趋势突破模型

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84. 如何通过量化模型捕捉市场的突破点？

84. 如何通过量化模型捕捉市场的突破点？84、如何通过量化模型捕捉市场的突破点？在投资领域，准确捕捉市场的突破点对于实现资产的增值至关重要。

量化模型作为一种工具，能够帮助投资者在复杂的市场数据中发现潜在的机会。

那么，究竟如何通过量化模型来捕捉市场的突破点呢？首先，我们要明白什么是量化模型。

简单来说，量化模型就是利用数学和统计学方法，对市场数据进行分析和处理，以发现其中的规律和趋势。

这些数据可以包括股票价格、成交量、财务指标等等。

通过对大量历史数据的研究，量化模型能够建立起一些预测模型，帮助我们判断市场未来的走向。

要构建一个有效的量化模型，数据的收集和整理是第一步。

我们需要获取全面、准确且及时的数据。

这不仅包括市场交易数据，还可能涉及到宏观经济数据、行业数据以及公司的基本面数据等。

数据的质量和完整性直接影响到模型的准确性和可靠性。

在数据收集完成后，接下来就是特征工程。

这就像是对原材料进行加工，提取出对预测有价值的特征。

例如，对于股票价格数据，我们可能会计算移动平均线、相对强弱指标（RSI）、布林带等技术指标。

这些特征能够反映出股票价格的趋势、波动程度以及市场的超买超卖情况。

有了数据和特征，就可以开始选择合适的模型算法。

常见的量化模型算法有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

不同的算法适用于不同的数据特点和问题场景。

在选择算法时，需要综合考虑数据的规模、特征的类型以及预测的目标等因素。

模型的训练和优化是一个不断迭代的过程。

我们使用历史数据对模型进行训练，然后通过验证集来评估模型的性能。

如果模型的表现不理想，就需要调整模型的参数、增加新的特征或者更换算法，直到模型能够准确地捕捉市场的规律。

然而，仅仅依靠模型的输出结果来做出投资决策是不够的。

我们还需要对模型的结果进行解释和分析。

了解模型为什么会给出这样的预测，哪些因素对预测结果的影响最大，这有助于我们在实际投资中做出更加明智的决策。

除了技术层面的因素，市场的宏观环境和突发事件也会对市场的突破点产生影响。

2022-2023年证券分析师《发布证券研究报告业务》考前冲刺卷②(答案解析6)

2022-2023年证券分析师《发布证券研究报告业务》考前冲刺卷②（答案解析）全文为Word可编辑，若为PDF皆为盗版，请谨慎购买！第I卷一.综合考点题库(共70题)1.（）财政政策刺激经济发展，证券市场走强。

A.紧缩性B.扩张性C.中性D.弹性正确答案：B本题解析：扩张性财政政策刺激经济发展，证券市场走强，因为这预示着未来经济将加速增长或进入繁荣阶段。

2.关于期权的内涵价值,以下说法正确的是（）。

Ⅰ.平值期权的内涵价值等于零Ⅱ.内涵价值是立即执行期权合约时可获得的总收益（不考虑权利金及交易费用）Ⅲ.当虛值期权的内涵价值小于零Ⅳ.实值期权的内涵价值大于零A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ正确答案：C本题解析：期权的内涵价值是指在不考虑交易费用和期权费的情况下,买方立即执行期权合约可获取的行权收益。

内涵价值由期权合约的执行价格与标的物的市场价格的关系决定。

看涨期权的内涵价值=标的物的市场价格-执行价格；看跌期权的内涵价值=执行价格-标的物的市场价格,如果计算结果小于0,则内涵仍值等于0。

所以，期权的内涵价值总是大于等于0。

3.Black-Scholes定价模型中有几个参数（）A.2B.3C.4D.5正确答案：D本题解析：Black-Schole模型中总共涉及5个参数，股票的初始价格、执行价格，无风收益率，执行期限和股价的波动率。

4.趋势外推法的预测过程一般分为（）。

①选择趋势模型②求解模型参数③对模型进行检验④计算估计标准误差A.①②③B.①②④C.①③④D.①②③④正确答案：D本题解析：趋势外推法的预测过程一般分为四个步骤：选择趋势模型；求解模型参数；对模型进行检验；计算估计标准误差。

5.下列说法正确的有（）。

Ⅰ 一元线性回归模型只有一个自变量Ⅱ 一元线性回归模型有两个或两个以上自变量Ⅲ 一元线性回归模型需要建立M元正规方程组Ⅳ 一元线性回归模型只需建立二元方程组A.Ⅰ、ⅢB.Ⅰ、ⅣC.Ⅱ、ⅢD.Ⅱ、Ⅳ正确答案：B本题解析：Ⅱ项，一元线性回归只有一个自变量，多元线性回归则涉及两个或两个以上的自变量；Ⅱ项，一元线性回归只需建立二元方程组就可以了，而多元线性回归则需建立M元正规方程组，并且一般需要通过求逆矩阵的方法进行求解。

