原始数据最新视觉报道_个人大数据(2024年11月全程跟踪)
均线的全过程分析概要 均线本质是原始数据的一种记录形式,K线也可以认为是周期为1的均线。构造一个合理的均线集合,就是一个均线组合,对这个均线组合可以采取全过程分析方法。 首先要寻找和定义均线分析的开始位置,无需上帝视角,这样可以知道当前是处在什么样的趋势当中。有两种方法可以确定开始位置。一种方法是观察是否有持续下跌趋势形成,表示有一个大的下跌行情存在。另一种方法是观察是否有较长时间的事实横盘震荡存在,一般会对应有密集筹码峰。 如果确定了开始位置,针对持续下跌趋势形态,等待下跌通道的终结。这个终结信号可能会出现2到3次,很少会出现多次。然后继续观察趋势转折的预报信号,这个要可靠得多,尤其在同时有大盘共振支持的情形下。继续观察前初入信号的出现,前初入信号基本确定了行情的到来,破例的情形很少。 如果开始位置是事实震荡行情,那么一般留意前初入信号就可以了。虽然也有前初入信号被破坏的情形,但反复出现的前初入信号,终究会带来较大的涨幅行情。 在持续下跌趋势所对应的大跌行情中,有没有进入机会?进入机会还是有的,比如:视同震荡行情段的进入机会,强烈转折信号等,但进入机会的次数很少,即便经过严格的筛选,胜率不会超过70%,但大于60%还是做得到的。如果是一个严格的趋势交易者,可以放弃这一段。但如果是一个可以做空盈利的股市,这一段做空盈利是非常稳定,而且非常可观的。 持续下跌趋势真正终止后,可能是一段事实震荡行情,也可以认为是筑底行情,但这个筑底是相对的,不是绝对的。在事实震荡行情段,也有各种进入机会,胜率勉强可以做到70%,当然也必须经过严格的筛选。一般来说,能够在事实震荡行情段总体盈利,起码可以证明交易体系的微操作水准还是比较好的。 作为趋势交易者,最关心的是上升趋势行情,大部分上升趋势行情出现在预报信号之后,有的出现在前初入信号之后,这个较明确,但缺点是已经有了约20%以上的涨幅,有的甚至更高。所以跟踪上升趋势最好从预报信号开始,风险是有失败的时候,但止损模块可以做守护神降低风险。 在上升趋势中,有较多的进入机会,成功率比较高,也能做出较高的盈亏比。问题是上升趋势不常见,对单只股票来说,一年里面可能就那么一,两次。所以要通过大数据筛选不断寻找合乎要求的股票,尤其是在结构牛市中,失去热门板块,就是失去大部分机会。 不管在什么行情,进入机会的界定都是一样的,是一种微操作。但退出的方式则可以决定是短线,中线,还是长线操作。一般只在上升趋势中考虑长线操作,至少部分仓位要考虑长线操作。长线操作一定是右侧交易模式,必须看到明确的退出信号。退出信号系统的设计可以保证在上升趋势行情中,大部分时候可以一直跟到行情终结。 单次的盈利可以是做对了低买高卖,但总体的盈利是来源于大蠃小输,其实质是仓位管理。在均线组合的不同阶段,仓位是不一样的,很容易就可以看出这一点。市场的归市场,个人的归个人,恰恰仓位管理和止损控制是完完全全的可以自己掌握的行为。与其打败市场,不如敬畏市场。与其强求外在,不如修炼自我。 发布于 福建
「决战宾州」宾州政府,每日发布Election Data选举数据 我决定,从今天开始,贴出PA的原始数据。见仁见智,也许对某些网友有帮助(反正我在看,顺便分享了)。我在根据阅读到的信息、结合自己的判断,设计一个简易模型,能更直接地分析选情。10月21是宾州选民注册截止日,我争取从10月22日起,分享独有的“一个数字预测大选结果”…希望可行
「赵薇公司被强制执行14177元」技术能力的缺乏与对社会权威的无知轻信之间存在很强的相关性。唯一真正的权威是原始数据。
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监管强调各券商要做好三倍于历史峰值准备,能读出什么?监管有底层原始数据,这个提醒是有信息可挖的,说明下轮疯牛,成交量可能达到7~8万亿/日,这是有可能的!
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#数据##计量# 正确理解历史数据中的百分比问题,需要考虑以下几个关键点: 1、数据来源和可靠性: 原始数据:确认数据来源是否可靠,是否来自经过验证的历史记录或学术研究。 研究背景:了解数据是如何收集和计算的,以及研究者的研究方法和假设。 2、时间框架和比较基准: 时间点:百分比数据通常与特定的时间点或时间段相关联,理解这一点对于正确解释数据至关重要。 比较对象:明确百分比是相对于什么进行比较的,比如是全球、地区还是特定国家。 3、经济规模和人口基数: 经济总量:考虑经济总量的大小,一个国家的GDP百分比高可能只是因为其经济规模大。 人口因素:人口基数对GDP等经济指标有重大影响,人均GDP可能更能反映一个国家的经济状况。 4、经济结构和产业分布: 产业比重:了解不同产业在经济中的比重,这有助于理解经济的多样性和稳定性。 贸易和投资:考虑贸易和投资对经济的影响,尤其是对外贸易和外国直接投资。 5、历史背景和文化因素: 社会制度:不同的社会制度和政治结构对经济数据有深远影响。 文化差异:文化因素也会影响经济活动和数据的解读。 6、数据的局限性和偏差: 统计方法:不同的统计方法可能导致数据的偏差。 样本偏差:样本选择的偏差会影响数据的代表性。 7、经济指标的多维性: 综合指标:单一的经济指标很难全面反映一个国家的经济状况,需要结合多个指标综合分析。 生活质量:除了GDP等经济指标,还应考虑教育、医疗、环境等非经济因素。 8、历史数据的解释和应用: 历史趋势:分析历史数据时,应关注长期趋势而非单一数据点。 现代应用:历史数据可以为现代政策提供参考,但需要谨慎应用,避免简单类比。 9、批判性思维: 质疑数据:对数据来源和结论保持批判性思维,不轻信未经验证的数据。 多角度分析:从不同角度分析数据,避免单一视角的局限性。 通过这些方法,我们可以更准确地理解和解释历史数据中的百分比问题,从而对历史事件和经济状况有更深入的认识。
「芯选Watchoosy」百达翡丽的年产量图表,国外热心表友的统计图,比较好的是标记了原始数据来源。 看起来,百达翡丽的产量爆发是1996年迁入日内瓦普朗莱乌特(Plan-les-Ouates)工业区的全新工坊后。
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