简单方法判断主力成本

怎么知道主力成本?
通俗的说,就是主力购买股票时,一股所用的资金量。如果知道了这个数据,对于我们的投资是很用参考价值的。但是这种信息很难得到的,同时即使知道了也只是即时的而已,因为人家主力后续的操作会导致成本的变化。这里有一个小方法可以简单测算主力的成本,但是有前提条件,首先,该股一定是基金重仓股,其次要严格按照季度来测算。因为基金每个季度都会公布报表,所以它们一般是按照季度来计划自己的操作的。比如国电南瑞这只基金重仓股,如果选择时间区间为7.1到9.30,利用我们软件中的一个叫做区域统计的小功能,算出这期间的股票均价,这个均价基本上等同于基金在这个季度的成本位置。如果想参考非季度的基金持仓成本,只能大约看看了,准确率并不高,就是60日均线,这条线基本上等于基金持仓成本位置。时间越长越准确。因为基金按照季度来操作,一个季度三个月,大约是60个交易日,那么60日均线就是比较可靠的测算方法了。

当然以上提到的都仅限于基金重仓股,其他的就很难弄清楚了。


量化宽松政策(QE:Quantitative Easing)

简单理解就是“印钱”。其中量化指的是扩大一定数量的货币发行,宽松就是减少银行储备必须注资的压力。当银行和金融机构的有价证券被央行收购时,新发行的钱币便被成功地投入到私有银行体系。


1,活用传统免费软件:如通达信软件

2,熟悉交易软件功能

3,了解学习经济指标与股价的关系

4,学习炒股技巧:http://www.net767.com/book/

5,查看大宗交易,掌握个股及大盘资金动向

6,关注了解基金动向

7,关注国家战略政策的顶层设计

8,关注每天新闻,贴吧等以便学习新知识,扩宽视野。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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