犀牛fts炒股軟件

1、股票能掙大錢嗎？

掙錢的永遠是少數。

在股市中，要想生存長久，首先要學會很多知識，積累豐富的經驗，總結出一套適合自己的操作方法。不管是短線客，還是長線投資者，都要經歷幾年甚至十幾年刻苦的學習，痛苦的磨練，才能在股市里總結出適合自己的操作方式。這其中也淘汰了很多人，能生存下來的就是成功者。

　　總結了兩種成功的人的操作特點，為炒股的朋友參考。

　　(一)中線思維短線技術操作的人

　　特點：

　　1.具有較高水平的技術知識和看盤能力。

　　2.有一顆永遠平靜的心臟，任何波瀾都干擾不了它的節奏。

　　3.有自己的操盤計劃和紀律，并嚴格遵守。

　　4.從不相信任何人和消息。

　　5.習慣實時看盤，對出現的機會和危險反應迅速，處理果斷。

　　6.一定要學習有中國特色的股市心理學，并能分析出莊家的操作心里和習慣!

　　7.對政策要有敏感的嗅覺和準確的判斷的能力。 (注：這種操作是的人需要在股市里長期磨練，經過多次的失敗和心靈痛苦的折磨，能成功的太少了。對于大部分散戶，不要夢想自己是那萬分之一的人，還是選另一種吧!令人遺憾的是，大多散戶都選擇了做這種人，他們過于相信自己的能力和老天會賜予他的運氣，當他們明白時，也虧得差不多了。不建議散戶這么做，所以介紹的很少，知識太多，一兩句說不完。)

　　(二)長線思維中線操作的人

　　特點：

　　1. 一般要有自己的工作和生活來源，不靠股票來維持生活。最好是非常忙碌的人，沒時間和精力看股票，操作股票。(這條的目的是盡量避免長期看股票對操作心理產生的影響，沒有好的心態，就沒有好的操作。)

　　2.只要有從不被巨大利益所誘惑，知足常樂的心就夠了。他們從不去賭博，不去猜測明天的事，穩健是他們的原則，他們關心的是什么時后買入，什么時后盈利100%以上賣出。 3.有一定的股票知識和技術分析能力。(不用像操盤手那么多，把均線知識和中短線買點技術學會了就夠了，當然，要是有股票基本面的分析能力和未來政策和市場導向的判斷能力就更好了。)

　　4.他的紀律很簡單，低買高賣，高賣了再低買。(一般從買到賣再到買，要2-3年以上)

　　5.利用常人的思維來選擇市場的位置是高是低。每月只要聽聽新聞，看看周邊炒股的人盈利情況，大盤的歷史位置的分析，來決定是否進入市場。

　　他們的操作條件就更簡單了：

　　(1)當聽到股市暴跌時，他興奮的心花怒放，他意識到機會快來了。

　　(2)當80%的人都長期虧損時。

　　(3)大盤經過長期下跌(一般是9個月以上)，處于歷史的底部時。

　　(4)所有的新聞和你周圍的人不再談論股票，大家談股色變時。國內實體經濟并沒有明顯變弱或已經低估嚴重。大多數股票已便宜的讓人垂涎，股市出現多只2—3元股票。

　　(5) 此時重倉(50%)買入股票，大盤每下跌10%時曾倉10%直至滿倉。大盤上漲不加倉，每上漲50%-100%時減倉一半，漲至150%可考慮清倉。(此時大盤已經很低了，如使用黃金分割最后一個支撐0.19位置作為買點，估計滿倉的時候少。要真滿倉了，那他就等著買寶馬7系了。賣出時間是動態的，要根據他的計劃預期和市場熱度來決定。)

　　(6)選擇1—2只經過長期研究的股票，1只小盤，1只中大盤，要不同行業和板塊。(若你買的股票在大盤上漲中期長時間弱于大盤，你就要降低你的獲利預期了，最小也要30%。此時換股已來不及了。)

　　(7)買入股票后，離開股市，每月只看一次自己買的股票價格和大盤點位。來決定下一步的操作計劃。

　　(8)當所有人都談論股票時，尤其是從不炒股的人也想買股票了，賣掉股票，一般盈利100%—150%之間。

　　(9)此時離開股市，一年內不看股票。繼續忙工作或出去玩，慶祝自己的勝利。(注：股市就是他家的銀行，每1-2年取一回分紅罷了。)

　　總結：貪婪和恐懼是人天生的惡習，誰也無法完全控制。意志堅強的人，可選擇做第一種人。剩下的人要想克服惡習，做第二種人是你最佳選擇!而且也不累! 以上分析是大致思路，并不是模式。你要有你的思維和操作習慣。股市千變萬化，沒有任何一種技術和操作模式是萬能的，不同時期要有不同的思維方式。好的思維方式和操作習慣才是應對股市變化的唯一法寶。

