浙江大学批改408试卷增加7600份,增长61.8%!真相是什么?

本文分析了浙大计算机批改试卷量猛增的现象,指出并非报考人数剧增,而是全省考研考408科目扩增所致。作者列举了今年新增的408考试学校和专业,揭示了这一变化对考生人数的影响。

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前段时间,一位浙大老师在网络平台上说:

去年浙大计算机批改408试卷的量是4700多份,今年是7600多份。

7600+的报考人数?浙江大学计算机报考这么多人?比去年超级爆炸的浙江大学还要恐怖?

其实不是的。这是浙大计算机批改的试卷量,并不是今年浙江大学计算机的报考人数。考研阅卷是全省组织的,408又是统考,集中阅卷也很正常。

我们用去年浙江大学的报考人数来证实一下这个信息:

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来源:浙江大学官网

http://www.grs.zju.edu.cn/yjszs/2021/0923/c28490a2424073/page.htm

再找出去年考408的专业:

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这是我去年整理的数据:

居然有81所大学!今年考408的所有大学集合!

算出浙江大学可能考408的总人数:最多2805人!

软件学院和工程师学院都有大量的非408的电子信息专业,因此报考408的人数只可能比这个少,不可能比这个多。

因此,这应该是全省的408人数了。

全省考408的人数增长61.8%,增长幅度是非常大的。不过——这个原因是否是今年浙江改考408的学校变多导致的?我总结一下今年浙江考408的学校专业名单,再和去年对比一下:

浙江2022考研考408的学校专业列表

浙江大学

计算机科学与技术学院    计算机科学与技术 学硕    英一数一408

计算机科学与技术学院    软件工程 学硕    英一数一408

计算机科学与技术学院    网络空间安全 学硕    英一数一408

计算机科学与技术学院    电子信息 专硕    英一数一408

软件学院    人工智能 专硕    英一数一408

工程师学院    计算机技术 专硕    英一数一408

杭州电子科技大学

计算机学院    计算机科学与技术 学硕    英一数一408

计算机学院    软件工程 学硕    英一数一408

计算机学院    计算机技术 专硕 全+非全    英一数一408

计算机学院    软件工程 专硕    英一数一408

计算机中外合作教育中心    计算机科学与技术 学硕    英一数一408

杭电圣光机计算科学与智能控制研究中心    计算机技术 专硕    英一数一408

网络空间安全学院    网络空间安全 学硕    英一数一408

网络空间安全学院    网络与信息安全 专硕    英一数一408

浙江理工大学

信息学院    计算机科学与技术 学硕    英一数一408

信息学院    电子信息 专硕    英二数二408

杭州师范大学

阿里巴巴商学院    电子信息 专硕    英二数二408

信息科学与技术学院    计算机科学与技术 学硕    英一或日语数一408

信息科学与技术学院    网络空间安全 学硕    英一或日语数一408

信息科学与技术学院    电子信息 专硕    英二数二408

宁波大学

信息科学与工程学院    计算机科学与技术 学硕    英一数一408

信息科学与工程学院    电子信息 专硕    英二数二408

科学技术学院    电子信息 专硕    英二数二408

科教融合学院    电子信息 专硕    英二数二408

浙江师范大学

数学与计算机科学学院     计算机科学与技术 学硕    英一数一408

数学与计算机科学学院     软件工程 学硕    英一数一408

数学与计算机科学学院     电子信息 专硕    英二数二408

温州大学

计算机与人工智能学院     计算机科学与技术 学硕    英一数一408

浙江2021考研考408的学校专业列表

浙江大学

* 计算机科学与技术学院    计算机科学与技术(学硕)    英一数一408

* 计算机科学与技术学院    软件工程(学硕)    英一数一408

* 计算机科学与技术学院    网络空间安全(学硕)    英一数一408

* 计算机科学与技术学院    电子信息(专硕)    英一数一408

* 软件学院    电子信息(专硕)    英一数一408

* 工程师学院    电子信息(专硕)    英一数一408

杭州电子科技大学

* 计算机学院    计算机科学与技术(学硕)    英一数一408

* 计算机学院    软件工程(学硕)    英一数一408

* 计算机学院    电子信息(专硕)全+非全    英一数一408

* 杭电圣光机计算科学与智能控制研究中心    电子信息(专硕)    英一数一408

浙江理工大学

* 信息学院    计算机科学与技术(学硕)    英一数一408

* 信息学院    软件工程(学硕)    英一数一408

* 信息学院    电子信息(专硕)    英二数二408

杭州师范大学

* 信息科学与工程学院    计算机应用技术(学硕)    英一或日一数一408

* 信息科学与工程学院    网络空间安全 (学硕)    英一或日一数一408

温州医科大学

* 临床医学院    电子信息(专硕)    英一或英二数一或数二408【选考408】

* 生物医学工程学院    电子信息(专硕)    英一或英二数一或数二408【选考408】

宁波大学

* 信息科学与工程学院    计算机科学与技术(学硕)    英一数一408

408学校和专业数量的总结

从上面可以看出,今年浙江省考408不论实学校的数量,还是专业的数量,都大于去年考研。尤其是很多本来部分专业考408的学校,今年更多专业改考了408。

因此,今年的人数上涨部分原因在于浙江省考408学校和专业的增加。当然,浙大考研人数今年是不是上涨,仅仅通过这些肯定是无法得出结论的,还是认真复习,等待学校的通知吧。

