移动炒股的最佳选择(移动炒股什么机器好)

2023-10-29 00:45:43
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今天就一句话,房地产拯救了A股。地产股疯狂的涨停潮,40多家封板了!把家里的七大姑、八大姨带动了,银行保险,建材家居家电,甚至三胎概念纷纷上涨,真是牛逼大发了。

虽然指数涨幅不多,但个股涨嗨了,3449家上涨,仅937家下跌,138家涨停!妖股三羊马、西仪股份继续连板,开普检测、漳州发展、龙洲股份上演地天板,这行情有点迷幻啊。今天怎么样,大家都赚钱了吧?

这市场没法说了,总是喜欢走极端。去年底的跨年行情,白马抱团演绎到了极致;今年底的跨年行情,妖股抱团演绎到了极致!这个市场从没有新鲜事,都是不断的轮回,像极了人生。

今天是冬至,吃饺子的日子,很多人以为要“关灯吃面”,但想不到行情这么好,今晚都可以加个鸡腿了,幸福啊。

冬至是夜最长最难熬的一天,俗话说得好,“阴极而阳生”希望大A也像气象一样,从此阳线多于阴线,回到熟悉的慢牛行情去!

1、16连板三羊马:股票交易异常波动 停牌核查

三羊马公告,公司股票自11月30日上市以来,连续多日涨停,期间多次触及股票交易异常波动。经公司申请,公司股票自12月22日开市起停牌,自披露核查公告后复牌,公司提醒广大投资者注意二级市场交易风险。

点评:三羊马被关小黑屋,上面实在忍不住了。管理层的潜台词是:行了行了,16板,不能再多了!这个“特停”有点措手不及,按照正常的逻辑,不是等明天中移动申购后再停牌吗?万一次新股集体大跌,影响大家的打新热情啊。

但停牌总比核按钮强,核按钮拖累整个板块,停牌后面的小弟还能冲一冲。龙洲股份、湖北广电、金山股份、汇绿生态,大龙地产,长城电工等,明天谁来当带头大哥?还是一起吃大面呢。

不过,妖股退潮风险来了,今天有一大批的涨停,也有一大批跌停,比如陕西金叶和跃岭股份,掉队也越来越多了!这时候把三羊马关进去,是鼓励大家切换赛道股,去玩玩新能源白马股,新能源、半导体、军工这些可能迎来反弹。

今天40多个连板,140个涨停股,市场投机疯狂到,不全仓涨停都是踏空。但无厘头的炒作,只会一地鸡毛。这个时候要小心了,要不你手快,要不耐心等回调一波下来,才是更好的选择,不建议再去重仓豪赌了!

三羊马名字起的好,被游资盯上,走出5+11=16连板,打败了镇洋发展的5+6=11连板。但这次停牌,挑战顺控大帝的21连板悬了,记录冲破很难了。

2、降温?黑龙江政府官网撤下“全力冲刺房地产业增长工作”一文

昨日晚间,黑龙江省政府官网刊发了《省住建厅召开调度会议部署全力冲刺房地产业增长工作》一文,今日下午,该文已从黑龙江省政府官网撤下。对此,黑龙江省住建厅相关人员表示,“这篇消息上网是房产处申请的,撤也是房产处申请撤回的。

点评:今天房地产凭借一己之力,让市场高潮了,板块40多家涨停,真是活久见啊!昨晚黑龙江省要“全力冲刺房地产业增长工作”刷屏了,就是今天大涨原因之一。其它利好也不少,比如LPR降息,鼓励房地产企业兼并重组等,都对行业形成了刺激。

地产股的疯狂,让市场又有吹嘘的声音,什么反转行情、就是干。但这都是套路,实际上今天批量涨停的,都是低价+垃圾地产股,更多是炒低价股概念,跟是不是地产关系没那么大!

地产小票被游资看上,主要是跌得不能再跌了,很多都打折再打折,一大堆的2-3元股。这很符合游资的胃口。目前的市场,游资掌控了市场的定价权,越垃圾越涨,机构越重仓跌的越狠,就是这么的神奇。

黑龙江撤下“冲刺增长”全文,算给地产股降温了。这个板块预期不能太高,政策对地产只是托底,是不希望爆雷,刺激和鼓励只是一厢情愿!所以地产股反弹有,但反转言之过早了。

不过,鼓励房地产企业兼并收购,小地产公司相当于壳了,这就是炒作的理由。短线可以去投机的,重点这维度去筛选:1、并购以小市值为主(100亿以内);2、地区以北上广深为主;3、有国资背景的优先考虑!应该会出几个妖股的。

3、上海:引导企业加紧研究虚拟现实相交互平台

上海市委经济工作会议今天举行,会议指出,要加快培育壮大发展新动能,着力强化“新赛道”布局,强化“终端带动”。引导企业加紧研究未来虚拟世界与现实社会相交互的重要平台,适时布局切入!加强智能服务机器人、智能穿戴设备、智能家居等领域培育布局。

点评:上海引导企业加紧研究虚拟现实相交互平台,这是支持元宇宙的意思吗?这是政府层面首次的肯定,元宇宙,虚拟现实等板块,又要站上风口了。

上海在发展硬科技,新科技方面,还是敢为天下先下的。爱股君认为,在元宇宙发展的初期,焦点还是硬件核心产业,比如智能穿戴、柔性电子技术、终端链接设备等,这些业绩有兑现的预期,其它更多的只是炒概念!

