中位数与中枢
缠论（四）中枢、中枢级别和中枢走势
缠论（四）中枢、中枢级别和中枢走势一、中枢1、定义：某级别走势类型中，被连续前三笔所重叠的部分。
在上涨线段中形成的中枢是上涨中枢；在下跌线段中形成的中枢是下跌中枢。
2、画法：前三笔中，高点取低的，低点取高的。
二、中枢的级别1、次级别中枢：本级别图中看到横向6根及6根以上，有互相重叠区间。
2、次次级别中枢：本级别图中看到横向3-6根，有互相重叠区间。
3、利用MACD回抽0轴协助判断中枢级别三、中枢的意义1、走势与当前本级别最近的一个中枢的关系是分析股票走势的核心。
有了中枢，才会产生直观的压力与支撑，同时也可以根据中枢的位置和破坏对走势进行下一步的预判。
2、70%以上的快速上涨都来源于中枢震荡的结束。
识别出中枢，同时识别出中枢内部走势的变化，是捕捉快速上涨潜力股的关键。
四、中枢的作用1、引力作用：中枢会对所有试图离开它的走势产生引力，距离越近的中枢引力越大，级别越大的中枢引力越大。
注：引力，又称重力相互作用，是指具有质量的物体之间加速靠近的趋势。
2、压力支撑作用：当股价自下方向上反弹至中枢区间时，中枢提供压力；当股价自上而下下跌至中枢区间时，中枢提供阻力。
五、中枢的走势1、上涨中枢的走势本级别的上涨通常是由2个上涨中枢构成，极少情况是一个或者超过2个。
中枢区间通常伴随着MACD向下回抽0轴，以不击穿0轴为佳。
2、下跌中枢的走势本级别的上涨通常是由2个上涨中枢构成，极少情况是一个或者超过2个。
中枢区间通常伴随着MACD向上回抽0轴，不击穿0轴则表示下跌将继续延伸。
为什么2018年是个罕见的大熊市？日线级别上形成了3个下跌中枢！。
中位数的计算方法
中位数的计算方法中位数是统计学中常用的一种描述数据集中趋势的指标，它代表着一组数据中间位置的数值。
在实际应用中，我们经常需要计算数据的中位数来了解数据的分布情况，从而进行合理的分析和决策。
本文将介绍中位数的计算方法，帮助读者更好地理解和运用这一概念。
首先，让我们来了解一下中位数的定义。
中位数是一组数据按照大小顺序排列后位于中间位置的数值，即将数据从小到大排列，中间位置的数即为中位数。
如果数据有奇数个，那么中位数就是中间位置的数；如果数据有偶数个，那么中位数就是中间两个数的平均值。
接下来，我们将介绍如何计算中位数。
首先，将给定的一组数据按照大小顺序排列。
然后，根据数据的个数是奇数还是偶数来确定中位数的具体取值。
如果数据个数为奇数，直接找到中间位置的数即可；如果数据个数为偶数，需要取中间两个数的平均值作为中位数。
举个例子，假设我们有一组数据，5，8，2，10，6，4。
首先，将这组数据按照大小顺序排列得到，2，4，5，6，8，10。
可以看到，这组数据一共有6个数，因此是偶数个，中位数即为中间两个数5和6的平均值，即(5+6)/2=5.5。
除了直接计算中位数外，我们还可以利用统计软件进行中位数的计算。
在Excel中，可以使用MEDIAN函数来计算一组数据的中位数。
例如，对于上述的数据集，可以使用=MEDIAN(2,4,5,6,8,10)来得到中位数5.5。
需要注意的是，中位数对异常值的影响相对较小，因此在一些情况下，中位数更适合描述数据的中心位置。
特别是在数据存在较大的极端值或者数据分布不对称的情况下，中位数更能反映数据的整体特征。
此外，对于连续型数据的中位数计算，我们可以利用分布函数来进行估算。
对于一个连续型随机变量X，其分布函数F(x)定义为F(x)=P(X≤x)，则中位数可以通过求解方程F(median)=0.5来得到。
综上所述，中位数是一种重要的描述数据集中趋势的统计指标，它能够较好地反映数据的中心位置。
中位数的意义和作用
中位数的意义和作用中位数（median）是一种统计学上常用的指标，它可以分为两个方面的意义和作用：分布特征的度量和异常值的影响减弱。
首先，中位数作为一种分布特征的度量，能够帮助我们更好地理解数据集的集中趋势。
与均值不同的是，中位数不受异常值的干扰，因此更能代表数据的"典型"值。
在描述一个数据集的分布特征时，中位数能够准确地反映数据的集中程度。
若一个数据集的中位数较小，则表明可能存在着一部分较小的数值，数据整体呈现出分散或者右偏的分布特征；而若一个数据集的中位数较大，则表明可能存在着一部分较大的数值，数据整体则呈现出左偏的分布特征。
通过比较不同数据集的中位数，我们可以快速了解它们的集中程度以及分布特征。
其次，中位数在处理含有异常值的数据时能够减弱异常值的影响。
异常值指的是在数据集中与其他数值相差较大的值。
在这种情况下，若使用均值作为集中趋势的度量，可能会被异常值拉扯使得结果不够准确。
而中位数对异常值具有一定的鲁棒性，能够更好地反映数据的典型特征。
在实际应用中，中位数被广泛用于各种学科和行业中。
在金融领域中，中位数常用于评估资产的收益率。
在医学领域中，中位数可以用来描述患者的年龄、病程以及治疗效果等变量。
在社会学研究中，中位数可以用来衡量家庭收入、教育水平、职业等指标。
此外，在统计学模型的应用中，中位数也往往与其他指标一起使用，以更全面地描述数据。
例如，与平均数（均值）一起使用时可以提供更全面的分析，同时提供分布的集中趋势和分散性。
总的来说，中位数的意义和作用是通过测量数据集的集中趋势信息，帮助我们更好地了解数据的分布特征，并且减弱了异常值对分析结果的干扰。
它在各个领域的应用都发挥着重要作用，使我们对数据和现象的理解更加全面和准确。
中位数的概念与计算方法
中位数的概念与计算方法中位数是统计学中常用的一个概念，用于描述一组数据的中间值。
