股票买卖III

股票买卖最大利润算法

时间限制:1秒        内存限制:128M

题目描述
给定一个长度为�N的数组,数组中的第 i 个数字表示一个给定股票在第�i天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成两笔交易。

注意: 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。
输入格式
第一行包含整数�N,表示数组长度。

第二行包含�N个不大于10910​9​​的正整数,表示完整的数组。

输出格式
输出一个整数,表示最大利润。

数据范围
1≤�≤1051≤N≤10​5​​

样例输入


  1. 8
  2. 3 3 5 0 0 3 1 4

样例输出


  1. 6
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1e5+10;
int a[N],dp[N][3][3],n;
int main() {
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>a[i];
	} 
	memset(dp,-0x3f,sizeof(dp));
	for(int i=0;i<=n;i++){
		dp[i][0][0]=0;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=2;j++ ){
			dp[i][j][0]=max(dp[i-1][j][0],dp[i-1][j][1]+a[i]);
			dp[i][j][1]=max(dp[i-1][j][1],dp[i-1][j-1][0]-a[i]);
		}
	}
	int  maxx;
	maxx=max(dp[n][1][0],dp[n][2][0]);
	cout<<maxx;
	return 0;
}

在股票市场中,制定科学的买卖策略是实现盈利的关键。以下是些常见的股票买卖策略与操作指南: 1. **趋势跟踪策略**:通过技术分析识别市场趋势,在上升趋势中买入,在下降趋势中卖出。常用工具包括移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)等。 - 例如,使用5日和20日移动平均线交叉作为买卖信号:当5日均线向上穿过20日均线时视为买入信号,向下穿过时视为卖出信号。 2. **价值投资策略**:关注公司的基本面,如市盈率(P/E)、市净率(P/B)、营收增长等指标,选择被低估的股票长期持有。 - 例如,选择市盈率低于行业平均水平、财务状况良好、具有稳定分红历史的公司。 3. **事件驱动策略**:根据市场事件(如财报发布、管理层变动、政策变化等)进行交易。此类策略要求投资者密切关注新闻和公告。 - 例如,在财报发布前建仓,若财报超预期则继续持有,否则及时止损。 4. **套利策略**:利用市场中的价格差异进行低买高卖,例如跨市场套利、并购套利等。 - 例如,当某公司在两个不同市场上市,价格存在差异时,可在低价市场买入,在高价市场卖出。 5. **止损与止盈机制**:无论采用何种策略,都应设定合理的止损和止盈点,以控制风险并锁定利润。 - 例如,设定止损点为买入价的-10%,止盈点为+20%。 6. **仓位管理**:合理分配资金,避免重仓单股票,通常建议单只股票仓位不超过总投资的5%。 7. **量化交易策略**:通过编写程序自动执行交易策略,常见语言包括Python、R等。 - 例如,使用Python的`backtrader`库构建回测系统: ```python import backtrader as bt class MyStrategy(bt.Strategy): params = (('ma_period', 20),) def __init__(self): self.ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.ma_period) def next(self): if self.data.close[0] > self.ma[0]: self.buy() else: self.sell() cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(MyStrategy) data = bt.feeds.PandasData(dataname=your_dataframe) cerebro.adddata(data) cerebro.run() cerebro.plot() ``` 8. **情绪分析策略**:结合市场情绪指标(如恐慌指数VIX、社交媒体情绪分析)辅助决策。
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