a股用计算机模拟走势,A股竟用此走势将空方一网打尽

原标题:A股竟用此走势将空方一网打尽

A股竟用此走势将空方一网打尽

本周五上证指数收于3217.96点,力挽狂澜地涨了5.52点。结果很多投资者心里仍然是七上八下,不知道A股能否继续上涨。

想起来了我仍然是气定神闲。

我主要用数学模拟走势图来模拟上证指数的走势。

想起来了我在6月14日晚上气定神闲地发了一篇博文《一张图正叫做空者们哭晕在厕所》。我在这篇博文之中公开了一幅始自6月8日星期四的上证指数此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图:

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6月8日星期四上证指数收于3150.33点。

上面的下图是6月8日星期四至本周五期间的上证指数实际日K线图。

毋庸置疑,上面始自6月8日星期四的上证指数模拟走势图还是比较准确地超前模拟出来了6月8日星期四至本周五期间的上证指数实际走势图。

需要反复强调的是,模拟走势图其实是“精确与模糊”的辩证统一。“精确”指的是对未来一段时间的走势波形有着较好的超前预测能力;而“模糊”指的是对某些局部细节波形的描摹又存在着一定的不确定性。

那么大盘近期将会怎么走呢?

想起来了我在7月5日晚发的博文之中气定神闲地说:“我们就会发现大盘短期震荡上涨三、四个交易日之后呢,很可能会出现几个交易日的震荡回调,然后再继续震荡上涨。”。

毋庸置疑,我知道大家需要了解更详细的大盘近期走势情况。

很好。根据我的进一步分析研判,我认为上证指数下周初很可能会震荡调整,而下周四及下周五则将会震荡转涨并将做空者一网打尽。

当然了,对于上述的分析研判结论,我们首先要认识到这仅仅是预测。预测并不等于事实,预测需要根据市场变化来不断地进行重新校正。但是好的预测却可以在一定程度上提前把握住市场的大体轮廓。同时呢,我会根据大盘每天的变化来做进一步的分析研判,相信会尽可能地为大家把握住大盘的波动趋势。

当然了,我们可以用个股走势在一定程度上佐证大盘的走势。想起来了下面是我为圈子制作的始自6月19日星期一的603133碳元科技股票此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图(原图首发于6月25日星期日晚的博文之中,而且在当晚的圈子通知中已经告诉了603133碳元科技股票此番上涨的最高价以及见顶的具体日期)):

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上面的下图是6月19日星期一至本周五期间的603133碳元科技股票实际走势图。

毋庸置疑,始自6月19日星期一的603133碳元科技股票模拟走势图还是比较准确地提前预测出来了6月19日星期一至本周五期间的603133碳元科技股票实际走势(包括波形与价位)。

可以用上面的603133碳元科技股票模拟走势图来进一步理解模拟走势图的“精确与模糊”这一属性。

当然了,我们可以继续用个股走势在一定程度上佐证大盘的走势。

下面是我为圈子制作的始自7月3日星期一的代码60****股票此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图:

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上面的下图是7月3日星期一至本周五期间代码60****股票的实际走势图。

毋庸置疑,根据始自7月3日星期一的代码60****股票模拟走势图可以看出,当前市场上的一些热门题材股票正在继续上演疯狂上涨行情。而且比如上面的代码60****股票短期大涨到12.52元附近之后呢,调整之后还将会继续上涨到16.16元附近见顶回落。因此我们有充分的理由认为今后一段时间的大盘走势应该是呈现一种震荡上涨的走势,尽管期间不断地存在着震荡调整,但是总体上看却是走在震荡上涨而且是大涨的羊肠小道上。

我接着又想起来了下面是我为圈子制作的始自7月3日星期一的代码6*****股票股票此后一段时间的金融市场时空反演数学模拟走势图:

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上面的下图是7月3日星期一至本周五期间代码6*****股票的实际走势图。

想起来了我今天这篇博文的标题《A股竟用此走势将空方一网打尽》。

毋庸置疑,尽管大盘短期需要震荡调整之后再接着继续上涨,但是我们也应该清醒地认识到大盘今后一段时间其实是一种牛市格局的走势,也就是说此番牛市行情的涨幅还是很大的。同时我们更应该看到,目前市场上的一批热门题材股票已经率先结束调整并开始了连续大幅上涨行情。如果此时此刻还抱着熊市思维来片面地看待现在的市场,那么必定会哭晕在厕所。

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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