怎么催促老师改文章投出去|1小时从68%到10%‼️

最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
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#人工智能

本文提供了关于如何礼貌且有效地催促教师修改论文，以加快投稿进程的建议，包括邮件撰写技巧、尊重老师意见以及处理重复率问题的方法。

大家好，今天来聊聊怎么催促老师改文章投出去，希望能给大家提供一点参考。

以下是针对论文重复率高的情况，借助工具修改，提供一些修改建议和技巧：

如果你需要催促老师尽快修改你的文章并投出去，以下是一些可能有用的建议：

一、怎么催促老师改文章投出去呢

二、怎么催促老师改文章投出去的话

三、如何催老师改文章

四、怎么委婉的催老师改文章

五、怎么催促老师改论文

六、如何礼貌地催老师改论文

七、催促老师批改论文

  1. 邮件主题：在邮件的主题栏中，清楚地标明“关于文章修改和投稿的催促”，以便老师可以快速了解邮件的目的。
  2. 正文内容：在邮件的正文中，首先要感谢老师对你的文章所做的修改和指导，同时表达对老师工作的理解和尊重。然后，要明确说明你需要老师继续修改和投稿的原因。例如，你可以解释你希望尽快发表文章并展示自己的研究成果，同时强调这篇文章对你的学术和职业发展非常重要。
  3. 材料附件：如果老师已经对你的文章进行了修改，你可以将修改后的文章作为附件添加到邮件中。如果还没有进行修改，你可以简单地说明原因并提到你已经准备好了原始文章供老师参考和修改。
  4. 催促语气：在邮件的结尾处，可以使用礼貌而坚定的语气来催促老师尽快完成修改和投稿。例如，你可以说：“我非常感谢您的支持和帮助，但是为了尽快发表文章并展示我的研究成果，希望您能够尽快完成修改和投稿。”
  5. 等待回复：发送邮件后，要耐心等待老师的回复。一般来说，老师会在收到邮件后尽快回复并提供修改意见和建议。如果有需要进一步修改的地方，要认真听取老师的意见，按照要求进行修改和完善。

八、如何让老师帮忙改文章

总之，催促老师尽快修改你的文章并投出去时，要注意邮件的格式和内容，尽量清晰明了地表达自己的意思。同时，要尊重老师的意见和建议，积极进行沟通和交流，确保文章的质量不断提高。

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帮我写一个单只股票涨幅3%到5%后自动量化交易的代码
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<think>由于问题涉及量化交易，我们需要考虑几个关键点： 1. 实时获取股票价格数据。 2. 判断股票涨幅是否达到3%到5%的区间。 3. 一旦达到，执行交易（这里以发送交易信号为例，实际交易需要连接交易接口）。 由于不同交易平台和股票数据源不同，这里我们使用一个通用的框架，并假设使用雅虎财经（或其他免费数据源）来获取实时数据（实际中可能需要更实时的数据源）。同时，由于自动交易需要连接券商API，这里我们仅模拟交易信号，不进行实际交易。 我们将使用Python语言，并借助`yfinance`库获取股票数据，然后设置一个循环来监控股票价格。 注意：实际交易中，我们需要考虑实时性，可能使用websocket推送数据，但这里为了简单，我们使用轮询的方式。 步骤： 1. 获取股票的历史数据以确定初始价格（比如，我们以今天开盘价为基准）。 2. 每隔一段时间（例如10秒）获取当前价格。 3. 计算当前价格相对于开盘价的涨幅。 4. 如果涨幅在3%到5%之间，则执行交易（这里打印交易信号，实际中可替换为交易API调用）。 由于我们无法一直运行程序，这里只做演示，实际部署可能需要部署在服务器上。 代码示例：</think>以下是一个基于Python的单只股票涨幅监控与量化交易代码示例。该代码使用`yfinance`获取实时数据，监控涨幅并在3%-5%区间触发交易信号（实际交易需连接券商API）： ```python import yfinance as yf import time from datetime import datetime, timedelta def monitor_stock(ticker, check_interval=60): """ 监控股票涨幅并触发交易 :param ticker: 股票代码 (e.g. 'AAPL') :param check_interval: 检查间隔(秒) """ # 获取昨日收盘价作为基准 stock = yf.Ticker(ticker) hist = stock.history(period="2d") if len(hist) < 2: raise ValueError("无法获取足够历史数据") base_price = hist['Close'].iloc[-2] # 昨日收盘价 print(f"监控启动 | 股票: {ticker} | 基准价: ${base_price:.2f} | 目标涨幅: 3%~5%") while True: try: # 获取当前价格 current_data = stock.history(period="1m") current_price = current_data['Close'].iloc[-1] change_percent = ((current_price - base_price) / base_price) * 100 print(f"{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')} | 当前价: ${current_price:.2f} | 涨幅: {change_percent:.2f}%", end='\r') # 涨幅检测逻辑 if 3 <= change_percent <= 5: execute_trade_signal(ticker, current_price, change_percent) break # 触发后停止监控（实际中可能持续监控） except IndexError: print("数据获取失败，重试中...") time.sleep(check_interval) def execute_trade_signal(ticker, price, change): """执行交易信号（模拟）""" print(f"\n\n‼️ 交易触发 ‼️ | {ticker} 涨幅达 {change:.2f}%") # 实际交易需接入券商API (e.g. Alpaca, Interactive Brokers) # 此处模拟交易操作 action = "BUY" if change > 0 else "SELL" # 此处简化为买入信号 print(f"[模拟交易] 执行: {action} {ticker} @ ${price:.2f}") # 实际API调用示例（伪代码）: # api.submit_order( # symbol=ticker, # qty=100, # side='buy', # type='market', # time_in_force='gtc' # ) if __name__ == "__main__": # 配置参数 STOCK_TICKER = "AAPL" # 监控苹果股票 CHECK_INTERVAL = 60 # 每60秒检查一次 monitor_stock(STOCK_TICKER, CHECK_INTERVAL) ``` ### 代码详解： 1. **依赖库**： - `yfinance`：获取股票实时数据（免费雅虎财经API） - `time`：控制检查间隔 - `datetime`：时间戳处理 2. **核心逻辑**： - **基准价设定**：使用昨日收盘价作为涨幅计算基准 - **实时监控**：每60秒获取最新收盘价（可调整间隔） - **涨幅计算**：`(当前价 - 基准价) / 基准价 * 100` - **交易触发**：当涨幅进入3%-5%区间时调用交易函数 3. **交易执行**： - `execute_trade_signal()` 模拟交易操作 - 实际部署需替换为券商API（如Alpaca/盈透证券） - 包含风险控制建议（仓位管理、止损单） ### 注意事项： 1. **实际交易对接**： - 需注册券商API账号并安装SDK（如`alpaca-trade-api`） - 示例券商API代码片段： ```python import alpaca_trade_api as tradeapi api = tradeapi.REST('API_KEY', 'SECRET_KEY', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') # 模拟交易 api.submit_order(symbol='AAPL', qty=10, side='buy', type='market', time_in_force='day') ``` 2. **增强功能建议**： - 添加止损单（触发后自动设置止损位） - 动态调整基准价（如使用移动平均线） - 多线程监控多只股票 - 交易结果邮件/短信通知 3. **风险控制**： - 建议在**模拟账户**测试至少1个月 - 单笔交易风险不超过账户2% - 设置最大回撤阈值（如5%停止当日交易） ---
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