。
该指标外形类似趋势线，由三条线组成：中轨为20日简单移动平均线（SMA），上下轨分别位于该均线之上和之下，距离为 ±2 个标准差。
布林带可以通过多种方式用于识别交易机会。交易者常常观察上下轨之间的距离来衡量市场波动率，并据此寻找潜在的入场点。
当价格突破布林带的上轨或下轨时，往往意味着市场处于超买或超卖状态，交易者可以利用这些情形寻找交易机会。此外，布林带还可以帮助识别价格运行的趋势，以及潜在的支撑位和阻力位。
1分钟日内交易图上的布林带测试
我们对默克公司（股票代码：MRK）进行了为期21天的测试，结果显示：布林带策略的收益为+2.8%，而同期买入并持有策略的收益仅为0.1%。这是一个相当不错的表现，共进行了40笔交易，其中70%为盈利交易，单笔平均盈利为0.28%。
看起来胜率不算惊艳，但该赚的钱一个没少——这就是“波动率的礼物”。
尽管这一特定股票表现成功，但在1分钟图表上，布林带的整体表现却非常糟糕：在道琼斯30指数（DJ-30）的成分股中，有77%的股票最终出现亏损。
测试结果
基于TrendSpider累计360个月的回测数据，我们明确发现布林带的最佳参数设置为：20周期简单移动平均线（SMA 20）+ 上下各2个标准差，应用于60分钟图表。
在这一设置下，相较于买入并持有策略，布林带策略实现了47%的胜率。这乍看之下似乎并未明显高于“抛硬币”的概率，但关键在于，盈利的股票带来了极其可观的收益。从整体结果来看，该策略依然是有效且可行的。
#9. Aroon指标 —— 胜率47%
Aroon指标（又称“阿隆指标”）最适合用于识别潜在的趋势反转，并判断趋势是强劲还是正在减弱。当两条线彼此接近时，通常意味着趋势正在走弱，可能即将发生反转。任意一条线数值越高，表示当前趋势越强。
此外，该指标还能提前帮助识别支撑位和阻力位，使交易者能够更有策略性地执行进出场信号。Aroon指标同时也是一种动量衡量工具，有助于交易者发现潜在的突破和新兴趋势。
精准把握交易进出场时机是成功交易的关键，因此，将Aroon指标纳入交易体系，能够显著提升交易者的盈利能力。通过使用Aroon指标，交易者可以基于两条线的交叉来识别潜在的买卖信号。
当Aroon上行线上穿Aroon下行线时，形成看涨信号，表明上升趋势可能开始；相反，当Aroon下行线上穿Aroon上行线时，则形成看跌信号，意味着下降趋势可能出现。交易者可以依据这些信号来决定进入或退出仓位。
Aroon指标测试：5分钟图表
我们对美国运通公司（American Express Company，代码：AXP）在5分钟图表上、为期两个月的测试结果显示，采用Aroon-25策略取得了 +8.35%的收益率，而同期买入并持有策略的收益仅为1.01%。
测试期间共发生82笔交易，平均每笔盈利0.81%，平均单笔亏损为 -0.35%。不过，需要注意的是，盈利交易的占比仅有39%。
#10. 资金流量指标（Money Flow Index，MFI）—— 43%胜率
资金流量指标（MFI）是一种常用的技术分析指标，用于衡量在特定时间周期内，资金流入与流出某一资产的强弱情况。
MFI基于价格变动与成交量之间的关系进行计算，其数值区间在0到100之间。数值越高，代表买盘压力越强；数值越低，则意味着卖盘压力越大。
MFI属于震荡型指标，在0至100之间上下波动；数值越高表示买入力度增强；数值越低表示卖出压力加大。
MFI用于衡量一段时间内资金流入和流出某一资产的规模。它结合价格与成交量数据，判断资产是否正在被大量买入或卖出，从而帮助交易者推测潜在的市场趋势。正是由于同时纳入了这两个关键维度，MFI相比仅基于单一数据的指标，能够更全面地反映市场情绪。
测试结果
我对道琼斯工业平均指数成分股，在四种不同周期上测试了Money Flow Index 14（标准参数）：1分钟、5分钟、1小时以及日线图，结果相当出人意料。
在1分钟图上，MFI的成功率达到43%，对于60秒级别的图表来说，这是一个相当高的数值。
在1小时图上、为期两年的测试中，MFI同样取得了43%的胜率，并且优于买入并持有策略。
这意味着，使用该策略交易的股票中，有57%并未跑赢买入并持有策略；但从所有交易合并后的整体表现来看，该指标依然交出了非常出色的结果。
值得注意的是，被不少所谓专家广泛推荐的日线图 MFI 14 标准设置，实际测试中却表现极差，胜率低至惊人的10%。
#11. 随机指标（Stochastic）—— 43%胜率
随机震荡指标（Stochastic Oscillator）是一种基于价格行为来衡量动量的指标，计算时以证券的收盘价为核心，并将其与用户设定周期内的价格区间进行比较。
该震荡指标的取值范围在0到100之间。当数值高于80时，表示市场处于超买状态，意味着价格可能即将回落，从而形成潜在的卖出信号。
当数值低于20时，则被视为超卖状态，意味着可能出现买入信号。此外，随机指标还会形成交叉信号，交易者也可以将这些交叉作为潜在买入或卖出时机的另一种判断依据。
测试结果
我们对摩根大通股票进行了12年的回测，结果显示，采用随机震荡指标策略的累计收益为 +40%，而同期买入并持有策略的回报却是 -8.6%。这一表现显著跑赢市场，而差异的关键原因在于：随机指标在小时级别图表上的效果非常出色。
整个测试期间共进行了52笔交易，其中盈利交易的平均涨幅高达69%。
总体来看，在60分钟OHLC图表上配置的该指标，有43%的时间能够跑赢市场。
为什么Heikin Ashi图表更适合交易？
为什么Heikin Ashi图在搭配许多技术指标（如移动平均线、Keltner通道、ROC）时表现更好？我认为原因在于，价格的平均化处理，消除了传统OHLC K线中那些极端的波动。其结果就是——在震荡行情中交易次数更少，同时小额亏损也明显减少。
不少专业交易者（包括我自己）起初会认为，Heikin Ashi由于对OHLC价格进行了平均处理，会在一定程度上扭曲真实价格。然而，通过使用TrendSpider的HL2设置（即高价与低价的平均值），我们仍然能够获得相当贴近真实市场的进出场标准。我也逐笔核对了交易记录，发现这些进出场位置都是合理的。
什么是回测？为什么它如此重要？
回测是在历史数据上测试交易策略或算法，以评估其准确性与可靠性。它之所以重要，是因为可以让交易者了解：在接近真实市场环境的条件下，策略可能会有怎样的表现。
通过回测，交易者可以在投入真金白银之前优化策略并发现潜在缺陷。同时，回测也是评估不同技术指标、形态以及图表类型有效性的重要工具。