短线狙击、趋势判断

1. 一套价值万金的短线狙击技术:

    参考工具:MACD、KDJ、MA
    买入条件:

        1、在股票有持续两三天的下跌,15分钟K线上形成明显的下跌趋势;
        2、15分钟MACD的DIF线出现底部背离,或者15分钟KDJ出现20以下金叉或者钝化;
        3、与此同时,60分钟MACD的DIF线走平拐头向上;
        4、60分钟K线图站上5小时MA,5小时MA走平并开始拐头向上。


    卖出条件:
        1、15分钟MACD的DIF线出现顶部背离,或者15分钟KDJ出现80以上的死叉或者钝化并发散下破80;
        2、与此同时,60分钟MACD的DIF线走平并有拐头向下的趋势;
        3、60分钟K线图的5小时MA失手。

    出击时机:
       1、在弱势行情中应该较多的选择下午买股票,并且应规避第二天为周末或其他法定节假日的情况;
        2、可参照买入条件卖出条件对大盘进行分析,争取短线配合大盘的反弹,成功率会更高一些;
        3、快进快出,绝不犹豫,即使未盈利,也要果断出局。

    备注:根据反弹的力度,可以将这一套完美的60分钟、15分钟配合的周期理论转移到60分钟、日线配合或者更为长期的日线、周线配合上来,威力无穷。


2. 判断趋势的四种方法
浪图海中,如果你经常迷失方向,如果你对趋势还迷茫,那么我告诉你简单辨别趋势的方法。4个角度让你明明白白看趋势,从此不被死多死空忽悠死。远离深套的不是你又应该是谁!!!
1, 趋势线
2, 60均价线
3, macd
4, 波段顶底

趋势只有3种:上涨、震荡、下跌
趋势即方向,一个级别的上涨或下跌趋势,至少含有两个震荡区间来形成。否则它只是更大级别趋势中的一波整理。


1, 用趋势线看趋势:价格破掉重要长期趋势线,为趋势逆转;其实很多走势中趋势线存在假破或距离过远现象,此时可用其他方法辨别。
2, 用60均线看趋势:让你一目了然,向下,即下降趋势;向上,即上涨趋势;平缓,即震荡趋势;当60日均线向下时,所有的上涨一律当反弹操作,套不住的就是你。

3, 用macd看趋势macd两条指标线在0轴之下的上涨为下降趋势中的反弹;macd指标线在0轴之上的回调为上升趋势的正常调整;
下跌趋势逆转的时候:macd两条指标线会由0轴下站上0轴,再经过一波调整后,稳稳的站在0轴之上,此种状态才是趋势逆转。

4, 用波段顶底看趋势:用波段顶底的眼光看走势,会有另外的领悟。顶底不断抬高,运行上涨趋势,顶底不断走低,运行下跌趋势。除此之外,运行震荡趋势。
用波段判断趋势逆转:新低后的上涨波段攻到前波段顶,再回调不破新低后,放量阳线上攻,此处可判断趋势逆转,为中线最佳建仓点。
有时候,长时间的下跌趋势后,一波长时间的反弹并没到前波段顶,但在时间上可判断趋势逆转。
震荡趋势:K线围绕着60线上下翻滚,macd两条指标线围绕着0轴上下飞越。

以上4条其实质相同,只是表现形式不同。多角度看趋势时,对走势能更深入的理解及领会。。特殊的时候,可结合应用,能更准确的判断趋势。



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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