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技术分析 选择和应用

  • 维度
    维度是对银行在业务经营过程中所涉及对象的属性进行划分的方式。维度作为观察事物的视角,并不孤立存在,而是通过与指标结合使用,可以对指标的不同方面进行对比与分析。如,对公贷款余额,可按机构维度来统计各分支机构的对公贷款余额,也可以按行业维度来分析银行贷款业务主要的行业分布情况,控制行业集中度或调整投向分布。维度的定义要素包括,维度编号、维度名称、维度分类、维度定义格式、维值名称等。
  • 规则
    规则是对指标计算统计方式给出的规范性说明,包括可复用的公共维度和业务规则。如,基础统计类规则:当期、累计、最低值、最高值;增长类统计规则:环比变化量、同比变化量等。
  • 基础指标
    指标具备一些基本要素信息对指标进行标准化的规范说明,基本要素信息为指标所必须具备的信息,银行一般在基本要素信息的基础上添加管理要素信息以方便管理。指标属性包括业务属性、技术属性和管理属性三大属性。

经典就得反复阅读背下来——《股市趋势技术分析》书评

《股市趋势技术分析》这本书无疑是技术分析领域的圣经,系统全面地申述了技术分析的理论基础和操作方法,可以说这本书学精了,直接就可以入市交易了。此书历经10次改版更新,保留经典又与时俱进,在评论本书前先向作者罗伯特.D.爱德华兹,约翰.迈吉,W.H.C.巴塞蒂致敬。 本书分两部分,第一部分 技术理论,第二部分 交易战术。技术理论包含:道氏理论(此为全部技术分析的基础理论,否定它就否定了技术分析的有效性)、约翰.迈吉的基准点法(很可惜,书中仅简单介绍,并未详细讲解基准点法,而且国内暂无此法翻译过来的书籍,英文过关的朋友可以到书中的网站查询学习)、技术形态(反转、整固)、缺口、支撑位和阻力位、趋势线和趋势通道。交易战术包含:交易风格与选股(内容对应是第18-24章)、买点与卖点(内容对应第27-30章、第33章)、其它独立的战术策略(对应其它章节)。 先前一些书评说本书翻译的水平不高,其实如果有些技术分析的基础还是不难读懂的。 就我个人而言,此前了解一些技术分析的内容,又精读了两遍此书,现把书中内容按照交易操作顺序提炼并加入个人理解整理如下:第一,相信技术分析的有效性:价格能全面反映市场(包括市场中的泡沫),趋势具有惯性,历史会重演。第二,应用技术分析方法选股,要选择成交活跃、股价波动性大(β策略),趋势清晰的个股,在中国市场要回避“游资连板票”和“大盘蓝筹股”。第三,研究价格走势图分清趋势,首先从长期趋势上分清是趋势市还是震荡市(道氏理论中叫横盘),市场从熊市到牛市要经历熊市、中期修正、再熊市、趋势反转、牛市、中期修正、再牛市等步骤,针对股票投资只做已确认为长期趋势是牛市的股票(短期趋势不是此书重点研究的内容)。第四,寻找反转形态和整固形态,此为对之前趋势判断的验证,一般而言,底部反转形态的出现是对趋势反转的有力验证,整固形态的出现使对趋势延续的有力验证(书中用大篇幅讲解反转形态足见其重要性,个人经验表明,股价对趋势线的突破,甚至不创新低或新高的股价等等,还都不足以说明趋势的反转,必要的底部反转形态才是趋势反转有力的验证,比如近期亨通光电的走势,股价突破长期下降趋势线并横盘震荡不创新低,以为趋势即将反转向上,结果在几个月横盘震荡后继续向下调整)。第五,界定阻力区和支撑区,产期趋势中的中期修正,什么时候修正,能修正到哪里,这就需要从阻力区和支撑区中找到线索进行模糊预测。理论上而言,当股价已反转从底部启动且获得较大涨幅时,再去追高是不明智的,可以在股价上涨遇阻回调时,在支撑区等待买入。第六,买入并设置止损点,首次买点无疑是突破底部形态确认后的当天(理论上大盘的突破以3%为有效,个股突破以6%为有效,此处所说突破也包括跌破),二次买点是上涨后的首次回调至支撑区。止损点分为:1.保护性止损点,当买入后,如果股价并未按预期上涨而是下跌了,当跌破买入价6%后要止损,说明你分析错了,要重新找买点,为什么是6%?这只是一个概率,因为有洗盘,有震仓等操作,保护性止损要在减少损失和被震出局两者间找到一个平衡点。2.跟进性止损点(也可以叫止盈点),当买入后,股价确实展开了一波涨势,说明你分析对了,那么就要考虑涨到什么位置卖掉,本书关注中、长期趋势,所以在底部买入的理论和方法倒过来就是在顶部卖出的理论和方法。另外跟进性止损点特别介绍了一种短线止损点,就是此前提到的迈吉基准点法,在每一破短线走势中确认前期高点和低点作为基准点,当股价跌破基准点下方一定距离后要进行跟进性止损,这个基准点法相对一般的中、长期卖点能够帮助你保留更多盈利,同样也更容易被震仓出局,所以权衡利弊就要看个人选择和水平了。特别要记住的书中一句话:止损点只升不降。所谓趋势技术,就是要杜绝越跌越买,越买越跌的尴尬。

