看裸K线交易的人是什么级别的？

大部分的指标都是基于价格来的，那么问题来了，只看K线交易的人算什么级别。算不算返璞归真

不是大神级就是装比级

裸k也是指标啊，都是工具！
交易体系的完善才是重点啊！客观认识工具的优劣势，有选择的去用，自如才正常！
如果工具的劣势干扰了你的交易体系的输出，比如我用了多年的均线，随着市场波动理解的加深均线已经无法承载我的逻辑了，自然就放弃了，能说均线无用么？！
体系完善到一定程度，交易经验的增长，老手往往对简洁有了特殊的心理需求！人脑的模糊识别太牛逼了，原始数据扫一眼就计算完了，图表上没有均线设置就一定是不用均线么？！
高手胜在逻辑，胜在动手能力！

K线，K线形态，本质上都是基于数据而诞生出的分形集合。
k线图的英文名字叫做candlestick chart，又称为蜡烛图。k线起源于18世纪日本人Munehisa Homma发明，k线图用一根线记录了开盘收盘最高最低四个价位，另外各价格之间的距离和长短形态也可以作为当期多空力量对比的一种反应。K线图的绘制方法是，先把某日或者某个周期的最高价和最低价，垂直地连成一条直线；然后再找出当日或某一周期的开盘价和收盘价，连成一条长方柱体。在国内，阳线以红色表示，阴线以绿色表示。如果收盘价高于开盘价，柱体用红色来表示，或是在柱体上留白，称为”阳线”。如果收盘价低于开盘价，那么我们用绿色表示，或者在柱体上标记为黑色，即阴线。在欧美，阴线以红色表示，阳线以绿色表示。K线图分析，是基于历史数据寻找规律。在我们这篇文章中，采用的是欧美表示方法，红色是阴线，绿色是阳线。
我们量化行业有一个大V 的文章，中间有提到基于基础的K线形态关系来构建一个基于K线形态的机器学习的量化模型。
下面是该文的部份跟K线形态相关的文摘要。

• K线实际也是定量分析的基本要素（土壤）

那些熟悉k线图的人，也许能够识别大量的标志，如射击之星（shooting star，长上影线，见顶信号），锤头（hammer，下影线长，柱体短小），十字线（doji，开盘价等于收盘价，市场犹豫），等。每一种k线型都意味着未来特定的走势。为了量化预测，我们可能会对贝叶斯概率感兴趣，例如：
P（ upday丨hammer）＝P（upday，hammer）／P（hammer）

• K线形态研究如何引入机器学习的方法

如果不通过枯燥的手动识别过程，我们怎么才能发现k线图的这些特殊标识？这个问题也许可以通过无监督学习（unsupervised learning）完成。在无监督学习中，我们不需要训练机器，它就能自己发现k线图的特征。通常，这种关系可以通过计算样本个体之间的距离（distance）实现，如下图，就是用无监督学习中k－均值聚类的方法实现的特征识别。

• 伟人与先辈是怎么做的

最近我阅读了一本叫做《量化》（the Quants）的书籍，这本书中包含的量化概念，我相信一定能够吸引很多量化交易者。最吸引人的是，文艺复兴公司的James Simons，雇佣了很多的密码破解者来破解市场的密码。其中最吸引人的专家，名字叫做Leonard Baum，他是Baum－Welch法则的共同发明者。这是一个用来建立隐马科夫模型的算法，本质上也是研究的祼K线
目前，很多技术分析的实践者，贡献了很多关于k线图的文献。但是，这些过去的文献存在一个很大的问题，就是这些方法并不是真正的量化。
目前，很多技术分析的实践者，贡献了很多关于k线图的文献。他们研究的理论正是基于祼K
简单来说，数据就摆在那里，研究的样本也足够充足，那么我们想要如何利用更加量化的方法，利用这些k线图中蕴含的信息，来建立一个正向预期收益的交易系统（量化模型 ）
有对量化交易感兴趣的朋友，欢迎评论与或私信交流

散户级别，如果要区分的话，也就是资深散户级别。酱紫……
但凡资金量稍微大点，都不会把身价性命寄托在虚无缥缈的技术分析上，投资前对公司进行基本面分析是必须的。
很多人从小顺风顺水，对金钱完全没有概念，把金钱当成数字，做投资对他而言只是数字游戏，根本不知道风险为何物。
这么说吧，上海工地上因公死亡的工作人员的赔偿金额也就一百多万，其他地方还没这个价。社区用户如果因为工作而死亡，赔偿金额应该也就在一百多万左右。这就是金钱的含义。

同样的K线，有些人感觉要涨，有些人感觉要跌，纯粹的光以裸K交易来分析的话，这个看不出什么。