与平均数不同，中位数并不受数据的极端值的影响，更能反映数据的集中趋势。
本文将介绍中位数的概念，探讨其计算方法，并给出实际应用的例子。
一、中位数的概念中位数是一组数据按照从小到大（或从大到小）排列后的中间值。
当数据个数为奇数时，中位数即为排列后的正中间的数；当数据个数为偶数时，中位数为排列后的中间两个数的平均数。
二、中位数的计算方法1. 对于有序数据对于已经有序排列的数据，可以直接找到中位数。
对于奇数个数据，中位数为排序后的正中间的数；对于偶数个数据，中位数为排序后的中间两个数的平均数。
举例：假设有一组有序数据为2、4、6、8、10，中位数为6。
2. 对于未排序数据若给定的数据未排序，则需要先将其按照大小进行排序，再计算中位数。
排序可以使用冒泡排序、快速排序等常见算法。
举例：假设有一组数据为6、10、2、8、4，按照从小到大排序后为2、4、6、8、10，中位数为6。
三、中位数的实际应用1. 统计学中的应用在统计学中，中位数是揭示数据集中趋势的重要指标之一。
如果数据集中存在异常值，使用中位数计算能够减少异常值对结果的影响，从而更准确地反映数据的中间水平。
举例：在某班级的成绩统计中，有一名学生的数学成绩显著低于其他同学，如果使用平均数作为参考指标，这位学生的成绩会对整体平均成绩产生较大影响。
而使用中位数作为参考指标，则能够减少这个异常值的影响，更好地反映班级成绩的中间水平。
2. 经济学中的应用中位数也常用于经济学领域的研究和分析。
比如，在分析一个地区的家庭收入时，使用中位数能够更好地了解这个地区家庭收入的分布情况，更准确地判断收入差距的大小。
举例：统计数据显示某城市的家庭收入分布为1000元、2000元、3000元、5000元、10000元，其中大部分家庭收入集中在3000元以下，而少部分家庭收入极高。
这时，使用中位数（3000元）能够更好地反映城市家庭收入水平的中间值，从而判断出收入差距较大。
一文让你彻底理解缠论的中枢
一文让你彻底理解缠论的中枢万物之始,大道至简,衍化至繁缠论中的所有三类买卖点都是围绕中枢进行的，因此，中枢在缠论中处于绝对重要的位置，很多网上的解析文章反而是化简而繁，本文从最简单的角度，来对中枢进行解析，希望能够解决你关于中枢的所有疑问。
对于缠论中枢，我们从以下几点阐述：1.中枢的概念结构2.中枢的方向分类3.中枢的区间确定4.中枢的发展变化5.中枢的结束方式6.中枢的机会分析下面我们逐一来解析01.中枢的概念结构按照缠论原文定义：某级别走势类型中,被至少三个连续次级别走势类型所重叠的部分,称为缠中说禅走势中枢。
这个概念从文字上理解起来有些迷惑，尤其是还涉及到走势类型，次级别等概念，我们直接从结构上来理解就会简单很多。
从图中就可以直观的理解了，中枢至少由五段组成，即图中的五条线，（一条虚线加四条实线）。
可以说，中枢由进入段，中枢区间，离开段组成，且中间三条（或者更多）必须有重叠的部分。
这里需要再次强调，中枢区间一定是由反向的前三段的重叠区域构成。
简单的说，就是向上开始的中枢，由向下段开始计算。
即：下-上-下；反之，向下开始的中枢，由向上段开始计算。
即：上-下-上。
如上图阴影部分所示。
一个中枢的组成，一定是大于等于5段的。
同时中枢区间的结构也是大于等于3段的。
另外，中枢的区间由前面连续三段相互重叠的价格区间确定，后边的走势只要有重叠，那就一直画下去，如下图所示：02.中枢的方向分类按照中枢的概念中，我们可以看到的是，中枢的进入段与离开段方向相同，因此，中枢的方向可以简单分为向上的中枢与向下的中枢。
依然拿上边的图来说：左边的为向上的中枢（又叫回调形成的中枢），右边的为向下的中枢（又叫回升形成的中枢）。
也就是说，中枢的方向由进入段决定。
向上的中枢＝向上的进入段＋中枢区间＋向上的离开段；向下的中枢＝向下的进入段＋中枢区间＋向下的离开段。
03.中枢的区间确定这个就比较简单了，在第一个概念里已经说过了，中枢的区间由反向开始的前三个连续的线段的重叠部分确定，即下图中阴影部分的区域。
缠解9：中枢的划分
缠解9：中枢的划分上一章讲解了线段的画法，是没有考虑特征序列在内的画法。
特征序列因为比较繁琐，但对走势的划分又不会产生实质的影响，它只是使线段的划分更加严谨而已，使其能够被数学精准定义，因此在实战中是很少使用。
大家在练习时，也不必考虑，就如同K线的包含处理。
这一章，我们主要讲解中枢的划分。
什么是中枢：三段连续走势重叠的部分称为中枢。
任何重叠的部分都可以称为中枢。
中枢是无位次的，大小也是不确定的，三个报价重叠部分，三根K线的重叠部分，三笔重叠部分，三段重叠部分，都可以称之为中枢。
中枢的划分：中枢是没有方向的。
但是我们可以依据进入段作为参照物，对中枢进行选取。
当进入段向上时，中枢的组成部分由向下线段开始至少连续三段的重叠部分构成。
当进入段向下时，中枢的组成部分由向上线段开始至少连续三段的重叠部分构成。
如图1，当把1-2段作为进入段时，2-3、3-4和4-5段重叠的部分就构成了中枢；当把8-9段作为进入段时，9-10、10-11和11-12段重叠部分就构成了中枢。
图1 中枢的划分需要注意的是，中枢进入段的选取并不是固定的，可以随意选取其中的一段作为进入段。
比如图1中的，可以选取2-3作为进入段，那么3-4、4-5和5-6段的重叠部分也组成了一个中枢。
同样也可以选择7-8作为进入段，那么8-9、9-10和10-11重叠部分也组成了一个中枢。
