Target和怀孕预测指数 谭磊 数据掘金节选
J029JX-大数据解决方案交流-数据挖掘交流(北京航天新概念软件有限公司)
348.38CSi+660CAl-1.09445 RT01.1681 FT6+1412.7257<0
支持度相49.11%
最终效果
工厂原有生产控制策略
调整前
调整后
不满足控制模型
满足控制模型
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通过对粉丝们的信息分析，奥巴马团队成功的满足了她们与钟爱的明星 共进晚餐的愿望，也成功的让她们争先的打开钱包。
一次被大数据改变的美国大选
策略2：了解用户的行为，你可以花最少的钱办最大的事
在整个的竞选中，奥巴马团队的广告费用花了不到 3 亿美金，而罗姆尼团队则花了 近 4 亿美金却落败，这是因为奥巴马的数据团队对于广告购买的决策，是经过缜密 的数据挖掘分析之后才制定的。
2.数据的理解以及收集(data understanding）
收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量
3.数据的准备(data preparation)
选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据
4.建立模型(modeling）
选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型
5.评估模型(evaluation)
一次被大数据改变的美国大选
奥巴马是如何赢得竞选的？
目标
让更多的人掏更多的钱 让更多的选民投票给奥巴马 让更多的人参与进来
提炼
解决思路
每个选民在什么情况下最 有可能掏腰包？ 每个选民最有可能被什么 因素说服？ 什么样的广告投放渠道能 够最高效获取目标选民？
一次被大数据改变的美国大选
rsi wr起爆点指标
rsi wr起爆点指标What is RSI?The Relative Strength Index (RSI) is a technical analysis indicator that measures the strength and speed of a price movement. Developed by J. Welles Wilder, the RSI is a common tool used by traders and analysts to identify potential entry and exit points in the market. In this article, we will explore the concept of RSI and its application in determining potential breakout points.Understanding RSI and its Calculation:The RSI is calculated using a mathematical formula that compares the average gains and losses over a specified time period. The formula is as follows:RSI = 100 - (100 / (1 + RS))Where RS represents the average gain divided by the average loss over a given period.The RSI is typically displayed as an oscillator chart, with valuesranging from 0 to 100. Readings above 70 are considered overbought, indicating that the asset may be due for a price correction. Conversely, readings below 30 are considered oversold, suggesting that the asset may be poised for a rebound.Identifying Potential Breakout Points:One popular application of the RSI is to identify potential breakout points in the market. A breakout occurs when the price of an asset moves beyond a specific resistance or support level, signaling a potential change in the prevailing trend.Here's a step-by-step guide on how to use the RSI to identify potential breakout points:Step 1: Determine the Timeframe:Choose a timeframe that aligns with your trading strategy and individual preferences. The RSI can be used effectively on various timeframes, including intraday, daily, weekly, or monthly charts.Step 2: Identify the Trend:Determine the prevailing trend by analyzing the price action andtrend indicators such as moving averages. A breakout is more significant when it occurs in the direction of the prevailing trend.Step 3: Set the RSI Period:The default period for RSI is typically 14, but you can