次高点

最新推荐文章于 2024-09-28 18:48:05 发布
最新推荐文章于 2024-09-28 18:48:05 发布
阅读量696 收藏
点赞数
分类专栏： 股票
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nuli888/article/details/51931618
版权

一般正常上涨行情都有次高点，这也是短线客的机会

为什么会有次高点？因为庄还没出完货

次高点怎么判断：中继和最高点之间
寻找局部高点-1D之python实现
woshilsh的博客
04-04 4908
所谓的局部高点就是在某个局部的地方的极值，这个不是全局最值，所以在寻找的时候，从哪里找？怎么找？效率就非常重要了。 基于没有现成的资料，因此特整理下思路，便于大家理解该算法。 简单算法：从第一个元素开始，判断其是否满足局部高点的条件，如果满足就返回该数的索引，否则判断下一个元素。如此循环判断输入序列的每一个元素直到找到一个局部高点为止。【提示：本文不考虑算法的异常检测等，没找到的时候怎么处理等手...
numpy.argmax详解
wzy628810的博客
01-19 3233
numpy.argmax 用例: numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 功能: 返回数组沿着某一条轴最大值的索引。 参数 变量名 数据类型 功能 a 数组型变量 输入数据。 axis 整型，可选参数 默认情况下，会先将数组变为一维数组，然后求最大值的索引。否则沿着指定轴计算最大值索引。 out 数组，可选参数 若提供此参数...
让自己低点再低点
weixin_30279315的博客
09-05 123
让自己低点再低点 　　对这幅图我左看别扭右看不舒服！那是06年在那拉堤草原拍的英俊少年。我当时只是俯下了身子，但是，还不好意思让自己趴地上拍摄，觉得动作过于夸张。 　　如果让我现在去拍摄，会不加思索地直接趴地上了。 　　反刍的意义在于反省。 　　在按快门以前，我们事先一定要清楚，自己要的是什么？如果想表达被对摄者的崇敬或者高大，我们必须让自己低下去，低点再低点，直至趴在地上。同时也似乎是一...
python k线顶分型_顶分型和底分型的确认及K线包含处理
weixin_39567870的博客
12-03 2158
在上文中，对于分型做了初步的讲解，针对创分型进一步的划分，可以得到顶分型和底分型两种。那么顶分型和底分型如何确认?今天就跟随小编来了解顶分型和底分型的确认以及K线包含处理。第一：顶分型和底分型的确认什么是顶分型和底分型?从上图可以得到，双分型中第二K线高点是相邻三根K线高点中最高的，而低点也是相邻三K 线低点中最高的;对于底分型，当然是与之相反的，它就是第二K线低点是是三根中最低的，高点也是三根中...
适用于通达信软件，股票两高点划线的代码
weixin_42602368的博客
02-12 2275
以下是适用于通达信软件绘制股票两高点划线的代码： DRAWLINE(HHV(H,60),COLORRED,LINETHICK2),DRAWLINE(HHV(H,120),COLORBLUE,LINETHICK2) 这段代码使用了通达信自带的 HHV 函数，用于计算股票的最高价格。其中，60 和 120 分别表示的是 60 天和 120 天的周期。绘制出来的线条分别为红色和蓝色，粗度为 2。 ...
java数组输出最高分和姓名_java输出最高分和次高分
weixin_29323977的博客
02-25 1184
输入学生数量,学生姓名和成绩,输出最高分和次高分importjavax.swing.JOptionPane;publicclassScore{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringnum=JOptionPane.showInputDialog("Ent...输入学生数量,学生姓名和成绩,输出最高分和次高分import javax.swing.JOptio...
123法则与2B法则
cl2010abc的专栏
09-28 938
如下图所示，①处突破下降趋势线，②处是低点，但没有低过前期低点A（下降趋势不再创新低），价格在③处突破了前期高点B，则③就是买入做多的入场点，止损设置在②处。如下图所示，Breakout 1是突破前低，但是价格不能延续下跌走势，掉头向上，Breakout 2是突破前高，如果这时候出现放量，则A点就是买入（做多）点。如下图所示，①处跌破上升趋势线，②处是高点，但没有高过前期高点A（上升趋势不再创新高），价格在③处跌破了前期低点B，则③就是卖出做空入场点，止损设置在②处。它必须满足3个条件。
二、笔
Jibeon的学习之路
05-10 3162
笔的定义； 画严格笔； 特殊笔（跳空缺口成笔，次高低点成笔，打横笔，修正笔）
四、线段_同级别分解
Jibeon的学习之路
05-10 8079
一、线段及线段的终结： 1. 线段的定义； 2. 线段终结的定义； 3. 有效击穿的定义； 4. 1+1终结的特殊情况； 5. 关于高点和谁比较的疑难问题； 二、同级别分解： “隔山打牛”
多维度估值观察：指数年内两次高点的估值变化.rar
09-29
