江恩角度线的画法详解（什么是江恩45角度线）

1、有谁知道江恩角度线是怎么看的?实际应用怎么做?

江恩角度线是江恩的一个特色分析工具，它的表现形式是T*P，T代表时间，P代表价格。角度线的基本比例是1：1，也就是一个时间运行一个价格，也就是标准的45度角度线。根据市场的上升和下降趋势，同时也构成了上升角度线和下降角度线，每条角度线就是市场的支撑位或阻力位。我以上升角度线为例说一下用法。

需要选择两个点（低点和高点、低点和低点）这是选择的低低点，中间的1*1可以看到，就是选点。角度线单个看的话，就是站稳一线看高一线，一线跌破回调一线。现在在1*2的压力未过去，回调了。

2、如何使用江恩角度线与江恩箱

类似问题不知道回答多少次了，希望能对你有所帮助。想画出正确的江恩角度线必须先找出正确的起点(这点很重要，因为只有找出正确的起点才能有正确的终点。)和算出正确的波动率。正确的起点不一定就是最高点或最低点，这个点是要和星相学结合的（江恩理论的核心就是星相学）。你要是不懂是找不出来的。波动率在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所以也不能说哪种是正确的哪种是错误的。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。算出波动率以后按一个时间单位上升一个波动率数值（或下降一个波动率数值）画出1*1线（也就是最中间的线即可。）再结合江恩的周期理论就可以推断出趋势可能发生反转的点位和时间。关于你所说的江恩箱的问题居我所学在他的书中并没有这样的称呼，它应该就是江恩计算器。江恩计算器及其变种有好几种，我只能给说一下它们的共同的核心。这个核心还是离不开波动率还是离不开星相学。如果是时间计算器的步长就是1，因为这是计算时间的。如果是价格计算器的步长是不定的，这个步长就是波动率是要自己计算的。至于它的起点还是要和星相学相结合来找的。当然还有更高级的计算器就更加复杂了，它的使用更离不开星相学。这不是一两句可以讲明白的。最后我还是说一句相学好江恩理论必须学会星相学。

3、江恩角度线的画法？

制作方法：沿X轴和Y轴向上画一条曲线，X轴代表价格，Y轴代表时间，曲线代表沿此方向的市场交投是否旺盛。

4、求江恩角度线的用法

江恩角度线从实战角度一般很难单独作为技术工具，必须辅助其他技术方法。
角度线代表空间和时间，通俗讲是支撑与阻力的表现，可以提供价格支撑与阻力的区间，当价格到达这一区域时，能否产生转身动作，很难通过角度线来判别。这就象均线，当价格下跌到达重要均线，能否买入？必须辅助其他技术手段。
可以通过MACD或其他指标帮助判别，上行角度线和下行角度线组成立体的支撑与压力网，当价格到达相关区域时，依据指标的强弱进行买卖判别。
实战中过多的画线并不是很方便，我曾经研究过一年多角度线的使用，后来实战放弃了，而是改用最简捷的分析方法。
但角度线可以做为分析工具，应用于中长期趋势中，其支撑与压力非常准确。

5、有谁知道江恩角度线是怎么看的?实际应用怎么做?

江恩角度线是江恩的一个特色分析工具，它的表现形式是T*P，T代表时间，P代表价格。角度线的基本比例是1：1，也就是一个时间运行一个价格，也就是标准的45度角度线。根据市场的上升和下降趋势，同时也构成了上升角度线和下降角度线，每条角度线就是市场的支撑位或阻力位。我以上升角度线为例说一下用法。

需要选择两个点（低点和高点、低点和低点）这是选择的低低点，中间的1*1可以看到，就是选点。角度线单个看的话，就是站稳一线看高一线，一线跌破回调一线。现在在1*2的压力未过去，回调了。

6、江恩角度线怎么画

与45度没关系,想要画出角度线先要得到波动率

7、如何画江恩角度线

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。