adjust it to suit your trading style. Shorter periods, such as 7 or 9, provide more timely signals, while longer periods, such as 21 or 30, offer smoother and less frequent signals.Step 4: Monitor RSI Levels:Watch for overbought or oversold readings on the RSI chart. When the RSI reaches extreme levels (above 70 or below 30) and starts to reverse, it may indicate a potential breakout point.Step 5: Confirm with Price Action:Cross-check the RSI signals with the price action. Look for bullish or bearish chart patterns, trendline breaks, or other technical indicators that confirm the potential breakout.Step 6: Plan Entry and Exit Strategies:Based on the RSI signals and price confirmation, develop a trading plan including entry and exit points, stop-loss levels, and potentialprofit targets. This step is crucial to manage risk and maximize potential gains.Step 7: Execute and Monitor the Trade:Once the breakout occurs and your predetermined conditions are met, execute the trade and closely monitor its progress. Adjust your stop-loss levels and take profits based on changes in price action and further RSI readings.Conclusion:The RSI is an effective tool for identifying potential breakout points and initiating trades. By combining it with other technical indicators and price confirmation, traders can enhance their decision-making process and increase the probability of successful trades. However, like any technical indicator, the RSI should not be used in isolation and should always be complemented with additional analysis and risk management strategies.。
金蜘蛛指标公式和选股公式
金蜘蛛指标公式和选股公式近年来，随着互联网的迅猛发展，股票投资也变得越来越普及。
但是，对于许多股民来说，如何选择好的股票并进行有效的投资仍然是一件很困难的事情。
在这里，我们将介绍一种被称为“金蜘蛛指标公式和选股公式”的投资方法，它可以帮助股民在股票投资中取得更好的成果。
一、什么是金蜘蛛指标公式？金蜘蛛指标公式是由美国股市专家Michael Carr发明的一种技术分析方法。
这种方法基于一系列指标来判断股票的趋势，包括股价、成交量、相对强度等。
通过分析这些指标，金蜘蛛指标公式可以预测股票的价格走势，并且可以帮助股民做出更明智的投资决策。
具体来说，金蜘蛛指标公式包括以下几个步骤：1. 计算相对强度指标（RSI）相对强度指标是一种衡量股票价格变化的指标。
它可以通过比较某个股票的平均上涨日与平均下跌日的比率来计算。
如果这个比率越高，就意味着股票的价格走势越强劲。
2. 计算平均真实范围指标（ATR）平均真实范围指标是一种衡量股票价格波动幅度的指标。
它可以通过计算股票最高价与最低价之间的差值来确定股票价格波动的范围。
如果这个范围越大，就意味着股票的价格波动越剧烈。
3. 计算移动平均线（MA）移动平均线是一种衡量股票价格趋势的指标。
它可以通过计算股票价格在一段时间内的平均值来确定股票价格的趋势方向。
如果这个平均值越高，就意味着股票价格的趋势越向上。
4. 计算移动平均线交叉点移动平均线交叉点是一种判断股票价格趋势的指标。
当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，意味着股票价格的趋势向上；当短期移动平均线下穿长期移动平均线时，意味着股票价格的趋势向下。
通过以上步骤，金蜘蛛指标公式可以得出一个综合的评分，用以判断股票的价格趋势。
如果这个评分越高，就意味着股票的价格趋势越向上，投资的风险也就越小。
二、什么是金蜘蛛选股公式？除了金蜘蛛指标公式外，还有一种被称为“金蜘蛛选股公式”的投资方法。
这种方法基于金蜘蛛指标公式，通过筛选股票来实现投资组合的优化。
抓牛专家指标公式
抓牛专家指标公式在股市投资中，抓牛是每个投资者都希望能够做到的事情。
所谓抓牛，就是在牛市中抓住高涨的股票并获利。
对于很多投资者来说，抓牛是一个很困难的事情，需要具备丰富的经验和分析能力。
但是，有一些专家指标可以帮助投资者更好地抓住牛市。
在这篇文章中，我们将介绍一些抓牛专家指标公式，帮助投资者更好地判断市场走势和选股。
1. 相对强弱指标（RSI）相对强弱指标（RSI）是一个常用的技术指标，用于测量股价的强度和动量。
RSI的取值范围在0到100之间，当RSI值超过70时，意味着市场可能处于超买状态，建议持有者卖出股票；当RSI值低于30时，市场可能处于超卖状态，建议持有者买入股票。
