四季度牛劲最足的股票

即将进入10月,也就是09年的四季度。
谁是四季度牛劲最足的股票?
 
要解答这个问题,可以从《 09年最后4个月的翻番股 》里找答案。

这个答案就是重组股和题材股。

 

也许有很多人还感觉比较盲目,其实,只要把前期市场里跑出的高淳陶瓷、旭飞投资、熊猫烟花、天业股份等大牛股逐一对比分析就会知道规律和基本特征。

 

这些基本面特征:

 

第一:流通盘在1.5亿左右,部分品种的流通股本接近2亿;

第二:流通市值没有超过20亿最理想,对应股价就在10元左右;

第三:有实质性的重组题材和消息,越朦胧越好。

第四:股性活跃的品种,而且大股东持股突出,无基本面重大利空消息;

第五:有突发性利多消息刺激或轰炸。比如前期受猪流感刺激的生物医药股票。

 

这些股票的技术面特征:

 

1:大盘急跌之际,以上类型的股票,谁在随后的反弹行情里第一个强劲反弹,谁能够无量大涨冲击封停位置,那么,这样的个股必然成为反弹大黑马。

 

2:技术图形上的K线基本是反击长阳或一阳吞数阴,或是过顶大洗盘等K线,前期博客有大量图文说明介绍,可以一一对照。

 

3:长期箱体运行,能够一举突破中期箱顶结构,并顺利有效反抽确认的K线。

 

这些股票的买进时机:

 

1:大盘大幅杀跌跳水时候,特别是重大技术支撑位破位引发恐慌盘。

2:有重大利空出台,股票大幅度杀底,盘中主力却逆市高拉,卖盘全部被没收的同时,投资者可以跟庄进场;

3:突破所有技术阻力位,走出长期盘整格局,预示新的一轮升势打开,投资者可以在回抽确认的时候跟进。

 

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动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用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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