因此中枢是没有方向的，它存在即存在，不管你愿不愿意，它就在那里，不会因为你的选择或者你的意志改变而改变。
我们需要做的能做的就是如何客观的描述它。
在构成中枢的过程中，重叠走势中价格最高的位置称为高高点（GG点），重叠走势中所有高位价格中的最低点称为中高点（ZG），重叠走势中价格最低点称之为低低点（DD点），重叠走势中的所有地位价格的最高点称为中低点（ZD）。
中枢的区间即为ZG到ZD组成的区间。
如上图中的1-2段作为进入段，2-3、3-4和4-5段重叠部分组成的中枢，它的GG点为3号点，ZG点为5号点，2号点为DD 点，ZD点为4号点，中枢区间为4号点和5号点组成的部分，如图中的红线框部分。
中枢概念
中枢概念：1、中枢是什么？2、怎么判断中枢走势？3、上涨中枢和下跌中枢。
中枢由三个交叉点组成的一个8字中枢。
行情无论是上涨还是下跌？必然是以8字的形式完成，而不可能是平行线的形成。
中枢概念：8字中枢的组成部分，由黄白线交叉点和三个点之间的距离组成的；黄白线交叉形成上涨或下跌形成中枢；买点：黄白线交叉点附近做单；中枢中间那一段之中不做单也就是中枢之中不做单。
怎么判断中枢的开始和结束？1－开始：黄白线交叉形成上涨或下跌的中枢；2－结束：黄白线交叉离开中枢的范围；将走出另一个中枢也称为背驰。
上涨中枢：黄白线交叉形成上涨中枢。
上涨趋势以8字中枢形态完成趋势走势；下跌中枢：黄白线交叉形成下跌中枢，以8字中枢形态完成下跌趋势。
中枢之中不做单：买点附近做单是最安全的，靠近黄白线交叉处最近的位置做单。
中枢之中不做单。
在黄白线交叉开口处做单是最安全的，出现K线颜色一般一致。
虽然盘面反应的技术面是有所延迟的，但是黄白线交叉与MACD都交叉后做单也是非常安全的。
中枢之中会出现红色绿色K线交替走势，所以做单不安全。
中枢之中不做单：不管是做短线外汇还是传统外汇或者其他投资品种，做单只在买点买卖点卖；要想稳定盈利，中枢之中坚决不做单；坚持自己的交易体系和交易原则；做趋势单要等中枢走完小级别背驰再出。
三个买点三个卖点：1·在上涨的趋势中，形成的三个买点。
2·在下跌趋势中，形成的三个卖点。
3·在每一个级别都会出现三买或三卖。
只是级别不同行情大小不同。
4·在湿吻过后最大可能出现三买或三卖。
三个买点：1买，最好辨别的方式MACD 在0轴下面黄白线交叉；2买，在MACD的零轴附近黄白线交叉；3买，在MACD的0轴上面黄白线交叉。
三个买点组成一个完美的上涨趋势。
三个卖点：1卖，最好辨别的方式·MACD的0轴上面黄白线交叉；2卖，在MACD的0轴附近黄白线交叉；3卖，在MACD的0轴下面黄白线交叉。
中位数的意义及计算方法
中位数的意义及计算方法中位数是统计学中的一种常用的中心倾向度量，用于衡量一组数据的中心位置。
它具体表示一组数据中按大小排序后的中间数值，该值在数据集上将一半数据置于其左侧，另一半数据置于其右侧。
中位数对于分析数据的分布形态和极端值的影响有一定的鲁棒性，因此在许多实际应用中被广泛使用。
计算中位数需要按照以下步骤进行：1.将数据集按大小进行排序。
根据数据的类型，可以采用升序或降序排列。
2.确定数据集的长度n。
如果数据集中的数据个数为奇数(n为奇数)，则中位数为排序后的第(n+1)/2个数；如果数据集中的数据个数为偶数(n为偶数)，则中位数为排序后的第n/2个数与第(n/2+1)个数的平均值。
总结起来，计算中位数的步骤为：1.排序数据集。
2.确定数据集的长度n。
3.如果n为奇数，中位数是第(n+1)/2个数。
4.如果n为偶数，中位数是第n/2个数与第(n/2+1)个数的平均值。
例如，对于数据集[2,4,6,8,10]，按照步骤计算，首先对数据集进行排序，得到[2,4,6,8,10]。
因为数据集中的数据个数为奇数，所以中位数为排序后的第(5+1)/2=3个数，即为6中位数的计算方法可以用于各种各样的实际问题。
首先，中位数可以用于描述数据的集中趋势。
对于有偏态分布的数据，平均数可能会受到异常值的影响，而中位数在这种情况下更能代表数据的中心位置。
例如，假设对于一个国家的财富分布数据，有一小部分极其富裕的人使得平均财富水平很高，但中位数则更能反映大多数人的财富水平。
其次，中位数可以用于判断数据的对称性。
当数据集呈现对称分布时，中位数与平均数相等。
但当数据集呈现偏态分布时，两者可能会有差异。
通过比较中位数与平均数的差距，可以了解数据分布的形态。
此外，在统计建模中，中位数可以作为一种统计测量来处理离散的、有序的数据。
相比于其他参数估计方法，如均值、方差等，中位数对于极端值和异常值更具鲁棒性，不会被极端值扭曲。
总之，中位数是一种简单、直观、鲁棒的统计量，可以反映数据的集中趋势和对称性，同时在一些统计计算中具备一定的优势。
缠论里面的中枢怎么划分比较好？
中枢是缠论的核心概念，整个缠论系统也是围绕中枢而展开，没有中枢可以说就没有缠论。
缠论的中枢概念是说三条相互重叠的线段构建一个缠论中枢结构。
因为中枢并不会自动的表示方向，而是又走势方向决定的，在一个上行走势中的中枢是上行中枢，在一个下行趋势的中枢是下跌中枢。
由此，确定趋势的方向是就很重要，中枢只是结构，并不表示方向。
缠论的走势是由中枢的数量决定的，一个中枢的走势是盘整结构。
两个中枢或者两个以上的中枢结构的走势，是趋势。
方向上行这为上升趋势，下行则为下跌趋势。
•中枢是股价走势的必然形态和结构。
•中枢是多空力量的相互博弈的痕迹的遗留。
•中枢是阵地战，肉搏战，是力量最集中搏斗最剧烈意志最强烈的多空交锋，胜利者这可以走出困境，失败者可犯困其中反复延续。
