psy 2

PSY,心理线,顾名思义,庄家要洗筹必须打破市场尤其是散户的心理防线,才能让大家乖乖的交出筹码。月线的心理线尤其重要,PSY有几个数值,16,25,33,41,50,66,75。PSY的运用也是抓大黑马的,大家知道如果日线的心理线打到16或者25,33就已经让你很难受了,如果月线打到16,那就是能让你抓狂的那种,它代表常年累月的股价要么是阴跌,要么是低位的横盘,而且是不管什么行情,股价就是不涨,再大的利好它也不动。操盘手就是通过这个指标观察市场动向的。上海大盘大家看一下图

 阴跌了将近20个月才打到了25一带,然后就是将近两年的单边大牛市,大家可以想像当时的市场情况是不是大家都极度悲观,所有人都被套牢,包括主力,市场就是在这种没有希望中,产生了希望。同样,07年10月达到了91,这是个非常极限的位置,当大家都满怀热情干上1万点的时候,希望就开始逐渐的破灭。

那么自6124下来的以后,月线的心理线调到了多少呢?

    仅到了66而已,应该说还处于中上位置,要打开比较好的上涨空间,最少要调到40一带。这也是为什么一直我坚持我的计算。不是我不希望上涨而是大盘这种走法意犹未尽,如果就这样开始中期上涨的话,肯定不会走得很远,还是要回来。主力这种突然性的抽搐一下,别把大家误导了,居安而思危。

 

 补充个个股的例子,中国船舶,年线图

连续4年,PSY都是16,大家可想而知,一般的散户那是胃酸都给洗出来了,谁能受得了这种折磨!受到的压抑越久爆发的力量就越强大,这是天地大道,放在股市一样成立。

我们要抄底,一定要抄指标的底,千万别抄价格底。

很多朋友沉不住气,大盘一跌就受不了,大盘一涨就眉开眼笑,请关注你的手中神兵利器,千万不要等闲视之也不要让它在仓库里生锈。

从我1月底看图说话连续几天推荐的复旦复华和敦煌种业已经过去一个多月了,当时的想法很简单,就是把趋势线的使用方法介绍给大家,应该说是比较细致的讲解了。如果你买了之后收益小于50%那都是你自己的问题,可是还是不停地有朋友问我,该不该追,什么是买入点。其实这是很哭笑不得的事情,手中的神兵利器都不用,为什么还要求人呢?

 我不想说太多废话,前几天一股脑说了好几种指标,我想很多人都没有好好利用,买入点你要信它的,它反应的是市场的语言,难道非要把话讲白了才行?EXPMA我说了周线和小时线,小时线的操盘手惯用指标(40,80),我估计都没人好好用用,还是拿复旦复华和敦煌种业举例吧,真别再问了。复旦复华EXPMA小时图

再来个敦煌种业的大家看看不是没给机会,而是给了多少次机会?难道还不够大家挣钱的吗?

我前几天的帖子请仔细看,所提到的指标都是任何书本都学不到的,而且是花钱都学不到的,也许是来的太容易的东西都不会珍惜吧!现在的行情多练少说,机会真的太多了!用好手中的神兵利器,每一招用熟了,都将置庄家于死地,因为你已经读懂了市场。

转载于:https://www.cnblogs.com/allensun-193/p/5349565.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和常用方法。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和改进,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和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,提供多种数据处理和建模功能。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和测试集,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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