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2、炒股真的需要懂很多股票知識嗎？

炒股有一個十分奇特的現象，請諸位破譯：

1，在旁邊看的不炒股者，往往比炒股者高明。舉個例子：2015年那次牛市，我親戚中的炒股者，其所持股票市值從200萬元，迅速上升至500多萬元。這位親戚炒股多年，市值始終趴著不動，虧損累累，突然的暴漲令他興奮不已。在大跌之前的一個多星期，親戚聚會。有一位已退出股市的親戚聞知當即建議：立即賣出全部股票，然后在南京買兩套房子。

這簡直是近乎高手神人的建議。如果他采納，近600萬將收入囊中。無奈他看著一天5至10萬元的財富跳增，實在是舍不得！一再誤判為還有行情可以期待。無奈大盤以迅雷不及掩耳之勢一路狂瀉，每天的跌停使他一分錢的股票也未能出逃！市值重回200萬左右，他又坐了一次電梯！

2，炒股者所有作出的操作，錯誤率高達95%。反過來，想到了卻因猶豫而沒有付諸實施的，正確率卻高達95%；可惜的是，正確的想到了，往往隨即又被自己否定了。一位炒股多年的朋友告訴我，他往往是想法顛倒、操作顛倒。他舉例說：他每天操作兩個盤子，一個真金白銀，真刀真槍的拼殺，他整日聚精會神地盯著，一刻不放松；另一個則是虛擬炒股盤，所有的持股都是假的，他不怎么在意。結果是：真盤虧損累累，不堪入目，而並不十分在意的虛擬盤卻往往收獲豐厚，令人稱奇！他說如果虛擬盤是真盤，這么多年他早已實現財務自由了！可是，他如果把虛擬盤的殺伐決斷用到真盤上，馬上又是虧損累累，十分怪異。

3，大凡猛贏了一回，萬勿高興！因為接下來，你必然虧掉，把所有的盈利如數奉還。一位朋友在經歷無數次失敗后總結經驗，發明了一套空倉戰法：經常是空倉等戰機。有一次，他在苦等半年后，終于碰到了幾次熔斷下跌，縮量止跌的良機，他來了一次神操作，全倉殺入最低點，一個月時間賺了三十多萬！

他以為這次成功的操作將是里程碑：保他永遠成功。賺錢后，他又空倉等機會。近一年之后，他又一次等來下跌縮量機會。他又逐步全倉進入。無奈這一次股市象知道他的戰法一樣，一跌再跌，好象永不再漲，他悉數被套。賺錢后他避戰近一年不操作。一操作，原來的取勝戰法卻已無法復制。賺到手的又全部送還股市！

這三種現象，恐怕任何股市知識都無法解釋。

但似可用三句話來對應：第一種現象，當局者迷。（《索羅斯傳》上有論述）。第二種現象，自勝者強。從心理學角度破解。第三種現象，法無定法。

以我個人經歷告訴你，必須要懂，而且越早懂越好，少交很多學費。這樣你才能了解股市，知道股市的本質是什嗎，明白股價上漲的邏輯是什么，才能學會正確的投資方式和投資理念，避免掉進股市的各種陷阱。

我十年散戶一枚，10年大學時進入股市，當時只是學了一些市盈率，市凈率皮毛就進入股市，沒有經過系統的或者有意識的去學習。每天追漲殺跌，贏少虧大，賺小虧大，連虧七年。16年底，突然頓悟了，自己股市投資不成功，干嘛不像投資的人學習呢，就閱讀了大量股票投資類的書籍，拜讀了西方投資大師的投資精華，在結合平時的操作，不斷打磨修改找到了一個屬于自己的股票投資模式，近三年持續盈利。

思維變了，錯誤的思維導致錯誤的行為，必然導致失敗的結果。散戶不經過學習，首先很多思維一開始就錯了 ，比如說股票賺錢很容易，賺了錢就是股神，每天要買賣高頻交易等等，這些錯誤的思維必然導致最后的結果不理想。股市從來不是賺快錢的場所，要有耐心。操作股票一定要設計好計劃，嚴格執行，不要情緒化交易。再看好的股票一定要設置止損位，錯了就要嚴格止損等等。這些知識都是自己未接觸的，還有炒股不能靠消息，小心里面有陷阱。

我學到了很多有價值的投資理念和思考問題的方式。將這些東西思考運用，消化后都武裝了自己，讓自己在股票投資上，變得自信，懂的放棄不屬于自己的機會，選擇風險小的成功機會。結果是滿意的，已經連續三年盈利。后悔知道的太晚了，交了太多學費。