最常用的期货交易模型三十个

最常用的期货交易模型三十个1. 均线交易模型：通过计算不同周期均线的交叉点来确定买入和卖出时机。

2. 动量交易模型：利用价格和成交量之间的变化来判断市场趋势和力量。

3. 布林带交易模型：利用布林带的上下轨道来判断价格的超买超卖情况。

4. KDJ交易模型：结合随机指标和移动平均线来判断超买超卖和市场拐点。

5. MACD交易模型：结合长期和短期的指数移动平均线来判断趋势和买卖信号。

6. RSI交易模型：通过计算相对强弱指数来判断股价的超买超卖情况。

7. DMI交易模型：利用动向指数和平均动向指数来判断趋势的强弱。

8. 壳牌交易模型：通过计算股价的支撑位和阻力位来判断买入和卖出时机。

9. 逆市交易模型：在市场情绪极度悲观或极度乐观时，采取相反的操作策略。

10. 趋势线交易模型：通过划定趋势线来判断趋势的延续和反转。

11. 顶底转向交易模型：根据市场价格走势的拐点来判断趋势的变化。

12. 三重交叉交易模型：通过计算不同周期均线的三重交叉点来确定买入和卖出时机。

13. 金叉死叉交易模型：通过计算不同周期均线的金叉和死叉来判断买入和卖出时机。

14. 隐形背驰交易模型：通过比较价格和指标之间的背离来判断趋势的反转。

15. 盘整突破交易模型：通过股价突破盘整区间来确定买入和卖出时机。

16. 整理区间交易模型：在价格形成明确的整理区间时，进行短期的来回交易。

17. 跳空缺易模型：通过股价出现跳空缺口来判断趋势的变化。

18. 强势股交易模型：选取表现优异的股票进行长期持有和盈利。

19. 趋势反转交易模型：根据趋势线的突破和转向来判断趋势的反转。

20. 补缺回抽交易模型：利用股价的缺口和回抽来确定买入和卖出时机。

21. 日内反转交易模型：根据开盘价和收盘价的相对位置来决定买入和卖出时机。

22. 日内趋势交易模型：利用盘中股价的高低点来判断市场的趋势和波动。

23. 冲动交易模型：在市场情绪极度冲动时，采取相反的操作策略。

查理芒格推荐的100个思维模型

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24.竞争进化思维模型
24.竞争进化思维模型
之前一直认为，商业应该尽可能规避竞争，因为浅薄地认为，竞争就是消耗资源，拼价格战，相互攻击等。然而在一个阳光明媚的早晨，光线撒下我的额头时，突然意识到，竞争，也是一种强大的机遇，可以促进自身的进化。就拿滴滴来说，这三年滴滴大小战役打了上百场，从刚起步的大黄蜂到融资7亿美元的快滴再到400亿美元的全球巨兽优步，可以说，每打一场大战，滴滴的认知和团队精神属性甚至是格局，世界观都在实现质变。这时的竞争对手，更像是帮助自己蜕变的导师，逼着你一点点变强。
10.时光机思维模型
经济发展具有不平衡性，不同国家同一事物的发展有先后顺序，比如互联网，电器。美，日，中，印。孙正义的这个思维模型让人毛骨悚然，他投资马云，马云要2000万，他投8000万，杨致远雅虎为200万挣扎时，他投了一个亿，iphone2007年出现，他去告诉乔布斯，未来的手机是电脑加手机，应该你来做。我能投资你吗？乔布斯说我不缺钱。孙正义继续说合作吗，那如果你做，我能跟你合作吗？我帮你卖。乔布斯说，你连运营商都没有怎么卖呢？好吧，既然你第一个找我，我同意。回去孙正义就收购了日本第三大运营商。现在，孙正义卖了很多阿里巴巴的股票，花了311亿美元全力投资了物联网芯片，并成立了1000亿美元的基金，只投人工智能，机器人，物联网，并扬言，未来三十年，机器人的数量超过人类的数量。
原话: 他能够拆解任何问题，然后将之重新组合，使答案呈现为显而易见的结果。他能将大问题分解为极小的细节，他还可以把极小的细节组合成具有任意指定属性的大问题。这就是冯诺依曼的能耐，再无其他人可以做到。
诺依曼模型可以应用在:学习一种新事物，解决一个复杂问题，处理一个项目，分析别人做的好的案例或文案，解读一个人做的好的地方，探究一个事物的本质，寻找策略与创意等。

