技术分析有效性统计
统计技术七工具简介
THANKS
03
案例分析：例如，在企业成本分析中 ，可以使用排列图来展示各项成本占 总成本的比重。通过观察排列图，可 以发现主要成本项目和次要成本项目 ，进而制定相应的成本控制措施。
因果图实践应用与案例分析
因果图是一种用于分析因果关系的工 具，通过绘制因果关系图来展示变量 之间的因 因果关系，包括产品质量、市场占有 率、客户满意度等。在制作因果图时 ，需要准确描述每个变量的含义和作 用，同时要清晰地展示变量之间的因 果关系。在分析因果图时，需要找出 关键因素和影响，制定相应的改进措 施。
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案例分析：例如，在生产过程中，可 以使用控制图来监控生产线的稳定性 。通过绘制控制图，可以及时发现异 常点并采取相应措施进行改进，提高 生产效率和产品质量。
散点图实践应用与案例分析
• 散点图是一种用于展示两个变量之间关系的工具，通 过绘制散点图来展示两个变量之间的相关
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总结与展望
对统计技术七工具的总结与评价
03
设计要素
流程图通常由方框、箭头、连 接符等组成，表示各个步骤之
间的逻辑关系。
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使用方法
根据需要描述的过程或系统， 绘制流程图的各个步骤，并标
注连接符和说明。
排列图
01
定义
排列图是一种用于展示数据分布 和关系的工具，通常用于质量控
制、缺陷分析等领域。
03
设计要素
排列图通常由柱状图和折线图组 成，表示数据分布和累计比例关
回归分析
根据自变量和因变量的关系建立回归方 程，预测因变量的取值。
相关分析
通过计算相关系数等指标，衡量两个变 量之间的线性关系。
时间序列分析
通过对时间序列数据的分析和预测，揭 示其周期性变化和趋势。
浅析证券投资技术分析方法的有效性
些 投资者 没有察 觉或根 本不 去察 觉 。这时我 们可 析 ，因此 比散 户更 具 有 优势 地 位 。但 在 技术 分 析
以参考 人气 指标 （ Ｒ） Ａ 、买 卖 意愿 指 标 （ Ｒ）和 上 ，机 构 、大 户 和散 户却 都 是 面对 同 样 的技 术 指 Ｂ
中间意 愿指标 （ Ｒ 。无 论投 资 者 的买 与卖 是理 标 。处 在 同一 跑 线上 。因此 投 资机 构 、大户 、散 Ｃ ）
析一 般 分 为 Ｋ线 分 析 、切 线 分 析 、 波浪 分析 、
形 态分析 和指 标分析 。 （ ）技术 分析 有三 大基 本假设 －
二 、技术 分析 的作 用
（ ）技术 指 标 分 析 是一 种 客观 分析 ，其 图 一
形 上提 示 的买 入 、卖 出讯 号 ，都 不 会 因人 的主 观 １ 市场行为涵盖一切信息 。这一假定的基 意愿 而改 变 。 ．
经 营管 理 状 况 、行 业 动 态 等 因 素进 行 分 析 ，以 究 竟是 什 么原 因影 响证 券的价 格 。 此来 研 究股 票 的价 值 ，衡 量股 价 的高低 。 而 技 ２ 价 格 沿趋 势线 移 动 。这 一 假 定 的基 本 含 义 ． 术分 析 则 是指 对 证 券 市 场 的市 场 行 为 所 作 的 分 是 证 券 价 格 在一 段 时 间 内上 涨 或 下跌 ，在 将 来 一 析 。其 特 点是 利 用 某 些 历史 资 料 ，透 过 图表 或 定 时 间 内 ，如 果 没 有 足 够 的力 量 改 变 这 一 趋 势 ， 技 术 指 标 的 记 录 ，应 用 数 学 和 逻 辑 上 的 方 法 ， 价 格将 沿袭 过 去 的变 化趋 势 。如 果这 一假 定 成立 ，
本 含 义 是 证 券 价 格 的 每 一 个 影 响 因素 都 完 全 、
技术评估方法
技术评估方法
技术评估方法是一种评估和判断技术方案或解决方案的有效性、可行性和可靠性的方法。
以下是一些常用的技术评估方法：
1. 技术需求分析：通过收集和分析相关数据和信息，确定技术方案的需求和目标，以便进行后续的评估和比较。
2. 技术可行性分析：评估技术方案是否能够在技术、经济、市场等各个方面实现，并对可能存在的风险和问题进行分析和评估。
3. 评估技术成本：对技术方案的成本进行评估，包括设备、软件、人员培训等各个方面的成本，并分析其对项目整体成本的影响。
4. 技术性能评估：评估技术方案的性能指标，包括速度、容量、可靠性等，以确定其是否满足项目需求和要求。
5. 技术风险评估：评估技术方案的风险和问题，并制定相应的措施和计划来应对和解决这些风险和问题。
6. 技术可靠性评估：评估技术方案的可靠性和稳定性，包括系统故障率、故障恢复时间等方面的评估。
7. 技术比较分析：将不同的技术方案进行比较和分析，评估其优劣势，并选择最适合项目需求的技术方案。
8. 用户满意度调查：通过用户调查和反馈，评估技术方案的用户满意度和接受度，以确定其是否符合用户需求和期望。
以上是一些常用的技术评估方法，可以根据具体项目和需求选择合适的方法进行评估。
股票技术分析中MACD指标的有效性检验
股票技术分析中MACD指标的有效性检验股票技术分析中MACD指标的有效性检验一、引言股票市场一直以来都是投资者的热门关注对象之一，投资者希望通过技术分析等手段，来预测股票市场的走势，从而获得丰厚的投资回报。
而移动平均收敛/发散指标（Moving Average Convergence Divergence，简称MACD）作为股票技术分析的重要工具之一，一直备受投资者的关注。
本文将对MACD指标的有效性进行深入探究，并通过实证分析得出结论，以期提供有关投资者科学决策的参考。
二、MACD指标简介MACD指标是由戴维斯·阁尔创造并于1979年正式推出的一种技术分析指标。
它通过计算股票的长短期移动均线之间的差异，并在此基础上绘制出一条移动平均线（MACD线）和一条触发线（信号线），以反映股票走势的强弱及买卖信号的产生。
三、MACD指标的原理MACD指标的计算主要涉及三个重要参数：快速移动平均线（Fast Moving Average，简称FASTMA）、慢速移动平均线（Slow Moving Average，简称SLOWMA）和移动平均线差异（Moving Average Convergence Divergence，简称MACD）。
其中，FASTMA通常为12日移动平均线，SLOWMA通常为26日移动平均线，MACD则是FASTMA与SLOWMA之间的差异。
四、MACD指标的使用方法MACD指标主要通过观察MACD线与触发线的交叉情况来进行技术分析和预测。
当MACD线由下向上穿过触发线时，预示着股票价格可能会上涨，投资者可考虑买入；而当MACD线由上向下穿过触发线时，预示着股票价格可能会下跌，投资者可考虑卖出。
五、MACD指标的有效性检验方法为了验证MACD指标的有效性，本文将采用股票市场历史数据进行实证分析。
实证中选取了多只股票进行相关指标计算，并比较相关股票MACD指标与实际价格走势的一致性。
浅析技术分析在我国证劵市场的有效性
浅析技术分析在我国证劵市场的有效性技术分析是一种以市场价格和交易量等数据为基础，运用统计和数学方法来预测证券价格趋势的方法。
在我国证券市场，技术分析一直是投资者们关注的热点话题。
随着证券市场的不断发展和技术手段的不断提高，技术分析在我国证券市场的有效性也备受关注。
本文将从理论和实践两个方面对技术分析在我国证券市场的有效性进行浅析。
一、理论分析技术分析依靠的是市场实时数据，依赖于历史价格和交易量等信息来预测未来走势，与基本分析相比，技术分析更加注重市场的情绪和趋势。
技术分析的理论基础主要包括三个假设：市场价格包含所有信息、价格会走出一定的趋势和历史会重演。
根据这些假设，技术分析通过图表、指标和交易系统等手段来分析市场走势，以期获得投资回报。
技术分析的有效性一直备受争议。
有人认为技术分析依赖于历史数据，无法准确预测未来价格，因此是一种无效的方法。
