波段是金牢记六大诀窍

资本市场的多空博弈的激烈程度无异于战场上生死的较量,保全实力选准时机集中兵力重拳出击,方能赢得战机。利润最大化永远是投资者参与市场博弈最高目标,要想实现目标,波段是金往往是重要的途径,实际操作过程中务必牢记“六大诀窍”。

诀窍一、坚持从“成交量、换手率、趋势线”三方面全心研究。

短期股价急速上涨到30%以上、特别是翻番股,成交量激增,换手率连续超过15%(中小板、创业板中的中小盘比例可放宽到25%左右),量增价滞,且跌破5-10日平均线,应做战略减仓准备。如不破30日线,或是快速缩量跌破30日线后,日K线收出反击长阳,并又重新上涨站稳30日线的股票可重新接回筹码。

诀窍二、警惕主力制造假突破。

“假突破”是以涨停方式冲击历史阻力位,走出新高,不少技术派人士纷纷看好该股中长期巨大上升空间被打开,争先恐后追杀进去,可是,在随后的几天时间里,股价不涨反跌,甚至走出破位局面。可见,主力在技术上的制造假突破,往往就是代表中级行情向淡。通常,某些个股在前期阻力位前巨量换手,股价却停止不前,显示主力资金大肆派发筹码,如果在后期不能够继续高举高打,则持有者必须果断离场,当心主力制造诱多陷阱。对这样的个股,短线投机者要防止被套,必须把买进的时间推迟到下午收盘的时候,以防主力突然掉头杀跌,逃之夭夭把散户牢牢地套在山岗上。

诀窍三、警惕“文火煮青蛙”的猎杀行为。

这种手法往往出现在基金等机构高度控盘的品种上,特别是在持续阴跌过程中,基金机构战略性撤退,每天缩量隐性抛售,让不少看多投资者屡接屡套深受其害。因此,对某只股票的股价从涨不动的高位下跌行为一定要多注意,尤其是一个时间周期的龙头股票如果连续三天未收复5日均线,稳妥的做法是,在尚未严重“损手断脚”的情况下,早退出来要紧。判断个股趋势的好坏,衡量个股行情的优劣,“看涨不涨,必须出;看跌不跌的,应该坚决吃进。”

诀窍四、长期下跌后的反弹过程中,每次反弹都是卖点。

股票长期下跌后反弹到长期下降趋势上轨处选择回调的,说明长期趋势线的压力不小,同时也显示这样的股票中的主力做多意愿的不坚决,应该波段卖出,等待股价重新跌回下轨处买回。一般讲,30日、60日、半年线(120日)和年线(250日)的压力都比较大,很可能成为阶段性顶部,如果这些阻力位被有效突破,则应该反手做多。

诀窍五、跌破重要平台暂出局观望。

日线图上留下十分突然的巨幅大阴线并跌破重要平台时,不管第二天是有反弹、没反弹,还是收出十字星时,都应该出掉手中的货。雪崩式下跌的股票什么时候出来都是对的。大市持续下跌中,手中持有的股票不跌或微跌,一定要打起精神来,不要太过侥幸,先出来为好,像此类股票总有补跌赶底的时候。即使未来股票出现恢复性上涨,前期重要的支撑平台都会成为短期反弹受阻位置,也能够成为中级反弹行情的阶段顶,这是能经得起市场检验的。

诀窍六、市场中期底形成后半仓操作进退自如。

市场中期底形成后,个股方面通常会有30%至50%左右的涨幅,部分反弹龙头甚至还有100%的涨幅。投资者一定要记住,不可太贪心,一般在面对前期阻力位的时候,不少个股还会出现一定程度的技术回撤,不要轻信专家们煽动诱惑,一旦趋势线发生变化,必须注意见好就收,把最后的利润留点给胆子大的人去挣。

总之,在实战操盘中,每一次买卖决策都应当尽可能地基于相对准确的数据的具体运算和对市场规律的绝对服从,不可有丝毫的情感因素,牢记诀窍并灵活操作,投资者要明白,看到的市场底太恐惧永远抄不到,看不到的市场顶太贪婪却难逃脱,在市场中唯有波段操作方能波段是金,有限的投资才有可能成功。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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