交易

一.头部特征 1.行情大幅上扬后出现极乐观的市况，市场评论几乎一片看涨，个股出现疯狂涨停，黑马奔腾。 2.行情大幅上扬后，成交量创下天量。天量几乎90％形成天价，意味后续介入资金有…

一.大盘见顶特征 1.无量不成顶 重要的顶部几乎都伴随着巨大的成交量，只有连续放大量且连续数天保持高换手率，主力才能趁机脱逃，在量能无法继续放大时，股指才有可能再衰三竭。 2.政策…

这两天有几个朋友一起喝茶闲聊股票，说到价值投资，说到绩优股，还说到皇冠上明珠一样的企业！但最后都落到了“持有”这两个字上。 为什么最后大家都感叹“持有”这两个字？ 我觉得本质原因还…

在交易的世界里，无数人穷其一生探寻盈利的真谛，而真正能参透其中奥秘的人却寥寥无几。 其实，交易的智慧往往藏于一些看似简单却深刻的道理之中，以下这些见解，或许能为你打开交易成功的大门…

我以自身多次亏损的切身体会，来为大家剖析交易中绝大多数人亏损的常见原因，大家不妨对照看看，自己是否“中招”。 市场处于震荡阶段时，价格波动频繁且方向不明。 此时若盲目追涨，一旦价格…

这个问题特别好，交易这个行业进入的门槛很低，做好的门槛却很高，是一件难度很大事情，对交易者的素养要求高且全面。 做好交易所需要的素养有很多，比如耐心，韧性，勤奋等等。我接触了这么多…

大模型在量化交易中的应用是一个高度专业化的领域，它涉及到机器学习、人工智能和金融工程的交叉。这个领域的体系架构包括数据获取与处理、特征工程、模型训练、风险管理、交易执行、监控与优化…

构建一个实时交易数据监控系统，用于收集、处理和可视化金融市场的价格、交易量和财务报表数据，可以通过以下步骤实现： 数据收集与预处理：首先需要收集相关的金融数据，这些数据可以是来自各…

在金融量化交易中使用深度学习等机器学习方法进行模型训练，主要涉及以下几个步骤： 数据准备：首先需要收集和整理大量的金融市场数据，这些数据通常包括股票价格、交易量、宏观经济指标等。这…

在大模型的量化交易体系架构中集成风险评估模型以评估投资组合的风险敞口，可以通过以下步骤实现： 集成学习方法：根据，集成学习是一种有效的策略，通过融合多个模型的预测结果来提高预测效果…

在量化交易系统中，使用强化学习的MDP模型实现Actor-Critic算法以管理资产组合风险敞口并考虑交易费用，可以按照以下步骤进行： 定义MDP环境：首先，需要定义一个MDP环境…

在量化交易系统中实现风险评估模型以控制投资组合的风险敞口，首先需要理解风险敞口（risk exposure）的概念，它通常指未加保护的风险，即对于风险未采取任何防范措施而可能导致出…