调了几个参数，stochastic k%周线调成12，找到答案了。
两次调整距离太短，所以14周调成12周，%K已经在20%（黑色虚线），今天算下来，蓝线也差不多了20%。目前离开那条名噪一时的红线距离也不远。
做牛不容易！
调了几个参数，stochastic k%周线调成12，找到答案了。
这个强，得顶！
这个图是看得蛮清楚了。谢谢啦！
结论如果是based on 前面两个牛市里的调整，那很不牢靠啊。
前提
1.坚信是牛市
2.坚信前面两个instance可以代表整个sample
第一个前提是仁者见仁
可第二个前提不是那么有说服力啊。。。如何解释呢？
1.坚信是牛市
2.坚信前面两个instance可以代表整个sample
第一个前提是仁者见仁
可第二个前提不是那么有说服力啊。。。如何解释呢？
结论如果是based on 前面两个牛市里的调整，那很不牢靠啊。前提
1.坚信是牛市
2.坚信前面两个instance可以代表整个sample
第一个前提是仁者见仁
可第二个前提不是那么有说服力啊。。。如何解释呢？
技术指标的参考价值在于不设立任何前提，他只是一个指标。
饿了就吃，饱了就拉！
追涨不好，杀跌就更加不好了。
追涨不好，杀跌就更加不好了。
技术指标的参考价值在于不设立任何前提，他只是一个指标。饿了就吃，饱了就拉！
追涨不好，杀跌就更加不好了。
如果是个指标，为什么20%就是差不多的时候了呢？
如果是个指标，为什么20%就是差不多的时候了呢？
Stochastic Chart 理论，另外，公式我忘记了三，你google一哈！
Stochastic Chart
The theory behind the indicator is that prices tend to close near the upper end of a trading range during an uptrend. As the trend matures, there is a tendency for prices to close away from the higher end of the trading range. The reverse case applies for a downward market.
The stochastic attempts to measure the points in a rising trend at which the closing prices tend to hover around the lows for the period. When the stochastic reaches the extreme of 100 or 0, it signals that a strong move may be under way.
The theory behind the indicator is that prices tend to close near the upper end of a trading range during an uptrend. As the trend matures, there is a tendency for prices to close away from the higher end of the trading range. The reverse case applies for a downward market.
The stochastic attempts to measure the points in a rising trend at which the closing prices tend to hover around the lows for the period. When the stochastic reaches the extreme of 100 or 0, it signals that a strong move may be under way.
Stochastic Chart 理论，另外，公式我忘记了三，你google一哈！Stochastic Chart
The theory behind the indicator is that prices tend to close near the upper end of a trading range during an uptrend. As the trend matures, there is a tendency for prices to close away from the higher end of the trading range. The reverse case applies for a downward market.
The stochastic attempts to measure the points in a rising trend at which the closing prices tend to hover around the lows for the period. When the stochastic reaches the extreme of 100 or 0, it signals that a strong move may be under way.
