金融方面的手法----盘整；形态----金针探底

最新推荐文章于 2025-09-05 18:09:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-05 18:09:20 发布 · 826 阅读 · 0 ·
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本文解析了股票下跌后突然拉升的现象，并探讨了成交量变化的重要性。当股票价格超过BOLL中线时，表明多头力量可能占据优势；反之，则多头处于守势。文章还提到，若拉升过程中成交量未增加，则可能是市场在进行诱多操作。
如果一只股票使劲的往下跌，但是突然拉升，重要的是伴随着量的加入；如果拉升成功那就说明多头力量还是有护盘的能力的，进一步如果拉升的超过了boll的中线，那就是要上涨了，说明前面的动作是庄家在整盘；如果上涨没有超过boll中线，那就是说明多头属于守势，但是有能力收好；如果没有伴随的量的增加，那就是在诱多了
行业分类-设备装置-一种金针菇免套袋整床韭菜式栽培方法.zip
08-29
标题中的“行业分类-设备装置-一种金针菇免套袋整床韭菜式栽培方法”表明，这是一份关于农业技术，特别是金针菇栽培领域的资料。这种栽培方法可能涉及创新的设备装置和种植技术，旨在提高金针菇的生产效率和品质。...
行业分类-设备装置-一种金针菇面条.zip
09-04
标题中的“行业分类-设备装置-一种金针菇面条”暗示了这可能是一个关于食品加工技术，特别是关于金针菇面条生产设备的技术文档。这个压缩包内的“一种金针菇面条.pdf”很可能是一份详细的报告或专利申请，描述了一种...
金针探底技术分析（下）
cloudsmile的博客
07-21 2318
上篇文章介绍了如何利用程序获取具有长下影线的股票，本文就利用历史数据实战一下，这里选择4月27的数据进行分析，这一天上证、深证、创业板都走了下影线，可以选出更多的股票。距离现在快过去三个月了，也算是个短中线周期了。这期间上证跌了约8个点，最大涨幅4.5（5月21号），深证跌了10个点，最大涨幅4.6，也是5月21号，创业板跌了9.6，最大涨幅5.3，在5月22号。总体大盘走势较弱，主要受到贸易战的...
金针探底技术分析（上）
cloudsmile的博客
07-21 2940
之前的两篇文章介绍了如何获取股票代码，如何用股票代码获取股票数据，有了股票数据我们就可以做一些简单的分析了。本篇介绍比较简单的一种技术：金针探底。关于金针探底的详细介绍可以网上去找，大致意思就是股票在下跌过程中突然出现了一根长下影线，可能预示行情即将出现拐点。分时交易图上的表现就是盘中股价被砸的很低，收盘又拉起来了。分析的第一步就是先获取有长下影线的股票。获取的算法也很简单，这里采用的方法是如果收...
DAP-seq（DNA亲和纯化测序）
Bluescape的博客
04-14 744
无需特异性抗体，无需转基因材料，物种不限（动物，植物，微生物），高通量检测转录因子在全基因组的结合位点
011 springboot整合mybatis-plus 首页加载热商品food评分前8的食物
m0_46695127的博客
04-20 967
011 springboot整合mybatis-plus 首页加载热商品food评分前8的食物
cocos2d-x终端创建项目
BX_Jobs的博客
07-06 1254
Last login: Wed Jul  6 18:14:45 on ttys000 xiaoxiaodeMac-mini:~ xiaoxiao$ cd Desktop xiaoxiaodeMac-mini:Desktop xiaoxiao$ ls 111.png AFNetworking AM_Builds Alamofire GoogleMobileAdsSdkiOS-6.12.
蘑菇（菌）识别分类-人工智能毕设
m0_68412487的博客
09-05 1161
基于深度学习的蘑菇识别分类项目。该项目采用9种CNN和Transformer架构模型，通过增加CBAM注意力机制优化性能，实现97%识别准确率。项目包含详细技术文档、训练代码、模型对比实验（混淆矩阵、ROC曲线）以及基于Django的演示系统。该项目解决了蘑菇产业中人工分拣效率低、毒蘑菇误判等问题，具有显著的经济和社会价值。作者提供了4-6小时的视频教程，涵盖基础知识、环境配置、代码使用等内容。
数学建模AI笔记（自用-C题）
2402_84538862的博客
08-13 1413
数据是分析的基础，预处理是数据的 “质检和梳理”。新手做分析时，容易跳过这一步直接建模，导致结果不可靠。正确的流程应该是：1. 明确问题（如 “如何优化定价补货”）；2. 收集整合数据（明确需要哪些维度的数据）；3. 用工具清洗、整理、可视化（发现初步规律和异常）；4. 基于预处理结果设计分析方法（如论文根据 “销量季节性” 选择时间序列预测。
光纹苔藓姑苏幻梦 -苏州
以AI漫画为主。
06-20 630
故事发生在未来的中国江苏苏州，纳米修复技术与量子生物科技渗透进古城，古典园林与量子塔群共生。太湖石可能隐藏深海智械生态舱，评弹旋律能转化为净化水质的声波密码。未来苏州科技与传统融合，有纳米修复的水晶穹顶、量子苔藓保护古建筑、苏绣传人用量子打印技术编织智能缂丝等奇妙场景。
AI日报 - 2025年4月10日
訾博（ZiBo）的博客
04-09 773
🌟▎🤖| 谷歌或研发Transformer继任者，整合长期记忆；OpenAI组建战略部署团队加速AGI落地；GPT-4再引AGI界限讨论。新架构探索与AGI战略部署成为焦点▎💼| Shopify转型AI优先，内部文档成关键；谷歌云与Ai2深化开源模型合作；微软取消俄亥俄州10亿美元数据中心项目。企业AI整合加速，开源合作与基建决策并存▎📜| 大科技公司在缺水地区建数据中心引担忧；Mila与犹他州长探讨负责任AI；DeepMind员工呼吁改革非竞争条款。
行业文档-设计装置-一种金针菇的制作工艺.zip
08-29
在本压缩包“行业文档-设计装置-一种金针菇的制作工艺.zip”中，包含了一个重要的技术文档——“一种金针菇的制作工艺.pdf”，该文档详细阐述了一种金针菇的生产流程和设计装置的相关知识。金针菇作为一种常见的食用...
行业文档-设计装置-一种金针菇调味酱.zip
08-29
在这种情况下，"一种金针菇调味酱"可能是指一个项目或者产品的名称，它可能与食品加工设备、智能厨房装置或者食品配方管理系统相关。由于这个标题与调味品和金针菇这种食材相结合，我们可以推测这可能是一个结合了...
行业分类-设备装置-一种金针菇种植用培养架.zip
08-21
在农业技术领域，特别是食用菌栽培，金针菇种植用培养架的设计与应用是一个关键环节。这个名为"行业分类-设备装置-一种金针菇种植用培养架.zip"的压缩包文件，显然专注于介绍一种创新的金针菇培育设施。通过对压缩包...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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