在过去的九十天里，我的博客园似乎沉寂了，如今，我终于有机会来完成之前承诺的金融数据分析与挖掘的总结。面对当前国内经济的低迷状态，我将在此对这一主题做一个收尾。

金融数据分析与挖掘实战技巧及实现方法探究

技术分析的核心在于研究历史金融市场数据（主要借助图表）来预测价格趋势和制定投资策略。技术分析师坚信价格趋势的存在，并将K线图、移动平均线和技术指标应用于股票或期货投资中。

基本面分析则侧重于证券内在价值的分析，关注影响证券价格及其走势的宏观、市场行为、企业财务和交易数据等因素，以决定购买何种证券及何时购买。

趋势追踪是基于这样一个假设：过去价格的上涨趋势预示着未来一段时间内仍将上涨。许多交易策略都是围绕趋势追踪模型构建的。双均线策略是量化策略中的经典之一，它预设两条均线，一条长均线和一条短均线。例如，设置一个5日均线（快线）和一个60日均线（慢线）。当快线上穿慢线时，形成金叉买点信号；当快线下穿慢线时，形成死叉卖点信号。

MACD（指数平滑异同移动平均线）是一种研判股票价格变化强度、方向、能量和趋势周期的技术分析工具。MACD指标通过快慢均线的离散和聚合来表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势。

RSI（相对强弱指数）是一种通过比较一定时期内的平均收盘涨数和平均收盘跌数来分析市场买卖力量的技术指标。

布林线（BOLL）则利用统计原理，通过标准差和信赖区间来确定股价的波动范围及未来走势，帮助投资者判断股价的安全高低价位。

在分析这些指标时，我们应该注意，它们各有优缺点。例如，MACD适用于中长线判断，但在股市强烈震荡或股价变化巨大时可能会给出错误信号。RSI在市场剧烈震荡时也不应单独依赖。布林线则通过上下轨的宽度变化来显示股价的波动范围和未来走势。

总之，在做出投资决策时，我们应该综合运用这些指标，并结合市场状况，避免单一指标的误判导致损失。