great. let me find the theory behind it!:)
如果是个指标，为什么20%就是差不多的时候了呢？
only a threshold. i attach a web which i favor
那不是过了年就可以拿压岁钱来买股票了？
正好正好
哼哼哼！
主板和二版！
跑步去也！
技术面和基本面都不支持熊，只有某段时间的消息面！
但是巴菲特就等着机会做Citybank的大股东涅！
偶不喜欢用牛熊来形容市场，或许用uptrend, downtrend更加合理些。
阻力变成支撑，在支撑未破之前就喊“中期看熊”未免“远视眼”，我只能说，这就是Panic。ABC调整后，还要来一个巨浪，浪的尽头或许在你我想象力之外。
TA上对于均线系统，这次由于前后两次调整过于靠近而“失灵”，所以，任何参数指标还是要活学活用，死搬照套只能说学到了皮毛。参数的特性，在于她不会预设牛熊立场，她永远中性，就和李宇春一样！
偶不喜欢用牛熊来形容市场，或许用uptrend, downtrend更加合理些。
阻力变成支撑，在支撑未破之前就喊“中期看熊”未免“远视眼”，我只能说，这就是Panic。ABC调整后，还要来一个巨浪，浪的尽头或许在你我想象力之外。
TA上对于均线系统，这次由于前后两次调整过于靠近而“失灵”，所以，任何参数指标还是要活学活用，死搬照套只能说学到了皮毛。参数的特性，在于她不会预设牛熊立场，她永远中性，就和李宇春一样！
昏 这种就叫data mining哇
技术面和基本面都不支持熊，只有某段时间的消息面！但是巴菲特就等着机会做Citybank的大股东涅！
偶不喜欢用牛熊来形容市场，或许用uptrend, downtrend更加合理些。
阻力变成支撑，在支撑未破之前就喊“中期看熊”未免“远视眼”，我只能说，这就是Panic。ABC调整后，还要来一个巨浪，浪的尽头或许在你我想象力之外。
TA上对于均线系统，这次由于前后两次调整过于靠近而“失灵”，所以，任何参数指标还是要活学活用，死搬照套只能说学到了皮毛。参数的特性，在于她不会预设牛熊立场，她永远中性，就和李宇春一样！
是，最管用的还是自己画的线。走了。
昏 这种就叫data mining哇
Data Mining是什么意思？
简单来说Data Mining就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，籍由统计及人工智能的科学技术，将资料做深入分析，找出其中的知识，并根据企业的问题建立不同的模型，以提供企业进行决策时的参考依据。举例来说，银行和信用卡公司可籍由Data Mining的技术将庞大的顾客资料做筛选、分析、推演及预测，找出哪些是最有贡献的顾客，哪些是高流失率族群，或是预测一个新的产品或促销活动可能带来的响应率，能够在适当的时间提供适当适合的产品及服务。也就是说，透过Data Mining企业可以了解它的顾客，掌握他们的喜好，满足他们的需要。
近年来，Data Mining已成为企业热门的话题。愈来愈多的企业想导入Data Mining的技术，美国的一项研究报告更是将Data Mining视为二十一世纪十大明星产业，可见它的重要性。一般Data Mining较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。
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刚刚google的，我之前不知道这个名词。=_=
近年来，Data Mining已成为企业热门的话题。愈来愈多的企业想导入Data Mining的技术，美国的一项研究报告更是将Data Mining视为二十一世纪十大明星产业，可见它的重要性。一般Data Mining较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。
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刚刚google的，我之前不知道这个名词。=_=
呵呵，还没跑啊。笑脸画得很有漫画细胞啊。希望大盘在3350~3450之间盘一下，稍微打个底，之后再RALLY到新年。
有人出货的，我知道更多的人其实是留着筹码了。
但是想想：如果甘心留下，又何必在乎他人是走是留！
Data Mining是什么意思？ 简单来说Data Mining就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，籍由统计及人工智能的科学技术，将资料做深入分析，找出其中的知识，并根据企业的问题建立不同的模型，以提供企业进行决策时的参考依据。举例来说，银行和信用卡公司可籍由Data Mining的技术将庞大的顾客资料做筛选、分析、推演及预测，找出哪些是最有贡献的顾客，哪些是高流失率族群，或是预测一个新的产品或促销活动可能带来的响应率，能够在适当的时间提供适当适合的产品及服务。也就是说，透过Data Mining企业可以了解它的顾客，掌握他们的喜好，满足他们的需要。
近年来，Data Mining已成为企业热门的话题。愈来愈多的企业想导入Data Mining的技术，美国的一项研究报告更是将Data Mining视为二十一世纪十大明星产业，可见它的重要性。一般Data Mining较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。
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刚刚google的，我之前不知道这个名词。=_=
我有盼头了
最近正在念书念这个呢，final year project也做这个，哎，没想到穷engineer终于有翻身之日了。
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