不过也有人认为，技术分析能够反映市场情绪和趋势，能够帮助投资者捕捉市场机会，因此是一种有效的方法。
针对技术分析的有效性，学术界和投资者们一直在进行深入的研究和实证分析，以求得结论的验证。
在我国证券市场，技术分析的有效性也备受关注。
一方面，我国证券市场的交易活跃度高，市场情绪波动大，这为技术分析提供了足够的市场数据，使得技术分析在我国证券市场具有一定的适用性。
我国证券市场的市场环境和制度体系与国际市场存在差异，技术分析在国际市场的有效性能否直接适用于我国证券市场，还需要进一步的研究和实践论证。
二、实践分析从实践角度来看，技术分析在我国证券市场的有效性也备受争议。
有投资者和机构认为，技术分析能够帮助他们识别市场趋势和买卖点，从而获取投资回报。
他们指出，通过技术分析中的图表和指标等方法，能够更好地把握市场情绪和趋势，从而获取更好的投资机会。
一些研究也表明，技术分析在我国证券市场具有一定的预测能力，能够帮助投资者获取超额收益。
三、建议针对技术分析在我国证券市场的有效性，在实际投资中，有几点建议：技术分析不能被过分神化，投资者需要进行合理的风险控制，不能只依赖技术分析来进行投资决策。
技术分析有效性的实证研究
技术分析有效性的实证研究一、本文概述本文旨在对技术分析的有效性进行深入的实证研究。
技术分析，作为金融市场分析的重要分支，主要依赖历史价格和交易数据来预测未来市场走势。
尽管这一领域存在诸多争议，但其影响力和应用广泛性不容忽视。
本文首先介绍了技术分析的基本概念、发展历程以及主要的分析工具和方法。
然后，通过收集大量实际市场数据，运用统计学原理和计量经济学模型，对技术分析的各种指标和策略进行了系统的实证研究。
研究内容包括但不限于趋势线、移动平均线、相对强弱指数（RSI）、随机指标（KDJ）等常见技术分析工具的有效性检验。
本文还考虑了不同市场（如股市、期市、汇市等）和不同时间跨度下技术分析的适用性。
根据实证结果，本文得出了关于技术分析有效性的结论，并提出了相应的投资建议和市场展望。
本文期望为投资者提供一个更加全面、客观的视角，以帮助他们更好地理解和应用技术分析。
二、技术分析的基本原理与方法技术分析是金融市场分析的重要分支，它主要依赖于历史价格和交易量的数据，通过特定的图形、指标和工具，以预测未来的市场走势。
其核心理念在于，所有的基本面信息，无论多么复杂或难以捉摸，最终都会反映在价格和交易量的变动上。
技术分析的基本原理主要包括市场行为包容消化一切、价格以趋势方式演变、历史会重演。
市场行为包容消化一切意味着所有可能影响市场走势的信息，包括基本面因素、市场情绪、投资者预期等，都会反映在市场价格和交易量的变动上。
价格以趋势方式演变是指市场价格往往会形成一定的趋势，这种趋势一旦形成，就会持续一定的时间，直到趋势的力量耗尽。
历史会重演则是基于金融市场存在周期性和重复性的观点，认为历史的价格和交易量数据可以为未来的市场走势提供参考。
技术分析的方法主要包括图表分析、指标分析和形态分析。
图表分析是通过绘制价格图表，观察价格走势和交易量变化，以识别市场趋势和交易信号。
常见的价格图表有折线图、柱状图和蜡烛图等。
指标分析则是通过计算特定的数学公式，生成技术指标，以辅助判断市场走势。
物理实验技术中的实验数据的有效性检验与验证方法
物理实验技术中的实验数据的有效性检验与验证方法在物理实验中，实验数据的有效性检验与验证是非常重要的，它直接关系到实验结果的可靠性和科学性。
本文将探讨一些常见的方法和技术，以及它们在物理实验中的应用。
首先，我们来介绍一种常见的有效性检验方法——误差分析。
误差是由各种原因引起的实验结果与真实值之间的差异。
误差分为系统误差和随机误差两种。
系统误差是由于实验设计、仪器偏差等非随机因素引起的，而随机误差是由于实验操作、测量仪器的不确定性等随机因素引起的。
误差分析的目的是确定误差的大小和来源，以判断实验数据的有效性。
对于系统误差，可以通过仪器校准来进行检验。
仪器校准是将已知准确值的样品或测量标准与待测量进行比较，以确定仪器的误差。
例如，在电阻测量实验中，可以使用已知阻值的标准电阻与待测电阻进行比较，以确定测试仪表的误差。
除了校准，还可以通过多次测量来检验系统误差。
如果重复测量结果接近，说明实验系统误差较小。
对于随机误差，可以使用统计方法来进行分析和检验。
例如，可以计算重复测量结果的平均值和标准偏差，以评估数据的可靠性。
平均值反映了数据的整体趋势，而标准偏差则衡量了数据的离散程度。
如果标准偏差较小，说明数据的重复性较好，随机误差较小。
除了误差分析，还可以使用模拟实验和理论计算来验证实验数据的有效性。
模拟实验是通过计算机模拟和数值方法，模拟物理实验的过程和结果。
通过比较实验数据和模拟结果，可以验证实验数据的准确性。
模拟实验还可以用于优化实验设计和参数选择，提高实验效率和精度。
与模拟实验相似，理论计算也是验证实验数据的重要手段。
物理实验通常有相关的理论模型和公式，利用这些理论模型和公式可以对实验数据进行计算。
如果实验数据与理论计算相吻合，说明实验数据的有效性较高。
如果不吻合，则可能存在实验误差或新的物理现象，需要进一步深入研究。
另外，交叉验证也是一种有效性检验的方法。
交叉验证是指通过多个独立实验或不同方法进行的实验结果之间的比较。
有效性分析
有效性分析范文与提示1，把几只蜜蜂和苍蝇放进一只平放的玻璃瓶，使瓶底对着光亮处，瓶口对着暗处。
结果，有目标地朝着光亮拼命扑腾的蜜蜂最终衰竭而死，而无目的地乱窜的苍蝇竟都溜出细口瓶颈逃走。
是什么葬送了蜜蜂？是它对既定方向的执著，是它对趋光性这一规则的遵循。
当今企业面临的最大挑战是经营环境的模糊性与不确定性。
在高科技企业，哪怕只预测几个月后的技术趋势，都是件浪费时间的徒劳之举。
就像蜜蜂或苍蝇一样，企业经常面临一个像玻璃瓶那样的不可思议的环境。
蜜蜂试验告诉我们，在充满不确定性的经验环境中，企业需要的不是朝着既定方向的执著努力，而是在随机试错的过程中寻求生路，不是对规则的遵循，而是对规则的突破。
在一个经常变化的世界里，混乱的行动比有序的衰亡好得多。
第一篇无序与有序之间无序的乱窜拯救了苍蝇，有序的努力断送了蜜蜂。
上文根据一个特殊试实验论证了这样一个结论：在充满不确定性的经营环境中，企业需要的不是朝着既定方向的执著努力，而是在随机试错的过程中寻求生路。
这一论证从总体上缺乏说服力。
首先，实验涉及的是生物行为，而企业经营涉及的是人的社会行为，二者之间缺乏可比性。
作为世界普遍联系的一部分，二者的规律当然有某种共性，一般化为企业应对不确定性的普遍性原则，在逻辑上是“轻率概括”、“不当类推”。
这种方法用于说明生物现象和社会现象的关系是十分有害的。
物竞天择，弱肉强食，是生物界进化的规律，以它来类推社会发展，是反动的社会达尔文主义。
其次，在一个经常变化的世界里，混乱的行动和有序的衰亡也并不是两种仅有的选择。
没有理由因为反对有序的衰亡，而提倡混乱的行动。
这类似于文化革命中的流行语“宁要社会主义的草，不要资本主义的苗”。
即使基于当时的政治大前提，资本主义的苗和社会主义的草，也并不是两种仅有的前途。
事实上，更可能或应当争取的前途是“社会主义的苗”。
再次，当今企业面临不确定性的挑战，要求经营者灵活地对待规则，这是上述论证中涉及的合理理想。
如何进行有效的数据分析与统计
如何进行有效的数据分析与统计在当今大数据时代，数据分析和统计已经成为了企业决策与业务发展的重要工具。
通过对海量数据的整理、分析和统计，可以发现隐藏的规律和趋势，为企业提供有力的决策依据。
然而，如何进行有效的数据分析与统计成为了许多从业者面临的挑战。
本文将介绍几个有效的方法和技巧，帮助你在数据分析与统计领域取得更好的成果。
一、明确分析目标在进行数据分析与统计之前，首先需要明确自己的分析目标。
分析目标可以是确定问题的原因、寻找潜在的机会或者预测未来的趋势等。
明确分析目标可以帮助你集中精力和资源，具体分析相关的数据，避免盲目分析和信息冗余。
二、收集和整理数据有效的数据分析与统计需要基于可靠的数据基础。
因此，在进行分析之前，需要收集并整理相关的数据。