•中枢是由级别的，中枢的级别斗争的相互的时间和力量决定的。
•中枢构建的形态是资金的强弱和控盘艺术的体现。
从结构看，一般而言，上涨趋势的中枢由下行段开始，是下-----上-------下结构；下跌趋势的中枢由上行段开始，是上--------下--------上结构。
延续的走势可以得到5段，最大可以到9段。
那么就意味着这个中枢的级别是要升级了。
缠论中枢有哪几种形态?缠论中枢只有一种形态，而禅师所讲的中枢新生、扩展、延伸、扩张，同级别反向走势等都属于中枢的生长变化方式。
01：新生：指不断的在同方向上产生第三类买卖点；02：扩展：指同级别、同方向、的两个相邻中枢之间有相互重叠；03：延伸：指没有产生第三类买卖点（延伸就是震荡）；04：扩张：指产生三类买卖点后，随后离开段又回到中枢区间范围内；05：同级别反向走势：指级别一样，走势相反的运动，大致有四种标准类型；即：笔级别、线段级别、一个中枢级别、两个或以上中枢级别；而这五种中枢变化中，最具有实战意义的就是：扩展、延伸、同级别反向走势；并且前扩展、同级别反向走势，一定会带来本级别的中枢升级，而延伸只有达到八九段（或以上）才会带来本级别中枢的升级。
缠论中枢的形态分类
缠论中枢的形态分类可以从不同的角度进行，以下从不同角度进行分类：
1. 根据中枢的级别分类：中枢可以分为一、二、三类，其中第一类中枢通常由一个次级别走势类型的扩展形成，第二类中枢通常由一个次次级别走势类型的扩展形成，而第三类中枢则是由两个次次级别走势类型的重合形成。
2. 根据中枢的形态分类：中枢的形态可以分为三角形、矩形、楔形、扩散三角形等类型。
这些形态的形成通常是由于股价在一定的区间内进行反复的震荡，形成不同类型的形态，这些形态也是判断走势的重要依据之一。
3. 根据中枢的位置分类：中枢可以分为上涨中枢、下跌中枢和盘整中枢。
这些中枢的形成位置不同，也反映了不同的市场走势和投资者的心理状态。
4. 根据中枢的力度分类：中枢可以分为强势中枢和弱势中枢。
强势中枢通常在股价震荡过程中伴随着成交量的放大，表明市场情绪较为积极，投资者较为看好后市；而弱势中枢则表现为成交量较小，股价波动较小，表明市场情绪较为消极，投资者对后市看法较为谨慎。
缠论中枢的形态分类可以帮助投资者更好地理解市场走势和走势变化，进而更好地把握买卖点。
同时，不同类型的中枢也反映了不同的市场状态和投资者的心理状态，投资者可以根据自己的投资策略和风险偏好选择适合自己的中枢类型。
以上信息仅供参考，如有需要，建议您咨询专业人士。
中枢
中枢一，中枢定义：某级别走势类型中，被至少三个连续次级别走势类型所重叠的部分，称为缠中说禅走势中枢。
中枢定义中，有三个要点：三个，连续，次级别走势类型。
对最后不能分解的级别，其缠中说禅走势中枢就不能用“至少三个连续次级别走势类型所重叠”定义，而定义为至少三个该级别单位K 线重叠部分。
最后这段话是有意义的，也就是说，在高级别图上如何看到次级别中枢的问题也就是说，如果一笔里有三根k线重叠，我们就可以认为那是次级别走势，但如果没有三根重叠，仅仅就是次级别一笔了。
这是一种划分方法，很多学长级别的人在用。
但是，考虑到老师的做法，还是从一分线段来确认1f次级别走势比较好。
二，中枢的方向1，从中枢本身定义来看，只要三段重叠，就是某级别中枢。
但是，仅仅有三段的中枢，是没有明确的方向的，后面，缠师把他定义为类中枢。
2，考虑到中枢的方向，一个标准中枢是由5段形成的（至少）即:回调形成的中枢是上下上下上，回升形成的中枢是下上下上下。
3，一个中枢从最高点到最低点依次是GG-ZG-Z-ZD-DD三，中枢的产生及区间取值1，标准中枢--符合定义的由三段次级别走势重叠而产生。
2，由次级别9段盘整而产生。
3，由次级别中枢扩展而产生。
第一种情况无需多说，需要提到的是这三个次级别走势类型。
如果是三段趋势，则中枢最稳定，其次允许盘整与盘整的分解。
第二种情况，每三段次级别高低点为一大段，三大段重叠形成高级别中枢。
中枢区间有两种画法，一种是三段区域，一种是三段重叠部分。
都是允许的，缠师在解盘时按三段重叠部分来确认区间。
第三种情况比较复杂。
一般中枢取值也按照第二种情况的做法，也就是每连续三段的区域为大段，三大段重叠部分为高级别中枢的区间。
尽管三段中枢与5段，7段中枢的分量是不一样的，但缠师这里一概认为是本级别中枢震荡，不升级。
四，中枢的死亡中枢的死亡只会有两种方式--1，出现三买或三买；2，震荡出9段以上。
关于第一种，其实牵扯到了第三类买卖点的问题。
中枢理论讲义(上中下)
1. 相邻两k线的包含关系和非包含关系1.1相邻两k线包含关系有以下示意图表示的7种1.2 相邻两k线非包含关系只有以下示意图表示的2种1.3 包含关系k线的合并处理规则：在出现包含关系时，如果当下k线之前的两k线为向上关系，把包含关系两k线中的最大值当作合并后新k线的高点，而把两k线的两个低点中的大值当作合并后新k线的低点；反之，如果当下k线之前的两k线为向下关系，把包含关系两k线中的最小值当作合并后新k线的低点，而把两k线的两个高点中的小值当作合并后新k线的高点；在包含关系k线进行合并处理时，还要遵守逐一合并的顺序原则，就是先用第1、2根K线的包含关系确认新K线，然后用新K线去和第三根比，如果有包含关系，继续用包含关系的法则结合成新的K线，如果没有，就按正常K线去处理。
本人补充规则：对于例如新上市的股票，如果头两个交易日就出现包含关系怎么办。
本人定义，如果上市首日收阳线，就按照向上关系规则处理包含k线，反之如果收阴线，就按照向下关系处理包含k线。
