如何识别反转和反弹

本文详细阐述了股市中反弹与反转的区别,从底部构造、成交量、领涨板块、投资理念、技术指标、基本面及资金来源七个方面进行了深入分析,帮助投资者准确判断市场走势。

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    反弹与反转是股市中经常争论的话题,识别两者之间的差异,对于研判大市致关重要。 
    一,首先要看底部构造的是否充分。 
    大盘经过大幅下跌后,成交量长期低迷。股价已经跌无可跌,市场对利好和利空已经麻木,在多次利空的打击下,几次探底,但下跌动力明显不足,无法再创出新低,底部形态明显,这是反转的首要条件。而反弹是在下跌趋势里的一种技术性回补,反弹的底部构造不充分。 
    二,从成交量上看,是否“量能充分”。 
    如果是反转的话,大盘在筑底完成后,向上突破时,成交量成倍放大,而且连续放出巨量,此时的量应当接近或超过上一波行情顶部的量,从底部向上突破时的量越大,说明量能越充分,反转的可能性越大。而反弹的成交量较小,既使放出巨量,但巨量不能连续放出,无法维持量能,说明多头后续能量不足。 
    三,从领涨板快上看,大盘是否有“做多的灵魂”。 
    反转行情中,必需有“能够被市场认可”的并且能激发人气的领涨板块,如96年的绩优股和99年的科技股。在反转行情里有一大批强势股屡创新高,高价股的火爆,能够起到示范效应,使市场的整体价格重心抬高,将上升空间完全打开,大盘的热点连续,而且持续的时间较长。反弹行情中,热点杂乱无章,而且不连续,缺乏带人气的领涨板块,行情属于超跌反弹的性质。 
    四,从主力的炒做理念上看,是否推陈出新。 
    在反转行情里,市场会形成一种“全新”的投资理念,同时还会有一些全新的题材和概念。而反弹行情里,缺乏新理念和新思维,反弹时市场只是在重复过去的一些陈旧的题材和概念。 
    五,从技术上看,短、中、长期均线是否形成“多头排列”。 
    反转行情中,大盘的断期均线上升的强劲有力,中期均线紧随其后,长期均线开始拐头向上,短中期均线有效穿越长期均线,形成金叉,大盘的整体均线系统构成“多头排列”。在反弹行情里,短中期均线虽然拐头向上,但长期均线仍然保持一定的速率向下运行,而且短中期均线无法有效穿越长期均线,反弹行情一般在长期均线处遇阻,成交量萎缩,股指无力有效突破长期均线。 
    六,从基本面上看,是否有支撑一轮大牛市的环境。 
    反转行情中,基本面会发生根本性的变化,各种因素都支持股市走牛。而反弹行情里,基本面没有根本性的变化,甚至基本面还在继续恶化。 
    七,从资金来源上看,是否有大量的新资金进场。 
    主要标志为:新股民是否纷纷入市。反转行情里投资者的队伍不断扩大,场外资金大量进场,多头有强大的生力军做后盾,而反弹行情里,入市的新股民不多,行情主要靠场内的存量资金维持。 
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推多物理场耦合等。
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