2、加密货币交易入门与常见误区解析

加密货币交易入门与常见误区解析

1. 交易目标与现实考量

在加密货币交易领域,很多人怀揣着成为超级交易员、将辛苦所得转化为巨额财富的梦想。然而,现实并非如此简单,交易中始终存在运气成分。即便运用统计上每月能带来 20% 利润的交易技术,也可能面临亏损。

不过,只要付出努力,交易成功是有可能实现的。虽然无法保证通过某些方法一定能获利,但能帮助交易者清晰地了解市场运作机制,找到战胜市场的方法,并测试和自动化交易系统。这一切需要交易者自身付出大量努力,从分析数据到反复学习和应用所学知识,直至形成成功的交易方法。一旦取得初步成功,后续交易将变得更加轻松,交易技术和策略也会更高效地战胜市场。

2. 个人交易历程

个人的交易之旅充满了探索与转变。小时候受《夺宝奇兵》电影影响,渴望探索未知、体验独特事物。成长过程中,不仅成为了地理意义上的探索者,更成为了知识的探索者。8 年级开始学习编程,之后在科技公司获得高薪工作。为提升社交能力,加入 Toastmasters 学会了公众演讲,并在全国比赛中获得第二名。还开展了广泛的培训工作,涵盖时间管理、在线课程创建、领导力等多个领域,培训范围从本国扩展到冰岛、亚美尼亚和中国等国家。

2004 年上大学前开始交易,通过技术和基本面分析,在一个学期内将相当于如今 500 美元的账户资金增加了 10%,第一年账户增长更多。但当地股市受政治影响大,内幕交易普遍,因难以找到价格变动原因而暂停交易专注于学业。

2017 年加密货币热潮时再次涉足,在市场崩溃前买入比特币和以太坊,价格大幅下跌后,因对该技术感兴趣而深入学习交易。在牛市期间,交易表现出色,每月跑赢比特币涨幅 15%,并开始学习 Pine Sc

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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