期货市场技术分析06_长期图表和商品指数

本文探讨了长期图表分析的重要性,特别是在识别双重顶底、周月反转中的作用。介绍了移动平均线作为趋势追踪工具的应用,包括不同类型的平均线、过滤器及双线相交法。强调了移动平均线在不同市场条件下的效果,并提到了菲波纳奇数列在确定移动平均线长度上的应用。

第八章:长期图表和商品指数

1、长期图表上,双重顶和双重底非常醒目。周反转和月反转也频繁出现。
2、图表分析的顺序:从长期图表开始,逐步过渡到近期图表。
3、在股票市场上,所有的市场分析方法都是从广泛的市场平均值出发,再研究各行业的表现,最后选出最佳企业。分析商品市场时,商品研究局期货价格指数是最重要的总体商品价格指标。研究CRB群类指数,以挑选出最坚挺或最疲弱的商品群,再由个别市场中选择最突出的具体期货。
4、长期图表不需要做通货膨胀修正,应当相信市场已经进行了必要修正。比如货币贬值时,就会导致用该货币表示的商品价格上涨。

第九章:移动平均线

1、移动平均线实质上是一种追踪趋势的工具。其目的在于识别和显示旧趋势已经终结或反转、新趋势正在萌生的关键契机。移动平均线在本质上滞后于市场变化。
2、在制造移动平均线时收市价格使用得最普遍。但也有使用其它价格的构造方法。
3、平均值的计算方法:简单移动平均值,线性加权移动平均值(越后来的收市价格权重越大),指数加权移动平均值(涵盖所有历史价格数据的加权平均)。加权平均线往往领先于简单平均线。
4、通常,价格处于横向延展的区间中,短期移动平均线的效果较佳。一旦价格趋势形成,无论上升还是下降,长期移动平均线更为有利。当趋势处于反转过程中,较短期的平均线更为实用。
5、采用一条移动平均线的过滤器:
A.要求收市价格必须穿过移动平均线,同时也要求当天全部价格范围清晰地突出在移动平均线的同一侧。
B.收市价格穿越移动平均线的幅度必须达到预期要求。
C.移动平均线必须由其余图表的突破信号验证,避免在短暂的横向区间中接连陷入拉锯。
D.要求信号在出现后一到二日内保持有效。
E. 百分比包络线(波幅带):收市价格不但要超越移动平均线,还要超越包络线。
F. 针对每日最高价和最低价均采用移动平均方法,得到价格带(包容带),收市价格穿越上边线才是买入信号,穿越下边线才是卖出信号。
6、采用两条移动平均线的具体方法:
A.双线相交:短期平均线向上穿越长期平均线,构成买入信号,向下穿越则构成卖出信号。在时间上双线相交法较单一平均线法滞后一些,但减少了拉锯现象。
B.双线之间为中间去,当收市价格同时越过两条平均线后才构成买入信号,价格向下穿越两条平均线才构成卖出信号,返回中间区则信号取消。
7、三重交叉法:最常用的三重交叉法是4-9-18天均线组或者5-10-20天均线组最为常见。在下降趋势中,当4天均线同时向上穿越9天和18天均线,构成买入预警信号。随后一旦9天均线向上穿越18天均线,则该预警得到验证。上升趋势转为下降趋势时,4天均线向下突破9天均线和18天均线,而后9天均线向下跌破18天均线。
8、美林公司研究结果:
A.趋势性是存在的。
B.没有哪种移动平均线在所有市场上都是最佳的。
C.较长期的平均线胜过较短期的平均线,长期与短期的分水岭约在八周(40天)左右。
D.简单移动平均线胜过线性加权平均线,指数加权平均线最差。
E. 双平均线法较三平均线法为强。
9、移动平均线与周期现象:应该按照市场的主流周期,相应地调整移动平均线的天数。
10、菲波纳奇数列:1,2,3,5,8,13,21,34等依次类推。菲波纳奇数列在移动平均线法中颇有用武之地。在周线图上,无论是股票市场还是商品市场,13周移动平均线都被证明很有价值。
11、股市分析中,13周移动平均线与30周移动平均线组合使用的方法由来已久。
12、四周规则:理查德·唐迁创立。
A.价格涨过前四个日历周内的最高价,则平回空偷偷存,开立多头头寸。
B.价格跌过前四个周内的最低价,则平回多头头寸,建立空头头寸。
13、谐波理论:每个周期都与它邻近的周期成倍数关系。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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