Fib Extension 指标:公式、参数与读法

Fib Extension 沿波段的运行方向,在波段终点极值之外投射价位。它与回撤指标使用相同的自动波段识别和相同的回溯,因此两者同时启用时描述的是同一个波段。

Senzoukria · 指标 · Updated September 2026


Fib Extension VWAP 与通道, 叠加在价格图上.

Fib Extension 测量的是什么

在上升波段中,价位 = 低点 + 波段幅度 × 比例,因此位于高点之上;在下降波段中则镜像地位于低点之下。比例为 127.2%、161.8% 和 261.8%,分别是 1.618 的平方根、黄金比例本身及其平方。因此每个价位都是测得波段的倍数,从波段起点向前投射,而不是价格已经成交过的价位。与回撤指标一样,窗口不完整或窗口幅度为零时不输出任何价位。

公式:代码中的实现

这不是别处常见的定义,而是所发布代码实际计算的内容,记录在实现旁边:

Extensions de Fibonacci sur la MÊME jambe que `fibonacci-retracement` (même détection, même lookback) — mais projetées AU-DELÀ de l'extrême terminal, dans le sens de la jambe : • jambe HAUSSIÈRE → niveau(p) = low + p·(high − low), p > 1 ⇒ au-DESSUS du sommet (objectifs de continuation haussière) ; • jambe BAISSIÈRE → niveau(p) = high − p·(high − low) ⇒ sous le creux. Ratios 127.2 % (= √1.618), 161.8 % (= φ), 261.8 % (= φ²) — le jeu d'objectifs standard. Mêmes règles de dégradation que le retracement. Défaut N=100 (identique, pour que les deux indicateurs activés ensemble décrivent la même jambe).

如何解读

  • 把扩展价位读作距离,而不是目的地:161.8% 意味着价格从起点走了所识别波段的 1.618 倍。
  • 最近的 127.2% 仅略超出波段极值,任何温和的延续都会触及。161.8% 与 261.8% 之间的距离则大得多,代表的是完全不同量级的走势。
  • 在同一波段上,扩展与回撤互为补充:一个衡量回吐了多少,另一个描述延续会是什么样。两者都使用默认回溯时可保持一致。
  • 投射是重新计算的,而非固定的。测得的幅度一旦变化,所有价位按同一比例缩放,三条线一起移动并保持间距比例。
  • 投射中没有任何部分观察订单流。某个价位是否重要,取决于那里的成交和挂单,这要在足迹图和热力图中看。

参数与默认值

回溯默认 100 根K线,与回撤指标默认值相同,以便两者对同一波段达成一致,可设 2 至 2000。加宽回溯会捕捉更大的波段,把投射推得更远;缩窄回溯则产生更近、更常被触及的价位。三个比例是固定的。

Fib Extension — 应用中可调的参数及其默认值。
参数类型默认值取值范围
Lookbacknumber1002 – 2000

它无法显示的内容

扩展价位是对过去走势的几何投射:它们不是预测,也不带任何概率。投射所依据的波段由窗口极值选出,因此回溯内的一根尖刺可能定义出一个没有交易者会画的波段。由于窗口滑动,投射会随图表推进而重新计算,不同时段之间可能大幅移动。远离当前价格的投射也可能永远不会被测试——是否到达并不在指标的测量范围之内。

浏览全部指标

其他语言版本

Frequently asked questions

127.2%、161.8% 和 261.8% 扩展位是什么?
它们是测得波段在终点极值之外的投射,分别为波段幅度的 1.272、1.618 和 2.618 倍。这些数值来自黄金比例:1.618 是 φ,2.618 是 φ 的平方,1.272 是 1.618 的平方根。它们标记的是走过的距离,并不具有任何内在的支撑或阻力属性。
斐波那契扩展和斐波那契回撤有什么区别?
回撤价位位于波段之内,衡量走势回吐了多少。扩展价位位于波段之外、沿波段运行方向,衡量越过极值后的延续。两者都基于同一个自动识别的波段,因此是从两侧描述同一段走势。
价格创新高时扩展价位会更新吗?
会,前提是新高改变了回溯窗口内的极值。波段根据窗口内的最高高点和最低低点重新识别,因此新的极值会重新定义被投射的幅度,三个价位都会移动。使用更长的回溯可以减少这种情况。

Keep reading