基金风格是投资人非常看重的一点，价值型投资风格基金经理热衷于“低买高卖”，努力寻求“物美价廉”的股票；而成长型投资风格基金经理则注重公司成长性，较少考虑股票价格。成长型与价值型之争，一直是市场经久不衰

　　做实战的就知道，加仓是一切交易的核心问题，如果不会加仓，做得再好，也进入不了成功交易员的门槛。 先来设想一个随机漫步的价格波动。假设B0（自己画下图形）是起始点，对应的价格是10元。在B0点以10元的

　　导读： 期权时间价值受持有期、行权价、标的波动率等因素影响。实盘数据表明股票期权基本符合时间价值随期权到期日的临近而减小的规律。     1 时间价值随着标的波动率的降低而减小；行权价与标的价格的差值

　　主力在股价低位建仓时候，多会有公司的负面消息，配合主力建仓；但是，鲜有人知道，在股价的高位区域，同样需要利空消息配合！只是高位的利空消息越是离谱就是越好！因为高位的出货，在拉升后期已经没有多少敢于追涨

　　趋势交易需要一个正确的出发点和思想方向。也就是说趋势交易需要做什么？需要那些相关的技术？ 首先我们排除了基本面和消息。趋势交易并不需要分析基本面和消息，因为趋势交易策略已经假设所有资讯都已经体现在价格

　　学会敬畏市场，市场永远是对的。虽是老生常谈的一句话，但真正从意识思维高度来领会并做到的人少之又少。毫无疑问，能悟透这句话的人都已经在市场中持续稳定盈利了，所以说交易这个行当难的不是技术而是悟，就如“二

　　TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlo

　　英国统计学家E.H.辛普森在1951年提出过一中理论，叫“辛普森悖论”，即在分组比较中都占优势的一方，会在总评中反而是失势的一方。简单来说就是，虽然你赢的次数很多，从整体上看，你反而是输了。 从字面上

　　大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器

　　成交量的三大功能 1、成交量是股价上升的原动力，也是股价下跌的主要原因之一 2、成交量的增减决定股价涨跌速度 3、成交量的变化能改变个股的"股性"   成交量买卖原则 1、任何进出，均以大盘为观察点，

　　基于实例 vs 基于模型学习 另一种分类机器学习的方法是判断它们是如何进行归纳推广的。大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练数据集有很

　　在选中一只股票后，对投资者来说，接下来最重要的事情就是选择有利的时机进行买进。然而许多短线投资者都有过这样的经历：刚一买进，股价就连连下跌；为了避免损失进一步扩大，最后不得不低价忍痛抛出，但抛出后股价

　　第2章 一个完整的机器学习项目 本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准

　　证券市场的实战操作技术有多种，但其中最为关键的技术就在于研究领悟主力常用运做手法，对于大资金与中小资金都是这样，所不同是主力应该把主要精力放在技术逆反操作，跟风资金应该把主要精力放在判断主力的利益趋势

　　创建测试集 在这个阶段就分割数据，听起来很奇怪。毕竟，你只是简单快速地查看了数据而已，你需要再仔细调查下数据以决定使用什么算法。这么想是对的，但是人类的大脑是一个神奇的发现规律的系统，这意味着大脑非常