20,10,2018
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dengwen168 |
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?
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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 ...
20,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
16,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
15,10,2018
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dengwen168 |
10月份的时候，看了这张图，没有打算买入，看样子自己的担心要成真了？
另附一张上证图：
如何调出45天图？（按D+空格+45）
14,10,2018
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dengwen168 |
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， ...
14,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
14,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
12,10,2018
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dengwen168 |
今天在网上看到这篇文章，觉得写得挺好的：
10,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
09,10,2018
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dengwen168 |
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 ...
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