炒股秘笈 好的心态与好的习惯

叶弘分享炒股经验,强调正确的心态和良好的习惯对于投资成功的重要性。他认为股市如生活,需理性参与,同时介绍了波段操作等实用技巧。
 叶弘是第一代股民,苦苦求索之后清楚了一个问题:炒股没有秘笈!
    炒股票其实就是一种生活,就象你家买了一只小鸡,如果是为了下蛋,你就养着,如果小鸡长大了不下蛋,那是你买错了品种。公鸡下蛋?那是赵本山的小品——忽悠人的!炒股票也是这样,买一只股票,要赚钱的前提是它会涨,如果不涨,那是你买借了品种。就这么简单!如果说炒股票非要说有秘笈,那就是一种好的心态,一个好的习惯!
   什么是好的心态?
    昨天大盘大跌,一些人呼天喊地,好象要塌天似的!有那么严重吗?股市的涨涨跌跌,潮起潮落,本身就是股市运动的基本形态,这其中的赚与亏,完全取决于你自己的选择与判断,就象一个会游泳的人才会冲浪。会冲浪的人向立涛头,在风高浪急中享受冲浪的乐趣!一个不会游泳的人,如果去冲浪,那肯定只有喝水的份,喝饱了,也就解脱了……在股市上一个会做波段的人,很多时候等待的就是大盘的下跌。下跌买进选择好的目标,波段就成功了一大半。如果下跌被套住了,那只能怪我们学艺不精。说实话:这次大盘的下跌是正常的,但下跌的这么深?这么急?这么狠?却远远超出了我的预期,我只能说叶弘学艺不精!在此向那些相信叶弘的投资者表示歉意,没有能及时提示风险。

    但我也想说:你千万不要把我当回事儿。叶弘没什么出息,爱记日记。这里就是叶弘每天的看盘日记,废纸一张,废话一堆。还是说实话,我自己炒股都感觉赚钱难,还要帮那些太依赖叶弘的朋友,找能够赚钱的股票,赚了还好说,你回去数钱,我觉得自己还行。你要是老是不赚钱,好点的还说不怪我,不好的破口大骂,何必何苦呢?我的建议是:当今股市能人高手多的是,连股神都不止一个两个,你到其它地方去转转?!看看?!
    昨天大盘跌了,大家又以为“鬼来了”,人们到处找听,消息满天飞,今天一看没有“鬼”啊,又手忙脚乱的重新杀了回来,昨天卖个低点,今天买个高点。就这样折腾。一下跌吓个半死。大盘一涨,那怕买了个高点,也高兴的象赚了大钱似的。还有个别人,赚了钱把你当恩人,恨不得叫你爷,亏了不管是为什么,连你的祖宗十八代都骂个遍。这种人,其人格是否有问题不论,以这种心态在股市上能赚钱绝对是奇迹!
    我认为:这样的牛市对投资者来说可谓千载难逢,以一种理性,平和,宽容的心态积极参与这轮牛市行情,是牛市赚钱的前提条件!这就是我所说的好的心态。
    什么是好的习惯?
   好的习惯,就应该是遵守和认同一些行之有效的市场法则。比如说波段操作,买跌——是波段操作成败的关键,设止损止盈——是波段操作必须的保全措施。而在低价股中做波段——无疑大大增强了做波段的胜算。一只股票跌了,跌破了止损位,还要找若干理由来说服自己不止损。股票涨了,超过了之前设定的盈利目标,贪心作怪,想赚的更多,产生盲目自信,结果大盘回调,不仅不赚钱,连老本也搭进去了。说到底:还是没有养成一个好的操作习惯,太随意,无定性,赚钱是偶然,亏钱是必然!
我始终认为:股票就是炒的,这是和喂猪养鸡最大的区别。喂猪你只要坚持喂,它一定会长!股票则不一定。搞的不好还会跌。这也是投资股票和投资古董最大的区别。古董是收藏的,时间越久越好。股票不行,不能收藏!买了不涨,只能认错,并改正错误。我甚至认为:一只股票抱的太久了,就象人的感情——日久生情啊!其股票明明不涨,还要说它这也好,那也好。但就是不涨!,这种感觉,类似谈恋爱时的单相思,人家完全没有感觉,而你还爱的那么认真!单相思是一种很痛苦的状况啊!
    今天是春节后的第三个交易日,周一大涨,周二暴跌,周三又是大涨,要么涨停,要么跌停,对于这样的大盘,我在周一判断为“酒醉的探戈”很多人说不理解,不知道现在理解了没有?
