周五尾盘上涨,配合周末消息,周一套人的经典实例

本文通过实例解析了股市中逃顶的重要技巧,包括了尾盘和开盘的价格变动、盘中波动特征等,对于投资者判断市场转折点具有一定的指导意义。

吸取中国软件的教训:注意这次是温柔的,只是收了个十字星,因为前期上涨后的需要缓和调整一下,而不是为了出逃。以后注意找个出逃的例子
1、上周五尾盘上涨
2、周末利好消息
3、周一开盘高开
4、高开后快速下探(5分钟内)
5、下探后后稍微一冲高就就回落,没有逼空的过程,早盘杀入的人被套。

6、早盘一小时向下,2小时向上,下午1一小时向上,2小时向下,如此当日盘中往复波动,时高时低,后期有略高点出现。可以通过5分钟MACD掌握

在下探时,将周五避险的13k回补,不过今天应该是最后的盛宴,一定要减仓!

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/carl2380/p/8693461.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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