形态决定了他要去那里

形态决定了他要去那里 只是时间的问题
在本轮牛市行情中 股票涨幅不一致 同是一样的板块 涨幅也有差别 其中的秘密在于形态反映的不同
无论形态怎么去演变 都有自己的游戏规则
主力不管怎么去改变 都摆脱不了 吃货 洗盘 拉升 出货 四部曲
在你们学习的过程中 不要去迷茫
要明白那些是你们要勤学苦练的基本功
吃货 决定了一个主力的目标
吃货的形态有很多种 在形态上首先的变化是底部出现连续的暴涨 没有征兆的暴涨 在2005年和2006年的时候 这种行为尤其严重
底部判断的标准很简单
交给你们这么多东西是希望你们能自己学到真东西 不用天天去看什么高手怎么说 跌一下连学习的心思都没了 还在这个市场混什么
大盘见不见底 涨多少 跟你赚不赚钱没多大关系
在听的各位人群里 也有不少经历去年大牛市的吧 算算你们现在的收益还有多少 赶的上现在的通货膨胀吗
只要你赚的多了 这样的一两次大跌 也洗不回去多少 能赚钱的和不能赚的区别就在于 赚钱的时候赚大钱 亏一两次不重要 不赚钱的只会赚小钱 亏一两次本都进去了
现在的行情属于牛市的下半场 还有赚钱的机会 但已经不是傻子都能赚钱的时候了 学好你们的技术 后面是发挥技术的时候了
吃货的过程中 好好去看看那种涨幅在20倍以上的股票 底部没启动之前的总体换手与整体空间有多大
判断的标准是找出月线的最低点往后看 一定会有一个明显的区间出现 统计此区间的换手总数 那是你们的标准
超级其中有一个标准是底部启动的最低点后面会连续出现3根换手超过100%的月线
牛股的这个形态上是标准的第一浪头
换手通常在底部能达到3000%以上
第一浪头出现后 调整会持续5个月以上 这个形态是洗盘行为 在月线上会出现下分形或是两根下影线 在日线就是演化为头肩底与双底形态
这些都是底部启动的标准 现在基本没有这样的 好好找出那些暴涨过的股票 仔细研究就可以了 记好换手总数与上涨的空间 还有调整的时间 对照股票一只只看
现在是牛市的后半场 基本上股票都是半山上或者是头部
现在我来讲解未来还能上涨的形态股票
找出股票现在所在位置 意思就是他的历史最高点和最低点之间 目前的股价在那个位置
我讲的东西都是用月线来看
在空间里面我讲解过位置的重要性
现在 要看那些股票在二分为之上盘整
并且距历史顶部很近或者是很远
离的近的 可能是未来的大牛股
形态上 就是刚才说的 看是不是下分成立或是双底成立
在未来几个月的股票里 具备大涨的条件首先是在3-4个月内出现过历史新高 底部换手要不顶部换手大
底部换手大 顶部换手小
这个道理很简单 顶部换手大于底部换手的时候 是平均价在高位 说明筹码都在市场上流通 是那主力在出货的迹象
只有底部换手大 顶部换手小的 说明主力还在控盘中
那后面再次突破的时候 就是主力要进入拉升的时期
仔细看000565 最近几个月的上涨
用不复权和前复权同时参考 同步的最好
用 000565来看 96年的7月是不复权的最低价 从这个位置为起算点
2001年5月是最高 空间是将近10倍 后面调整到2007年7月不复权的新高出现 这个是计算的结束点
我说的是现在 现在的行情都是这样的 我教底部牛股怎么起来的 你们也用不上
中间的总体换手是4000%以上 在后面的短暂调整后 价格出现最大的涨幅
今天讲的有点杂乱 但把这些话记好了 仔细对着股票去琢磨 课程已经讲了四次 这些都是我对股票的理解
下次我会把技术指标的秘密公开 五节连接到一起 能领悟出来的人恭喜你们 百万以下的资金 在正常的行情里 月50%的利润很轻松
机会难道 大盘长期都是平衡市 获利机会很多 好好把握

转载于:https://www.cnblogs.com/zping/p/10286141.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、负责人等信息,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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