mtm指标最佳参数

mtm指标最佳参数
MTM（曲线与曲线比较）是一种重要的技术指标，它可以帮助投资者更好地识别股票上涨和下跌的趋势。

MTM指标最佳参数的选取：
1、均线类型：MTM指标的最佳参数往往推荐使用简单均线因为它是一个可靠的基准。

2、均线长度：均线长度可以洞察一段时间段内股价变动的整体趋势，建议设定为10、20、30 日等常用的时间长度。

3、加权模式：加权模式可以将最近的收盘价更重要地考虑入计算，建议使用加权的模式而不是简单的模式。

4、指标参数：MTM指标的参数包括时间长度和波动率百分比，建议使用默认值，但也可以根据实际情况调整参数范围。

5、突破性模型：采用突破性模型可以提高预测能力，帮助投资者更好地捕捉股票趋势变化。

6、极值：极值可以帮助投资者从各种最坏或最好的情况中做出明智的决策，比如当股价超过大市均值时，可以认定为出现极值，应当谨慎行事。

上述是MTM指标最佳参数的使用建议，MTM可以帮助投资者准确捕捉股票当前和未来的趋势变化，为投资者提供更好的投资策略。

准确的选择最佳的MTM 参数是非常重要的，在加权、突破性模型和均线长度等情况下，根据自身的实际情况选择并调节参数，可以帮助投资者在各种市场趋势中取得良好收益。

大模型的发展趋势和挑战的感想

大模型的发展趋势和挑战的感想1.引言1.1 概述大模型的发展趋势和挑战是一个非常重要的话题，随着科技的快速发展和数据的不断增长，大模型已经成为各个领域研究和应用的关注焦点。