数据可以来自于企业内部的数据库、外部的统计报告或者民意调查等渠道。
在整理数据时，应该注意数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失值的影响，以保证后续的分析结果的可信度。
三、选择适当的统计方法在进行数据分析与统计时，可以根据不同的目标和数据类型选择适当的统计方法。
常用的统计方法包括描述性统计、推断统计和预测统计等。
描述性统计用于对数据进行总结和描述，推断统计用于从样本中推断总体的特征和规律，预测统计用于根据过去的数据预测未来的趋势。
根据具体的情况和需求，选择合适的统计方法可以提高分析的准确性和有效性。
四、使用合适的工具和技术在进行数据分析与统计时，选择合适的工具和技术也是非常重要的。
目前市场上有许多强大的数据分析和统计工具，如Excel、SPSS、Python和R等。
这些工具可以帮助你更方便地进行数据处理、分析和可视化等工作。
同时，熟练掌握一些基本的统计技术，如假设检验、回归分析和聚类分析等，也是进行有效数据分析与统计的关键。
五、进行合理的数据解读和可视化在完成数据分析之后，需要对分析结果进行合理的解读和可视化。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解和分析数据，发现数据中的规律和趋势。
技术分析中威廉指标的有效性研究
有效 性 研究
一 李春水 程
◆
浩 博士 生 （ １ 、华西证 券有限责任公 司 成都 ６ １ （ ） ０ ４ １ ６ １ １ ３ ０ ７）
文献标识码 ：Ａ
形 态在 美 国和 中国市 场 中的有 效 性进 行
２ 、西南财经 大学会计 学院 成都
通 过 该 指标 获取 收 益 ，且 买入 日的 平均
检验 时 发现 ，投 资者 根据 该形 态进 行股 票投 资 ，都 能够获得 异常收 益。
也 有文 献对 技 术分 析 的有 效性 提 出 了质疑 。例如 ，Ａｌ ｌ ｅ ｌ ｌ ａ ｎ ｄ Ｋ ａ ｒ ｊ ａ ｌ ａ ｉ ｒ ｌ ￣ Ｆ Ｉ （ １ ９ ９ ９） 的实证 结果发现 ， 投资 者运用 技
间 １ ３ ｏ ｏ ｔ ｓ ｌ ： ｒ ａ ｐ检 验
表１ Ｗ＆ Ｒ威廉指标策略的实证结果
ａ３ ０６ — ２ 。 １ ２４
０ ０ ０ １ ４ “１ ３ ９ ２） ０ ０ ２ ２ １
０ ０ ０ ３ ２ １ ２ ２ ２） ００ １ ６ ３ ００ ０ ２ ５ ” ２ ８ ３ Ｊ ００ １ ： ３ ８
段０ ０ ６ ％ 的均值 ，且前一阶段 的标准差也
大于后一阶段。其次 ，无论在整个 区间还
２ ０ ０ ６ — ２ ０ ０ ９ ２ 。 ０ ９ — ２０ １ ２４
率的绝对值 ，这两个常用模型无法解释
Ｗ ＆Ｒ 威 廉指 标 策 略所 获得 的收益 率 。 关键 诵 ： Ｗ＆ Ｒ 威 廉 指标 策 略 缓 冲 空
术 分析 并不 能 获取 异常 的收 益率 ，仅 有 在 部分 市场 形 态下 ，投 资者 才能通 过 技
术 分 析 在 股 票 市 场 中 获 利 。 孙 碧 波
股市常用技术分析方法的有效性实证研究
股市常用技术分析方法的有效性实证研究摘要：股市技术分析是投资者根据历史股价和交易量数据预测未来股价走势的一种方法。
然而，对技术分析方法的有效性争议颇多。
本文通过对于几种常用技术分析方法的实证研究，探讨技术分析在股市中的有效性。
一、简介技术分析是通过研究股票价格和交易量等信息，以预测未来股票走势的一种投资方法。
在股市中，投资者常使用一些常见的技术分析方法，比如移动平均线、相对强弱指标、MACD指标等。
然而，技术分析方法的有效性一直备受争议，有人认为技术分析是靠运气，无法有效预测股价的走势，有人则坚信技术分析的有效性。
本文将通过实证研究，对几种常见的技术分析方法进行探讨。
二、移动平均线的实证研究移动平均线是技术分析中最常用的工具之一。
移动平均线的基本原理是计算一段时间内的股价平均值，用以平滑股价走势。
通过计算不同期的移动平均线，投资者可以判断股价的长期趋势和短期趋势。
许多投资者认为移动平均线是一种有效的预测工具。
实证研究中，虽然存在不同的研究方法和时间周期，但总体来说，移动平均线在预测股价短期波动方面具有一定的预测能力。
然而，在预测长期趋势方面，移动平均线的表现并不理想。
三、相对强弱指标的实证研究相对强弱指标（RSI）是一种用于判断股票超买和超卖状态的技术指标。
RSI指标计算股票在一段时间内上涨日和下跌日所占比例，并将其映射到0-100的范围内。
当RSI指标超过70时，表明股票超买，可能发生下跌；当RSI指标低于30时，表明股票超卖，可能发生上涨。
实证研究表明，RSI指标在判断超买超卖状态方面，具有一定的有效性。
然而，有关RSI指标在预测股价走势方面的研究并不一致，存在较多的争议。
四、MACD指标的实证研究MACD指标（Moving Average Convergence Divergence）是一种用于研究股票趋势的技术分析指标。
MACD指标通过计算两个移动平均线之间的差异来判断股票走势的强弱。
实证研究表明，MACD指标在判断股票趋势的短期变化方面有较好的预测能力。
统计分析技术在课题研究中的应用
统计分析技术在课题研究中的应用引言统计分析技术是一种重要的研究工具，在各个领域的研究中都有广泛的应用。
在课题研究中，统计分析技术可以帮助研究者对数据进行分析、提取有用的信息，并对研究结果进行验证和解释。
本文将讨论统计分析技术在课题研究中的应用，并介绍一些常用的统计分析方法。
统计分析技术的优势统计分析技术具有多种优势，使其成为课题研究中不可或缺的工具之一。
首先，统计分析技术能够对大量的数据进行综合分析。
在课题研究中，往往需要收集大量的数据，而统计分析技术能够对这些数据进行整理和处理，从而提取出有用的信息。
例如，研究者可以利用统计分析技术对某一变量在不同组别之间的差异进行检验，从而判断该变量是否对研究结果具有显著影响。
其次，统计分析技术可以帮助研究者验证研究假设。
在课题研究中，研究者通常会提出一些假设，希望通过实证分析来验证这些假设的有效性。
而统计分析技术能够对数据进行处理和分析，从而帮助研究者得出结论是否支持或拒绝这些假设。
最后，统计分析技术还可以帮助研究者解释研究结果。
在课题研究中，研究者通常需要对研究结果进行解释，以便更好地理解研究现象。
统计分析技术可以通过对数据的分析，提供一种客观、科学的解释方式，使研究结果更具说服力。
常用的统计分析方法在课题研究中，有许多常用的统计分析方法可以帮助研究者对数据进行处理和分析。
下面介绍几种常见的统计分析方法。
描述统计学描述统计学是一种将收集到的数据进行整理、总结和展示的统计方法。
在课题研究中，研究者常常需要对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行描述。
常用的描述统计学方法包括均值、中位数、标准差、频率分布表等。
例如，研究者可以利用描述统计学方法计算出某一变量的平均值、中位数和标准差，并绘制出柱状图或直方图来展示其分布情况。
这些统计量和图表可以帮助研究者初步了解数据的特征和趋势。
方差分析方差分析是一种用于比较多个组别之间差异的统计方法。
在课题研究中，研究者常常需要对不同组别之间的差异进行检验，以确定某一变量是否对研究结果产生显著影响。
技术分析中威廉指标的有效性研究
技术分析中威廉指标的有效性研究内容摘要：在基本面分析流行以前，技术分析被广泛地应用于资本市场投资。
本文使用沪深300指数2006年1月到2012年4月的数据对W&R威廉指标的有效性进行了分析。
研究发现：投资者能够通过该指标获取收益，且买入日的平均回报率显著高于卖出日的平均回报率；投资者在构建策略时增加缓冲空间能够获得更大收益，因为缓冲空间提高了买入收益率，并且提高了卖空收益率的绝对值。
基于ARMA模型以及GARCH模型的Bootstrap检验结果进一步表明，W&R威廉指标策略产生的收益率绝对值大于上述模型所得到的“正常”收益率的绝对值，这两个常用模型无法解释W&R威廉指标策略所获得的收益率。