如果上市第3日的k线与头两个交易日进行包含处理后的新k线例如还是包含关系，那就看上市第2日的收盘价相对上市首日的开盘价来区分阳线和阴线，然后再按照前述规则处理。
并以此类推这种出现概率极少的情况，彻底解决包含关系k线合并处理的源头问题。
1.4 k线合并处理后的k线组合分类按照1.3规则逐一进行合并后的k线，相邻两k线只有向上关系和向下关系两种分类，连续三根k线只有以下4种完全分类：1.5 k线合并处理图解示例2. 分型定义经过合并后的k线，像1.4中的图2，第二K线高点是相邻三K线高点中最高的，而低点也是相邻三K线低点中最高的，缠中说禅定义为顶分型；像1.4中的图4，第二K线低点是相邻三K线低点中最低的，而高点也是相邻三K线高点中最低的，缠中说禅定义为底分型；顶分型的最高点叫该分型的顶，底分型的最低点叫该分型的底，我们以后说顶和底时，就分别是说顶分型的顶和底分型的底。
缠论中枢 指标
缠论中枢指标是缠论中的一个重要概念，它是指通过一定的计算方法，将股票价格的波动范围划分为若干个区域，从而判断股票价格的趋势和力度。
缠论中枢指标主要包括以下几个方面：
1. 中枢区间：中枢区间是指在一段时间内，股票价格的最高价和最低价之间的波动范围。
中枢区间的大小反映了股票价格的波动幅度，中枢区间越大，说明股票价格的波动越剧烈；中枢区间越小，说明股票价格的波动越稳定。
2. 中枢线：中枢线是指在一段时间内，股票价格的平均价格线。
中枢线可以帮助我们更好地观察股票价格的走势，从而判断股票价格的趋势。
3. 中枢形态：中枢形态是指股票价格在一段时间内的波动过程中，形成的具有一定规律的价格图形。
常见的中枢形态有三角形、矩形、楔形等。
通过分析中枢形态，我们可以更好地把握股票价格的走势。
4. 中枢突破：中枢突破是指在一段时间内，股票价格突破了中枢区间的最高价或最低价。
中枢突破通常被认为是股票价格上涨或下跌的信号，因此我们需要密切关注中枢突破的发生。
5. 中枢回踩：中枢回踩是指在一段时间内，股票价格在上涨或下跌过程中，回到了中枢区间内。
中枢回踩通常被认为是股票价格调整的信号，因此我们需要密切关注中枢回踩的发生。
总之，缠论中枢指标是通过对股票价格的波动范围、平均价格线、波动过程等进行分析，来判断股票价格的趋势和力度。
掌握缠论中枢指标有助于我们更好地把握股票市场的走势，从而提高投资决策的准确性。
中位数的特点及应用
中位数的特点及应用什么是中位数？中位数指一组数据中排列在中间的数，具体来说就是将一组数据按照从小到大（或从大到小）排列后，位于最中间位置的那个数。
如果数据的个数是偶数，则中间位置有两个数，此时中位数一般取这两个数的平均值。
举个例子，如果我们有以下一组数据：1，3，5，6，8，11。
将其从小到大排列后，中间位置的数是6，因此这组数据的中位数就是6。
中位数的特点1. 不受极端值的影响中位数并不受数据集中极端值（比如异常值、离群值）的影响，因此它比平均数更能代表数据集的中心位置。
举个例子，如果我们有以下五个数：1，3，5，7，200。
将这些数求平均数得到的结果是43.2，显然这个结果并不能很好地反映这五个数的中心位置，因为200这个极端值对平均数的影响太大了。
但如果我们求这五个数的中位数，结果就是5，表明这五个数中间位置的数是5，跟其他数据比较接近。
因此，中位数不受极端值的影响，更能代表数据集的中心位置。
2. 适用于有序数据的计算虽然中位数并不需要用到数据的大小关系，但计算中位数必须将数据进行排序。
因此，要计算中位数，数据必须是有序的。
在某些情况下，如果只关心数据的中间位置而不关心具体数值，那么计算中位数比计算平均数更简单，因为它只需要将数据进行排序后找中间位置即可。
中位数的应用1. 用于描述数据的中心位置中位数是一种常用的描述数据集中心位置的方法。
通过中位数，我们可以了解数据集的大致均值，摆脱极端值的干扰。
中位数常见于各种数据分析场景中，比如在探究市场价格趋势、了解一群人的收入水平、评价产品的用户评分等方面都很有用。
2. 用于探究数据的分布形态中位数可以帮助我们探究数据的分布形态。
如果某个数据集的中位数和平均数相差较大，那么这个数据集可能存在偏态分布。
如果中位数和平均数差距较小，则数据可能近似于正态分布。
通过中位数与平均数的比较，我们可以初步了解数据分布的形态，有助于我们选择合适的统计分析方法。
3. 用于制定统计策略中位数可以用来制定统计策略。
伴有中枢神经系统受累的CMTX1的研究进展
临床医学研究与实践2021年2月第6卷第4期综述DOI :10.19347/ki.2096-1413.202104067作者简介：王萌（1994-），女，汉族，陕西宝鸡人，硕士在读。
研究方向：神经内科相关疾病。
*通讯作者：王丙聚，E -mail :wangbingju888@.腓骨肌萎缩症（Charcot-Marie-Tooth disease,CMT ）由Charcot 、Marie 和Tooth 于1886年首次报道，CMT 患者临床表现为足内侧肌和腓骨肌进行性无力和萎缩，伴有轻到中度感觉减退、腱反射消失和弓形足。
过去更多的是关注X 连锁腓骨肌萎缩症（X-linked Charcot -Marie -Tooth disease,CMTX1）周围神经系统症状，随着伴有中枢神经系统功能受累的CMTX1家系不断被发现，CMTX1的中枢神经系统症状逐渐引起人们的重视，但其具体发病机制目前还不完全清楚。
本文旨在对CMTX1的中枢神经系统表现、发病机制及诊疗进展作一综述，为CMT 患者的临床诊疗提供参考。