RSI指标可以帮助投资者判断市场短期内的走势，是一个很有用的工具。
2. 指数移动平均线（EMA）指数移动平均线（EMA）是一个技术指标，用于平滑股价数据并观察股价的趋势。
EMA比简单移动平均线更敏感，更能反映近期的股价动向。
投资者可以通过观察股价与EMA的关系来判断市场的趋势走势，进而做出买卖决策。
3. 布林带指标（Bollinger Bands）布林带指标（Bollinger Bands）是一个波动性指标，由3根不同的线组成：中线（中轨）、上线和下线。
布林带指标用来测量股价波动的幅度，当股价向上突破布林带的上线时，可能意味着市场处于上升趋势，反之亦然。
投资者可以通过观察布林带指标来判断市场的波动情况，从而做出投资决策。
4. MACD指标（Moving Average Convergence Divergence）MACD指标是一个趋势指标，用于测量股价围绕移动平均线的相对位置。
MACD由快线和慢线组成，当快线向上穿越慢线时，可能意味着市场处于上升趋势；反之，如果快线向下穿越慢线，可能表明市场处于下降趋势。
投资者可以通过观察MACD指标来判断市场的趋势走势，做出相应的买卖决策。
5. 均线系统均线系统是一个简单但有效的技术分析工具，用于观察股价的趋势。
四大魔盒指标
四大法宝今日数据魔盒开启标准磨合是否开启风险系数PE：97%＞70%PB：82%＞70%股市吸引力（无风险利率）格雷厄姆1.65＜1.5否偏高巴菲特指数90%＞100%否偏高七日换手率7%＞10%否一般风险系数有五个档。
分别为：低＜偏低＜一般＜偏高＜高中证800指数PE/PB(涵盖市场上主要的公司)估值压得太低，反弹力量强。
估值拉得太高，回缩力强。
【七日换手率】是个特殊指标。
（投资数据网）它既是牛市到来的吹哨人，也是牛市终结的情报员。
2、在牛市不同阶段，它的表现也不一样：牛市初期，通常只有【七日换手率】一个魔盒打开，其他魔盒都在睡大觉。
这时是股市春天，适合加速播种、加仓。
中期，【七日换手率】魔盒时而开启、时而关闭，其他魔盒则陆续开启。
这时是股市夏天，适合逢低补仓。
后期，四大魔盒同时打开。
这时是股市秋末冬初，即将迎来腥风血雨，适合收割离场。
七日换手率高的时候（＞10%），说明市场火热，大家乐于交易； 七日换手率低的时候（＜5%），说明市场冷清，大家都性冷淡。
基本面，微观点，就是公司的业绩，盈利水平等。
宏观点，就是指经济活动、GDP等。
基本面预期变差时，就像有双外部的手，压着弹簧下跌；基本面预期变好时，就像外部的手，在拉着弹簧往上。
巴菲特指数=股市总市值/GDP【股市吸引力】用中证800的盈利收益率（市盈率的倒数），除以十年期国债收益率。
当吸引力指数>2.5时，代表股市是黄金坑。
投资的好时机。
当吸引力指数2-2.5时，是白银坑。
机会与风险并存。
当吸引力指数1.5-2时，是青铜坑。
风险略高，但偶尔也还有些机会。
当吸引力指数<1.5时，是废坑。
此时，一般市场已经进入亢奋的泡沫阶段。
避开为妙，免得被埋。
放水时，利率下降，重物是棉花，轻飘飘，弹簧容易上涨。
收水时，利率上升，重物慢慢变石头，沉甸甸，弹簧容易下压。
不要以为第二个魔盒暂时没打开，就安全了。
风险还是存在的，我们千万不能掉以轻心！是高PE/PB估值（分位点）四大魔盒。
凯利公式模拟数据
凯利公式模拟数据全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：凯利公式是一种用于计算最佳投注金额的数学公式，它可以帮助投资者在赌博或投资活动中最大化利润，同时最小化风险。
在此文章中，我们将使用凯利公式来模拟一些数据，以帮助读者更好地理解这个公式的作用和应用。
让我们简单介绍一下凯利公式的原理。
凯利公式是由经济学家约翰·凯利在1956年提出的，它的基本原理是根据赔率和胜率来计算最佳投注比例。
凯利公式的数学表达式如下：f* = (bp - q) / bf*代表最佳投注比例，b代表赔率（赔率为1时表示本金翻倍），p代表赢的概率，q代表输的概率。
接下来，我们将使用凯利公式来模拟一些数据，假设我们有一个赌博游戏，赔率为2（即本金翻倍），赢的概率为50%，输的概率也为50%。
根据凯利公式，我们可以计算出最佳投注比例为：f* = (2*0.5 - 0.5) / 2 = 0.25这意味着在这种情况下，最佳投注比例为25%。
也就是说，如果投注金额为100元，最好的做法是将25元下注。
通过模拟计算，我们发现，根据凯利公式的最佳投注比例，最终的收益为XXXX元。
这表明，在这种情况下，按照凯利公式的建议进行投注，可以最大化利润。
凯利公式并不是完美的，它只是一种理论上的模型。
在实际应用中，投资者需要注意赔率的波动、胜率的变化以及本金的管理等因素，以获取更好的投资效果。
凯利公式是一种非常有用的工具，可以帮助投资者在风险管理方面做出更明智的决策。
通过使用凯利公式，投资者可以更好地控制风险，最大化收益。
希望通过本文的介绍，读者能更深入地了解凯利公式的原理和应用，从而在投资活动中取得更好的效果。
第二篇示例：凯利公式是一种经典的投资策略，广泛应用于股票、期货、外汇等市场。
其核心原则是通过计算一个最优投注比例，使得资金在赌博、投资等活动中获得最大长期收益。
凯利公式的数学表达式如下：\[f^* = \frac{bp - q}{b}\]\(f^*\)为最优投注比例，b为赔率-1的倒数，即b=1/（赔率-1），p为获胜概率，q为失败概率。
上市阳谋悲观的预言家——杰拉德塞伦特的三个G
（思进注：此文写于10多年前，温故而知新……）居住在纽约郊区的杰拉德·塞伦特（Gerald Celente），华尔街专栏作家，被认为是全美预测能力最强的趋势分析家之一，绰号“现代占卜师”。
他不仅精准预言了当前正在发生的金融危机，也成功预测了互联网泡沫的破灭与1987年股灾。
他的话可以怀疑，但不可不听。
杰拉德在一部名为《用药过度》（Overdose）的纪录片中这样解释21世纪以来的全球经济：“那帮人（美联储）首先吹起一个互联网泡沫，泡沫破了；接着吹一个更大的：房地产与信贷泡沫，泡沫又破了；现在呢？他们试图再吹一个所有泡沫都望尘莫及的“泡沫之王”，这个泡沫是世界性的，不止局限于美国，它的名字叫‘政府救援泡沫’。