大模型指的是具有庞大参数量和计算需求的机器学习模型，例如深度神经网络。

在过去的几年中，大模型的发展取得了巨大的突破。

首先，技术进步的推动是大模型快速发展的主要原因之一。

硬件性能的提升和算法优化使得大模型的训练和推理变得更为高效。

从最早的传统机器学习方法到现在的深度学习，大模型在许多任务上取得了令人瞩目的性能提升。

其次，大模型的应用领域也在不断扩展。

最初，大模型主要应用在计算机视觉和自然语言处理等领域。

然而，随着技术的不断进步和数据的丰富，大模型已经扩展到了医疗、金融、交通等更多领域。

大模型的发展为这些领域带来了许多机会和挑战，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。

尽管大模型的发展前景广阔，但同时也面临一些挑战。

首先，大模型对计算资源的需求巨大。

训练一个大型模型需要大量的计算资源，包括高性能的计算设备和大容量的存储器。

这给研究人员和应用开发者带来了巨大的挑战，尤其是在资源有限的情况下。

其次，大模型的发展也带来了数据管理和隐私保护方面的挑战。

大模型的训练需要大量的数据，而这些数据往往涉及用户的隐私信息。

如何保护用户隐私同时又能够提供足够的数据支持成为了一个重要的问题。

综上所述，大模型的发展趋势和挑战是一个充满活力和潜力的领域。

通过技术的进步和应用领域的拓展，大模型将会在各个领域发挥重要的作用。

然而，我们也需要克服一些挑战，如计算资源需求和数据管理与隐私保护问题。

只有通过不断的努力和创新，我们才能更好地应对这些挑战，并将大模型的潜力充分发挥出来。

1.2文章结构2. 正文2.1 大模型的发展趋势在当前科技和数据驱动的时代，大模型的发展趋势愈发明显。

下面将从技术进步驱动和应用领域扩展两个方面来探讨大模型的发展趋势。

2.1.1 技术进步驱动随着计算机硬件和算法的不断提升，大模型的发展正日益受到技术进步的驱动。

台阶模型股市公式

台阶模型股市公式
台阶模型是股票市场分析中的一种模型，它是一种价格向上或向下突破现象的预测方法。

该模型认为在一段时间内，股票价格会形成一系列上升或下降的台阶，然后在突破台阶的方向上继续延伸。

具体的台阶模型公式如下：
1.上涨台阶模型：
-上涨台阶的高度：H = P2 - P1,其中P2为当前价格，P1为上一个台阶的价格。

-上涨台阶的宽度：W = t2 - t1,其中t2为当前时间，t1为上一个台阶的时间。

-上涨台阶的速度：V = H / W。

2.下跌台阶模型：
-下跌台阶的高度：H = P1 - P2,其中P1为当前价格，P2为上一个台阶的价格。

-下跌台阶的宽度：W = t2 - t1,其中t2为当前时间，t1为上一
个台阶的时间。

-下跌台阶的速度：V = H / W。

准确回答台阶模型股市公式如上所述，台阶模型通过计算价格变
化的高度、宽度和速度，以识别股票价格趋势的转折点和突破方向。

在实际应用中，可以通过计算台阶模型的值来判断当前股票价格
的变化趋势，并且结合其他技术分析指标和基本面分析来做出买卖决策。

同时，也可以根据不同的时间周期应用台阶模型，例如短期内观
察价格变化、或长期趋势预测等。

值得注意的是，股票市场受多种因素的影响，包括经济因素、政
治因素、市场情绪等，单凭一个模型无法完全预测市场的变动。

因此，在使用台阶模型或其他技术分析工具时，应综合考虑各种因素，并采
用风险控制策略进行投资决策。

基于机器学习的股票趋势预测模型研究

基于机器学习的股票趋势预测模型研究机器学习（Machine Learning）作为一种应用于股票市场的技术工具，近年来备受关注。

它利用大数据和算法模型，通过学习和发现隐藏在股票数据中的模式和规律，为投资者提供更准确的股票趋势预测，从而做出更明智的投资决策。

本文将深入研究基于机器学习的股票趋势预测模型，探讨其原理、方法和应用。

一、机器学习在股票趋势预测中的原理1. 数据收集与准备：机器学习模型的训练离不开大量的数据，股票数据的准确收集和处理对于模型的训练效果至关重要。

一般来说，股票数据包括股票价格、交易量、市值等指标，可以通过各种渠道获得。

2. 特征选择和数据预处理：由于股票市场的复杂性，股票数据中存在大量的噪声和冗余信息。

为了提高机器学习模型的预测能力，需要对数据进行特征选择和预处理。

特征选择是指选择对预测目标有重要影响的特征，预处理则包括数据清洗、缺失值处理、归一化等步骤。

3. 模型建立与训练：选择合适的机器学习算法和模型结构是关键，常用的算法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、深度神经网络等。

模型的训练需要使用历史数据进行，通过优化算法，使得模型能够更好地拟合历史数据中的规律和趋势。

4. 模型验证和评估：为了验证模型的预测能力和稳定性，需要将训练好的模型应用于测试集，通过评估模型的预测准确度、召回率、精确率等指标，评估模型的性能。

5. 模型优化和迭代：根据模型评估结果，对模型进行优化和调参，通过迭代训练的方式不断提高模型的预测能力，使其更符合实际股票市场的变化规律。

二、常用的机器学习方法在股票趋势预测中的应用1. 线性回归：线性回归是一种简单而常用的预测模型。

它通过拟合数据的线性关系，预测未来股票价格的趋势。

然而，在股票市场中，线性回归模型往往无法捕捉到复杂的非线性关系。

2. 支持向量机：支持向量机是一种强大的预测模型，能够处理复杂的非线性问题。

在股票趋势预测中，支持向量机可以根据历史数据找到合适的分割超平面，实现对股票价格的趋势预测。

大模型技术发展趋势与挑战

多模态交互和复杂指令处理
1 多模态交互的重要性
在人机交互领域，多模态交互通过整合语言、图
复杂指令的处理挑战
2
像等多种信息输入，提升用户体验。它模仿人类
当前大模型在处理包含多个动作或意图的复杂指
自然的沟通方式，使机器能够更好地理解复杂指
令时面临挑战。这要求模型具备高级理解和执行
令和情境，从而提供更加精准和丰富的反馈。
程序员在大模型发展中的作用
随着大模型技术的不断进步，程序员在其中扮演的角色日益重要。他们不仅负责编码和优化算法，还需洞察大模型对各行各业的潜在影响，推动技术应用的实际落地。
大模型对未来社会的改变
大模型的发展预示着未来社会的重大变革，包括工作方式、信息处理乃至日常生活的智能化。程序员在这一进程中起到桥梁作用，通过技术创新和应用，助力智能时代的来临。
腾讯云的数字生态贡献
2
关注。在各个环节中，如何降低这一成本成为关
依托于腾讯云的强大背景，其发布的千亿参数模
键所在，包括硬件升级、算法优化等方面。
型展示了对AI算力成本的有效控制。通过技术革
新，实现了训练推理服务的成本大幅下降。
3
弹性与集群服务的提供
为了满足不同客户的需求，腾讯提供了集群服务
和弹性卡资源。这种双轨制服务不仅提高了分配
探索下一代模型结构
结合搜索引擎优化模型
未来发展趋势指向架构上的创新，旨在实现一个统一架构，让模型具备听说读写的多模态交互能力，以更好地服务人类需求。
当前对新模型结构的探索充满未知，但期待其解决现有 Transformer结构无法克服的问题，如幻觉现象和上下文窗口限制。
尝试将大模型与搜索引擎结合，以解决模型幻觉问题，并提高模型处理知识时效性和覆盖范围的能力，从而提升模型性能。

woodies cci经典总结

Woodies CCI 形态图例一、CCI信号确定的CCI信号：1.趋势线突破(TLB)当在图表上CCI指标线打破趋势线时2.零线交叉(ZLC or ZLX)当在图表上CCI指标线穿越零线时I十字星（+/-100)当在图表上CCI指标线穿越+/-100点时4、CCI蜡烛线与你的头寸相悖5、损益平衡点与止损点冲突，这里交易毫无疑问完全退出。

6、每个和约点数利润３００－５００美元之间7、一个新的CCI形态显示交易与当前头寸相悖。

当然，如果这一点发生，上面的出场信号早就出现提醒了，我加在这儿一是为了完整，再一个为了好理解。

二、指标解释：●CZI：趋势化标志，蓝色代表Ema(34)在价格上面，棕色是代表Ema(34)在价格下面--Ema(34)及走势角度决定●SI：顺势化标志，黄色代表呈顺势走向，绿色代表明显的顺势走向---Ema(34)与Lsma(25)及走势角度决定CCI点差值（CCI DIFF）:左边显示的是CCI点数与先前倒数第二个的差（<15红色，15-20黄色，>20绿色，>120异。

