高送转股的卖出技巧

高送转股卖出技巧
本文介绍了参与高送转题材炒作时的风险控制方法与卖出时机选择。包括关注股价涨幅及除权后的量价变化,设置止损位以避免深套等策略。
高送转股的卖出技巧


  投资者在参与高送转题材炒作时,要注意控制风险,掌握卖出技巧:


  1、当上市公司公布高送转方案时,涨幅不大、股价不高、未来还有扬升潜力的股票,投资者可以等到除权前后时,择机卖出。


  2、高收益往往蕴含高风险,所以,在炒作该类股票时,要建立风险控制机制,设置止损价位,一旦操作失误,要迅速止损,避免被深套。


  3、如果上市公司在公布高送转方案前,股价就已经大幅飙升,一旦公布具体方案时,投资者要谨防"利好出尽是利空",应果断逢高卖出。


  4、高送转股除权后应重点关注量价变化,识别主力是真填权还是假填权,如果股价缓缓上涨,走出试图填权的形态,但价格累计升幅不大,量能却持续性放大,则可以判断为假填权。凡是遇见假填权或无力填权的送转除权股,投资者都应及时了结。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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