识别强庄股洗盘的几个关键

本文介绍了识别强庄股洗盘的关键特征,包括关前震荡、不易跌破5、10日线、调整时间不超过3-5天等。此外还提到了强庄股的其他特点,如大单压盘、上升通道保持完整、主流媒体关注较少等。

实盘日志 》继续围绕强庄股的洗盘为重点,强庄股洗盘识别必须掌握几个关键:

 

一:半数以上的强庄股在突破重要技术阻力位前会主动调整,主力借此机会俘虏更多的散户筹码。关前震荡可以理解为短期蓄势,也可以看做是消化盘中意志不坚定的筹码,在最后的突破过程中,我们会发现盘面很流畅,这说明短线客被清洗得更少。为后期的大幅拉高创造了有利条件。

 

二:强庄股洗盘的重要特点是不会轻易跌破5、10日线;

 

三:强庄股阶段性上涨之后的调整一般不会超过3、5天,就会重新开始新一轮上涨,假如超过这个时间周期,应该考虑强庄股开始转势,变为弱势股。

 

四:大盘向好,有大单压盘控涨,意在进一步清洗出不安分资金,而在大盘大跌期间,总有一股看不见的力量将股价维持在狭小的波动范围。

 

五:强庄股的任何一次回落整理的低点只会越来越高,更不会跌破上升通道的长期支撑线;

 

六:主流媒体和舆论推荐、唱多之辞很少,强庄股的上涨总是静悄悄;

 

七:散户筹码日渐减少,盘面观察,随着上涨空间的加大,委买、委卖价格悬殊开始变大,几分、一毛以上的差价很常见;

 

其他特征继续参考随后的《实盘日志 》。。。。

 

 

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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