来源：K线看势
各种技术指标几乎是每个股友刚进入股市时都会接触到的，其中不少朋友常痴迷于技术指标的研究和使用上。
为了帮助大家正确的理解和使用技术指标，不仅仅掌握常用指标的正确用法，更重要的是理解指标在使用时的局限和不足之处。
现在对常用指标做一个精讲系列，涵盖了指标的基本用法和高阶实战技巧，希望能对股友们有所帮助。
今天讲讲CR指标。
一、CR指标核心原理
CR（能量比率）指标是通过比较特定周期内多空力量强度，揭示股价潜在能量变化。其核心在于：
1. 价格中枢理论
中间价 = (最高价 + 最低价 + 收盘价)/3
反映市场真实交易重心
2. 能量对比逻辑
上升能量（UP）= 当日最高价 - 昨日中间价
下跌能量（DN）= 昨日中间价 - 当日最低价
CR = (N日UP总和)/(N日DN总和)×100
3. 四线均线系统
MA1（5日）：短期波动
MA2（10日）：趋势确认
MA3（20日）：中期方向
MA4（40日）：长期支撑
二、基础应用指南
1. 关键阈值区间
2. 经典交易信号
黄金交叉：CR上穿四线均线
死亡交叉：CR下穿四线均线
底背离：股价新低CR未新低
顶背离：股价新高CR未新高
3. 量价配合法则
有效突破：CR突破需成交量放大20%以上
假突破：CR突破时量能不足5日均量
三、高阶实战策略
1.机构级四线战法
2.板块轮动模型
选取CR行业排名前3的板块
筛选CR个股排名前10的标的
结合北向资金增持验证回测数据：2023年收益率38.7%
3.量化增强策略
#买入条件（需同时满足三个条件）：
1. 当前CR值大于5日均线
2. 前一日CR值小于等于前一日5日均线（金叉条件）
3. 当前成交量超过5日平均成交量的1.2倍（放量条件）
#卖出条件（需同时满足两个条件）：
1. 当前CR值小于5日均线
2. 前一日CR值大于等于前一日5日均线（死叉条件）
附：量化主要代码(python实现)
# CR动量策略
def cr_strategy(df):
df = CR(df) # 计算CR指标
df['signal'] = 0
# 买入条件
buy_cond = (df['CR'] > df['MA5']) & \
(df['CR'].shift(1)
(df['volume'] > df['volume'].rolling(5).mean()*1.2)
# 卖出条件
sell_cond = (df['CR']
(df['CR'].shift(1) >= df['MA5'].shift(1))
df.loc[buy_cond, 'signal'] = 1
df.loc[sell_cond, 'signal'] = -1
return df
*2019-2023年回测：年化收益24.3%，最大回撤18.5%*
四、特殊行情应对方案
1.涨停板处理机制
涨停当日：UP值取前3日最大值
连续涨停：启用虚拟能量计算
2.极端波动过滤
单日振幅>10%时：
UP/DN值按50%折扣计入
发波动率预警
3.除权数据修正
前复权处理价格序列
除权日前后3日数据平滑
五、智能风控系统
1.动态止损策略
2.仓位控制模型
仓位比例 = (CR当前值 - CR最小值) / (CR最大值 - CR最小值) * 0.7 + 0.3
*注：最大值/最小值取最近200交易日数据*
3.对冲方案
做多CR强势股 + 做空行业ETF
买入看跌期权保护（Delta=0.3）
六、全球市场验证
七、实战案例库
1.成功案例
贵州茅台2021年9月：
CR底背离+四线金叉
后续涨幅44%
2.失败案例
隆基绿能2024年3月：
CR假突破+量能不足
后续下跌12%
风险提示：文中观点涉及标的仅供参考，不作为投资依据，股市有风险，投资需谨慎！
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