深圳市科技创新委员会关于征集2023年度可持续发展科技专项项目指南建议的通知

(二)生态环境治理领域:重点支持方向包括,生态环境保护技术、城市水资源与水环境污染治理、地下水环境保护与修复、饮用水致嗅物质控制、典型工业废水零排放、城市污水氮磷深度脱除、近岸海域富营养化治理等技术研发与应用;PM2.5、臭氧和VOCs为核心的大气复合污染立体监测、源头治理和原辅料替代、大气复合污染诊断与协同防治、PM2.5与臭氧污染协同控制、本地大气污染物排放因子数据库和VOCs关键物种排放清单数据库、PM2.5和臭氧来源解析、大气污染物的人群健康效应、天然源排放对空气量影响评估等技术研发与应用;生态系统保护与修复、近岸海域与海岸带生态保护与修复等技术研发与应用;基于智能监测和大数据分析的生态环境质量评估与管控技术研发与应用。

(三)生命健康领域:重点支持方向包括,健康保障、传染病防控、中小学健康促进、基层诊疗服务、生物安全及科技伦理、体育健康、毒品检测与监测预警、智能养老监护及智能产品的适老化等技术的研发与应用,国产高端医疗器械临床验证与应用。

(四)社会治理领域:重点支持方向包括,气象、旱涝、地质、海洋自然灾害等防治技术研发与应用;地下空间水浸风险、森林火灾,工、矿、商、贸等安全技术研发与应用;学校、公共娱乐场所、公众聚集场所等人群密集地安全保障技术研发与应用;城中村、老旧小区自建房等安全防控技术研发与应用;危险化学品、建筑工地、特种设备等安全防控技术研发与应用;食品药品安全、职业病防控等技术研发与应用。

(五)精准食品与化妆品:重点支持方向包括,营养活性成分识别和精准检测、营养活性成分的结构、代谢、功能及其在食品加工中活性变化规律等技术研发与应用;精准营养食品智造、绿色加工以及营养保持等技术研发与应用;开发特殊用途配方食品、保健食品、运动营养食品、膳食营养补充剂、特殊人群营养食品、益生菌类产品、全谷物营养食品、植物蛋白食品等技术研发与应用。利用酶技术、基因工程、代谢工程、发酵及组织培养等技术的化妆品原料制造技术研发与应用;道地中药材生产、天然活性原料提取等技术研发与应用。

(六)乡村振兴领域:重点支持方向包括,种质资源创新、关键基因鉴定与功能解析、重要性状控制基因网络与环境应答等技术研发与应用;全基因组选择、基因编辑、合成生物学等生物育种关键技术研发与应用;水稻、小麦、杂交马铃薯、玉米、生猪等动植物新品种技术研发与应用;有害生物防治、动物疫病检测及防控等技术研发与应用;特色农产品生产和精深加工等技术研发与应用。

二、强度设置

三、征集要求

(一)推荐单位。推荐单位应当是在深圳市(含深汕特别合作区)依法注册,具备法人资格的企业、高等院校、科研机构、医疗卫生机构和社会组织等单位或者是经市政府批准的其他机构。

(二)征集原则。指南建议人应在深圳市科技创新委员会科技业务管理系统提交指南建议,经推荐单位审核后统一报送,不接收个人单独报送。

技术分析 选择和应用

01 赞奇科技 02 渲云平台 这是我们大概的一些案例,目前渲云为中国超过10万家的建筑设计行业提供一些渲染服务,包括建筑动画、室内家装、园林景观等等。 这是今年的贺岁档,一共7部贺岁影片,有3部选择.

企业网盘在教育行业应用的多种技术方案《1》

网盘随着20136-2015的互联网网盘大战后, 开始返璞归真, 真正回到了其本质应用上来。 目前网盘主要用来做数据管理(data manage) 在2018 年的存储 IDC统计中 估值达到500亿.

