psy

本文的重点是讲解如何运用心理线指标看盘,运用周线月线的心理线来抓住大盘的顶部和底部的研究。
分析研究的材料都来源于沪市历史上的顶部和底部的历史数据。从psy数据所得出的结论大多数是有效的,只有个别时期的指标会钝化,需要结合vr指标搭配使用。
心理线psy
  psy(psychological line)主要是从股票投资者的买卖趋向的心理方面,对多空双方的力量对比进行探索。
  1.心理线的计算公式及参数。
  psy的计算公式异常简单,其计算公式为
  psy(n)=a/n×100%
  式中:n为天数,是psy的参数;a为在这n天之中股价上涨的天数。
  例如,n=10,10天之中有3天上涨,7天下跌,则a=3,psy(10)=30。这里的上涨和下跌的判断是以收盘价为准,今天的盘价如果比上一天的收盘价高,则今天就定为上涨天;比上一天的低,则今天就定为下降天,这样,数起a来是很方便的。但要注意排除假阳线。就是因低开高收形成的阳线,实际收盘价却比前一天低,假阳线仍应判定为跌。比如沪市的2008年3月14日3月21日都是假阳线。同时也要排除假阴线。即高开低收,但比前日收盘价高的阴线,应判定为涨。比如2007年3月22日,4月24日都是假阴线(见图示)。一般常用的心理线为10日线psy(10)或20日线psy(20)。乾隆默认的原始参数值是:12。指标热键:psy。
  从psy的表达式中可以看出,psy是指近一段时间内,上的天数所占的比例。我们简单地认为上涨是多方的力量,下跌空方的力量,则psy以50为中心,50以上是多方市场,50以下是空方市场。多空双方力量的对比就这样被简单地描述出来了。
  psy的参数的选择是人为的,没有硬性规定。为了便于计算也由于是习惯,一般选择参数为10。参数选得越大,psy的取范围越集中,越平稳;参数选得小,psy的取值范围上下的波就大。这是在选择psy的参数的时候,应该注意的。
  2.psy的应用法则。
  (1)在盘整局面,psy的取值应该在以50为中心的附近,下限一般定为25和75。psy取值在25-75说明多空双方基本于平衡状况。如果psy的取值超出了这个平衡状态,就是超买超卖,我们就应该注意了,准备采取,
  (2)psy的取值如果高得过头了或低得过头了,都是信号。一般说来,如果psy<10或psy>90这两种极端低和极高的局面出现,就可以不考虑别的因素而单独采取买入和卖出动。
  (3)当psy的取值第一次进入采取的区域时,往往容出错,要等到第二次出现信号时才保险。这一条本来是对部技术分析方法都应该说明的,但对psy来说尤为重要。几乎次都要求psy进入高位或低位两次才能真正称得上是安全的。第一次低于25或高于75就采取买入或卖出,一般都出错。
  (4)psy的曲线如果在低位或高位出现大的w底或m头是买入或卖出的信号。别的形态对psy也适用。
(5)psy一般最好同股价曲线相配合使用,这样更能从股价的变动中了解超买或超卖的情形。我们常碰到的背离现象在psy中也是适用的。
(6)psy与vr指标属一组指标群,实战时须互相搭配使用。如果能与br、ar、cr同时搭配研判将会更加准确。
 

转载于:https://www.cnblogs.com/allensun-193/p/5349453.html

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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