有句话这样说的：交易其实是个失败者的游戏，首先你要在这个市场存活下去，就需要承认失败的可能性，错误的可能性，错误并不可怕，但是如何在即便会出现错误的情况下仍然会有所收获？   保守的风控 风控其实是分

　　散户被套之后需要做的第一件事情就是分析股票被套的原因。   一、因为大盘原因被套 判断大盘涨跌趋势的重要标准就是成交量变化与重要均线方向变化。如果大盘的运行趋势有系统性风险的征兆,应该果断的认赔卖出股

　　一、 对冲投资组合的研究出发点 因为期货具有较大的杠杆作用致使市场的风险被放大，然而多数投资者包括量化投资者的交易却始终局限在两种模式中： 一是趋性交易 ，即通过大量的基本面及技术面的研究预测未来一段

　　大多数区块链开发者忽视了token设计的重要性，如何设计token机制，某种程度上决定了项目的未来走向。目前区块链行业已经形成基本共识，即带token的区块链项目大致分为公链和应用（DApp）两类，t

　　8.1 Optimization Objection 支持向量机 (Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法。首先回顾一下Logistic回归，根据l

　　期货T+0交易机制容易使投资者产生急躁的心态，尤其是在日内短线交易赚钱后，更容易产生浮躁的心理，不利于长期交易。要想更好提高期货交易收益，我们认为投资者应该学习狼性，学会等待和忍耐，因为期货市场最不缺

　　在投资界，能被英女王授予爵士爵位的投资人屈指可数，约翰·邓普顿84岁高龄的时候就获得了该荣誉。还被 《福布斯》称其为“全球投资之父”和“历史上最成功的基金经理之一”，《纽约时报》将其评为“20世纪全球

　　关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好   传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不

　　从收盘价看，股票的变化只有两种，一是涨，二是跌，但仅以此判断未来股价的走势远远不够，要想更多了解盘面具体的变化，一定要看分时走势的变化，最普通的比如拉升的时间上就有很多文章，在此我们重点探讨一下在尾市

　　说起技术分析，没有人会说自己不熟悉的。只要打开任何一个看盘软件，K线图，KDJ，MACD，VOL等等指标总是会落入我们的眼中，我们总以习惯的方式观察著这些指标（直观，简明），但对他们的作用与用途，深知

　　由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者

　　1.冲动交易倾向； 2.错失了入场点，但追单介入； 3.不肯接受一定比例内的浮亏； 4.不会休息，恋战倾向重。 以上这些缺陷通常会导致“交易综合征”，这一般是指一个交易员在达到一个临界点前或许表现尚可

　　主力在收集**的阶段，如果不是迫不得已，大部分是不会选择高价收购**的。他们一定是给一个价格段，在这个价格段内，反复的拿货，打压，拿货，打压，直到收集到足够的**为止。 可是这个过程不意味着价格就会横

　　1、浅谈数据科学 数据科学（Data Science）这一概念自大数据崛起也随之成为数据领域的讨论热点，从去年开始，“数据科学家”便成为了一个工作职位出现在各种招聘信息上。那么究竟什么是数据科学？大数

　　神经网络的预备知识  为什么要用神经网络？ 特征提取的高效性。 大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？大家回顾一下，一个分类任务，我们在用机器学习算法