快要毕业了,我三个月来的求职历程(续)——又是三个月

博主从去年11月20日开始求职,历经Ubisoft、苏州佳能软件、智吉公司、上海世嘉等公司的拒绝,期间还进行了论文开题报告答辩。后接触asp页面制作,最终在4月向Gameloft求职,通过笔试和面试被录用,求职过程中花费路费、多次拉肚子,但也学到很多。

自从元月30日之后,我的心情一直都不太好,Ubisoft的拒绝,一直左右着自己的生活。因为很难想象自己的梦想和想法将要封存在自己的记忆里了?

年关了,家里没有什么活动,我自己也习惯了,和父母相依为命这么多年,真的。我真的觉得自己很没有出息,都这个时候了,还没有找到工作,父母也帮不上自己。

2月20日,打电话到苏州佳能软件,人事的小姐说,公司对应届毕业生的招收工作已经完成了,很抱歉。呆坐在话机前,自己也不好说什么。忍住了。

2月2x日,和原来联系的智吉公司联系上了,希望公司能够再给自己一个机会。同时通过email寄去了自己的简历。对方同意了。

几天后,又一次来到了上海,找到了公司,做了已经做过一遍的卷子。很“顺利”的昨晚了卷子,也参加了面试。

3月初,学校里要交论文开题报告了,在出发前的最后时刻,我往公司打去了电话。“人事部的经理不在公司,还没有从台湾回来呢。所以,还不能确定是不是录用你”。呵呵,没戏了,我心里明白得很。

3月11日,我回到了学校里,准备已经被淹后的开题报告答辩。真个过程太简单了,或许自己太有“实力”了,抑或是老师“过时”了,我在讲台上侃侃而谈的时候,几个老师“一脸难色”。真不知道自己是应该高兴还是消沉呢。

学校的几天里,很多同学都差不多找到工作的地方了,虽然自己觉得大家找的不太好,但是,我这一百步何以笑五十呢。还好,我的朋友还是不弃不离,讨论如何建立个人网站,还有flash。呵呵,真开心。

3月20日,回到了家里。这两天,自己一直都在投简历,发得自己都快麻木了。只要见到软件工程师这5个字就感冒。

之后,再过了N久,接到了上海世嘉公司的通知笔试的电话。参加了由200人参加的笔试“大会”,情况好壮观啊。

出线!第一轮面试。两个技术部的主管,问了一些技术上的东西。虽然,我的游戏编程细节方面了解不多,但是,还是很感兴趣的。特别是引擎设计研究方面。加上自己的程序设计基础不错。

顺利晋级!第二轮面试。两个东洋人,问得还是技术上的东西,还问自己有没有经验,Oh,My god。哪里来的经验啊。

四月五日,受到SEGA的回复,内容如下:

亲爱的同学,

          你好!

          首先感谢你前来参加我公司的面试,你的面试结果很好,不过由于应聘人数等的原因,我公司感到十分抱歉。
          今后,请继续支持我公司的发展。非常感谢你的配合。
 
世嘉(上海)软件有限公司人事部
二零零五年四月五日
虽然,字面上还是中文的,但我还是没有看懂,真的没有看懂。
4月份,自己不知道什么原因搞起了asp页面,呵呵,小有成果,还有自己的blog日记了。
4月14日,我想gameloft写了一份简历。满心希望。
4月21日,接到gameloft的电话,同时我去笔试。高兴,直到自己的机会来了。
4月26日,来到gameloft笔试,试卷比较的细节化。还好做出来,接着就是长达1个半小时的面试,一直到了晚上七点钟,我才离开公司。
4月28日,公司的经理通知已经录用我了。高兴中~~~
后记:从去年的11月20日到现在,自己一共投了20家公司,总共路费1500块,拉肚子5回。不过总的来说,我学到了很多。相信自己以后能够更好。对于我现在的东家——gameloft公司,我会对他忠诚的。