关键词：W&R威廉指标策略缓冲空间Bootstrap检验问题的提出“技术分析”这一术语是各种交易技术的统称。
技术分析者相信，买卖交易的相互对比能够被市场交易的图像所描述。
在基本面分析流行以前，技术分析被广泛地应用于资本市场投资。
时至今日，技术分析仍然是与基本面分析具有同等重要地位的分析方法。
那么，如此广泛被应用的方法是否可以为投资者带来效益呢？这正是本文所要讨论的目标。
已有的文献已从技术分析的某类方法对其有效性进行了研究。
例如，针对均线规则的有效性问题，Brock et al.（1992）的实证研究发现，投资者使用这一规则能够获利，而且，该异常收益不能被流行的收益率时间序列模型很好地解释。
不仅是均线规则，Lo et al.（2000）和陈卓思、宋逢明（2005）分别对头肩形态在美国和中国市场中的有效性进行检验时发现，投资者根据该形态进行股票投资，都能够获得异常收益。
也有文献对技术分析的有效性提出了质疑。
例如，Allen and Karjalainen （1999）的实证结果发现，投资者运用技术分析并不能获取异常的收益率，仅有在部分市场形态下，投资者才能通过技术分析在股票市场中获利。
方案的可行性和有效性分析
方案的可行性和有效性分析方案的可行性和有效性分析是指对某项方案进行评估，分析其是否切实可行并能够有效地解决问题。
以下是对方案可行性和有效性进行分析的一些要点：一、可行性分析：1. 技术可行性：方案是否需要先进、成熟的技术支持？是否有相关的研发、生产能力和经验？2. 经济可行性：方案实施所需的成本是否能够承担？是否能够获得预期的经济效益？3. 时间可行性：实施方案所需时间是否合理可行？是否能在规定时间内完成？4. 法律可行性：方案是否符合国家、地方的法律法规及政策规定？是否需要特殊许可或证书？二、有效性分析：1. 解决问题的程度：方案是否能够根本性地解决问题？是否能够满足用户或社会的需求？2. 实施的可操作性：方案是否可行且易于操作？是否需要培训或调整?3. 绩效评估：方案实施后对相关绩效指标有何影响？是否能够提高效率、减少成本、提高质量等？4. 可持续性：方案的效果是否持久且可持续？是否能够适应未来的发展？5. 风险评估：方案实施过程中是否有潜在的风险？有何预防措施及应急方案？对于方案可行性和有效性的分析，需要综合考虑多个因素，如技术、经济、时间、法律等方面。
下面通过一个案例来进一步说明：假设某公司计划采用新的生产技术来提高生产效率，方案包括引进自动化设备、改进流程和培训员工。
技术可行性：自动化设备已经成熟，可以满足公司的生产需求；该公司拥有相关的技术人员和经验，能够适应新技术的使用。
经济可行性：该公司预算有限，经济可行性是一个重要考虑因素。
通过引进自动化设备和改进流程，可以提高生产效率和降低人工成本，从而获得预期的经济效益。
时间可行性：新技术的引进和流程改进需要时间。
公司需要在安排生产计划的前提下，策划好引进过程，确保能够在规定时间内完成。
法律可行性：该公司的生产技术和设备是否符合相关法律法规的要求？是否需要申请特殊的许可或证书？有效性分析：1. 解决问题的程度：新技术能够提高生产效率，解决公司生产过程中的瓶颈问题，满足市场对产品的需求。
股市常用技术分析方法的有效性实证研究
股市常用技术分析方法的有效性实证研究股市常用技术分析方法的有效性实证研究1.引言技术分析是投资者在股市中常用的一种分析方法。
技术分析依据股价、交易量及其他市场数据，通过研究图表和指标等进行预测股票价格的走势。
在股市中，技术分析被广泛运用，被认为能够帮助投资者识别股票的买入和卖出时机，实现较好的投资收益。
然而，关于技术分析方法的有效性存在着一定的争议。
本文旨在通过实证研究，探讨股市常用技术分析方法的有效性，以期为投资者提供一定的参考和借鉴。
2.研究方法为了研究技术分析方法的有效性，本文选取了历史上广泛使用的常见技术分析方法，包括趋势线分析、移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带（BOLL）等。
并通过对比技术分析方法与市场实际情况的对应关系，分析技术分析方法的准确性。
本研究选取一个股票作为样本，选取其长期和短期的股票价格走势进行分析，并对比技术分析方法的预测结果。
3.实证研究结果3.1 趋势线分析趋势线分析是技术分析中经典的方法之一，它用于判断股票价格的趋势方向。
一般来说，上升趋势线和下降趋势线是判断股票价格走势的重要参考依据。
在实证研究中，我们选取了一个股票的价格走势，并将趋势线绘制在股价走势图上。
结果显示，趋势线的确起到了一定的指导作用，能够准确判断股票价格的涨跌趋势。
然而，趋势线的准确性也与市场情况有关，特别是在市场波动较大或无法形成明显趋势时，趋势线分析的有效性可能下降。
3.2 移动平均线移动平均线是一种将过去一定时间内的股票价格平均化，以此判断股票价格走势的方法。
在实证研究中，我们设置了不同的移动平均线周期，并将移动平均线与股价走势进行比较。
结果显示，移动平均线能够较好地反映股票价格的长期趋势，对于长线投资者具有一定的参考价值。
然而，对于短期投资者而言，移动平均线的信号滞后性较大，可能无法及时捕捉到股票价格的短期波动。
3.3 相对强弱指标（RSI）相对强弱指标（RSI）是一种衡量股票价格变动幅度的指标。
生物制药技术实验中的数据统计分析
生物制药技术实验中的数据统计分析生物制药技术是指利用生物学和生物化学的原理和方法，通过对生物材料进行加工和转化，制造用于医疗或药物开发的产品。
在生物制药技术的研发和应用过程中，数据统计分析起着至关重要的作用。
本文将对生物制药技术实验中的数据统计分析进行讨论。
一、数据收集和整理生物制药技术实验中，首先需要收集与实验相关的数据。
这些数据可能包括药物的组成成分、反应的速率、生物材料的质量和净化程度等。
为确保数据的准确性和可靠性，实验过程中应严格按照预定的标准和流程进行操作，避免因操作误差导致数据的失真。
数据的整理是数据统计分析的基础工作。
在整理数据时，需要将不同实验组或不同时间点的数据分别记录，并标明相应的条件和参数。
整理后的数据应按照一定的格式存储，以便后续的统计分析和结果展示。
二、描述性统计分析描述性统计分析是分析数据的第一步，旨在对数据进行总结和描述，以便更好地理解实验结果。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
平均数是描述数据集的中心位置的常用指标，它能够反映数据的集中趋势。
计算平均数时，需要将所有数据求和，然后除以数据点的个数。
中位数是将一组数据按大小排序后，处于中间位置的值，它能够反映数据的中间位置，对异常值不敏感。
众数是数据中出现频率最高的值，方差和标准差可以衡量数据的离散程度。
通过描述性统计分析，可以了解数据的分布情况、数据的中心趋势以及数据的离散程度，为后续的推断统计分析提供基础。
三、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据对总体进行推断的一种方法。
在生物制药技术实验中，推断统计分析通常用于评估一种药物或治疗方法的有效性、进行质量控制以及比较不同实验条件下的差异等。
常用的推断统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断某个假设是否成立，常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
置信区间估计用于估计一个参数的取值范围，常用的置信区间估计方法有正态分布的置信区间、二项分布的置信区间等。
技术可行性怎么分析
技术可行性怎么分析技术可行性分析是指对一项技术解决方案进行评估，以确定其在实施过程中的可行性和可靠性。
在当今快速发展的科技领域，对技术可行性的分析成为各行各业决策的重要依据之一。
本文将介绍技术可行性的分析方法和步骤，以帮助读者更好地理解和应用。
一、技术可行性的定义和意义技术可行性是指在满足技术要求和限制条件的前提下，技术解决方案是否能够成功实施和达到预期目标的可能性。
