這幾天圈內都在傳底蓓離什么的。作為嚴肅的量化自媒體，我們就不跟著吃這波瓜了。不過，我一直很關注技術指標的頂背離和底背離，一直在追問它的成因如何，以及如何預測。

底蓓離把我目光再次吸引到這個領域來，于是突然有了一個猜想。雖然我還沒來得及完全證實它，但這個猜想，值得你鎖定我的頻道。

這個猜想是：RSI的日線頂背離，是因為周線還有上升空間。當周線RSI也達到前期高點時，就會觸發回調。此時日線雖然創新高，但高位籌碼不穩，回調增多，導致RSI下降。

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背離的定義

Investopedia對技術指標的#頂背離定義為：

在國內，我們一般使用頂背離和底背離這兩個術語。最早大V中較多討論這兩個術語的，可能是炒股養家或者纏中說禪，說明這一現象在實戰中是比較受到關注的。

下圖中的右圖展示了一個日線的頂背離。左圖則是對應的周線情況。

附圖指標我使用的是RSI，它是一個非常好的震蕩指標，深刻反映了當前市場的賺錢效應和強弱力量對比。

在圖中，程序自動標注出來了k線的每一個峰和谷。這些標注使用了我們自己的自適應參數算法，在絕大多數時間、無論周期是哪個級別，都能工作得很好。不過這一次，在周線級別上，沒能觸發它標注出3月22日那一周的高點。

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從右圖中我們注意到，日線上存在2月27日和3月18日兩個峰，后一個峰的價格高于前一峰，但后一個峰的RSI略小于前一峰的RSI（前高78.3，后高77.7），形成了頂背離。

我們在課程中詳細介紹過一個獨創但更準確地理論，在運用RSI時，不是低于30就會反彈，高于70就會回調，而是要看它跟前一個峰（或者谷）的RSI相比較，如果上漲時，RSI高于前一個峰對應的RSI，則有可能回調。

但這個結論也有自身的問題：一是在圖中，日線在2月27日之前，就已經突破了2024年1月25日下降通道中高點RSI，為何一直到2月27日才回調？我們在課程中已經解決了這個問題。

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二是為何在2月27日之后，股價還能一直上漲，直到3月18日出現頂背離？這個頂背離問題，我也一直沒有思路，但自己著手寫了好幾個檢測頂背離的例程。

猜想和驗證

現在我們給出回答第二個問題的一個猜想，即盡管2月27日的日線RSI已經達到高位，但周線RSI仍在低位，它沒有表示反對和阻止上漲的意思，因此日線短暫調整后，在其它因素趨動下繼續上漲，直到3月22日那一周，盤中突破前高60.5，才引發了一個周線級別的大回調。

RSI是反轉指標。它只能以一定概率給出會不會反轉，但你不應該指望它給出趨勢延續的預測。那是趨勢類指標的任務。最重要的趨勢類指標，莫過于判斷均線的斜率，如果線性回歸誤差在可接受范圍以內的話。在回歸誤差較大而失效的情況下，課程中也給出了一個非常魯棒的方法。

我們還是拿數據驗證一下：

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# 日線2月27日、3月18日頂背離，前者RSI 78.3,后者RSI 77.7
dclose = dbars["close"].astype(np.float64)
drsi = ta.RSI(dclose, 6)for dt in (datetime.date(2024, 2, 27), datetime.date(2024, 3, 18)):mask = dbars["frame"] == np.datetime64(dt)i = np.flatnonzero(mask)[0]print(dt, dclose[i], drsi[i])# --- output ---
# 2024-02-27 5394.03 78.3
# 2024-03-18 5648.01 77.7

從數據看出，盡管日線價格在上漲，但RSI卻下降了，構成了日線頂背離。

接著看周線：

# 周線rsi前高出現于2023年11月17日，數值為60.5
wclose = wbars["close"].astype(np.float64).copy()nov_17 = np.datetime64(datetime.date(2023,11, 17))
i = np.flatnonzero(wbars["frame"] == nov_17)[0]rsi = np.round(ta.RSI(wclose, 6), 1)
rsi[i]

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前高為60.5。這里有一個技巧，如果沒看明白，可以給我留言：

# 3月22日，周線rsi數值盤中突破 61.9，高于前高60.5，觸發回調mar_22 = np.datetime64(datetime.date(2024, 3, 22))
i = np.flatnonzero(wbars["frame"] == mar_22)[0]wclose[i] = wbars["high"][i]rsi = ta.RSI(wclose.astype(np.float64), 6)
rsi[i]

rsi后高為61.9，因此觸發回調，并且這個阻力得到了確認。

引申結論及思考

在這個市場上，存在各種不同操作頻率（這是FFT和wavelet應該有用的原因）的資金。

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對高頻量化，他們看的是tick級數據，可能持有幾分鐘就會調倉；散戶和量化多在日線和周線頻率上操作，持有數天就調倉；長線資金以季度為單位。越是長線的資金，資金量越大，調倉時對走向的影響越強。

現在，你應該已經猜到了，有一部分資金會在日線RSI高點時撤出；大量的資金會在周線的RSI高點撤出；而更大量的資金會在月線的RSI高點撤出。

但我猜沒有資金會根據季線的RSI高點撤出。許多真理，都不能線性外推。

我這么說的原因是，季線資金會按照基本面來進行操作，而不是技術面。有的同學會拿基本面因子與技術面因子揉在一起，無論是多因子回歸，還是機器學習，這都是不對的。它們只會相互打架、抵消。

所以，從現在起，你應該給你的股票上個鬧鐘，計算出它的日線、周線和月線RSI前期高點，然后實時監控這些指標。

一旦三者都達到高點，這輪行情就結束了。如果月線達到高點，日線和周線不在高位，但發生過頂背離，那么，勢必在高位產生過滯脹（量在堆積，但上漲幅度不大），此時主力的籌碼很多已經被交換掉了。

此時不走很危險。接下來的回調時間，可能以月計。老胡說，“我不割肉，你怎么割我？”但胡錫進終究是等不到那一天。