经济不行了？衰退来临了？销售下滑，出口锐减？需要更多的钱？没关系，再来一轮‘经济刺激’怎么样？从澳洲到美国，从英国到中国，所有政府都在往他们的经济体里愚蠢地撒钱，目的是让这场游戏继续。
”“但是，这种故事向来都不会有什么好的结局。
”与克里斯的观点相似，杰拉德也认为，未来十年的首要任务是考虑如何生存，而不是在股市与楼市里继续做着发财的白日梦。
“要生存，你必须拥有三个G。
”杰拉德的生存手册，可简单理解成一张“3G牌照”。
第一个“G”：黄金（Gold）“政府不计代价地疯狂印钱，早晚会让纸币泛滥成灾。
恶性通胀在很多国家都曾发生过，德国、南斯拉夫、匈牙利、津巴布韦。
金价为什么会涨到1500美元？这是有原因的。
随着政府不断救助金融机构、刺激经济，流通领域的货币越来越多，物价飞涨，人们就会对纸币丧失信心。
大家拒绝接受纸币，而改用黄金作为交换媒介，或者直接以物易物。
到2014年，黄金可能涨至8000美元/盎司。
”（思进注：此处对黄金的分析是典型的只知其一不知其二，2021年了，黄金依然还在2000美元/盎司以下，目前在1700美元/盎司上下……）第二个“G”：枪支（Gun）“在恶劣的经济环境下，仅仅拥有黄金还不够。
基于组合模型的股票收盘价短期预测方法
基于组合模型的股票收盘价短期预测方法作者：魏健赵红涛刘敦楠来源：《经济研究导刊》2021年第09期摘要：股票收盘价的涨跌受到多方面的影响，针对传统单一的算法难以准确预测收盘价，而CNN-LSTM和GBDT为神经网络模型和决策树算法中的杰出代表。
设计基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、長短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）、CNN-LSTM 的组合预测模型，通过Python对上证指数进行实例验证以及与各单项预测模型比较得出，组合预测方法正确预测收盘价涨跌的比例远高于单项预测模型，其正确预测的比例达到了94.33%，在其他误差标准上，组合模型也有一定的优势。
关键词：收盘价短期预测;灰色关联;DBSCAN聚类;CNN-LSTM模型;BP组合模型;GBDT 模型中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）09-0075-05引言在股票市场中利用量价关系可以推测股价的走势，近年来股票的涨跌也越来越受到人们的关注，所以精准预测股票走势无疑是一个很重要的问题。
根据近些年来金融工作者的反复研究，发现精准预测收盘价对判断股票的走势有指导性作用[1]。
收盘价既是股票交易的暂时终点也很可能是新的价格变动的开端，因此它对预测股票变化趋势有重要意义[2]。
苏适等（2017）[3]和金之榆等（2019）[4]介绍了异常值的数据处理方法，认为可以使用DBSCAN聚类的方法来筛选异常值。
孙丽洁（2020）[5]和马煜等（2020）[6]使用灰色关联度来判断非线性各指标之间的关系，同时选用关联度较高的指标作为重点研究对象。
勾玄等（2020）[7]和欧阳红兵等（2020）[8]提出使用神经网络模型来预测股票收盘价，尤其是CNN 和LSTM模型在预测中有良好的效果。
Harmony 分析方法
目录完成一个分析 (5)Analytical解析法 (5)Custom用户自定义分析 (5)Decline常规递减分析 (5)FMB流动物质平衡法 (6)Forecast生产预测 (6)Gas AOF/TPC气体无阻流量/油管性能曲线 (6)Material Balance物质平衡 (7)Numerical数值法 (7)PSS ModelPSS模型 (7)Ratio Analysis比率分析 (8)Risk & Sensitivity风险和敏感性分析 (8)Type Well特征井 (8)Typecurve特征曲线 (8)Unconventional Reservoir非常规油气藏模块 (9)Volumetrics容量法 (9)完成一个解析法分析 (10)创建一个解析模型 (10)配置模型 (11)历史拟合 (11)生产预测 (11)模拟和测试设计 (11)模拟复杂多层系统 (11)建立用户自定义工作表 (12)完成一个递减分析 (13)传统递减分析 (14)致密气/页岩气递减分析 (15)完成一个流动物质平衡分析 (18)创建一个流动物质平衡分析 (19)单一油气藏的井组分析 (19)水侵的油气藏分析 (19)考虑压力对渗透率影响及岩石渗透率的物质平衡分析 (19)考虑页岩气吸附气的物质平衡分析 (19)创建一个预测工作表 (19)比率预测 (20)水油比预测 (22)自定义预测 (24)合并预测 (27)采用预测工作表 (29)完成一个气藏AOF/TPC 分析 (30)简单气体导流能力模型(C,n) (31)Forchheimer气体导流模型(LIT) (34)自定义导流分析 (35)气体油管性能曲线 (37)AOF/TPC处理选项 (38)概况窗口 (39)TPC 概况窗口 (39)AOF概况窗口 (40)工作点概况窗口 (40)完成一个物质平衡分析 (44)油的物质平衡(OMB) (44)创建一个油的物质平衡分析 (44)图，参数和数据展示 (46)气体物质平衡（GMB） (47)创建一个气体物质平衡分析 (48)视图和参数 (50)高级选项 (51)CBM物质平衡 (53)创建一CBM物质平衡分析 (53)King CBM 物质平衡分析 (54)Seidle CBM 物质平衡分析 (55)Jensen & Smith CBM物质平衡分析 (55)创建一个数值模型 (41)创建一个数值模型 (42)应用数值模型 (42)数值模型的局限性 (43)数值模型在F.A.S.T. RTA™ and F.A.S.T. CBM™中的不同 (43)完成一个压力梯度分析 (44)创建一个压力梯度分析 (56)数据诊断 (58)创建一个PSS 模型 (59)整合参数 (59)创建一个PSS 模型预测 (60)附加预测特性 (61)表皮随时间变化 (61)裂缝 (62)各向异性 (62)预测CO2生产 (63)负荷系数 (64)增速特性 (65)水体 (65)预测细节 (65)历史拟合 (66)完成一个历史拟合 (66)历史拟合方法 (66)历史拟合预测 (66)完成一个比率分析 (66)水油比(WOR) (67)含油率 (68)完成一个风险&敏感性分析 (69)风险分析 (69)参数标签栏 (70)视图类型 (74)相关性标签 (75)定义运行次数 (75)计算和结果标签栏 (76)百分数 (77)综合图表标签栏 (77)敏感性分析 (78)定义最高及最低限 (79)敏感性分析结论Sensitivity Results (80)计算 (81)完成一个监测分析 (81)霍尔图分析 (82)孔隙替代率(VRR)分析 (85)VRR 分析参数 (87)比较VRR模型 (88)完成一个特征井分析 (90)创建一个特征井分析 (91)在井面板中移除异常井 (93)设置初试日期与极值的偏移 (94)数据设置视图选项 (96)X-轴 (97)Y-轴 (97)其他 (98)完成一个特征曲线分析 (98)创建一个特征曲线分析 (99)共同特性 (99)模型 (99)吸附性、岩石力学性质、拟稳态水驱和多层井分析 (100)特征曲线图 (100)Agarwal-Gardner特征曲线分析 (101)边界流拟合 (102)瞬态流拟合 (102)Blasingame 特征曲线分析方法 (102)边界流拟合 (102)瞬态流拟合 (103)Fetkovich特征曲线分析方法 (103)边界流拟合 (103)瞬态流拟合 (104)时间重新初始化 (104)无因次压力积分(NPI)特征曲线分析方法 (105)边界流拟合 (106)瞬态流拟合 (106)瞬时特征曲线分析方法 (106)边界流拟合 (106)瞬态流拟合 (107)Wattenbarger 特征曲线分析方法 (107)边界流拟合 (107)瞬态流拟合 (107)创建一个非常规储藏模型 (108)创建一个非常规储藏分析 (108)视图和参数 (111)视图 (111)参数 (116)垂直和水平井 (117)常压和变压 (117)完成一个容量法分析 (118)油的容量法 (118)气体容量法 (120)CBM 容量法 (121)完成一个分析Analytical解析法Custom用户自定义分析Decline常规递减分析FMB流动物质平衡法Forecast生产预测Gas AOF/TPC气体无阻流量/油管性能曲线Material Balance物质平衡Numerical数值法PSS Model PSS模型Ratio Analysis比率分析Risk & Sensitivity风险和敏感性分析Type Well特征井特征曲线TypecurveUnconventional Reservoir非常规油气藏模块Volumetrics容量法完成一个解析法分析子标题:建立一个解析模型配置模型历史数据拟合预测模拟和测试设计模拟复杂多层系统解析法模型用于验证对于生产的解释和预测。
北大 行为经济学讲义 第六章 跨期
n0 = 其中 n 代表在时期n上的贴现率， 也就是说，贴现率将随着时期 n 的变 化而发生变化。但是，在 DU 模型中 ，我们可以看到，对于所有的n， = ，这意味着 DU 模型中包含着一 个重要假定——时间贴现率在每一 期均相同。
k 1
(
1 ) 1 n
n
时间贴现率恒定的假设意味着决策者的跨期偏 好是时间一致（Time-consistent）的,也就是说 后期的偏好将可以“证实”（ Confirm ）前期的 偏好。更正规的，我们可以这样写成： 我们说跨期偏好是时间一致的，如果决策者面 , ) ,c 临两个消费束 (ct ,..., cT ) 和 (c ，且有 U ( c , , c ) U ( c , , c ) ct ct ，当且仅当 ( c , c , c ) U ( c , c , c ) 时，有 U 决策者需要做的就是估计出未来每一期的效用 流，然后通过一个统一的折现率 折算成现值 ，静态的效用最大化问题就转化为动态的效用现 值最大化问题。
6、即时效用 u ( c t k ) 不随时间变化 在DU模型中，经常假定即时基数效用不随时 间而变化，也就是说，一个人在任何时期中 由任何活动所产生的状况都是一样的。很多 的经济学家都对这一点提出过质疑，因为很 容易看到人的偏好会随时间变化而变化。在 DU模型中作此假定纯粹只是为了方便而已。
t T
t 1 t 1
T
t 1 t 1
t 1
t
t t 1
t
T
t t 1 ,
T
2、正的时间偏好和递减的边际效用 在DU模型中，即时效用函数 u ( c t ) 是凹函 数，也就是说，边际效用是递减的。这意 味着人们将更愿意把消费分散到各个时期 ，而不是集中于同一个时期。 同时，在 DU模型中，贴现率 是正的， 这就说明了时间偏好是正的。与边际效用 递减相反，正的时间偏好促使人们更多的 在当期消费。
FRM-中文NOTES(1)
前言FRM是全球金融风险管理领域的资格证书，由美国“全球风险协会”（GARP）设立。
GARP 是一个拥有来自超过150个国家的8万多名会员的世界最大的金融协会组织之一，主要由风险管理方面的专业人员、从业者和研究者组成。
其主要职能是通过信息交换，实施教育计划，提高金融风险管理领域的标准。
FRM考试始于1997年，在中国北京、上海，香港，台北设有考点。
FRM考试虽然设立时间不长，但发展极为迅速，已经得到华尔街和其他欧美著名金融机构与大型公司风险管理部门以及政府监管层的认同，并已经初步成为风险管理领域的最权威的认证。
FRM涵盖众多领域，包括数量分析、市场风险、信用风险、操作风险、基金投资风险、会计和法律等内容。
在今日错综复杂、瞬息万变的金融市场上，风险往往难以掌握。
在金融市场困境或有危机发生时，有效管理风险往往成为企业成功的关键。
而这一攸关企业组织及其投资人命运的重要决策，需要众多的金融风险管理专业人士(Financial Risk Professionals)的参与，故FRM 日益受到重视，全球报考人数以每年超过38%成长，已俨然成为全球瞩目的国际风险管理证照。
在国内正日益受到国家金融监管机构以及各家金融机构的重视，对金融风险专业人员的需求日益壮大。
秉承“服务社会，帮助他人，成就自己”的价值观，金程教育始终以“专业来自百分百的投入”全心全意地为客户持续创造价值。
我们拥有一支自主、强大的财务金融培训研发团队，经过九年的实践和积累，已经自主开发了一系列针对CFA FRM等课程的辅导书籍，如《固定收益证券定价理论》、《投资组合管理》、《金融衍生产品》、《权益类证券定价》，这些书籍汇聚专家视角，权威新颖、紧贴时事，为各类金融进修学员提供全新的金融视野，广受各界好评，并被许多高校选为专用教材。
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帝纳波利点位交易法中级培训班(深圳中级班)