企业网盘多种行业应用的技术分析《3》 —— 多机、 分布式应用

历史文章中写了4个方案,今天将四个方案稍作修改。 方案1: 集中式简单管理(一台NAS 设备) 方案2: 部署云盘管理(一台设备) 方案3: 云盘的高可用方案(多台机器,分布式应用) 【本篇】 方案.

企业网盘多种行业应用的技术分析《4》 —— 跨地区,跨国

今天继续讲第四个方案 方案1: 集中式简单管理(一台NAS 技术分析 选择和应用 设备) 方案2: 部署云盘管理(一台设备) 方案3: 云盘的高可用方案(多台机器,分布式应用) 方案4: 跨区域的高速传输方案 (跨国方.

企业网盘多种行业应用的技术分析《2》

上篇文章中, 我通过客户的使用场景描述, 与对应的解决方案做了一个概括性的讲解。 并详细讲了了最简单的用NAS的方式管理集中管理企业数据。 这篇文章继续接着我们的第二个方案; 方案1: 集中式简单管理.

【数据治理实践】

指标数据标准是为满足内部分析管理需要和外部监管要求,对基础类数据加工而产生的指标数据标准化规范。指标数据标准通过基础属性、业务属性、技术属性和管理属性来描述指标数据规范化要求。例如,在基础属性中需要定义标准名称,明确指标分类;在业务属性中需要明确指标的业务含义、业务口径和指标维度等;在技术属性中需明确指标取数范围、指标取数方式、指标条件、指标数据类型、长度和精度等。为确保指标数据标准定义的完整与严谨,我们形成了一整套指标数据标准的信息项属性架构:

银行指标数据应用和管理中的问题

  1. 指标口径不统一
    在银行管理和业务活动中,经常存在指标数据的名称相同,但统计口径、计算方法却有较大差异的情形;或者反过来,指标数据的计算方式相同,但名称却各异。定义不统一的指标会带来极大的沟通障碍,让沟通效率降低,甚至“差之毫厘,谬以千里”。
  2. 指标体系不完整
    银行各部门根据自身业务需求,都有一部分的量化指标,但不够全面,也缺乏方法论指导,对于银行整体数据分析应用能力提升的指导作用有限,且在使用过程中孤立强调某些指标的趋势,而忽略综合分析、长期跟踪与定期比对指标的重要性。缺乏整体考量而设置的指标体系,以及错误的指标分析方法,会产生错误的分析结果,进而影响运营层面、产品改进方面的决策。
  3. 指标问题追溯难
    指标数据大多经过多重计算得到,有些指标需要经过很长的加工过程才能得出,如无法追溯指标的加工过程,就不知道指标所用的数据来源,无法快速找出指标出错的原因和对应的责任部门。指标的一致性、完整性、准确性和可追溯性得不到保证,出现问题时各部门间相互推诿的情况时有发生,导致指标问题难以得到解决。

谁来制定指标数据标准?

数据治理归口管理部门:对于指标数据标准管理工作而言,数据治理归口管理部门是作为牵头者的角色,需要做到组织数据治理小组会议,将技术管理与业务管理的相关人员协同起来,完成指标数据标准制定工作,并提供资源协调、统筹安排等便利。

指标标准业务归口部门:指标标准业务归口部门作为指标所属领域的业务主管部门对指标数据标准进行归口管理。业务涉及多个板块的,以指标产生部门对数据标准进行归口管理;多个部门同时计算的,以业务牵头主管部门进行归口管理。其职责主要包括,确定指标数据的使用部门、基础属性、业务含义和业务口径等标准,并对指标的技术口径的统计结果进行测试和确认。

技术主管部门:技术主管部门作为指标标准管理的技术支撑,对指标的取数方式和指标条件进行确认,并统筹指标数据标准的落地实施工作。

如何制定指标数据标准?

  • 维度
    维度是对银行在业务经营过程中所涉及对象的属性进行划分的方式。维度作为观察事物的视角,并不孤立存在,而是通过与指标结合使用,可以对指标的不同方面进行对比与分析。如,对公贷款余额,可按机构维度来统计各分支机构的对公贷款余额,也可以按行业维度来分析银行贷款业务主要的行业分布情况,控制行业集中度或调整投向分布。维度的定义要素包括,维度编号、维度名称、维度分类、维度定义格式、维值名称等。
  • 规则
    规则是对指标计算统计方式给出的规范性说明,包括可复用的公共维度和业务规则。如,基础统计类规则:当期、累计、最低值、最高值;增长类统计规则:环比变化量、同比变化量等。
  • 基础指标
    指标具备一些基本要素信息对指标进行标准化的规范说明,基本要素信息为指标所必须具备的信息,银行一般在基本要素信息的基础上添加管理要素信息以方便管理。指标属性包括业务属性、技术属性和管理属性三大属性。