评估技术可行性可以有效避免项目实施中出现的技术难题和风险，降低项目失败的可能性，提高项目的成功率。
技术可行性分析的目的是明确项目的技术可行性，旨在为项目的决策和计划提供依据。
通过分析技术可行性，可以确定技术解决方案的可行性、可靠性和可扩展性，为项目的进一步推进提供有力支持。
二、技术可行性分析的步骤1.明确技术目标与要求在进行技术可行性分析之前，首先明确项目的技术目标和要求。
技术目标和要求是确定技术可行性的基础，包括项目所要解决的问题、目标的实现方式以及技术要求和限制条件等。
2.收集和整理相关资料收集和整理与技术解决方案相关的资料，包括技术文献、专家咨询意见、已有项目经验等。
通过研究已有的相关技术和解决方案，可以对项目的可行性有一个初步的了解，并为后续分析提供依据。
3.分析技术可行性的关键因素针对项目的特点和要求，分析技术可行性的关键因素。
关键因素可以包括技术难题、资源需求、技术依赖性以及成本效益等。
通过分析关键因素，可以了解技术解决方案是否能够达到预期目标，并为后续的技术方案设计和实施提供指导。
4.制定技术实施方案根据分析结果，制定具体的技术实施方案。
技术实施方案应包括技术流程、实施步骤、资源需求和时间计划等。
通过制定详细的实施方案，可以确保项目的技术实施过程有条不紊，并减少技术风险的发生。
5.评估技术风险和可靠性评估技术风险和可靠性是技术可行性分析的重要组成部分。
通过对潜在的技术风险进行评估和分析，可以制定相应的应对措施，降低风险的影响。
统计学数据收集和分析的基本原则
统计学数据收集和分析的基本原则统计学是一门研究如何收集、分析和解释数据的学科，它在各个领域都起着重要的作用。
在进行数据收集和分析时，有一些基本原则需要遵循，以确保结果的准确性和可靠性。
本文将介绍统计学数据收集和分析的基本原则，并提供一些实用的建议。
一、明确研究目的和问题在进行数据收集和分析之前，我们首先需要明确研究的目的和问题。
明确的研究目的有助于确定需要收集的数据类型和样本规模，以及选择适当的统计方法和分析技术。
例如，如果我们的目的是了解某个人群的体重分布情况，我们就需要收集每个人的体重数据，并使用描述性统计方法进行分析。
二、选择合适的数据收集方法数据收集方法有多种，包括调查问卷、实验观察、抽样调查等。
根据研究的具体情况和目的，我们需要选择最适合的数据收集方法。
例如，在进行市场调研时，我们可以使用抽样调查的方法，通过随机抽取一部分被调查对象来代表整个人群，以便更好地估计总体的特征。
三、确保样本的代表性和随机性样本的代表性和随机性对结果的可靠性至关重要。
在数据收集过程中，我们需要确保样本能够准确代表整个总体，并且具有一定的随机性。
为了达到这个目的，我们可以使用随机抽样的方法，通过随机选择样本来排除主观偏见和个体差异。
四、确保数据的准确性和完整性数据的准确性和完整性是数据分析的基础。
在数据收集过程中，我们需要确保数据的正确记录和输入，避免出现错误和缺失。
可以通过培训调查员、使用标准化的问卷和检查数据的一致性等方法来提高数据的准确性和完整性。
五、选择合适的统计方法和分析技术在进行数据分析时，我们需要选择合适的统计方法和分析技术，以便从数据中提取有用的信息和结论。
常用的统计方法包括描述性统计、推断统计和回归分析等。
根据研究问题和数据类型的不同，我们需要选择适当的方法进行分析，并理解其局限性和可解释性。
六、正确解读和报告结果在完成数据分析后，我们需要正确解读和报告结果。
解读结果时，要注意避免主观偏见和武断结论，要根据数据提供客观的解释和推断。
论文中的研究方法和数据分析
论文中的研究方法和数据分析在学术界，研究方法和数据分析是撰写论文的重要组成部分。
它们决定了研究的可靠性和有效性。
本文将探讨论文中常用的研究方法和数据分析技术，并分析它们的优点和局限性。
一、研究方法论文中的研究方法根据研究目的和主观实际情况的不同而有所差异。
以下是一些常见的研究方法：1.实证研究方法：实证研究方法是一种基于证据和实际观察的研究方法。
它通过收集和分析数据来验证假设，并从中得出结论。
这种方法强调量化数据，借助于统计方法和实证证据来支持研究结论。
实证研究方法的优点在于其客观性和可重复性，但其局限性在于忽视了研究对象的主观性和背景信息。
2.定性研究方法：定性研究方法侧重于对研究对象的描述和解释。
研究者通过深入访谈、观察和文本分析等方法来收集数据，并根据主观判断和理论分析来解释研究结果。
定性研究方法注重对个别案例的深入理解，并强调对研究对象的背景、心理和社会因素的理解。
定性研究方法的优势在于可以提供丰富的详细信息，但也因为其主观性而缺乏普遍性和可重复性。
3.文献综述：文献综述是一种通过系统收集、整理和分析现有文献的方法。
研究者通过查找和综合相关研究的成果，总结和概括当前研究领域的发展情况。
文献综述具有整体性和全面性的特点，可以帮助研究者了解研究领域的现状和趋势。
然而，文献综述也可能存在选择性偏见和信息过载的问题。
二、数据分析研究数据的分析是论文中的另一个关键步骤。
不同的数据类型和研究方法需要使用不同的数据分析技术。
以下是一些常用的数据分析方法：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它包括计算数据的中心趋势（如均值和中位数）、变异程度（如标准差和范围）和数据分布（如频率和百分比）。
描述性统计分析可以提供对数据的整体了解，帮助研究者对研究对象进行初步的描述和比较。
2.相关分析：相关分析用于检测变量之间的关系。
通过计算变量之间的相关系数，研究者可以了解变量之间的相关强度和方向。
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6.51巨化股份600160212440.082121.24长城电工600192 6.682440.08 6.64 6.67 ST新材600299 6.662440.08 6.63 6.83百利电气60046813.282440.0813.2913.38三爱富60063623.592440.0823.623.91百视通60063715.292440.0815.3515.39星湖科技600866 6.352440.08 6.33 6.4国投电力600886 6.052440.08 6.05 6.06伊利股份60088722.732440.0822.723.42桐昆股份60123311.112440.0811.0611.1 5月4日ST宝利来0000088.7810573.68.829.22中国宝安00000911.8210573.611.7511.84中航地产00004311.9810573.611.811.98英特集团0004119.7510573.69.689.76晨鸣纸业000488 4.9810573.6 4.95 4.96珠海港00050710.910573.610.9211.05广州浪奇000523 6.0710573.6 6.08 6.02 *ST四环0006059.8210573.69.8310.31西王食品00063925.1210573.624.825.09美锦能源00072316.0510573.615.8915.99燕京啤酒00072915.8510573.615.716.25通化金马000766 4.5310573.6 4.48 4.58安凯客车0008689.7110573.69.6410.09 *ST星美000892 4.5910573.6 4.51 4.6双汇发展00089565.1210573.665.1367.47南天信息0009488.5410573.68.478.59 ST迈亚000971 3.8210573.6 3.77 3.81春晖股份000976 4.0610573.6 4.03 4.26鲁阳股份00208810.944734.0710.8411.03生 意 宝00209514.444734.0714.3814.23 *ST锌电0021148.934734.078.938.94三维通信00211512.694734.0712.5812.8三特索道00215914.54734.0714.3814.78梅 