01
02
时间周期转换的重要性
时间范围---帝纳波利点位
同样数据---移动时间周期
盆景进入图例与效果评估
优势：简单 劣势：缺点很多，止损没有考虑到到帝纳波利点位，缺少止损保护 适用于某些心理状态的人
灌木的进场策略
在一个帝纳波利点位之前下达买入指令 将止损隐藏在另一个帝纳波利点位后面
效果评估：帝纳波利点位产生的支撑 合理的技术点位 适度的市场波动 两重地板
扫雷艇A进场策略
预计在 “X” 会出现支撑，但是我们首先等待，等待支撑在“1”出现
当市场开始横向发展的时候，我们往往称之为盘整或没有趋势。我定义趋势的方式几乎没有为“盘整”这个词留下任何余地。很显然，日线图上的盘整会在另一个时间周期—比如对日间交易而言—戏剧性地变成正处于趋势当中。在日线图2-7中，收盘价格在趋势指标的上下浮动。在同一图的分时图2-8中，价格的垂直范围增加了，作为趋势指标的置换移动平均线仍为同一类型，但我们看到明显实在的趋势。除非市场中存在显著的运行，否则我对交易没有兴趣。无聊的，波澜不兴的市场不能吸引我。如果缩短时间范围仍无法展现趋势，我就不会行动。如果你没有理解这个概念的话，后续几章里介绍的方式会帮助你定义“盘整 ”
帝纳波利点位交易法 中级系统培训班
深圳 2010/11/21-11/23
汇报日期
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学习帝法两大交易体系
01
搭建你的新思维模式
02
第一节
CONTENTS
掘金术指标
掘金术指标
摘要：
1.掘金术指标的定义和背景
2.掘金术指标的计算方法
3.掘金术指标的应用场景和优势
4.掘金术指标的局限性和改进方向
正文：
掘金术指标是一种用于衡量投资组合中股票或资产的表现的指标。
它的核心思想是发掘具有超额收益的股票或资产，并通过对它们的投资来实现更高的回报。
掘金术指标的计算方法主要有两种：一种是基于历史数据的统计方法，另一种是基于未来预期的预测方法。
基于历史数据的统计方法主要通过对股票或资产的历史表现进行统计分析，找出表现优异的股票或资产。
基于未来预期的预测方法则主要依赖于对股票或资产未来表现的预测，以确定哪些股票或资产具有超额收益的潜力。
掘金术指标的应用场景非常广泛，包括投资组合管理、资产配置、风险管理等。
通过使用掘金术指标，投资者可以更好地发掘具有超额收益的股票或资产，从而提高投资回报。
同时，掘金术指标也可以帮助投资者更好地管理风险，提高投资组合的稳健性。
然而，掘金术指标也存在一些局限性。
首先，它依赖于历史数据和未来预期，因此可能会受到数据质量的影响。
其次，掘金术指标可能会受到市场环境
的影响，例如市场波动、经济环境等。
最后，掘金术指标并不能保证一定能找出具有超额收益的股票或资产，因此投资者在使用掘金术指标时还需要结合自身的投资经验和判断。
为了改进掘金术指标，研究者们提出了许多方法。
毕业设计(论文)-计算机五子棋游戏对弈系统设计[管理资料]
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目录1绪论 (1)选题背景 (1)计算机博弈介绍 (1)五子棋基本知识介绍 (3)开发及运行环境 (3)开发环境 (3)运行环境 (3)本文结构 (3)2系统总体设计 (5)系统架构 (5)系统功能划分 (5)系统总体逻辑流程 (5)关键技术点 (5)AI算法 (6)界面生成 (6)网络连接 (6)系统交互性 (6)3人机对弈中AI的实现 (7)数据结构 (7)走法产生 (7)搜索算法及增强 (8)传统Alpha-Beta算法介绍 (8)NegaScout算法及Minimal Window (10)置换表（Transposition Table） (11)历史启发（History Heuristic） (12)估值函数 (16)4界面的设计与实现 (18)设计思想 (18)主要类及其关系 (18)用户界面设计的6个核心类 (18)消息消息传递图 (18)主体界面 (19)5联机功能的实现 (24)消息机制的架构 (24)各种消息说明 (24)6总结和展望 (29)总结 (29)未来展望 (29)参考文献 (29)翻译部分 (32)英文原文 (32)中文译文 (42)致谢 (49)1 绪论选题背景人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。
它与生物工程、空间技术一起被并列为二十一世纪三大尖端技术。
它的中心任务是研究如何使计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。
目前，各发达国家都把人工智能任务重点列入本国的高科技发展计划当中，投入巨大的人力和物力。
作为一门边缘学科，它有诸多的研究领域：专家系统、决策支持系统、机器学习、机器视觉、自然语言理解等等，计算机博弈也是其中之一，博弈就是对策，这是自然界中的普遍现象，它不仅存在于游戏、下棋之中，而且存在于政治、经济、军事和生物竞争中，博弈的参加者可以是个人、集体、一类生物和机器，他们都力图用自己的智力去击败对手。
作为人工智能研究的一个重要分支，计算机博弈是检验人工智能发展水平的一个重要方面。
Teradata大数据淘金术
Teradata大数据淘金术作者：来源：《中国计算机报》2013年第14期今年3月IDC发布的“数字宇宙”报告显示，目前的数字宇宙规模已经达到了2.8ZB，预计在2020年达到40ZB。
40ZB的数量相当于地球上所有海滩沙粒数量的57倍。
沙中淘金，并非易事。
4月23日～24日，主题为“数据价值，极致演绎”的“2013Teradata 大数据峰会”云集了金融、电信、航空、零售、制造等1000多名行业用户，与Teradata一起讨论如何在大数据时代对数据进行高效管理和分析，挖掘数据金矿。
被忽略的V当前，业界普遍认为大数据具有3V属性，即Volume（数据容量大）、Velocity（增长速度快）和Variety（数据类型繁多）。
然而，Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦表示：“我们往往忽略了大数据的另外一个V，即Value（价值）。
但这才是最重要的V。
”正如辛儿伦所说，如果不能在无穷无尽的数据沙粒中淘出真金，收集、处理再多的沙粒也毫无意义。
Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer介绍，Teradata天睿公司通过大数据分析、数据仓库、整合营销等解决方案为各个行业的用户提供价值。
可以想见，金融、电信、零售等行业对大数据分析与管理存在着旺盛的需求，他们更为迫切地希望大数据为他们的运营、营销与服务带来价值。
“2012年上半年中国工商银行手机银行新增客户动户率提升至18%，交易额同比增长300%，已经有75%的业务通过柜台以外的方式办理。
”中国工商银行信息科技部副总经理张颖在峰会的主题演讲中表示，业务的快速发展带来了大量的客户数据，只有对这些数据进行充分的挖掘和分析才能持续提升服务水平，形成良性循环。
张颖介绍，中国工商银行通过客户特征分析提炼客户消费特征，从而可以定制针对个人的营销方案；基于数据仓库的数据挖掘，2012年12家分行展开了15项精准营销活动，综合成功率超过20%；当个人客户申请贷款时，信贷系统将根据数据仓库中的信息进行客户评级，并根据评级完成信贷流程。
ATRBBCCIMACD-曼硕-金融界博客
ATRBBCCIMACD-曼硕-金融界博客平均真实波动范围（Average true range）简称ATR指标，是由J.Welles Wilder发明的，ATR指标主要是用来衡量市场波动的强烈度，即为了显示市场变化率的指标。
ATR指标并没有指示价格方向的信息，只有价格变化的强烈程度的信息，在早期，ATR指标多是用于期货市场上，但现在也用于股票、外汇等金融市场。
ATR指标的分析为：若ATR指标值越高，则价格趋势逆转的机率就越大若ATR指标值越小，则价格趋势的逆转机率就越小ATR指标的具体计算方式为：1、首先要计算出真实的波动（True Range）简称TR的值TR=Max（︱现在最高价-现在最低价︳，︳现在最高价-上一个的收盘价︳，︳现在最低价-上一个的收盘价︳）注解：Max即为取括号里的三个绝对值的最大值。
2、接下来我们就可以算出ATR的值ATR=SUM (TR , N ) ÷N但是为了是ATR曲线比较平滑，它的计算公式变为：ATR t=[ATRt-1×(N-1)＋ATR t]÷NBOLL指标的计算方法BOLL指标又叫布林线指标，其英文全称是“Bolinger Bands”，布林线(BOLL)由约翰布林先生创造，其利用统计原理，求出股价的标准差及其信赖区间，从而确定股价的波动范围及未来走势，利用波带显示股价的安全高低价位，因而也被称为布林带。
其上下限范围不固定，随股价的滚动而变化。
布林指标和麦克指标MIKE一样同属路径指标，股价波动在上限和下限的区间之内，这条带状区的宽窄，随着股价波动幅度的大小而变化，股价涨跌幅度加大时，带状区变宽，涨跌幅度狭小盘整时，带状区则变窄。
在所有的指标计算中，BOLL指标的计算方法是最复杂的之一，其中引进了统计学中的标准差概念，涉及到中轨线（MB）、上轨线（UP）和下轨线（DN）的计算。
另外，和其他指标的计算一样，由于选用的计算周期的不同，BOLL指标也包括日BOLL指标、周BOLL 指标、月BOLL指标年BOLL指标以及分钟BOLL指标等各种类型。
新职业的掘金指数
新职业的掘金指数
东东蕾子
【期刊名称】《国际人才交流》
【年(卷),期】2006(000)004
【摘要】近日，劳动和社会保障部正式向社会发布了第4批11个新职业：健康管理师、公共营养师、芳香保健师、宠物医师、医疗救护员……至此，劳动保障部自建立新职业定期发布制度以来，已经发布了4次40个新职业。
【总页数】3页(P57-59)
【作者】东东蕾子
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】F249.2
【相关文献】
1.锻造商业嗅觉掘金节日经济——方正印捷数码印刷连锁节日掘金活动 [J],
2.新职业新方向——基于已发布新职业的统计分析 [J], 张祺午
3.新新职业,一"网"打尽——网络催生的新职业扫描 [J], 伊吕
4.人力资源和社会保障部发布8个新职业6个新职业与安全生产息息相关 [J], 夏新
5.新职业频出，职校如何应对？——未雨绸缪积极应对新职业需求 [J], 黄志良;杨箴立;杜祥培
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Target和怀孕预测指数 谭磊 数据掘金节选
尿不湿和啤酒究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题：一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（Wal Mart）拥有世界上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇意外的结果出现了："跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒！"这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在"尿不湿与啤酒"背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
另一种情况是丈夫们在买啤酒的时候突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。
既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。
按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
我们再来看一张图。
图3-1 关联销售示意图图3-1中的关联销售的概念相对可能会更加明显一些，在此就不做解释了。
Target和怀孕预测指数关于数据挖掘的应用，除了啤酒和尿不湿，2012年还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销领域广为流传。
knocks 指标
knocks 指标Knock指标是一种衡量金融市场流动性的指标，通过统计在一段时间内市场上的交易量和交易价差来衡量市场的流动性。
Knock指标的计算方法是将市场上的交易量与交易价差进行加权求和，得到一个综合指标，从而判断市场的流动性水平。
Knock指标的计算方法比较复杂，需要对市场上的交易数据进行统计和分析。
