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基本图表分析的策略

均线参数的选择

用均線控盤,3步驟帶您創造巨大獲利!

均線01

不管你用什麼樣的方式做交易,是用均線還是海龜線,還是用KD指標等等,或是看型態、看裸K都可以,這些方式都不脫離這四個重點要素 : 第一個「風險控制」,第二個「如何找到進場點」,第三個「怎麼設停損」,第四個「什麼時候停利」。要素一、三、四都跟損益有關係,只有第二項個技術分析有關聯,風險控制必須要守住,停損必須要守住一個合理的停損價,而停利的話則需要達到一定賺賠比的效果,做交易時盡量拉開賺賠比,賺多一點、賠少一點,這是每個投資人期望達到的目標。

均線03:均線交易計畫

均線04:均線三原則

04-1. 以均線方向作為操作方向

04-2. 透過均線找進場點

04-3. 以均線當作出場條件

均線05:找到你的均線

用均線當作進出場的條件,首先要找到適合你的商品的均線,基本觀念是運用均線,但沒有規定要用哪一條,所以要先找到適合這個商品的,適合現在行情的,適合你的交易節奏的均線,找到後我們就可以這個均線當作設定停利的條件,讓WINSMART幫你執行。

下圖商品是台指期的5分K,圖中放了兩條均線,一條是紅色的240ma,就是240均,240根5分K的平均,第二條是淺藍色的5日均,交易的第一件事情,找到適合的均線,均線越長,操作的波段越長,均線越短,操作的波段越短。接下來將以台指期案例分享如何用用這兩條線操作。

均線控盤05:找到你的均線

圖中行情價格落在8440,跌得非常深,WINSMART原本預設的均線為240ma。依據上述提到的均線控盤三原則,首先,以均線的方向作為交易方向,圖中均線往下的區段,當然是跟著偏空做。240ma作為短期的方向,五日均則可以顯示日K層級的方向,看日K層級是比分K層級更大一層。

均線05:找到你的均線-台指期

均線06:找到你的進場點

找到方向後,接下來要找進場點,如何在行情往下的區段中,找到一個好的進場點?依據上述交易邏輯,5日均往下做空容易獲利,但實際操作下來,許多投資人仍沒有賺到錢,就差在進場點不夠好。

均線控盤06:不好的進場點

均線5

所以進場的時候,必須想到上文提到的「葛蘭碧八大法則」,以做空為例,我們不想要在追空在行情的相對低點,結果反彈上去賠到錢,我們想要的是空在相對高點,行情掉下來賺到錢,這是我們的理想情況。

均線控盤06:葛蘭必八大法則

均線控盤06:好的空點

均線06:小道瓊

均線本身就是一種移動停利的條件,幫助我們更精準獲利。拉開賺賠比的關鍵:停利大一點、停損小一點。以均線做順勢交易可以賺大的,順勢交易才有機會賺大賠小,這邊比較不鼓勵做猜底,因為猜底需要技術高超、跑得快,反而是順勢交易,所有商品皆可以應用,就算他反彈大,下跌幅度也會跟著大。

均線07:設定均線停利

均線控盤07:設定WINSMART

均線控盤07:台指期120MA均線控盤07:台指期60MA均線控盤07:台指期20MA

均線2

均線08:均線加碼

同樣的均線操作模式,如果敢加碼的話,可以翻倍獲利,使用WINSMART的加碼功能,第一步同樣找到控盤的均線,接著在設定中開啟自動加碼功能,舉例來說,最大虧損及獲利設定為70點,最後一碼可加碼條件設定為賺35點。進場立刻設停損,在波動很大時,停損不要設太小,很容易出場。

先判斷均線往下,K線接近均線時反彈空,行情持續往下探底,達到剛剛設定的加碼條件,WINSMART幫忙自動打加碼 2,3,4 筆單,抱著4筆單用均線繼續控盤,直到夜盤反彈碰到停利線,WINSMART自動停利出場,最後這筆交易獲利40萬左右。