花 伞00217413.544734.0713.5414.05江特电机00217619.94734.0719.820.36粤 传 媒00218110.614734.0710.5910.86濮耐股份0022259.394734.079.379.63帝龙新材00224713.634734.0713.6813.93大洋电机00224914.94734.0714.8914.93华昌化工00227404734.079.329.29超华科技00228813.844734.0713.7113.8华英农业0023218.164734.078.18.13积成电子00233912.724734.0712.712.74森源电气00235804734.0726.527.23亚厦股份00237531.034734.0730.8231.8星网锐捷00239615.944734.0716.0215.94尤夫股份0024278.754734.078.728.78启明星辰00243914.94734.0714.9215.46龙星化工002442 5.824734.07 5.76 5.79沪电股份002463 5.134734.07 5.11 5.09金利科技00246417.734734.0717.717.92中顺洁柔00251122.134734.072221.99西泵股份00253617.354734.0717.3217.18杰赛科技00254414.124734.0714.0614.11洽洽食品00255728.054734.0720.621.36上海绿新00256513.414734.0713.3713.56益盛药业00256613.674734.0713.6414.1国电清新00257318.134734.0718.118.61明牌珠宝00257421.414734.0721.4221.98雷柏科技00257724.854734.0724.8726.69亚夏汽车00260725.584734.07-- 0朗姿股份00261236.974734.0736.9937.36蒙发利00261412.534734.0712.4712.69丹邦科技00261815.964734.0715.915.86金磊股份00262418.364734.0718.3619.59勤上光电00263829.14734.0729.330.23神州泰岳30000218.35713.191818.58三五互联30005112.26713.1912.0812.09海默科技3000849.64713.199.789.98顺网科技30011323.23713.1923.0623.03维尔利30019019.32713.1919.2721.05荣科科技30029014.91713.1914.7515.04包钢股份600010 6.512452.01 6.45 6.49 ST金花6000807.572452.017.527.72道博股份6001369.182452.019.189.18中青旅60013817.392452.0117.317.46巨化股份60016021.242452.0121.0521.24长城电工600192 6.672452.01 6.61 6.68 ST新材600299 6.832452.01 6.79 6.89百利电气60046813.382452.0113.313.34三爱富60063623.912452.0123.8523.66百视通60063715.392452.0115.2815.12星湖科技600866 6.42452.01 6.39 6.46国投电力600886 6.062452.01 6.05 6.1伊利股份60088723.422452.0123.2223.5桐昆股份60123311.12452.011111.13丰林集团60199610.82452.0110.6511.43第一天最高价第一天最低价第一天对应指数涨跌百分比(%)第一天卖出策略成败得分24.3522.89-0.34-111.4510.37-0.46-114.3513.05-0.46-134.6533.03-0.46-137.2335-0.46-16.89 6.58 1.2019.779.5 1.2015.99 5.86 1.20124.4824.01 1.201--- --- 1.2010.489.96 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1.76-112.6512.32 1.76118.1817.78 1.7611211.42 2.4019.769.61 2.4014.93 4.89 2.40110.710.52 2.4011413.51 2.4016.615.55 2.401 -- -- 2.4018.868.51 2.40-113.513.06 1.49119.819.5 1.49-110.6810.49 1.49-17.857.59 1.49-111.3511.05 1.49-114.7514.53 1.49-126.1924.75 1.4913129.76 1.49115.7715.26 1.4918.848.58 1.49114.9914.32 1.4915.8 5.73 1.49-15.12 5.06 1.49-122.0421.8 1.49117.6417.06 1.49127.2526.91 1.49-113.2713.15 1.49113.9413.52 1.49117.617.08 1.49124.923.7 1.49137.2536.54 1.49112.1311.86 1.49-1 -- -- 1.49129.3627.82 1.49118.3117.9 1.2419.579.31 1.24-118.6817.54 1.2416.37 6.2 1.7617.216.88 1.76-121.1720.78 1.7615.08 4.88 1.76-16.72 6.6 1.76-19.18.91 1.76-113.413.2 1.76123.8623.46 1.76115.4515.06 1.7616.06 5.99 1.7623.122.16 1.7618.788.61 1.01112.0811.63 1.0111211.29 1.0119.849.66 1.014.99 4.9 1.01110.9710.67 1.0116.15 5.85 1.01125.2824.6 1.01116.2815.9 1.01-116.1415.5 1.01165.1563 1.0118.78.51 1.01-110.9510.7 1.08114.714.02 1.0818.988.44 1.08112.7612.45 1.08114.514.2 1.08113.6213.33 1.08120.0919.75 1.0817.77.6 1.08-111.0410.85 1.08-113.6613.34 1.081 -- -- 1.0818.267.7 1.08112.7212.25 1.081 -- -- 1.08131.430.3 1.08116.0515.67 1.0818.798.6 1.08-115.0414.8 1.08-15.13 5.07 1.08117.917.32 1.08122.1821.8 1.08117.6317.25 1.08-128.0526.91 1.08113.4313.2 1.08113.813.52 1.08-118.4817.67 1.08121.521.29 1.08124.8624.11 1.0813736.6 1.08116.115.02 1.08129.4929 1.08-118.4918.2 1.98112.4511.5 1.9819.669.46 1.98123.5422.31 1.98119.3718.65 1.9816.55 6.210.49121.2720.840.4916.72 6.580.49-16.84 6.620.49113.3913.220.49123.9623.30.49115.5515.20.4916.42 