假氏多维止损法则

经过实战中的不断摸索、总结,现在已经对止损理论与技巧“情有独衷”,颇有心得。应广大股友的强烈要求,现将我的“假氏多维止损法则”写出来,以供股友参考。

一、空间位移止损法:

1、初始止损法:在买进股票前预先设定的止损位置,比如说在买入价下方的3%或5%处(短线,中线最多不应超过10%),一旦股价有效跌破该止损位置,则立即离场。这里所说的“有效跌破”,一般是指收盘价格。

2、保本止损法:一旦买入后股价迅速上升,则应立即调整初始止损价格,将止损价格上移至保本价格(买入价+双向交易费用),此法非常适用于T+0操作,T+1效果也不错。

3、动态止损法:一旦股价脱离保本止损价格持续向上,则应该不断向上推移止损价格的位置,同时观察盘面的量价关系。如果量价关系正常,则向下一定比例设好止损继续持有,若量价关系背离,则应该立即出局。

4、趋势止损法:以某一实战中行之有效的趋势线或移动平均线为参考坐标,观察股价运行,一旦股价有效跌穿该趋势线或平均线,则立即离场。

二、时间周期止损法:我们在买入股票前,要对买入股票设定持有时间,如1天、3天、一星期、两星期等等,如果买入后持有时间已经到设定期限,但股价没有发生预期走势,同时也没有到达设定的止损位,这时,千万不要转换持股的“时间周期”,立即离场,以免将“短线投机”变成“长线投资”,并最终成为“长期套牢”。

三、情绪波动止损法:如果买入股票后,感觉不好,寝食难安,这说明自己认为买入理由不充分或信心不足,这将影响今后的正常操作,故应果断卖出离场。

四、突发事件止损法:如果所买入股票发生重大事件,以至买入理由消失,则应止损离场,以免遭受更大损失。

以上就是我从时间、空间、情绪及突发事件多方面,几乎是全方位地研究并形成了职业化了的“假氏多维止损法则”。当然,以上止损方法要综合运用,熟练掌握,不断完善,才能最终将风险控制到最低程度。

准确判断形势,密切跟踪牛股,精选买点,设好止损,严守纪律,适时了结,周而复始,获利能力将逐日提高,市场中就会增加一个游戏高手,股市赢家。

股市当中,业余炒手破产的捷径就是:“赚就跑,赔就守。”而专业选手不断强大的法宝则是:“截断亏损,让盈利狂奔!”

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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