1定义与分型CMT 是常见的遗传性神经疾病，其发病率约为1/2500。
CMT 的遗传方式有常染色体显性、常染色体隐性和X 连锁三种。
CMTX 属于X 连锁遗传，根据突变基因及遗传方式可分为以下六种类型：CMTX1、CMTX2、CMTX3、CMTX4、CMTX5、CMTX6，其中CMTX1和CMTX6被认为是X 连锁显性遗传，CMTX2~5型被认为是X 连锁隐性遗传。
CMTX1可能导致90%的CMTX ，并已成为仅次于CMT1A 的第二大常见的CMT 遗传变异，约占CMT 总数的7%~15%[1]。
2发病机制2.1Cx32突变机制GJB1是CMTX1最常见的致病基因，是编码间隙连接蛋白Cx32的基因。
Cx32蛋白是由1个胞内环和2个胞外环连接从而形成跨膜结构，胞内部分聚合形成六聚体结构，靶向转运至细胞膜后形成半通道，与毗邻细胞膜上的半通道结合，形成完整的间隙连接通道，这些通道允许离子、信号分子和小代谢物通过，并为细胞之间的电和化学耦合提供途径[2]。
中枢理论（完整版上、下）
中枢理论（完整版上、下）缠师结合实战盘面，通过多空纠结，自创有别于西方道氏与江恩两大理论的中枢理论，下面详细讲解中枢理论。
中枢概念：走势中被至少三笔(段)连续重叠的部分，称为中枢。
中枢就是至少三个连续次级别走势类型重叠部分所构成。
向上走势考察下上下的次级别，向下走势考察上下上的次级别。
对笔来说就是至少三笔，对线段来说就是至少三段。
例如，在1分钟图上，向上走势中，三段下上下的线段重叠就构成了5分钟的中枢。
中枢的画法：3笔就可以定中枢的上下高度，3笔中有2个高点和2个低点，2个高点取其低，2个低点取其高。
这2个一高一低的点位之间的垂直高度就是中枢的高度，高点是中枢的上轨，低点是中枢的下轨。
按这2点画出一个矩形就是中枢。
中枢的两边宽度一般不受限制，但是为了协调好观察，左边一般取第一笔的重叠部分。
中枢，其实就是买卖双方反复较量的过程，中枢越简单，证明其中一方的力量越强大。
中枢的复杂程度，是考察市场最终动向的一个很重要的依据。
一个超复杂的中枢过后，就算一方赢了，其后的走势也是经常反复不断的。
更大级别中枢产生的三种情况：1、围绕新的同级别走势中枢产生后的波动与围绕前中枢的某个波动区间产生重叠而形成更大级别走势中枢；2、中枢延伸6段自动扩展成更大级别走势中枢；3、至少三个本级别走势类型所重叠的部分构造完成后自动扩展成更大级别中枢，并且在更大级别中枢这一个角度，这是一个盘整的走势类型，而这一个盘整走势类型随时都可以完成。
飞机失事1男7女被困荒岛，为了活下去他们...广告为什么不用笔来构筑中枢呢？因为笔的力度太弱，走势容易出尔反尔。
一个最简单的问题，其实，这不是一个问题。
为什么？因为实质上，我们可以设计这样的程序，就是把笔来构成最小中枢的零件，但这样构造出来的系统，其稳定性极差。
众所周知，一笔的基础是顶和底分型，而一些瞬间的交易，就足以影响其结构。
例如，突然有人打错单，或者有人给老鼠仓送货，那么全天走势的分析就大变样了。
中位数的意义及计算方法
中位数的意义及计算方法中位数（Median）是一种描述数据集中趋势的统计量，它在统计学中被广泛应用。
中位数是一组数据中处于中间位置的数值，也就是将一组数据按照从小到大的顺序排列后，中间位置的数值即为中位数。
中位数的计算方法可以根据数据集的规模和性质的不同而有所不同。
首先，我们来了解一下中位数的意义。
中位数作为描述数据集中趋势的指标，与均值（平均值）一起被广泛应用于统计学和研究领域。
与均值相比较，中位数更适合用于处理具有极端值和偏态分布的数据集。
在解释中位数的意义时，我们可以以一个简单的例子来说明。
假设有一群人的年龄数据集，分别为18、20、21、25、30，为了确定这群人的年龄中的典型值，我们需要找到中位数。
根据数据的排序，我们可以看到25是中位数，这意味着将这群人按照年龄从小到大排序后，25是处于中间的年龄值。
通过找到中位数，我们可以了解到这个数据集中大约一半的人年龄低于或等于25，另一半的人年龄高于或等于25另一个例子是在研究收入水平时，中位数也是常用的统计指标。
由于收入数据往往呈现高度的不对称性，即很少有极高收入者，但具有较多的低收入者，所以使用均值作为统计指标容易受到极端值的影响，而中位数则能更好地反映整体收入水平。
中位数的计算方法根据数据集的规模和性质不同而有所不同。
这里我们介绍几种常见的计算方法。
1.奇数个数数据集的中位数计算方法：-将数据集进行升序排列。
-找到中间位置的数值，即第(n+1)/2个数据，其中n表示数据集中的观测值数量。
2.偶数个数数据集的中位数计算方法：-将数据集进行升序排列。
-找到中间位置的两个数值，即第n/2和第(n/2+1)个数据，其中n表示数据集中的观测值数量。
-计算这两个数值的平均值，即为中位数。
例如，有一个奇数个数的数据集：10,20,30,40,50。
按照计算方法，将数据集进行升序排列得到：10,20,30,40,50。
可以看到中间位置的数值是30，因此中位数为30。
统计学的中位数
统计学的中位数介绍统计学的中位数是指一组数据中处于中间位置的值。
它是比平均数更鲁棒的一种测量中心趋势的方法，能够减少极端值的影响。
中位数常用于描述数据的集中程度，特别是在面对偏斜分布的数据时更加有用。
本文将详细探讨统计学的中位数及其在数据分析中的应用。
中位数的定义中位数是将一组数据按照大小排列后位于中间位置的值。