6.30.4916.07 6.030.49123.522.60.49111.1610.940.49-19.228.70.37111.911.610.37112.0511.630.379.829.680.371 4.98 4.930.37-1 11.0810.830.371 6.15 5.980.37-1 10.319.80.371 25.1224.750.37-1 16.115.760.37-1 16.2515.650.371 4.65 4.450.371 10.19.610.371 4.62 4.50.371 67.4864.940.371 8.638.450.3713.83 3.670.37-14.27 4.010.371 11.0510.81 1.341 14.3813.98 1.34-1 8.958.76 1.341 12.8212.56 1.341 14.7814.38 1.341 14.2513.39 1.341 20.519.71 1.341 10.910.53 1.341 9.679.31 1.34113.9413.5 1.34114.9814.7 1.341 9.379.2 1.34 14.0613.42 1.34-1 8.297.92 1.34-1 12.812.43 1.341 27.426.01 1.341 31.9830.82 1.341 16.0315.7 1.348.838.51 1.341 15.514.92 1.3415.8 5.72 1.34-1 5.13 5.05 1.34-1 17.9417.35 1.341 22.0721.84 1.34-1 17.3216.86 1.34-1 14.2513.96 1.34-1 21.420.2 1.34113.5613.31 1.34114.1913.6 1.341 18.6217.81 1.341 21.9821.33 1.341 27.224.87 1.341-- -- 1.34137.5936.72 1.34112.7612.35 1.34116.1115.7 1.34-119.6818.23 1.34130.3529 1.34118.5917.98 2.78112.2511.86 2.78-110.29.78 2.78123.322.71 2.78-121.2519 2.78115.0614.71 2.7816.58 6.350.00-17.837.470.0019.269.020.0017.6717.290.00121.2620.940.006.68 6.610.0016.9 6.740.00113.3913.150.00-123.8823.420.00-115.2815.010.00-16.48 6.340.0016.13 6.040.00123.5523.180.00111.1510.950.00111.6410.630.001第一天卖出策略盈亏百分比(%)第一天是否跑赢对应指数第二天收盘价第二天最高价-3.72-122.5923.3-4.95-110.6910.85-7.59-113.413.49-1.45-130.633.7-0.94-135.0636.280.73-1 6.87---1.04-19.539.732.051 5.82 5.981.16-124.3224.78 --- 11.7411.972.89110.0910.482.57113.5613.90.44-164.8265.21.8717.117.142.72111.4911.741.81113.6314.1-1.86-114.8715.288.17118.3318.84-2.31-127.427.591.83113.5213.881.861 6.57 6.62-0.26-115.1215.25-0.09-111.2411.441.8217.27.35015.89----1.88-129.1729.871.07112.2712.450.5-1 5.936-0.28-118.1218.321.78110.5110.94-2.68-1 5.68 5.82.71111.8612.17-2.32-19.9310.19-2.8-113.5413.771.12165.0265.490.4217.097.180.68131.6231.95-1.79-111.6211.85-3.26-113.5113.75-3.88-117.7218.28-2.73-114.5814.87-2.82-110.0110.340.151 6.43 6.57-0.2-115.215.24-1.23-17.177.25-1.41-127.8328.19-1.94-1 6.6 6.66015.6217.28-3.94-116.6417.070.16112.4712.5-1-1 5.93 5.970.17118.1418.27-3.22-110.5910.681.02111.9512.10.31165.465.71.97133.534.61.13111.6811.84-3.33-118.0418.140.119.9910.21-1.31-17.27.590.53115.2415.3-0.42-17.427.45-1.7-115.6515.944.46130.4530.980.76-111.9512.150.58-166.4566.665.95133.1233.720.52-111.7411.791.81117.8818.170.68-131.1131.58-2.13-114.4214.61-0.2-110.0910.170.26-115.2115.23-4.93-110.81--3.4917.217.50.19-115.5415.62-0.07-131.7732.20.16-112.4712.650.06-117.9918.141.91-111.8212.080.93-19.759.840.41-1 4.98 4.990.66-110.910.970-114.0414.173.38116.0516.28 -- 115.8516.14-2.17-18.568.60.97-113.5413.62-0.15-119.920.09-1.4-110.6110.64-1.03-17.657.7-0.71-111.2911.4-0.41-114.914.944.7810--3.24131.0331.41.49FALSE15.9416.050.57-18.758.792.54114.915.04-0.86-1 5.82 5.82-0.78-1 5.13 5.130.32-122.1322.182.57117.3517.63-0.18-128.0528.050.15-113.4113.430.51-113.6713.80.35-118.1318.484.88124.8524.860.87-136.9737-0.66-112.5312.6 -- 115.9616.12.32129.129.491-118.3518.49-0.31-19.649.664.18119.3219.370-1 6.51 6.55-1.11-117.3917.420.43-121.2421.27-4.86-1 4.94 4.98-0.3-1 6.83 6.84-1.32-19.029.080.45-113.3813.390.86-123.9123.960.53-115.3915.550-1 6.06 6.072.11123.4223.51.6210.85-14.1710-11.2212.2512.0211.131-0.99-10.89-12.911-1.84-11.4812.8512.8811.1910.52-11.121-0.26-1-0.64-10.81-1 -- 15.29131 -- 10.36-11.531-0.46-1-0.07-10.98-11.8410.68-1-1.08-13.711.281-0.8-14.210.05-11.4310.14-16.761-0.03-10.66-14.8811.05-11.75-14.7714.3311.141-0.15-12.5510.7511.3610.6510.7910.17-13.041-0.09-15.0110.17-10-1-0.4-1 