"多维度估值观察：指数年内两次高点的估值变化"这一主题旨在深入探讨不同时间点上，指数估值的波动和变化，帮助投资者理解市场动态，识别投资机会，并降低风险。下面我们将详细解读这个主题中的关键知识点。 1. **...
文华财经指标公式源码WH6指标公式期货软件指标主图高点低点画线指标.doc
08-11
MACD指标公式源码详解 在金融市场中，技术分析指标扮演着重要的角色，能够帮助投资者和交易者更好地理解市场趋势和走势。其中，MACD（Moving Average Convergence Divergence，移动平均收敛散度）指标是最为常见和...
文华财经指标公式源码高点低点预测公式源码.doc
08-11
文华财经指标公式源码高点低点预测公式源码详解 文华财经指标公式源码高点低点预测公式源码是一个复杂的技术指标系统，旨在预测股票市场的高点和低点。以下是对该公式的详细解释： 1. 连续走强（DTPL）：该指标是...
文华财经指标公式源码高点低点画线.doc
07-30
文华财经指标公式源码高点低点画线 本资源是关于文华财经指标公式的源码，用于绘制高点低点画线。该资源提供了一个指标公式，通过使用多种技术指标来确定高点和低点，并绘制出相应的画线。 知识点1：BARSLAST 函数...
文华期货软件指标公式文华财经指标源码高点低点判断.doc
08-11
文华期货软件指标公式文华财经指标源码高点低点判断 文华期货软件指标公式文华财经指标源码高点低点判断是一种基于技术分析的指标公式，用于判断高点和低点的形成。该指标公式使用了多种技术指标，包括趋势线、移动...
11选5心得
爱代码也爱生活
07-17 8175
投机市场总会有点规律，但是这个规律不是一成一变的，善于抓住瞬间规律就可以跑赢大部分散户 几年前玩的玩11选5， 不确定的 放弃投注 否则变成运气 失败影响情绪 注意期号  1 定出一个胆 拖它最常见的组合 2 连号 下期会开其中一个 看前面走势 出哪个概率大 3 连出5个以上 下期隔断开 4 斜连号 隔断号 5 前1 2位相减相加 前2 3位相减相加 看十期找规律 6 隔断号
三参四博和三突四破
爱代码也爱生活
07-17 2039
三参四博一般针对下跌而言： 下跌的时候第3跌参与，第4跌重仓 三突四破一般针对上涨而言： 第三次突破没创新高，第四次就可以创新高了 都是应用很老的俗语：事不过三
上涨中继和下跌中继
爱代码也爱生活
07-17 1229
中继   1） 预判 2） 中继执行 3） 小行情无中继 中级行情一个中继 大行情多个中继
放量与缩量
爱代码也爱生活
07-17 821
1） 量均是力度的表现 量突者多为假盘 2） 无量的新低新高无效 3） 主动盘与恐慌盘 缩量偷袭
python 时间序列近期高点
最新发布
02-27
### 如何用Python找到时间序列数据中的最近高点 对于时间序列数据，寻找其中的最近高点是一个常见的需求。这可以通过 `pandas` 和 `numpy` 库来实现。下面展示一种方法，该方法涉及创建一个滚动窗口以识别局部最大值，并最终定位全局的最大值。 #### 寻找最近高点的具体操作如下： 定义一个函数用于检测给定的时间序列中最新的最高点位置以及相应的数值。为了确保准确性，先按照日期对 DataFrame 进行排序[^4]。 ```python import pandas as pd import numpy as np def find_recent_high(dataframe, column_name='Close'): """ 查找指定列中最接近当前时刻的历史最高价及其索引 参数: dataframe (pd.DataFrame): 时间序列数据集 column_name (str): 要分析的价格所在列名，默认为'Close' 返回: tuple: 包含两个元素的结果元组， 第一个是最高价格, 第二个是最高的日期。 """ # 确保DataFrame已按日期升序排列 sorted_df = dataframe.sort_values(by="Date") # 计算累计最大值 rolling_max = sorted_df[column_name].expanding().max() # 获取最后一个最大值的位置 last_max_idx = rolling_max.idxmax() recent_high_value = sorted_df.loc[last_max_idx, column_name] recent_high_date = last_max_idx return recent_high_value, recent_high_date # 示例调用此函数 recent_high_price, date_of_high = find_recent_high(df, 'your_column') print(f"最近的高点发生在 {date_of_high} ，其值为 {recent_high_price}") ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pandas` 的功能来获取并打印出时间序列里最靠近现在的那个峰值所发生的日期及时刻的价值。这里使用了 `.expanding()` 方法配合 `.max()` 来追踪随时间变化而更新的最大累积值；通过这种方式能够有效地捕捉到最新一次达到历史最高的情况[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值