右侧是与当前CCI蜡烛线的差异。

红色）三、各类模型1)ZLR模型名言：我总是等着它反弹回来并穿过零轴线……直到它反弹回来穿过零轴线后才真正算是拒绝了零轴线上面三个图表是零线拒绝多头交易黄色线代表ZLR模型。

单白线代表进场点，双白线代表出场点。

注意以上图1显示的两个ZLR（０线拒绝）多头交易。

他们均在+/-100的区域内波动。

当CCI线第一次开始拒绝ZL（0线）或者我们说第一个Ｋ线远离ZL时，我们进入ZLR交易模型。

在图1，我们在CCI楔形隙钩处的第一个ZLR第一次退出,在TCCI穿越CCI时第二次退出。

在图2，我们在CCI楔形处撤出。

在图3，在TCCI与CCI交叉处撤出。

注意在图3，在CCI楔形和TCCI楔形隙钩处，同时也给我们两个撤出信号。

以上三个图表――零线拒绝做空交易黄线表示ZLR（0线拒绝）模型。

10种经典的日内交易量化策略模型思路

区间突破量化区间突破策略是一种广泛应用于外汇市场、股票市场、期货市场等金融市场的交易策略。

这种策略的核心思想是，当价格突破了前期的波动区间，即改变了原有的供需格局时，会形成交易信号。

具体来说，这种策略通常用于捕捉市场从区间震荡转化为上升趋势或下降趋势的时机。

在实践中，量化区间突破策略的操作原则可以概括为以下几点：首先，确定昨日的振幅，即最高价与最低价的差；然后，根据一定的百分比N（通常在0.5-0.8之间），计算出今日行情的波动区间上轨和下轨；最后，当价格突破这些界限时，即形成了买入或卖出的信号。

菲阿里四价昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价，可并称为菲阿里四价。

它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。

此外，因菲阿里主观心智交易的模式，决定了其在实际交易中还大量结合并运用了“阻溢线”的方式，即阻力线、支撑线。

主要特点：日内交易策略，收盘平仓；菲阿里四价指昨日高点、昨日低点、昨日收盘、今日开盘；上轨＝昨日高点；下轨＝昨日低点；当价格突破上轨，买入开仓；当价格跌穿下轨，卖出开仓。

空中花园空中花园是一种基于期货日内突破的策略，被视作一个相对“粗暴”的策略。

这一策略的核心思想在于，当市场开盘时，若价格出现大幅度的高开或低开，表明存在重大利好或利空信息，使得市场价格大幅远离前一交易日的收盘价。

在这种情况下，形成的价格窗口（即高开或低开的幅度）以及后续的价格突破行为，往往能够为投资者提供交易机会。

具体来说，当开盘价格超过一定幅度时，空中花园策略会认为市场形成了一个有效的突破，此时投资者可以根据这一信号进行交易。

然而，需要注意的是，由于这种策略在开盘时即进行交易决策，因此其出错率可能会相对较高。

为了降低错误率和提高策略的成功率，投资者在使用空中花园策略时，需要结合市场的具体情况和自身的风险承受能力，进行详细的分析和判断。

横盘突破较易于实现量化的形态突破，有分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖；较难于实现量化的形态突破，有趋势线、圆弧顶底、旗形、菱形、三角形等各种经典技术分析形态，趋势之后是盘整，盘整之后是趋势。

近年来深度学习领域的关键突破与发展趋势

近年来深度学习领域的关键突破与发展趋势深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，近年来取得了巨大的突破和发展。

本文将从不同角度探讨深度学习领域的关键突破和发展趋势。

一、关键突破1. 算法创新：深度学习的核心是神经网络，而算法的创新是推动深度学习发展的关键。

近年来，研究人员提出了一系列新的神经网络结构和训练算法，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。