1.381 -0.82-1 4.991 -0.12-1 -0.37-1 2.521 1.11 3.911 0.22-1 3.611 0.591 -0.26-1 4.931 0.82-1 -1.45-1 0.11-10.87-11.931 3.7712.311 2.361 2.561 2.21 0.2-10-1 -0.29-1 -0.37-1 0.16-1 5.221 2.4810-1 0.34-1 3.761 -0.52-1 -0.78-1 1.07-1 -0.63-1 -0.98-1 -0.07-1 1.521 1.12-1 3.151 2.651 2.661 7.41-- 11.05-11.28-1-0.63-16.713.8811.25-1-1.39-13.531-0.86-18.9510.87-1-0.31-11.9810.410.1510.881-0.3-1-1.05-1-1.75-10.9410.6610.3410.2715.831第二天最低价第二天对应指数第二天对应指数涨跌百分比(%)第二天卖出策略成败得分21.7510162 1.2-110.584639.480.51-113.034639.480.5130.544639.480.51-134.94639.480.51-1--- 2406.810.759.510201.70.39-15.8210201.70.39-124.2710201.70.39-111.3310201.70.39110.0910201.70.39-113.54632.66-0.15-164.154632.66-0.1517.034632.66-0.15111.424632.66-0.15-113.594632.66-0.15-114.74632.66-0.15-117.94632.66-0.15-127.084632.66-0.15113.5678.44-0.6-16.532404.7-0.09115.082404.7-0.09-111.122404.7-0.0917.162404.7-0.09-1--- 2404.7-0.0927.982404.7-0.09112.142404.7-0.0915.92404.7-0.09-118.062404.7-0.09110.5110180.4-0.21-15.610180.4-0.21-111.7610180.4-0.2119.8910180.4-0.21-113.414595.57-0.8-164.634595.57-0.817.064595.57-0.8-130.834595.57-0.8111.574595.57-0.8113.354595.57-0.8-117.684595.57-0.8-113.5685.130.9919.812396.32-0.3516.392396.32-0.35-115.062396.32-0.3517.132396.32-0.35-127.52396.32-0.35-16.552396.32-0.35115.012396.32-0.35-116.532396.32-0.35112.222396.32-0.3515.892396.32-0.3517.952396.32-0.35110.5310424.9 2.4111.510424.9 2.4164.94664.18 1.49131.694664.18 1.49111.624664.18 1.49117.674664.18 1.4919.882438.44 1.76-17.162438.44 1.76-115.142438.44 1.7617.22438.44 1.76115.012438.44 1.76129.752438.44 1.76-111.710468.40.4265.54683.620.42132.784683.620.42-111.64683.620.42117.74683.620.42-131.04699.310.82-114.15699.310.8219.942440.080.07115.092440.080.07-1 -- 2440.080.077.22440.080.07-115.082440.080.07-130.182440.080.07112.372440.080.07-117.92440.080.07-111.6310573.6 1.0119.6610573.6 1.014.910573.6 1.01110.6710573.6 1.01113.6710573.6 1.01115.910573.6 1.01-115.510573.6 1.0118.4910573.6 1.0113.334734.07 1.08119.754734.07 1.08110.484734.07 1.0817.64734.07 1.08-111.124734.07 1.08114.634734.07 1.081-- 4734.07 1.08130.34734.07 1.08115.674734.07 1.0818.64734.07 1.08-114.84734.07 1.08-15.74734.07 1.0815.074734.07 1.08121.84734.07 1.08117.254734.07 1.08-126.914734.07 1.08113.24734.07 1.08113.524734.07 1.08-117.674734.07 1.08124.114734.07 1.08136.64734.07 1.081124734.07 1.08115.024734.07 1.081294734.07 1.08-118.2713.19 1.9819.46713.19 1.98118.65713.19 1.9816.212452.010.49116.882452.010.49120.842452.010.4914.822452.010.4916.622452.010.4918.912452.010.49113.222452.010.49123.32452.010.49115.22452.010.4916.032452.010.49122.62452.010.491第二天卖出策略盈亏百分比(%)第二天是否跑赢对应指数-3.05-1-2.37-1-9.68-1-3.55-1-1.65-1-2.68-1-0.33-12.711-2.32-1-2.8-11.1210.421-1.79-1-3.26-1-2.68-1-3.88-11.031-2.73-10.151-0.2-10.361-1.23-13.710.161-1-10.171-3.22-1-2.41-11.021-1.59-1-0.1510.311-0.2811.9711.131-0.88-1-3.33-17.8410.11-2.13-10.531-0.42-1-0.43-10.31 -1.7-10.2411.63101 0.111 0.76-1 0.76-1 0.58-1 5.9510.52-11.811 -0.2-1 -4.51-1 0.26-1 3.491 0.19-1 -0.07-10-1 1.611 -1.13-1 0.511 -0.89-1 -0.64-1 1.05111 -0.2-10-1 -2.83-1 -0.7-1 4.331 -0.16-1 -0.88-1 0.85-10-11.2212.251 2.111 -0.99-1 0.89-10-10.52-11.121 0.76-1 -0.26-10.44-11.641-- 10.36-11.531-0.46-1-0.07-11.2210.98-10.68-1-1.08-13.711.281-0.8-14.211.4310.14-14.3316.761-0.03-10.66-11.05-14.7714.3312.611.1411.0212.5510.8910.7511.3610.6510.17-13.041。