第19课 学习缠中说禅技术分析理论的关键

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匿名] 非冬虫夏草 2007-01-04 19:26:53 全年买了一只股票,600719,我上看 下看 左看 右看 看了又看,似乎禅理论不适合它呀,一年来它不涨也不跌,似乎属于一个例外?哪有买点和卖点? == 怎么不符合?自己先把理论搞清楚。这也可以当一个题目,大家来分析一下。在日线上,该股去年有两个买点出现过,一个是各位都应该知道的在3月份3元多的位置,一个第二类买点。一个在4月份4块多,是一个第三类买点。具体哪天 ...

第15课 没有趋势,没有背驰(缠的权证038004)

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缠中说禅: 2006-12-13 12:17:52 关于038004的作业,回答比较正确的是下面这位。但还是有点出入。10月23到25日是本ID的见仓期,第一波上去后,11月8日减了一半,后来在60天线附近一路回补,加仓是在12月6日、7日两天,比第一次买的,加了1/2的仓位。这里的理由除了第二类买点,还有一个现在没说到的,就是三角形整理的第五波末段。该走势十分标准,自己去研究一下。昨天根据5分钟线的背弛出了大半,把剩下 ...

今天申请了熊掌号

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今天申请了熊掌号,申请的过程中要上传一个手持身份证的照片,由于是晚上,光线不太好,我折腾了几次才弄好。 以后也试试熊掌号的营销,看看效果如何。 耐心等待,看看能不能通过。 而且申请熊掌号的过程中遇到一件怪事,我的一个账号在百度搜索资源平台(https://ziyuan.baidu.com)可以正常登陆,但是想注册熊掌号(xiongzhang.baidu.com)却无法用这个账号直接登陆,用我的另一个账号就可以。 而且我也 ...

Advanced Ads教程

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Advanced Ads是一个非常不错的插件,怕自己下次忘记如何使用了,在这里备忘一下吧。 1. 新增广告 点击导航栏的“Ad”,就可以新增广告,如果已经新增了广告,点击这里可以对以前的广告进行修改。   2.广告类型 新增的广告类型最好选择rich content,方便我们修改字体大小,字体颜色等。 3.广告显示位置 第一次增加广告,会让你选择广告所在的位置,但是当你修改广告时,却找不到修改广告位的地方, ...

很漂亮的一个站群

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最近发现一个叫“官网大全”的网站排名挺不错的,查了一下,果然百度权重挺高的。 这个网站建立于2011年01月05日,PC权重可以找到 5566 条记录,移动权重可以找到 3371 条记录。 然后看它的外链,发现一个有趣的现象,发现大把这样的域名: 随便查几个,比如: 718jfqq.com   注册日期 2016年03月28日 911dqal.com  注册日期 2016年03月28日 690mbgw.com   注册日期 2016年03月28日 193wpxk.com   注册日 ...

密码保护:一些外链的Idea

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今天在用ahrefs查询某网站外链的时候,发现一些有趣的东西,记录一下: 中文的: 1.搜索引擎作外链 在ahrefs中显示为外链,而且DR为13,UR为7,那么以后自己的网站也可以这样弄,关键是让这些外链收录。 第二个 dr、UR都是6 2.英文网站目录 DR 21 UR 7 3. 中国搜索 4. 搜索 5.中国站长之家 3.爱站  dr 83,ur0 4. 必应   5. 国外贸易站 6. 百度翻译 7. 软件下载 英文的:  SEO外链 2. 递交你的网站 ...

Vn.py策略回测

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一、插入数据到MangoDB 代码如下: # 加载模块 %matplotlib inline import tushare as ts import pymongo from datetime import datetime from vnpy.trader.vtObject import VtBarData from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBase import DAILY_DB_NAME # 定义合约代码 symbol = '510050' exchange = 'SSE' vtSymbol = '.'.join([symbol, exchange]) # 下载历史数据 data = ts.get_h ...

Python事件化回测双均线

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事件回测的最大好处是基本上可以避免未来函数的出现。 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division # %matplotlib inline import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np data = ts.get_hist_data("510050",start="2017-01-01",end="2017-09-08") data = data.sort_values("date") df = pd.DataFrame ...