随笔小记三-12.31

主力/庄家的力量是有限的

我准备做大蒜的时候,把投资机会和一个做期货的朋友说了,他说:“你不要做电子盘,做做期货就好了,因为电子盘黑幕太多,不讲理。”确实如此,电子盘是有黑幕,主力很强,但主力再强也强不过“天”。(当然,我也要感谢这个朋友,他的提醒让我对电子盘多留了个心眼。)

后来我做棉花的时候,这位朋友也劝我“不要做棉花,郑州盘庄家控制得很厉害!你看看以前的绿豆就知道了。”或许是这样的,但庄家即便能控盘一时,也无法持久控盘,更不可能长期逆势而为。(后来这位朋友也参与了棉花交易,他在期货交易上经验老道,在投资上有自己的独到见解,抓到了他看懂的机会也能盈利不少,他在棉花上就翻了好几倍。)

在震荡行情中,即在供求关系相对平衡的情况下,主力/庄家可以很强,可以影响盘面,甚至一小段时间内、一定幅度内控盘。反正价格就在一个区间里运行,主力/庄家想要让价格高一点、低一点,或是运行趋势明显一点、震荡剧烈一点,或是价格运行快一点、慢一点,都可以利用资金优势、内外盘配合、信息配合(甚至政策配合)等做到。但大势来临的时候,供求关系严重失衡的情况下,主力/庄家说了不算,“天”说了算,“大势”说了算,“天”说要去哪里,“大势”指向何方,价格就要往那里运行。

在供求相对平衡的时候,主力/庄家有可施展空间,可以来回倒腾赚钱;但当“大势”来临的时候,主力/庄家若是压着大势,再大的力量也会被顶破,因为大势的力量是“天”的力量,天意如此,人怎能违背,主力用资金优势和其他优势压住价格,只能是一时的,力量再强大压的时间也就长一点而已,最终价格必然向“天”定的大势运行。主力/庄家若是和“天”斗,必不能赢,若是逆“大势”而为,必以失败告终。

在我身边做期货的朋友曾和我说过一个叫大佬刘的庄家。说他在粮食部门有内部人士,九几年的时候做绿豆很厉害,从几十万做到了上亿,亲戚朋友跟着他做也从几万做到几十万。大佬刘出门四个保镖,非常神气,运作绿豆行情的时候去郑州坐镇,郑州交易所把他当贵宾,江湖认他为“绿豆奇人”。据说,有一次他联合一帮主力做多绿豆,但内部出了问题,有一个人明着和他一起做多,实际上背地里做了好几倍的空单。最后绿豆暴跌,大佬刘爆仓出局。这故事看上去似乎是主力的决斗、资金的对决,是内奸咬大佬刘一口才导致他的失败,而他的失败本质上还是因为他看错了市场。当时的绿豆、红小豆和咖啡确实经常性暴涨暴跌,一年时间里价格来回一倍很正常,当年经历过的绿豆、红小豆和咖啡等暴涨暴跌、惊心动魄的行情历历在目,有人认为期货不规范、庄家操控严重、“妖”得厉害,但这更多是绿豆、红小豆和咖啡本身的特性决定的,它们的现货价格波动也很大,这是很正常的现象,本质上是现货带动期货,而不是期货带动现货,期货只是一个杠杆放大而已。我们要做的是提前发现、捕捉大行情的机会,提前布局。大佬刘的失败,本质原因还是因为那一次他站在了“天”的对立面,“天”要让绿豆跌,这就是当年的“大势”,他逆大势而为,必然要输。

我们也可以引申开来,任何人若是违背“自然规律”、“宇宙法则”、“社会大势”,必然会失败,若是硬要对着干,必然会自取灭亡。古往今来,多少个强悍者,逆“社会大势”的时候,无不以失败告终,只是时间早晚而已。

正如孙中山先生所言:“天下大势,浩浩荡荡,顺之者昌,逆之者亡。”

人胜不了天

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
本项目深入探讨了人工智能技术在网络结构解析中的实际运用,重点研究了社交网络环境中潜在连接关系的推断问题。作为网络科学的核心研究方向之一,连接关系推断旨在通过分析现有网络构型来预判可能形成或消失的关联纽带。此项研究对于把握网络演化规律、优化推荐机制以及预判社交网络发展轨迹具有重要价值。 网络结构解析旨在探究复杂系统中各实体间相互关联的模式,其研究范畴涵盖网络构建、特征挖掘、群体划分及动态演变等多个维度。在社交网络场景中,实体代表用户个体,而实体间的关联则映射出用户间的交互行为与社会联系。 网络构型特征是解析过程中的关键要素,主要包括:连接度(节点与其他节点的关联数量)、聚集度(相邻节点间形成连接的概率)、路径距离(节点间最短连通路径)以及中介度(节点在最短路径中的出现频次)。这些特征参数能够有效揭示网络内部结构规律,为连接关系推断提供理论支撑。 在连接关系推断环节,研究重点在于如何基于网络构型特征与节点属性来预判新连接产生的可能性。当前普遍采用的智能算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林及神经网络等。各类算法各具特色:逻辑回归具有计算效率高的优势,但在处理复杂非线性关系时存在局限;支持向量机在小样本数据处理方面表现优异,但需要较高的运算资源;随机森林则擅长处理高维数据,并能有效评估特征重要性。 本研究通过系统对比多种智能算法的预测效能,构建了完整的模型训练、交叉验证、参数优化与性能评估流程。采用曲线下面积、精准度、查全率与调和平均数等量化指标进行综合评判,从而筛选出最适合特定社交网络环境的预测模型。 该项目通过实践演示了如何运用智能计算方法解析社交网络构型特征,并对潜在连接关系进行科学预判,同时提供了多算法性能对比的实证研究案例。对于致力于网络解析、社交网络研究及智能算法应用的专业人士而言,这项研究具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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