均線3

均線4

均線09:QA問答

A : 一般書上教,看股票趨勢用季線60MA,用60MA來敘述行情方向。但是我認為大部分台股40日均線比較貼著行情一些,40日均線稱作生命線,因為主力吃貨平均要兩個月,兩個月就是40天。在我的書 贏在【修正的股市操盤絕技】裡也有更進一步的講解。

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這邊有我收集的投資理財,職場生涯,賺錢心得,成功名人,期貨當沖,權證教學..等各種方格筆記本!「22K世界,餓餓的人生!」XD

    May 03 Thu 2018 18:49

【有用技術分析】重刷(⊙_⊙)老股民巧用30分鐘K線選股,實踐中的真理XDXD

股票技法

什麼是鯊魚模式?如何利用諧波交易中的鯊魚模式分析行情?

在一個完美的鯊魚模式中, BC 腿應該是 AB 腿的 1.13 1.618 延伸(包含 1.113 1.27 1.414 1.618 ),並且 CD 腿應該是 BC 腿的 1.618 2.24 延伸(包含 1.618 2.0 2.24 );另外, D 點應該是 XA 0.886 1.130 的回撤 / 延伸。 D 為潛在反轉區;看漲模式的止損在 D 下方,看跌模式的止損在 D 點上方; XA 段的 88.6% 回撤位或 1.13 延伸位為潛在入場點。

看漲鯊魚模式:

看跌鯊魚模式:

Hong Kong 33的日線圖顯示,價格於5月10日下探19158(X點)後止跌,隨後震盪上揚至22590(6月28日高點,C點),創4月6日以來新高。不過,行情受阻於上述壓力後持續下行,至8月2日最低觸及19468(D點)後反彈,或構成了看漲鯊魚模式:

(Jack 撰寫)

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恆指、恒生科技、台灣加權等指數季度展望

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均线参数的选择

Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

Abstract

本文和cls一样都是由AWS发出,找到了财富密码,多的不说,就是干饭sota,对于论文里面的表格真是有必要学习的,对于几个点的增加,只要缩小y轴距离看着就很明显了。总的来说在复杂的目标检测任务下,数据至关重要。其中论文中提到的以下点贡献

  1. 系统地评估了各种训练trick对目标检测模型的影响
  2. 设计了一种用于目标检测的image mix up,该方法能提高模型的泛化能力
  3. 在不修改网络结构的情况下,可以实现高达5%的精度提升,这些改进不会带来额外的推理开销,且bof能够用于各种模型架构

Algorithm

OBJ MIX UP


同时,作者采用了参数α和β都至少为1的beta分布,X为随机变量,Y为对应的概率,总的面积为1,这样在视觉上更加连贯。当α和β都等于1.5时效果最好,与baseline相比mAP提升了3%。

Classification Head Label Smoothing

Data Preprocessing

  1. Random geometry transformation. Including random cropping (with constraints), 均线参数的选择 均线参数的选择 random expansion, random horizontal 均线参数的选择 flip and random resize (with random 均线参数的选择 interpolation).
  2. Random color jittering including brightness, hue, saturation, 均线参数的选择 and contrast.

Training Schedule Revamping

值得一提的是,分类任务中 cosine learning schedule影响不大,但是目标检测中效果不错,在复杂的任务重cosine能让loss下降更加平滑

Synchronized Batch Normalization

普通的BN是单卡的实现模式,只对单个卡上对样本进行归一化,相当于减小了批量大小(batch-size)。而跨卡同步 Batch Normalization 可以使用全局的样本进行归一化。Implementing Synchronized Multi-GPU Batch Normalization

Random shapes training for single-stage object detection networks

多尺度训练也是目标检测中对于小目标性能提升常用的trick,效果挺好。具体来说,在训练时不同batch中图片的高和宽从一组H和W中随机选取。类似的yolov3为32的倍数,因为darknet-53一共进行5次下采样操作每次特征图减半,将输出特征图缩小到输入的1/32

Experiment

tricks加满都很好,但是值得一提的是FasterRcnn加了数据增强反而下降了。可以看到基于proposal的两阶段检测方法在其训练中的采样过程已经优于数据增强中的随机操作,单阶段方法中则更适合使用数据增强