这些算法的创新使得深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破。

2. 数据驱动：深度学习依赖于大规模标注数据的训练，而近年来数据的积累和共享使得深度学习得以快速发展。

通过大规模数据的训练，深度学习模型可以从中学习到更多的特征和规律，提高模型的泛化能力。

3. 计算能力提升：深度学习模型的训练需要大量的计算资源，而近年来计算能力的提升使得深度学习得以更好地发挥作用。

图形处理器（GPU）的广泛应用和云计算平台的发展，为深度学习模型的训练和推理提供了强大的计算支持。

二、发展趋势1. 自监督学习：传统的深度学习方法需要大量标注数据进行监督学习，而自监督学习则通过利用数据本身的特性进行无监督学习，从而减少了对标注数据的依赖。

未来，自监督学习有望成为深度学习的一个重要研究方向。

2. 强化学习：强化学习是指智能体通过与环境的交互，通过试错来学习最优策略的一种学习方式。

深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，已经在游戏、机器人控制等领域取得了重大突破。

未来，深度强化学习有望在更广泛的领域发挥作用。

3. 多模态学习：多模态学习是指利用多种类型的数据（如图像、文本、语音等）进行联合学习，从而提高模型的性能。

近年来，多模态学习在图像描述、视频理解等任务中取得了显著的进展。

未来，多模态学习有望在自动驾驶、智能问答等领域发挥重要作用。

4. 模型压缩和加速：深度学习模型通常具有大量的参数和复杂的计算结构，导致模型的存储和计算成本较高。

因此，模型压缩和加速成为深度学习领域的一个重要研究方向。

语言大模型的技术突破与发展趋势

语言大模型的技术突破与发展趋势随着人工智能领域的飞速发展，语言大模型作为自然语言处理的重要技术之一，一直备受关注。

本文将探讨语言大模型的技术突破与发展趋势，以及其对社会和产业的影响。

一、技术突破1. 预训练模型的突破预训练模型是语言大模型的核心技术之一，它通过大规模无监督学习的方式，从海量数据中学习语言的规律和知识。

近年来，随着深度学习等技术的进步，预训练模型取得了重大突破。

BERT、GPT和T5等模型相继问世，为自然语言处理任务带来了显著的性能提升。

2. 多模态融合的突破语言大模型在处理多模态数据时的能力也取得了突破。

传统的自然语言处理任务主要基于文本数据，但现实场景中，语言常常与图像、音频等其他形式的数据相结合。

近年来，通过引入视觉或音频信息，以及跨模态的预训练模型，语言大模型在多模态任务上取得了显著的进展，如图像描述生成、视频理解等。

3. 迁移学习的突破迁移学习是指将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上。

语言大模型通过预训练和微调的方式，极大地提高了迁移学习的效果。

以BERT为例，该模型通过在大规模数据上的预训练，可以迁移到多个自然语言处理任务上，并取得较好的效果。

迁移学习的突破不仅提高了模型的效能，也加速了业界对语言大模型的应用。

二、发展趋势1. 模型规模的持续增长随着计算资源的增加，语言大模型的规模将持续增长。

从最早的GPT模型的数百万参数到现在的T5模型的数十亿参数，模型规模的增长带来了更强大的语言理解和生成能力。

未来，预计语言大模型的规模将进一步扩大，助力于更复杂的自然语言处理任务的解决。

2. 自监督学习的进一步发展自监督学习是指模型在无监督的情况下从数据中学习有用的表示。

目前，语言大模型主要依赖于大规模数据的预训练，但随着自监督学习的发展，模型可以从更少的数据中进行有效学习，减少对数据量的依赖。

这将有助于解决数据稀缺的问题，提高模型的泛化能力。

3. 跨语种与跨任务的拓展语言大模型在不同语言之间和不同任务之间的迁移能力逐渐提升，但仍存在挑战。

语言大模型的未来发展趋势和应用前景

语言大模型的未来发展趋势和应用前景在当今科技飞速发展的时代，语言大模型正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。

从智能客服到智能写作，从语言翻译到智能教育，语言大模型的应用场景日益广泛，其未来的发展趋势和应用前景更是充满了无限的可能性。

一、语言大模型的定义和发展历程语言大模型，简单来说，就是通过大量的文本数据进行训练，从而能够理解和生成人类语言的人工智能模型。

它的发展可以追溯到早期的自然语言处理技术，但真正的突破是在近年来随着深度学习技术的发展和数据量的急剧增加而实现的。

从最初的基于规则的语言处理系统，到基于统计的机器学习模型，再到如今的基于深度学习的语言大模型，每一次的进步都带来了更强大的语言理解和生成能力。

例如，谷歌的 BERT 模型、OpenAI 的 GPT 系列模型等，都在自然语言处理领域取得了显著的成果。

二、语言大模型的未来发展趋势1、更强大的性能和准确性随着技术的不断进步，语言大模型将变得更加智能和准确。

通过不断优化模型结构、增加训练数据量以及提高计算能力，语言大模型将能够更好地理解和处理各种复杂的语言现象，提供更精准的回答和生成更自然流畅的文本。

2、多模态融合未来的语言大模型将不仅仅局限于处理文本信息，还将与图像、音频等多模态信息进行融合。

例如，通过结合图像识别技术，语言大模型可以更好地理解和描述图像中的内容，为用户提供更全面和丰富的信息。

3、个性化和定制化每个人的语言习惯和需求都有所不同，未来的语言大模型将能够根据用户的个性化特点和需求进行定制化服务。

例如，为不同行业的用户提供专业领域的语言支持，为不同年龄段的用户提供适合其语言水平和兴趣的内容。

4、可解释性和透明度目前的语言大模型在决策过程中往往是一个“黑盒子”，难以解释其生成结果的原因。

未来，研究人员将致力于提高语言大模型的可解释性和透明度，让用户更好地理解模型的工作原理和决策依据。

5、与其他技术的深度融合语言大模型将与物联网、区块链、5G 等新兴技术深度融合，创造出更多创新的应用场景。

Ai大模型行业概况及未来发展趋势

Ai大模型行业概况及未来发展趋势1、AI大模型定义：AI大模型是指在机器学习和深度学习领域中，采用大规模参数（至少在一亿个以上）的神经网络模型，AI大模型在训练过程中需要使用大量的算力和高质量的数据资源。