首先，需要对市场上的交易量进行统计，包括买入和卖出的交易量。
然后，需要计算交易价差，即买入和卖出的价格之间的差异。
最后，将交易量和交易价差进行加权求和，得到Knock指标的数值。
Knock指标的数值范围通常在0到1之间，数值越大表示市场的流动性越好，交易成本越低，交易速度越快。
反之，数值越小表示市场的流动性越差，交易成本越高，交易速度越慢。
Knock指标在金融市场中具有重要的作用。
首先，它可以帮助投资者评估市场的流动性水平，从而决定是否进行交易。
如果Knock指标较高，说明市场流动性较好，投资者可以更容易地进行交易，获得更好的交易价格。
反之，如果Knock指标较低，说明市场流动性较差，投资者需要谨慎考虑是否进行交易，以免造成交易成本的增加。
Knock指标还可以帮助投资者进行风险管理。
在市场流动性较好的情况下，投资者可以更容易地进行买卖操作，快速调整投资组合，降低风险。
而在市场流动性较差的情况下，投资者可能需要采取更保守的策略，避免因为流动性不足而造成交易成本的增加和交易执行的困难。
Knock指标还可以帮助市场监管机构评估市场的运行情况。
监管机构可以通过监控Knock指标的变化，及时发现市场流动性的异常情况，采取相应的监管措施，维护市场的稳定运行。
Knock指标是衡量金融市场流动性的重要指标，它可以帮助投资者评估市场的流动性水平，进行交易决策和风险管理。
同时，它也是监管机构监测市场运行情况的重要工具。
投资者和监管机构都应该密切关注Knock指标的变化，以及时应对市场流动性变化带来的影响。
hcg的hook点
hcg的hook点
HCG的hook点指的是在HCG值升高到一定程度后，可以通过血液或尿液检测出HCG的存在。
这个点通常被视为怀孕的标志之一。
在怀孕早期，HCG值会迅速升高，随着孕周的增加，HCG值也会逐渐达到峰值并保持在一个相对稳定的水平。
因此，通过检测HCG值的变化，可以判断是否怀孕以及胎儿的健康状况。
HCG的hook点通常是在孕周数达到一定程度后才会出现，具体时间因个体差异而异。
一般来说，在怀孕后的一周左右，HCG值会开始升高，并在孕周数达到一定水平时达到峰值。
需要注意的是，HCG值的变化并不是绝对的，有时会出现假阳性或假阴性的情况。
因此，在检测HCG值时，需要结合其他指标和医生的建议进行综合判断。
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尿不湿和啤酒
究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题：一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（Wal Mart）拥有世界上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇意外的结果出现了："跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒！"这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？
为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在"尿不湿与啤酒"背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
另一种情况是丈夫们在买啤酒的时候突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。
既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。
按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
我们再来看一张图。
图3-1 关联销售示意图
图3-1中的关联销售的概念相对可能会更加明显一些，在此就不做解释了。
Target和怀孕预测指数
关于数据挖掘的应用，除了啤酒和尿不湿，2012年还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销领域广为流传。
美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市Target (美国第三大零售商塔吉特)的店铺进行抗议：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。
”店铺经理立刻向来者承认错误，但是其实该经理并不知道这一行为是总公司运行数据挖掘的结果。
一个月后，
这位父亲来道歉，因为这时他才知道他的女儿的确怀孕了。
Target比这位父亲知道他女儿怀孕的情况足足早了一个月。
图3-2 Target怀孕预测指数示意图
Target能够通过分析女性客户购买记录，“猜出”哪些是孕妇。
他们从Target商品数据库的数万类商品和存放交易记录的数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数，并以此可以推算出预产期，抢先一步将与孕妇相关的产品推送给客户。
有一位住在亚特兰大的23岁的女性顾客Susan，在3月份购买了按摩乳霜，一个够放置纸尿片的手提包，富含锌钾营养维生素和一块亮蓝色的地毡，那么Target的后台程序会显示有超过80%的可能性是她怀孕了，而且预产期大约在8月，就抢先一步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。
而且因为Target有Susan的所有消费记录，他们很清楚地知道只需要给她在周五邮寄一张免费星巴克咖啡的消费券，她就会在同一周末来到Target实体店中使用这张消费券，那么有很大概率她也会使用她收到的尿不湿之类的折扣券。
有客户的详尽信息，Target很有把握给客户提供的商品一定是她们喜欢和需要的商品。
Target的案例是基于数据挖掘所做的用户行为分析的结果。
当然，这样做是否不合伦理道德标准或者侵犯个人隐私的问题已经在美国各大媒体上讨论得沸沸扬扬，就不在我们评论之列了。
如果不是在拥有海量的用户交易数据基础上实施数据挖掘，Target不可能做到如此精准的营销。
而正是因为对于数据挖掘的充分应用，Target才能在低迷的美国经济环境下持续发展。