布林线是迄今为止最有用的指标之一

布林线是迄今为止最有用的指标之一，可同时兼顾趋势和波动性衡量。[color=rgb(157, 73, 192) !important]John Bollinger 于 20 世纪 80 年代发明布林线，并于 2001 年发表了以布林线为主题的书籍。

它的计算技巧似浅实深。您首先从简单的 20 周期移动平均线开始。用软件计算这 20 个周期数据的标准差，然后乘以 2。将得到的数值与 20 周期移动平均线相加，即得到上轨线，或者用 20 周期移动平均线减去该数值，即得到下轨线。这两条轨线形成了您的价格可能达到的最大范围。

您无需了解标准差的确切计算方法，因为我们足够幸运，能用软件为我们计算。但您必须了解，标准差是一种用于衡量价格围绕中心点的价格变动的方法，中心点在本例中是指 20 周期移动平均线。在围绕基准线——20 日移动平均线的价格变动中，标准差占有极高的比例，约 68%。将标准差乘以 2 之后，布林线几乎占据了围绕移动平均线产生的所有价格变动，约 95%。

因此，如果价格突破其中一条轨线，这在统计学上是罕见的异常事件，值得您进行密切关注。突破布林线意外着相关货币有大事件发生。

Bollinger 发现，价格突破轨线时是极好的交易时机。我们预计价格将延续突破方向。但在外汇行情中，突破布林线后，价格走势很少会沿用原方向。例如，在高于上轨线的位置经历两至五个周期后，我们几乎总能看到价格回撤至移动平均线，而且有时候一路回撤至下轨线。因此，在外汇领域，您可以将突破上轨线视为逆向指标。您应当考虑退出多头头寸，或者卖空。

另一个理念是，当价格高于 20 周期移动平均线并且朝上轨线攀升时，您的头寸在价格触及上轨线之前都是安全的，因此我们预计价格会在触及上轨线之后回撤——毕竟，从统计学上看，价格超过正常分布范围是罕见的异常事件。上轨线形成了一条阻力线。同样，下轨线形成了一条支撑线。

还可以将上轨线看作货币超买位，将下轨线看作货币超卖位。我们并不赞成这种解释，或者更确切地说，这种关于超买和超卖的说法。首先，我们有更好的指标来判断超买和超卖水平，例如相对强弱指数和随机震荡指标。随机震荡指标利用棒形图要素之间的关系（尤其是最高价和收盘价）来衡量交易者对当前价格的情绪。另一个原因在于 20 周期相对平均线是一个滞后指标，且仅限于 20 个周期。大事件可能发生在第 22 个时间周期，但它们不会显示在当前的布林线图表中。布林线的特质让它具有自适应性，并且不提供锚定或历史视角。最后，您可能会遇到 40 个周期或更久的单向价格走势。这会引起布林线收缩。根据定义，我们假设一个中央趋势，即价格最终将回到移动平均线——但布林线未提供任何关于回归位置和回归时间的线索，而其它专门设计的指标可以提供该信息。

请查看以下澳元布林线图表。圆圈标记了多个价格突破布林线的示例——而且请注意，这些突破均未能持续五天以上，通常仅持续一至两天。突破之后，价格向另一条轨线移动。

当两条轨线非常接近时，显然，价格与基准线 20 周期移动平均线相距不远。为了分析布林线，我们将 20 周期移动平均线视为“标准”。布林线带宽较窄意味着波动性很低。如果正常带宽收缩，变成收紧、狭窄的带宽，这说明该货币对交易者正在经历一段不确定时期。Bollinger 将这种情况称为收敛状态，而且收敛状态几乎总是出现在突破之前。您无法通过布林线得知突破方向。为了判断该方向，您需要查看其它指标。不过，您已经得到警示——当布林线带宽变得很窄时，您应该减仓，而不是加仓或孤注一掷。

下图显示经典 AUD/USD 布林线，其中有三处收敛状态，而且收敛状态之后的价格走势均发生变化。

当布林线带宽相对较宽，说明波动性很大。如果您有较好的方向性证据来指示回升或暴跌，那么就无需担忧波动性太大，因为我们预计价格趋势将延续相同的方向，直到干扰事件发生。不过请注意，您的布林线也可能进一步扩张，同时价格无趋势且出现一系列峰值。当交易者对价格走向意见各异时，您会发现价格刚刚触底两小时或两天后，价格又迅速到达高于 100 点的高点。

下图显示每小时欧元图表。您可以看到，价格触底、掉头向上并达到峰值高点后，窄带宽扩张为宽带宽，但您很难说这张图表体现了任何方向趋势。

布林线可大致用作支撑线和阻力线，即方向指引。而且，作为衡量波动性的方法，它有助于确定头寸大小以及止损位和目标位。但布林线指标的基础——20 周期移动平均线具有一定的限制，主要在于其核心的“中央趋势”理念——价格应该回到标准值 20 周期移动平均线。但外汇价格可能出现强趋势，导致中央趋势长期停顿。此外，布林线的一个优秀特点——它能自动适应变化的条件——同时也是缺点。它让您无法获得任何关于近期走势的见解，例如近期最高价和最低价，或近期走势的动量。布林线经常与以下指标结合使用：MACD、动量指标以及具有较强动量因素的抛物线SAR指标。