目前AI大模型中，涵盖了NLP大模型、CV大模型、多模态大模型和其他大模型等。

目前来说NLP大模型的应用份额最广，基本达到60%的比例，其次是CV大模型；2、行业发展进程：AI大模型行业发展进程：①起步阶段：在2019年3月，百度3月，百度推出了文心模型ERNIE 1.0,参数规模约1.1亿此时尚未达到大模型的水平;同年7月、百度发布ERNIE2.0;②发展阶段：2021-2022年，2021年商汤发布了书生(INTERN)人才开模型；华为发布盘古系列超大规模预训练模型;阿里达摩院发布270 亿参数的中文预训练语言模型PLUG;百度发布ERNIE3.0:浪潮信息发布超大规模预训练模型“源1.0”;2022年洁华大学与阿里达摩院的研究成果以及超算基础实现的“脑级人工智能模型"八卦炉: (BAGUALU)完成建立，其模型参数模型突破了174 万亿个OpenAl在国内外引发热潮:③爆发阶段：大模型行业爆发，截至2023年10月，我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家:国家正式发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，规范和鼓励大模型行业的发展。

虽然行业进入爆发式的发展阶段，但从市场规模上看，市场规模并不大但行业增速较快，根据相关公开统计数据显示，2023年我国大模型行业市场规模初步估计将达到147亿元，近三年复合增速高达114%。

由2020年的15亿元，在3年的时间内，实现高速增长。

3、AI大模型行业应用价值：数字经济是继农业经济、工业经济之后的现阶段主要经济形态，数据要素已成为数字经济时代下的新型生产要素。

2019年十九届四中全会，数字要素首次被增列为生产要素，数据要素地位得到确立。

极少人知道的“ABC法则”，教你买在最低点，仅分享一次

极少⼈知道的“ABC法则”，教你买在最低点，仅分享⼀次在实战中，趋势线主要⽤来研判市场趋势。

今天要给⼤家分享的是趋势线技术战法——ABC法则，具有极⾼的成功率!什么是ABC买卖法则股票交易有三⼤要素:选势、选股和选点。

选势基本就那么⼏种⽅法，不是强势就是弱势，不是上升趋势就是下降趋势。

但是到了具体买卖点，⽅法就很多了，⽐如:指标的⾦叉死叉，光指标就有成百上千个:还有均线买卖法则—葛兰碧⼋⼤买卖法则;趋势线管道线的买卖法则……但是所有买卖⽅法都遵循两⼤投资思想:顺势⽽为和物极必反，即笔者理解的ABC买卖法则。

ABC买卖法则是所有⽅法的总和，任何其他的买卖⽅法都包含在其中。

所谓ABC买卖法则是指有三个买卖点,^点、B点和C点。

但A、B、C三个点各⾃的判断⽅法和重要性都不同。

ABC买卖法则⽰愈图：如上图所⽰。

A点是接近底部或顶部的买卖点，B点是最低或最⾼点，C点是趋势确认反转的买卖点。

投资界有两⼤投资思想:物极必反和顺势⽽为。

那么在这哄A点对应的就是“物极必反”的买卖点，B点实战中最难抓到，因为最低点和最⾼点往往是瞬间形成的，不可强求，但是B点经常和A点重合，也就是说按照物极必反的A点买卖,也经常买卖在最低或最⾼点。

A、B点也就是我们经常说的抄底和逃顶。

C点对应的就是“顺势⽽为”的买卖点，是现今世界范围内使⽤最⼴的⼀类。

低位ABC法则⼀形成：股价突破下跌趋势线之后没有⽴即上涨，⽽是继续盘整;这时沿B点画⼀条⽔平压⼒线，只有当突破⽔平压⼒线后才能⼤幅上涨。

操作：区域轻仓分批进;⽅量突破B，加仓(若不能放量突破B，拐头跌破A，卖出⽌损);缩量回踩B区域，再加仓!细节：1. ⽅量突破B是关键;2.突破后回踩B点，不⼀定会出现，⼀旦出现，要求缩量，回踩的幅度不宜跌破B点价位!案例：雅百特(002323)三、低位ABC法则⼆形成：如上图，在下跌趋势结束后股价开始向上运⾏，形成低点A，上涨⼀段时间后开始拐头向下形成⾼点B，回调的低点⾼于A开始向上运⾏形成次低点C，如果有效突破B点，则低位ABC成⽴，多⽅占优。

伍迪CCI交易系统精解--丰元汇金

基本模型和技术By James L.O’Connell译者：罗侃、马杰、校对：陈萍Translator: Rogen Luo&Jerry MaPress Corrector:Mona Chen(Woodie’s CCI Team in China)首先我要对James L.O’Connell 表示感谢，他对原文件的重新整理和修订正是我们所迫切需要的。