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢e1e8fe5b92f1b661e96dfc879ffd853a.png

<think>嗯,用户现在想了解日内交易的最佳实践,特别是技术分析、买入点、卖出点和风险管理。之前他问过技术分析选择买入点,我回答了支撑阻力、移动平均线交叉、RSI和形态模式这些方法。现在他可能希望更全面地了解日内交易的整个流程,包括买卖点和风险管理。 首先,我需要整理日内交易的关键要素。日内交易是短线操作,当天平仓,所以时间框架和风险管理尤为重要。用户提到的技术分析,可能需要更具体的时间周期,比如5分钟或15分钟图表。此外,买卖点的确定可能需要结合多个指标,而不仅仅是单一信号。 接下来,风险管理部分用户之前也有提到设置止损,但这里可能需要更详细的策略,比如仓位控制和止盈止损的比例。同时,用户引用的资料里提到机器学习在高频交易中的应用,但用户现在问的是日内交易,可能不涉及高频,但可以虑是否提及自动化工具或算法辅助。 用户引用的内容中,引用1提到机器学习在市场制造、预测趋势、统计套利等,但用户的问题更偏向手动交易的策略,所以可能需要忽略这部分,除非有相关点可以结合。引用2提到右侧交易和左侧交易,这可能与买入点的选择有关,需要解释这两种策略在日内交易中的应用。 另外,用户之前的问题中,相关提问涉及技术指标的选择、RSI的陷阱和结合基本面,但现在的问题更专注于最佳实践,可能需要整合这些点,给出综合建议。例如,使用哪些指标组合,如何避免常见错误,以及如何管理风险。 可能还需要虑日内交易的心理因素,比如纪律性和情绪控制,但用户没有明确提到,不过风险管理部分可能涵盖这些。此外,日内交易需要快速决策,因此工具和平台的效率也很重要,但可能超出技术分析范围,用户可能更关注策略层面。 总结下来,回答结构应该包括: 1. 时间框架选择 2. 买入点的技术分析(结合之前内容,加入更多日内策略如成交量、突破策略) 3. 卖出点的确定(止盈止损策略,追踪止损) 4. 风险管理(仓位、杠杆、风险回报比) 5. 结合左右侧交易策略 6. 心理和纪律 需要确保每个部分都具体,并给出实例或代码片段,比如止损的设置方法。同时,引用中的右侧交易作为补充,可以提到在趋势确认后入场,但日内交易可能更侧重右侧,因为时间有限,需要快速获利。 可能还需要注意用户提到的“最佳实践”意味着经过验证的有效方法,因此需要强调经过验证的策略,如趋势跟踪、反转策略,以及如何结合多个指标确认信号。避免过于复杂的模型,适合手动操作的技巧。 最后,相关问题的生成需要围绕用户可能进一步感兴趣的方面,如具体指标组合、心理管理、复盘方法等。</think>通过技术分析实现日内交易最佳实践需整合精确的买卖点判断与严格的风险控制,以下是关键策略框架: --- ### 一、时间框架与指标选择 1. **多周期验证** 使用$5$分钟/15$分钟图表捕捉短期波动,同时参$1$小时图判断趋势方向。例如: ```python # 示例:双周期均线交叉验证 def trend_confirmation(short_ma, long_ma): if short_ma > long_ma and volume > average_volume: return "Uptrend" else: return "Sideways/Downtrend" ``` 2. **核心指标组合** - **动量指标**:RSI(超买超卖阈值设为$70/30$)结合MACD柱状图变化率 - **波动率工具**:布林带收窄预示突破,ATR衡量止损幅度[^1] --- ### 二、买入点技术逻辑 1. **突破策略** 价格突破前$30$分钟高点且成交量放大$1.5$倍时介入,例如: $$ \text{买入条件} = (P_t > \max(P_{t-1}, P_{t-2}, ..., P_{t-6})) \land (V_t > 1.5 \times \text{MA}(V, 10)) $$ 2. **回调买入法** 在上升趋势中,价格回踩$20$周期EMA并伴随RSI从$40$以下反弹[^2] --- ### 三、卖出点决策模型 1. **固定止盈止损** 设置$1:2$风险回报比,例如买入价$100$,止损$99$,则目标价$102$ 2. **动态追踪止损** 使用抛物线SAR或$3$倍ATR浮动止损: ```python def trailing_stop(current_price, atr, entry_price): stop_loss = max(entry_price - 3*atr, current_price - 2*atr) return stop_loss ``` --- ### 四、风险管理体系 1. **单笔风险控制** 单日最大亏损不超过本金的$2\%$,计算公式: $$ \text{头寸规模} = \frac{\text{账户净值} \times 0.02}{\text{止损点数}} $$ 2. **杠杆限制** 日内交易杠杆不超过$4:1$,避免隔夜风险暴露 --- ### 五、实战修正机制 1. **分时图形态过滤** 早盘$30$分钟出现“开盘跳空回补”或“双底结构”时提高信号权重 2. **异常波动规避** 当VIX指数单日上涨$15\%$以上时暂停交易[^1] --- ### 六、左右侧交易结合 - **左侧预判**:在支撑位提前挂单(如$斐波那契61.8\%$回撤位) - **右侧确认**:等待$MACD$金叉且成交量突破前高后加仓[^2] ---
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