若数据个数为奇数，则中位数正好是排序后的中间值；若数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
中位数的计算方法简单直观，不受极值干扰，因此在一些情况下更能反映数据的真实情况。
中位数和平均数的比较中位数和平均数是常用的测量中心趋势的方法，二者在数据分析中通常会同时被考虑。
下面是中位数和平均数的比较：鲁棒性中位数对极端值不敏感，而平均数容易受到极端值的影响。
这是因为中位数只关注数据的顺序，而平均数则会受到数据数值的影响。
当数据存在离群值时，平均数会被拉向离群值的方向，而中位数则不受影响。
对称性中位数适用于偏斜分布的数据，它可以更好地反映数据的中心位置。
平均数则适用于对称分布的数据，因为它受到所有数据的影响。
中位数可以用于任意类型的数据，包括定量和定性数据。
而平均数则主要适用于定量数据，因为它涉及数值计算。
综上所述，中位数和平均数各有优劣，适用于不同的数据情境。
在实际应用中，根据研究目的和数据特点，选择适当的测量方法是十分重要的。
中位数的计算方法计算中位数的方法取决于数据的个数和排列情况。
下面将介绍常见的计算方法：数据个数为奇数的情况对于奇数个数据的情况，中位数就是排序后的中间值。
假设数据集为X，长度为n，则中位数M的计算公式为：M=X[(n+1)/2]。
数据个数为偶数的情况对于偶数个数据的情况，中位数是排序后的中间两个数的平均值。
假设数据集为X，长度为n，则中位数M的计算公式为：M=(X[n/2]+X[n/2+1])/2。
中位数在数据分析中的应用中位数在统计学和数据分析中有广泛的应用。
下面将介绍中位数在常见领域中的具体应用：描述性统计中位数在描述性统计中是一个重要的指标，它可以反映数据的中心位置。
中位数的概念
中位数的概念1. 简介中位数是统计学中一个重要的概念，它是按照数据的大小将数据分为两部分的一个数值。
在一组数据中，如果将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，中位数就是处于中间位置的数值。
如果数据的个数为奇数个，中位数正好处于最中间的位置；如果数据的个数为偶数个，中位数是中间两个数的平均值。
中位数作为一种统计量，可以反映数据的集中趋势，它与平均数等概念共同构成了描述数据的基本指标。
与平均数相比，中位数的计算方式更简单，较少受到异常值的影响，因此在某些情况下中位数更适合用来代表数据的总体特征。
2. 中位数的计算方法首先，需要将数据按照从小到大或从大到小的顺序进行排序。
然后，根据数据的个数，采取不同的方法来确定中位数。
•当数据个数为奇数个时，中位数是排序后的中间值。
例如，对于数据序列 [1, 2, 3, 4, 5]，中位数是 3；对于数据序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，中位数是 4。
•当数据个数为偶数个时，中位数是排序后中间两个数的平均值。
例如，对于数据序列 [1, 2, 3, 4]，中位数是 (2+3)/2 = 2.5；对于数据序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6]，中位数是 (3+4)/2 = 3.5。
在实际计算中，为了简化运算，可以使用以下公式来计算中位数：中位数 = (n+1)/2 (当 n 为奇数时)中位数 = (n/2 + (n/2+1))/2 (当 n 为偶数时)其中，n 表示数据的个数。
3. 中位数的应用中位数广泛应用于统计学和数据分析领域。
它可以用于描述数据的集中趋势，帮助人们更好地了解数据的分布情况。
•揭示数据的典型特征：中位数可以作为数据的一个重要指标，反映数据集中的典型特征。
与平均数相比，中位数更稳定，不受异常值的影响。
因此，在某些情况下，中位数更能代表数据的总体特征。
•评估数据分布的偏斜程度：中位数可以揭示数据分布的偏斜程度。
当中位数与平均数接近时，说明数据分布相对对称；当中位数远离平均数时，说明数据分布存在偏斜。
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《中位数和众数》教学设计
三十四中学黄丽
教材分析：
这节课是概念教学，没有大量的计算，因此充分利用多媒体教学平台。
引出中位数和众数概念；并理解众数是一组数据中某一数据重复出现较多的数。
中位数是一组数据从小到大（或从大到小）排列，中间的数。
数据个数为奇数时，最中间的一个数就是中位数，但数据个数为偶数时，中位数是中间两个数的平均数。
知识与技能：
1、认识中位数和众数，并会求出一组数据中的众数和中位数。
2、理解中位数和众数的意义和作用并会利用中位数、众数分析数据信息解决问题。
过程与方法：
经历探索中位数、众数的概念的过程，以生活实例为背景，通过解决具体问题，体会平均数、中位数和众数三者既各有所长，也都有不足。
情感态度与价值观：
培养学生分析、处理数字信息的意识，感受统计在生活中的应用，发展统计观念。
重点：认识中位数、众数两个统计量。
难点：利用中位数、众数分析数据信息解决实际问题。
教学流程：
一、创设情景、引出新知
师：同学们，当今社会有越来越多的大学生毕业后将面临着找工作的问题，那你知道他们在找工作时比较关注的是什么吗？有一名刚毕业的大学生李强正忙着找工作，他发现有两家公司特别适合她。
不知该去哪一家，想让同学们帮助提提建议。
这是两家公司的招聘广告，谁来给大家读一下。
课件出示：甲公司：本公司平均每人的月工资是2200元，欲招一名大学生，有意者请联系。