Jim 花费了大量的时间，做了大量的工作来收集整理出CCI的正确信息和资料。

正是由于他的努力才使得全世界的交易员都能用CCI指标来完成他们的交易和学习。

Jim 非常好的履行了“交易员帮助交易员”的这个理念，我们希望所有读到这份文件的并且正在学习CCI的朋友们都取得成功。

再次感谢Jim……干得好！Jim!伍迪Woodie我们希望阅读完以下的内容后，你能对伍迪CCI系统的基本理念有一个基本的了解，能够识别出他的入市及其相应的离场模型。

这份文件同时也作为在Woodie社区出现的专业词汇的一个参考。

因此，你就能在我们的交易室里（）提出你的问题了。

同时，我们有一支优秀的团队在中国，如果有什么不清楚的地方，也可以访问我们的中文网址（）。

伍迪的目标是“交易员帮助交易员”。

我希望这本教材能够做到这一点。

Jim O’Connell此书仅作为教学目的，致力于阐述伍迪CCI交易系统。

在书中所涉及的资料及您从本书中获得的信息或图表均不能作为交易的准则。

在进行交易之前，请先咨询您的股票经纪人或金融顾问。

对此书的任何出售、复制、或篡改行为都将承担相应的法律责任。

版权申明序许多人都曾问过我“学习CCI的最好方法是什么？”我的回答是，从一个模型、一个时间框架、一个指标和一个设置开始。

很多人都试图同时学习所有的模型，这样做所带来的只有迷茫和挫败感。

一次只学习一种模型，持续关注它，直到你看到一张曲线图马上就能认出它的样子，这样才能帮助你更快地学习曲线。

市场永远都在那儿，明天，下个星期，下个月都会在，持续的做同一件事，你就会看到这样做会让你学得更快。

大模型突破长度限制的方法

大模型突破长度限制的方法
在处理长序列任务，如机器翻译、语音识别和自然语言处理等时，模型大小的限制是一个常见的问题。

对于这个问题，以下是一些突破长度限制的方法：
1. 使用Transformer模型：Transformer模型是专门为长序列任务设计的，因为它使用自注意力机制来处理序列中的每个元素，而不需要考虑序列的长度。

2. 使用RNN模型：虽然RNN模型在处理长序列时可能会遇到梯度消失或
梯度爆炸的问题，但可以通过使用LSTM或GRU等更复杂的RNN变体来
解决这些问题。

这些变体可以更好地处理长期依赖关系。

3. 使用长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN，能够更好地处理长序列。

它通过引入记忆单元和门控机制来解决梯度消失和梯度爆炸问题。

4. 使用Transformer-XL：Transformer-XL是一种改进的Transformer模型，通过引入分段循环机制和相对位置编码来解决长序列问题。

5. 使用分块训练：对于非常长的序列，可以将它们分成较小的块，然后分别对每个块进行训练。

在训练完成后，可以使用任何适当的解码策略将结果合并在一起。

6. 使用集成学习：集成学习是一种通过结合多个模型的预测来解决模型泛化问题的技术。

对于长序列任务，可以使用集成学习将多个短序列的结果组合在一起，以获得更准确的结果。

希望上述信息对你有所帮助！如果你有更多的问题，欢迎继续提问。

策略模型布林轨配合波动率配以ATR突破结合KDJ与ADX辅助判断

策略模型布林轨配合波动率配以ATR突破结合KDJ与ADX辅助判断策略模型布林轨配合波动率配以atr突破结合kdj与adx辅助判断“峰回路转”是根据沪深300股指期货5分钟进行开发的日内震荡策略。

该模型主体思路为布林轨配合波动率，配以atr突破，结合kdj与adx辅助判断当前行情为趋势或震荡，在不适合本模型的行情到来时，智能变换交易策略。

在止盈止损设置上，设置固定止损、跟踪止盈方式，控制回撤，并且使得在趋势反转时，尽量大的保住利润，控制风险。

添加k线形态识别、配合价量关系，进一步筛选进出场时机。

无任何偷价漏价、未来函数、分段优化行为。

欢迎投资者积极体验。

由于模型存有正反手操作方式，建议用户实盘资金最出色大于2手保证金，否则可能会因资金比较而无法成交量，这一点须要投资者特别注意。

另外，模型属较脆弱风格，当模型指出自身趋势辨别为错误时，可以脆弱的正手，有时反而可以导致损失或盈利回补。

另外，模型为盘整模型，也许与您顺势交易的思想二者违反，恳请使用者切勿手工干涉，模型可以按其自身思路交易。

手数配比：固定1手交易。

测试环境：手续费1.5%%，上开平仓各设置1跳滑点。

以下为该策略2021-4月至2021-4月资金盈收曲线图策略报告：42万本金，50%没的保证金运转，2021-4月至2021-4月，净利润达至243万，期间最小回调18.69%，年化收益115%。

交易详细数据：截图空间有限（如需查看更多数据记录，请登录量化易官网注册用户名，登录即可看到所有策略的详细交易数据）案例一：模型指出自身趋势辨别为错误时，可以脆弱的正手，有时反而可以导致损失或盈利回补；。