roc指标最佳参数

roc指标最佳的参数设置一般情况就是三根超买线，第一根是超买线 (参数值5-10)，第二根是超买线 (参数值12-17），第三根是超买线 (参数值18-35)。

拓展资料

1.在趋势明显的市场中，当ROC由上往下跌破0时，为卖出时机；当ROC由下往上穿破0时，为买进时机。

2.在趋势不明显的平衡震荡行情中，当ROC由上往下跌破MAROC时，为卖出时机；而当ROC由下往上穿破MAROC时，为买进时机。

3.当股价创新低点，而ROC未配合下降，意味下跌动力减弱，此背离现象，应逢低承接；当股价创新高点，而ROC未配合上升，意味上涨动力减弱，此背离现象，应慎防股价反转而下。

4.若股价与ROC在低水平同步上升，显示短期趋向正常或短期会有股价反d现象；若股价与ROC在高水平同步下降，显示短期趋向正常或短期会有股价回落现象。

5.ROC波动于“常态范围”内，上升至第一条超买线时，应卖出股票；下降至第一条超卖线时，应买进股票。

6.ROC向上突破第一条超买线后，指标继续朝第二条超买线涨升的可能性很大，指标碰触第二条超买线时，涨势多半将结束。

7.ROC向下跌破第一条超卖线后，指标继续朝第二条超卖线下跌的可能性很大，指标碰触第二条超卖线时，跌势多半将停止。

8.ROC向上穿越第三条超买线时，属于疯狂性多头行情，应尽量不轻易卖出持股。

9.ROC向下穿越第三条超卖线时，属于崩溃性空头行情，应克制不轻易买进股票。

10.当ROC指标穿越第三条超买超卖线时，将股票交给SAR指标管理，成果相当令人满意。

注意要点

1.每只股票都需具体界定其超买超卖值。界定某只股票的超买超卖值时，可以观察近一年来ROC在“常态范围”中，大约上升与下跌位置。此距离就是第一条超买超卖线的位置，再以此等距离向上和向下，画第二条、第三条超买超卖线。

2.为了判断是否处于“常态范围”，可参考BR、CR、VR等指标，如果上述指标没有异常上扬，大致上都属于“常态范围”。

关于roc曲线的正确解读如下：

ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。

案例：雷达兵的任务在于监视雷达，观察是否有敌机来袭，当然如果有飞鸟来袭，也会出现信号，如果过于谨慎有信号就报告，

会增加误报风险，但如果过于大胆，凡是信号都认为是飞鸟这会出现很大风险。ROC曲线正是解决此类问题，即用于尽最大可能研究敌机信号和飞鸟信号之间的区别，以增加预报准确性。

核心在于研究漏报和误报之间的概率分布情况，横坐标表示飞鸟信息不报告的概率，纵坐标表示敌机信息报告的概率即正确报告的概率，将对应的点连成曲线，这条曲线就是ROC曲线。

名词解释ROC曲线最初运用于军事上，当前ROC曲线在医学领域有着广泛的使用。医学上更多称为“阳性”（比如敌机）或“阴性”（比如飞鸟），对应着X轴即1-特异性也称为假阳性率（误报率），该值越小越好；Y轴敏感度也称为真阳性率（敏感度），该值越大越好。

*** 作与分析数据背景本案例研究产妇年龄，产妇体重这两项对于“低出生体重儿”的预测准确率，针对“低出生体重儿”列，数字1表示低出生体重儿，0表示不是低出生体重。数字1表示“阳性”，数字0表示“阴性”，因此切割点设置为1。

从上表可知，针对产妇年龄, 产妇体重共2项构造ROC曲线，用于判断其对于“低出生体重儿”的诊断预测价值，首先进行状态变量的设置。

以数字1作为切割点， 1为阳性，0作为阴性。最终从上表可可以看出：阳性（此处即为“低出生体重儿”）比例为68.78%，阴性（此处即为“非低出生体重儿”）比例为31.22%。

ROC 曲线可用于疾病识别能力的判断，首先需要确定金标准(分割点)，并且主动设置；第一步：状态变量等于分割点时为阳性，其它为阴性；第二步：可对阳性和阴性的基本频数分布情况进行简单描述。

在桌面创建一个Excel表格，打开表格并插入三列数据，有分类、A和B

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打开SPSS分析工具，点击文件导入数据，使用Excel格式

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选中已创建好的工作表文件，读取Excel文件，然后点击确定

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在SPSS分析工具中，生成了三列数据，调整宽度

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点击分析菜单，依次选择分类--->ROC曲线

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打开ROC曲线窗口，将变量A移到检验变量框中，分类变量移到状态变量中，显示中全部勾选

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点击选项按钮，打开ROC曲线：选项设置窗口，设置分类和检验方向

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查看输出结果，ROC曲线出现警告，不能生成ROC曲线

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返回修改导入的数据，将分类列数据进行修改，改为0、1和2构成

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设置完毕后，再次点击确定输出结果，ROC曲线字样下方出现个案处理摘要

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