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我也要
国航缩量四成发行,股市又有了上涨的由头.三天来,指数盘中累计涨了约50点.不过,成交量依然低迷.
这样的上涨真的很难懂!反弹?反抽?还是要反转?
说是反弹,有道理.量能不足,高度有限,至多也就到1620一带.如果是这样,反弹之后能构筑头肩底的肩膀最好;不然又要下跌,考验支撑力度.
说是反抽,也有点象.跌得多的回调幅度大,大部分仅仅跟着微红而已.有朋友说,"主跌浪"还没有开始呢.呵呵 还有几根大阴棒呢?
说是反转,并非没有可能.新股不暴炒了,一级市场暴利不大了,二级市场的筹码稳定之后,也有做一波行情的可能.炒高的股票啥时候好卖?都是在放量上涨的过程中,或者在大家都看好的时候.象现在这么小的量,那些涨了一倍以上/三到十倍的股票咋卖啊?
昨天,港股在涨,创了多年的新高.对于A股/B股有何影响?
看不懂,拿不准,郁闷中......
附记:博客是个人的日志,不邀约阅读,更不建议你买卖什么.所以,读了对你有益是缘分,用了对你有害是自找,是赚是赔都和我没有关系
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
深富策略：白马股旱地拔葱 超跌反弹还是反转将至？
昨日，沪深两市双双低开，开盘后银行等金融股表现抢眼，带动指数快速拉升，但随着半导体等科技股的大跌，指数盘中一度回落。此后，银行股继续拉升，指数回升中强势走高，并双双翻红。 板块方面，农林牧渔、休闲服务、房地产、银行以及非银金融等走强。而跌幅方面，电气设备、有色金属大跌，电子、汽车、通信以及化工等跌幅居前。 全天市场最大的看点在于白马股的低位大反抽以及科技股高位的重挫。对于科技股的受挫，除了上周末一则消息的刺激影响之外，当前连续上涨之后市场也产生阶段分歧，或存在资金调仓换股的需求。但是对于科技等成长股来
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
有向加权图 最大弱连通分支_开盘引来大涨，当下股市最大的风险是它？
何为昨天的大涨定性？昨天的大涨，上午的加权量能水平达到了2921亿元，一个非常健康的温和放量状态；下午的加权量能水平快速下降到2242亿元的水平，这是略高于五日均量的量能水平；大幅高开，集合竞价成交量放大到35.69亿元的高水平。——根据以上实盘数据，我们可以看出，假期内积蓄的多头力量，只在上午延续了半天，此后就陷入到节前的那种缩量震荡整理的盘态，据此，对多头攻击的可持续性有疑虑，是合理的。我们再...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
关于证券、股票的一些名词(7)
回抽： 所谓“回抽”，就是股价（汇价）向某一方向发展并突破颈线后，在数天内汇价会重新回到颈线位测试是否突破成功，此时的颈线或由压力变为支撑、或由支撑变为压力，这种股价（汇价）暂时回归的现象在业内被称之为“回抽”。回抽不仅仅发生在向上突破（即升势），也同样会在向下突破（即跌势）后出现。 反抽： 所谓反抽，是因大盘指数已经持续下跌相当长一段时间，给人以跌不下去的感觉，甚至很多技术指标处于超跌与钝化状态...
陈嘉哲：7/7黄金反弹承压，欧美盘继续空，点位策略分享
陈嘉哲首席金融分析师，擅长黄金，白银，外汇的实盘交易，凭借长久以来的特殊盘感并结合多项技术分析在贵金属交易等金融投资领域有稳定的盈利记录。
矩阵键盘线反转法_股价一落千丈？记住“倒锤头线”一旦出现，就是止跌反弹的上涨信号...
(本文由公众号越声投顾(yslcw927))整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)股票市场有句俗话：会买的是徒弟，会卖的是师傅。买卖股票的确比买股票选股更难，而且更重要。有些股民选的到好的股票，但是买卖点把握导致亏钱，今天我也是给大家带来一套买入技巧，希望各位股民朋友喜欢，也对大家的操作会有帮助。这套战法叫——倒锤头线买入法什么叫倒锤头线买入法持续的下降趋势使当日开...