乙公司：本公司平均每人的月工资是2000元，欲招一名大学生，有意者请联系。
师：看了招聘广告，那你会建议他去哪家公司呢？（甲）为什么？现在老师这有这两家公司的工资情况表，请同学们仔细看上面的信息再告诉我，你建议他去哪家公司？（课件出示）（乙）师：同学们在看招聘广告时都选择去甲公司，为什么看到了工资情况表之后又都选择乙公司了呢？（生——）师小结：我们都知道平均数可以用来反映一组数据的平均水平，但在这组数据中老板的工资太高，再用平均数来反映它们的平均水平就不合适了，那该用什么数来表示呢？这节课我们就共同来新认识两个同样可以反映一组数据的集中趋势的统计量：中位数和众数。
（板书课题）一、探究特点、认识新知
中位数和众数的初步感知：请学生说说对“中”和“众”这两个字的含义的理解。
（板书“中间”和“多”）根据你的理解猜想什么是中位数？什么是众数？
（一）中位数的认识：
1、中位数概念
师：下面请同学们继续看甲公司的工资情况表，（课件出示甲公司工资情况表）刚刚我们说在这组数据中老板的工资太高了，再
用平均数来表示他们的平均水平就不太合适了，因为平均数会受到偏大数的影响。
那你觉得在这组数据中用哪个数来表示该公司的员工工资水平比较合适呢？在表中找一找。
（生1500）为什么选1500呢？（生——）师：像这样的数，我们就把它叫做中位数。
根据你的理解，说说什么是中位数？（生——）
2、理解“排序”
（课件出示）乙公司的工资表，请同学们找出中位数。
当学生有可能会在没排序的情况下直接找出中位数时，教师引导学生小结出求中位数必须要先排序，并板书“排序”。
3、探索求法
师：经过考虑后这名大学生选择了乙公司，（课件出示排序后的工资表）公司给他的工资为2100，现在你还认为这组数据的中位数是2000吗？那该是多少？结合学生的想法教师引导学生小结出当一组数据的个数是偶数时，中位数就是中间两个数的平均数。
（课件演示）两组数据对比小结中位数的求法。
（课件）
（二）众数的认识
1、众数概念
（课件出示）继续看乙公司的工资表。
师：同学们有没有发现在这组数据中有一个数很特别呢？（生——）我们把这样的数就叫做众数。
在这组数据中谁是众数？（2100）根据你们的理解，说说什么是众数？很好，众数顾名思义就是一组数据中出现次数最多的数。
2、理解“不排序”
（课件出示）找出众数：8 4 12 20 8 8。
学生很快就会找出众数8。
师：怎么这么快就找到了，有什么秘诀吗？在教师的引导下小结出求众数不用排序并板书“不排序”。
3、理解中位数的唯一性、众数的不唯一性。
（课件出示）几组数据，让学生快速找出中位数、众数，并观察其个数，会发现中位数只有一个，而众数有一个的、有多个的、还有没有的，从而小结出中位数的唯一性和众数的不唯一性并板书“唯一性、不唯一”。
三、比较促思、深化新知
（课件出示书中练习1）请学生利用前面所学习的知识求出这组数据的平均数、中位数、众数。
发现都是48，从而小结一组数据
的平均数、中位数和众数有可能是同一个数。
接着教师把这组数据中的一个数变大，再把一个数变小，请学生说一说它们的平均数、中位数和众数会有什么变化？这说明什么？
教师小结：平均数和一组数据中的每一个数都有关系，所以容易受偏大或偏小数的影响，而中位数和众数则不受偏大数和偏小数影响。
但也正因为平均数和数据中的每一个数都有关系所以平均数的可靠性和稳定性要比中位数和众数强。
四、综合运用、拓展新知
1、分析理解：
在一些比赛中，计算选手的最后得分时，往往先去掉一个最高分和一个最低分，再计算剩下的得分的平均数，把它作为该选手的最后得分。
你知道这是为什么吗？
2、生活小测验：
小马过河（课件出示）。
河边上的牌子写着“平均深度为1.1m”,问一匹身高1.4 m的小马,能涉水过河而不出危险吗?为什么？进而教师对学生渗透河水的安全教育。
师：那么下面就来考验一下大家对它们的认识程度。
3、对号入座：（小组讨论）
（课件出示）请同学们根据自己的理解与分析选择适当的统计量。
A、平均数 B、中位数 C、众数
•1、要表示全班大多数同学喜欢的电视节目，应当选取（）。
•2、想知道自己的体重在全班同学中处于什么水平，应该选取（）。
•3、五年(2)班有29人，五(3)班有30人，要比较两个班期中测试的平均成绩，应该选取( )。
4、换位思考、学以致用：
一家鞋店在一段时间内销售了女鞋30双，各种尺码的鞋的销售量如下：
假如你是老板，你会最关心哪一个统计量？你会如何进货？（小组合作讨论解决）
5、智慧屋：（课件出示）
（1）.平均数的计算要用到所有的数据,它能够反映出这一组数据的平均水平,在现实生活中较为常用.但它受极端值的影响较大。
（2）.当一组数据中某些数据多次重复出现时, 众数可以反映出这一组数据的多数水平，众数不受极端值的影响,这是它的一个优势。
（3）.中位数只需很少的计算,不受极端值的影响,当平均数受到极端值的影响时中位数可以反映出这一组数据的中间水平。
小朋友们，平均数、中位数和众数都是反映一组数据的集中趋势的统计量，他们三者各有所长，也各有不足，希望你们一定要根据需要灵活选择，并学会在实际生活中多角度全面地考虑问题，分析问题。
五、发表感想、总结新知
说一说谁的收获多？
六、联系生活、延伸新知
小调查：调查我们班六一运动会上参赛同学的比赛成绩，然后用自己喜欢的方式（图、表）统计出来，并选择适当的统计量分别表示出这组参赛同学的平均成绩、多数成绩和中等成绩。
（小组合作）
板书设计：
中位数和众数
•中间最多
•排序不排序
•唯一性不唯一性
统计量。