警惕“一开就冲”

有时侯股价会出现这样的走势:无量平开盘,开盘以后一路上涨,这种走势可以称为"一开就冲"。

  无量而且平开盘,至少说明大盘比较平静而且个股也没有基本面方面的变化。因此在正常情况下股价应该是跟随大盘波动,但随后的一路上冲违背了这一规律,显然,盘中应该有主力在刻意运作。
  "一开就冲"有很多种情况,在此只分析一种比较常见的情况,它的走势是由三个过程组成:

  过程①:股价开始上冲时上下挂单都很少,成交量也不大。

  过程②:上冲几分钟以后接单开始增加。

  过程③:出现大抛单将下档的几档大接单一下子砸掉。

  过程①说明市场依然非常平静,因为"小单的真实感",所以延续开盘时的态势是很正常的,主力在现阶段也没有刻意挂单。但主力的确是在一路买进,尽管这会增加主力的仓位,但由于总的成交量并不大所以主力不会在意增加的这些筹码。

  过程②表明接盘增加。一般来说股价的无量上冲会吸引一些市场的买单,但这些大接单中也有可能混杂着一些主力的单子以便吸引更多的买单加入。

  过程③是整个上冲过程的关键,一般来说到此为止股价的上冲至少暂时告一段落。这个现象只有两种可能:或者是市场上某张大卖单砸出来,或者就是主力自己砸出来。 www.gupiaozhidao.com-入门吧收集整理入门资料

  如果是市场的大单砸出来,那么市场的接单因为连续几个价位都被砸掉而不会马上再进来,因此股价会下跌。但主力对于这种大抛单应该有所准备,所以立刻会在下面代替市场重新挂一些大接单,不过不会继续推高股价,目的是要测试是否还有大卖单出来。如果持续有大卖单砸出来则主力只有选择放弃,反之则仍有可能继续推高股价。

  如果是主力自己砸出来的,那么可以肯定前面的拉高只是为了减仓,尽管下档的接单里面会有一些主力自己的挂单,但总会有一些市场的接单。

  根据一般的市场心理分析,主力自己主动砸盘的可能性很大。不管是哪一种情况,我们的选择只能是再等一等,再看一看。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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