还是那句话:指数没有意义,专心做好个股!周一推荐了四只股票:
    世茂股份(
行情 论坛 )(600823)
    天宸股份(
行情 论坛 )(600620)
    嘉宝集团(
行情 论坛 )(600622)
   紫江企业(
行情 论坛 )(600210)
   好与不好,大家自己去判断。今天建议关注的股票是:
   强生控股(
行情 论坛 )(600662)
   深高速(
行情 论坛 )(600548) 
<think>嗯,用户现在在寻找适用于炒股的预测或分析模型,想知道最佳的机器学习或数据分析模型是什么。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,看看里面提到的模型有哪些。引用1提到了自动ARIMA模型,还有深度学习和机器学习的应用,但指出预测结果实际值有差距。引用2和3提到综合使用多种机器学习和深度学习算法,比如线性回归、LSTM、Prophet等。引用4则涉及数据获取工具AKShare。 用户之前的问题可能是关于股票预测模型的,现在需要更具体的建议。用户可能希望得到一个比较全面的分析,包括不同模型的优缺点,以及实际应用中的注意事项。我需要考虑用户可能的背景,可能是投资者或开发者,想了解哪些模型更适合股票预测,以及如何应用。 首先,股票市场的数据是时间序列,所以时间序列模型是基础,比如ARIMA、Prophet。然后,机器学习模型如线性回归、随机森林、XGBoost可以处理更多特征。深度学习方面,LSTM和Transformer可能捕捉更复杂的模式。但需要注意,股票预测非常困难,因为市场受多种因素影响,存在高噪声和非线性。 接下来,我需要整理不同模型的优缺点。例如,ARIMA适合线性关系,但对非线性效果差;Prophet处理季节性和趋势好,但可能不适应突变。机器学习模型需要好的特征工程,而深度学习需要大量数据和算力。另外,集成模型可能效果更好,但复杂度高。 用户可能还关心实际应用中的挑战,比如过拟合、数据频率、模型更新等。需要提醒用户模型不能保证盈利,需结合风险管理。同时,数据获取和预处理也很重要,比如使用AKShare获取数据,处理缺失值和标准化。 然后,根据引用内容,引用3提到了线性回归的示例,引用2提到综合模型,引用1指出ARIMA的局限性。因此,在推荐模型时,要综合考虑这些因素,可能建议结合时间序列模型和机器学习,或者使用集成方法。另外,可以提到混合模型,比如ARIMA+机器学习,或Prophet+特征工程,以提升效果。 最后,生成相关问题,帮助用户深入探讨,比如模型评估指标、实时预测方法、处理市场事件等。需要确保回答结构清晰,分点列出模型,优缺点,注意事项,并给出建议的流程,如数据准备到模型选择再到持续优化。</think>### 股票预测模型分析推荐 股票预测模型的性能高度依赖于数据质量、特征工程和模型选择。以下从**时间序列模型**、**机器学习模型**和**深度学习模型**三个方向进行分析,并结合实际应用场景给出建议。 --- #### 一、时间序列模型 1. **ARIMA(自回归积分滑动平均模型)** - **优点**:适用于线性时间序列,能捕捉趋势和季节性,计算效率高[^1]。 - **缺点**:对非线性模式(如突发事件)处理能力弱,需手动调整参数。 - **代码示例**: ```python from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA model = ARIMA(data, order=(5,1,0)) model_fit = model.fit() ``` 2. **Prophet(Facebook时间序列预测库)** - **优点**:自动处理节假日效应和季节变化,适合多周期预测。 - **缺点**:对高频数据(如分钟级)支持有限。 - **适用场景**:中长期趋势预测。 --- #### 二、机器学习模型 1. **随机森林/XGBoost** - **优点**:可融合技术指标(如MACD、RSI)和外部特征(如新闻情绪),抗过拟合能力强[^3]。 - **缺点**:依赖特征工程,难以捕捉时间依赖性。 - **特征示例**:历史价格波动、成交量、市场情绪指数。 2. **支持向量机(SVM)** - **优点**:在高维空间中表现稳定,适合小样本数据。 - **缺点**:参数调优复杂,计算成本高。 --- #### 三、深度学习模型 1. **LSTM(长短期记忆网络)** - **优点**:擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系,适用于高频数据[^2]。 - **缺点**:需要大量训练数据,训练时间较长。 - **代码框架**: ```python from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(time_steps, features))) model.add(Dense(1)) ``` 2. **Transformer(自注意力模型)** - **优点**:可并行化计算,适合捕捉全局时间依赖。 - **缺点**:模型复杂度高,需GPU加速。 --- #### 四、综合建议 1. **基础场景**:ARIMA/Prophet + 技术指标分析 2. **进阶场景**:LSTM + 多因子特征(技术指标+基本面) 3. **混合策略**:用Prophet预测趋势,叠加XGBoost修正残差 --- #### 注意事项 1. 避免过度拟合:使用交叉验证和正则化技术 2. 动态更新模型:每日/每周增量训练 3. 风险控制:模型预测结果需结合止损策略 ---
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