<think>好的,用户的问题是关于如何用代码实现即将出现的金叉计算公式。首先,我需要明确金叉的定义。金叉通常指MACD指标中DIF线(即MACD线)上穿DEA线(信号线)的情况,是技术分析中的一个买信号。 接下来,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[2]提到了MACD的计算方法,包括EMA的计算、DIF和DEA的生成,以及MACD柱状图。用户需要的是检测即将发生的金叉,这可能涉及到比较当前和前一交易日的DIF和DEA值。 首先,要计算MACD指标,这包括计算12日和26日的EMA,得到DIF,然后对DIF进行9日EMA得到DEA。然后,比较DIF和DEA的当前值和历史值,判断是否有即将上穿的迹象。例如,当前DIF低于DEA,但前一日DIF已经接近DEA,并且可能在下一交易日上穿。 在代码实现上,可能需要用到pandas库来计算EMA,并生成DIF和DEA列。之后,通过比较当前和前一日的DIF和DEA值,设置条件判断是否即将出现金叉。例如,当前DIF < DEA,但前一日DIF >= DEA的某个阈值,或者DIF正在快速上升接近DEA。 还需要考虑用户提到的“即将出现”,这可能意味着提前预测,而不仅仅是已经发生的情况。但技术分析中通常金叉是已经发生的事件,所以可能需要定义一定的条件,如DIF和DEA的差距缩小到某个范围内,并且DIF的趋势向上。 另外,用户提供的引用[3]提到了因子交易策略,可能与因子分析相关,但当前问题更侧重于技术指标的计算。因此,重点应放在MACD的计算和金叉条件的判断上。 总结步骤:1. 计算MACD的DIF和DEA;2. 比较当前和前一日DIF与DEA的关系;3. 定义即将金叉的条件,如DIF接近DEA且趋势向上;4. 编写代码实现这些条件判断。 需要注意EMA的计算方法是否正确,以及如何处理初始值的问题。同时,确保代码能够有效遍历数据,检测符合条件的金叉信号。</think>### 金叉计算公式与实现方法 #### 1. **金叉定义** 金叉指技术分析中快速线(如MACD中的DIF)从下方上穿慢速线(如DEA),通常被视为买信号。在MACD指标中,金叉触发条件为: $$DIF_{t} > DEA_{t} \quad \text{且} \quad DIF_{t-1} \leq DEA_{t-1}$$ "即将出现金叉"可定义为**当前DIF快速接近DEA且趋势向上**,例如: $$DIF_{t} < DEA_{t} \quad \text{但} \quad DIF_{t} - DEA_{t} \geq -0.1 \quad \text{且} \quad DIF_{t} > DIF_{t-1}$$ --- #### 2. **MACD计算步骤** 实现金叉检测需先计算MACD指标,步骤如下: 1. **计算EMA(指数移动平均)** - 12日EMA:$EMA_{12} = \text{前一日EMA}_{12} \times \frac{11}{13} + \text{当日收盘价} \times \frac{2}{13}$ - 26日EMA:$EMA_{26} = \text{前一日EMA}_{26} \times \frac{25}{27} + \text{当日收盘价} \times \frac{2}{27}$ 2. **计算DIF(差离值)** $$DIF = EMA_{12} - EMA_{26}$$ 3. **计算DEA(信号线)** - 对DIF进行9日EMA: $$DEA = \text{前一日DEA} \times \frac{8}{10} + \text{当日DIF} \times \frac{2}{10}$$ --- #### 3. **代码实现(Python)** ```python import pandas as pd def calculate_EMA(data, window): return data['close'].ewm(span=window, adjust=False).mean() def detect_golden_cross(data): # 计算EMA data['EMA12'] = calculate_EMA(data, 12) data['EMA26'] = calculate_EMA(data, 26) # 计算DIF和DEA data['DIF'] = data['EMA12'] - data['EMA26'] data['DEA'] = data['DIF'].ewm(span=9, adjust=False).mean() # 判断金叉条件(已发生) data['金叉'] = (data['DIF'] > data['DEA']) & (data['DIF'].shift(1) <= data['DEA'].shift(1)) # 判断即将金叉条件(DIF接近DEA且趋势向上) data['即将金叉'] = (data['DIF'] < data['DEA']) & \ (data['DIF'] - data['DEA'] >= -0.1) & \ (data['DIF'] > data['DIF'].shift(1)) return data # 示例数据调用 stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv') # 需包含日期和收盘价 result = detect_golden_cross(stock_data) print(result[result['即将金叉']]) ``` --- #### 4. **关键逻辑说明** - **`rolling`函数与EMA计算**:使用`pandas.ewm()`实现指数移动平均,与引用[1]中MACD计算逻辑一致[^1]。 - **金叉条件**:通过比较当前和前一日DIF与DEA的交叉关系。 - **即将金叉条件**:定义DIF与DEA差距小于0.1且DIF处于上升趋势。 ---
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