【汇正财经】双重底意味着反弹有何依据？
K线图组成英文字母W形状，因此又称：“W底”，其颈线位置所在，是第一次反抽形成的凸点所画的一条平直线。实际上双重底是V型反转的进一步深化，为什么要进行二次回落呢，一方面这是因为在打压过程中，一部分投资者已在低位吸纳了一些筹码，为了让这些筹码提早出局，再次打压是必要的。双重底处在的区间属于筹码相对密集区，因此在此位置套牢的筹码如果在拉升过程中不出货，那么会增加拉升的难度，因而会通过二次探底来震仓，震掉犹豫的筹码，炒股，从而更便于反弹的形成，同时试探前低点的支撑力度。市场有风险，投资需谨慎。
金蟾论金：4.1黄金反弹并非反转！黄金走势分析及操作策略
没有清晰目标和坚决的信念，就会失去方向，只能迷失在原地，有了清晰目标和坚定的信念，就一定会走对路，不会因其他干扰或诱惑而迷失，只要走对路了，那成功是早晚的事。所以你也能规划哪怕很久以后的目标，只要你真正清晰自己的目标，只要你能坚决的走，无论路有远，时间有多长，实现目标只是早晚的事。这样你对未来的规划才不是梦！ 4.1黄金行情走势分析： 黄金技术面分析：黄金这波走势价格自1677上涨至1755后回落，在连续震荡后周初加速破低，周三最低下探1677平行低点后止跌反弹；美盘受ADP利好提振，价
#瑞波#W底部启动，币须反弹一波！
#瑞波#W底部启动，币须反弹一波！ 近期比特币行情持续低迷，量能萎缩至近半年低点，那么长线交易肯定没戏，只能找找短线玩玩，瑞波是今天比较强势的币种，比特币破33000都只跌1个点，那么当比特币企稳反弹，币须要快速形成反抽，所以直接入手一笔 #XRP#1小时W底部形成，V型反转走势，反弹放量拉升，突破颈线压力位，短期看第一位置0.66，第二位置0.68，跌破0.63出局 结果如期所料，直接拉升3%，一根大阳线，千军万马来相见，继续关注跟进，别慌，行情还在 ...
确认和回调_阶段性顶部出现，洗盘确认，是回调还是趋势反转？
摘要： 阶段性顶部出现，洗盘确认，是回调还是趋势反转？ 内容摘要：全品种破位下行，阶段性顶部出现反弹做空是日内短线主要思路中长线仍是多头主导(文中所述价格均为 Binance 现货价格，交易策略期货现货均适用)活动预告：无整体行情：BTC预期的阶段性顶部终于出现了，历时两周的阶段性洗盘在昨日的放量下杀中得到确认(可以回顾近两周来的历史文章，如何一步步在上涨图中预期洗盘直到确认，都有很明确的说明)...
量价背离一定反转吗？不同市场环境下的有效性对比分析
量价背离是个有用的工具，但绝不是万能钥匙。市场环境不同，它的有效性天差地别。真正赚钱的交易者，不会看到背离就冲动操作，而是会结合更多因素综合判断。记住，在金融市场里，没有哪个单一指标能保证100%准确。
新玺配资：成长股全面开花 大金融两极反转
指数低开全天低迷，盘中跌幅一度超30点，虽然有修复动作，但都没有能翻红，空方优势非常明显，盘面上军工，半导体，锂电池三大方向都有不错的表现，而昨天涨的比较猛的大金融则被摁在跌幅榜上，同时大消费等分支领域也没有表现持续下跌中。技术上指数级别反抽站上短期均线时候又再度跌落，说明行情明显变弱了，接下来可能要寻找新的支撑，然后才会开启下一轮行情，当前谨慎为第一要务，控制仓位等待机会。 今天成长股两大阵营全线反扑，不过看走势更多的是连跌之后的反弹，板块内部都是几个核心的前排标的撑着，后排的大部分都还在调整，这种
【松岩L2点金圈】历劫方知股海深，掀天浪起百舟倾。
一、大盘情绪图 大盘涨跌对比代表市场整体的赚钱效应；昨日涨停今日收益代表超短赚钱效应，连板数代表市场二连板及以上的个数涨停和连板数量。 从数据上看，上证指上升0.11%，创业板上升1.46%，两市成交额3977亿下降1404亿，量能大幅减少，今天涨停数量上升至50，连板数量下降至9昨日非一字板涨停今日收益上升0.36%，跌停数量为15大面股为8，建议仓位上调最多5成。 二、资金策略：从沪指表现来...
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