所以在這里我想給那些準備進股市或者新入股市的投資者朋友建議。多學習，學習后在進去，你會有更好的扛風險能力。近三年的成功投資經驗，讓我相信投資沒有捷徑，只能靠自己，去悟，養成良好的投資習慣，把風險放在首位。牛市里不僅有艷陽高照，還有陰云密布，狂風驟雨。

A股最不缺的就是機會，就怕我們缺少抓住機會的工具，靠赤手空拳是不行的，我們斗不過那些狡猾的機構和主力。

我的經驗證明了系統的學習非常重要。我自己也樂于分享自己對股市的各種領悟，有很多文章都是非常有研讀意義，相信可以改變大家對股市的認知，避免掉入市場的陷阱中去。評論中學習一點就可以上手的，有點誤人子弟，懂得皮毛不行，一定要專業。股市如戰場，狼口奪肉，不專業就會被吃掉 被韭菜割掉。

復雜的不懂的問題有想問的歡迎私信

3、股票的基本概念？

在解釋機器學習的基本概念的時候，我發現自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發性的條目列表。

Test and training error

為什么低訓練誤差并不總是一件好的事情呢：上圖以模型復雜度為變量的測試及訓練錯誤函數。歡迎股民來某信 kdj684

Under and overfitting

低度擬合或者過度擬合的例子。上圖多項式曲線有各種各樣的命令M，以紅色曲線表示，由綠色曲線適應數據集后生成。

Occam’s razor

上圖為什么貝葉斯推理可以具體化奧卡姆剃刀原理。這張圖給了為什么復雜模型原來是小概率事件這個問題一個基本的直觀的解釋。水平軸代表了可能的數據集D空間。貝葉斯定理以他們預測的數據出現的程度成比例地反饋模型。這些預測被數據D上歸一化概率分布量化。數據的概率給出了一種模型Hi,P(D|Hi)被稱作支持Hi模型的證據。一個簡單的模型H1僅可以做到一種有限預測，以P(D|H1)展示;一個更加強大的模型H2，舉例來說，可以比模型H1擁有更加自由的參數，可以預測更多種類的數據集。這也表明，無論如何，H2在C1域中對數據集的預測做不到像H1那樣強大。假設相等的先驗概率被分配給這兩種模型，之后數據集落在C1區域，不那么強大的模型H1將會是更加合適的模型。

Feature combinations

(1)為什么集體相關的特征單獨來看時無關緊要，這也是(2)線性方法可能會失敗的原因。從Isabelle Guyon特征提取的幻燈片來看。

Irrelevant features

為什么無關緊要的特征會損害KNN，聚類，以及其它以相似點聚集的方法。左右的圖展示了兩類數據很好地被分離在縱軸上。右圖添加了一條不切題的橫軸，它破壞了分組，并且使得許多點成為相反類的近鄰。

Basis functions

非線性的基礎函數是如何使一個低維度的非線性邊界的分類問題，轉變為一個高維度的線性邊界問題。Andrew Moore的支持向量機SVM(Support Vector Machine)教程幻燈片中有：一個單維度的非線性帶有輸入x的分類問題轉化為一個2維的線性可分的z=(x,x^2)問題。

Discriminative vs. Generative

為什么判別式學習比產生式更加簡單：上圖這兩類方法的分類條件的密度舉例，有一個單一的輸入變量x(左圖)，連同相應的后驗概率(右圖)。注意到左側的分類條件密度p(x|C1)的模式，在左圖中以藍色線條表示，對后驗概率沒有影響。右圖中垂直的綠線展示了x中的決策邊界，它給出了最小的誤判率。

Loss functions

學習算法可以被視作優化不同的損失函數：上圖應用于支持向量機中的“鉸鏈”錯誤函數圖形，以藍色線條表示，為了邏輯回歸，隨著錯誤函數被因子1/ln(2)重新調整，它通過點(0，1)，以紅色線條表示。黑色線條表示誤分，均方誤差以綠色線條表示。

Geometry of least squares

上圖帶有兩個預測的最小二乘回歸的N維幾何圖形。結果向量y正交投影到被輸入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘預測的向量。

Sparsity

為什么Lasso算法(L1正規化或者拉普拉斯先驗)給出了稀疏的解決方案(比如：帶更多0的加權向量)：上圖lasso算法的估算圖像(左)以及嶺回歸算法的估算圖像(右)。展示了錯誤的等值線以及約束函數。分別的，當紅色橢圓是最小二乘誤差函數的等高線時，實心的藍色區域是約束區域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。