今天元宇宙重回强势,板块大涨3%,马上又快创新高了。中装建设携手鸿蒙时代等联合开发元宇宙应用、区块链等项目,直接一字涨停了。万物皆可元宇宙,就问你服不服?接下来会不会又一堆蹭热点的。

4、中国移动预计募资560亿 明日申购

中国移动公告称,本次发行初步询价工作已经完成,确定的发行价格为57.58元/股,募集资金达到560亿,对应的2020年摊薄后市盈率为12.02倍。

点评:中国移动明天申购,港股价格目前46.3港元,相当于37.8元人民币,A股发行价57.58元,差不多溢价了50%。相比中国电信的2倍,还算合理一些,12倍的市盈率确实也不高!

所以,你会去申购吗?建议大家还是去打新,中签肯定有肉吃,因为有绿鞋机制保护,破发可能性不大。但后面走势跟中国电信差不多,也许某天会破发,不适合韭菜做长线投资。

另外大A的尿性,市场往往反着来的。就像最贵新股禾迈股份一样,越是担心破发,还有很多中签弃购,结果上市赚了把大的!

每日侃市:

今天一件喜大泪奔的事,很多康美药业赔偿款到账了,有投资者表示,我很满意,看来赔偿到位了啊!

据悉,损失50万元以下部分的5.2万个股民,将以现金一次性直接赔付;50万元以上部分投资者,将以现金、债转股、信托权益等三种方式赔偿,总共赔偿24.59亿元。

这个是里程碑事件,以后再碰到类似的造假事件,小散就可以集体诉讼了。感恩证监会,希望康美这样的公司越来越少!现在康美药业还有463亿市值,净资产为负,营业收入50多亿,为什么公司会这么值钱呢?

今晚欧美股市终于涨了,中概股集体大涨,电商的阿里、拼多多、京东,造车新势力的蔚来、理想、小鹏汽车都大涨,新能源板块明天能归来么!

今天大家都回血了,应该高兴吧。爱股君回来了大几千,昨天亏了好几万,不知道该哭还是该笑!但今天吃了顿饺子没吃面,希望好的迹象吧。

巨无霸中移动申购了,你会打新吗?



摘要

用于交易的机器学习(Machine Learning for trading)是当今最新的流行词汇,一些科技公司正在利用它做一些难以想象的美妙事情。今天,我们将向你们展示,如何利用最常用的机器学习算法之一“决策树”来预测股票走势(上涨或下跌)。

机器学习中的决策树用于构建分类和回归模型,用于数据挖掘和交易。决策树算法在达到最终结果之前先执行一组递归动作,当您在屏幕上绘制这些动作时,视觉效果看起来像一个大树,因此名为“决策树”。

这是机器学习中简单决策树的示例。

基本上,决策树是一个流程图,可帮助您做出决策。机器学习使用相同的技术来做出更好的决策,让我们找出如何做出决定。

可视化示例数据集和决策树结构

现在,让我们提到,我们想预测您的股票在机器学习中使用决策树的方式将以哪种方式进行。我们将需要该股票的过去数据。如下表所示,请考虑一个样品库存数据集。该数据集包括开放,高,低价,价格和数量指标(OHLCV)。您可以使用Yahoo Finance或Google Finance下载任何股票的历史数据。

我们将以R编程语言进行此练习,您必须在Mac/PC上安装支持软件。这是帮助您解决这个问题的链接。这是将这些数据导入到的代码(包括代码在内的数据文件将在博客的末尾可用)。

这是数据的可视化表示。

让我们在此数据集中添加一些技术指标(RSI,SMA,LMA,ADX)。在我们的情况下,使用基本股票值(OHLC)计算技术指标,它们有助于我们预测股票变动。我们的机器学习算法将利用技术指标中的值,以进行更准确的股价预测。我们落后于技术指标值,以避免看起来偏见。

我们还添加了“类”列,该列表示根据股票的近距离价格的每日收益。在“类”列中,“ up”表示正回报,而“下降”表示负面回报。这是相同的代码。

现在是有趣的部分,我们希望使用这些技术指标预测日常变化(上/下)。我们将通过在此数据集上应用机器学习决策树算法来做到这一点。首先,我们将不得不将数据集分为两个部分。培训数据集和测试数据集。该算法使用培训数据来了解股票的运动,并做出某些假设,这也称为“信息增益”。一旦完成培训,我们将其应用于测试数据集以进行股票价格预测。这种机器学习称为监督学习。这是应用这些步骤的代码

训练数据集的结果输出可以以树形结构的形式查看,如下所示。

决策树的示例说明

在了解机器学习决策树算法的工作原理之前,我们先来了解一下决策树的结构。

决策树的组成部分

决策树结构由根节点、测试节点和决策节点(叶子)组成。根节点是决策树中的主节点。在上面的决策树中,我们从 RSI > 50开始,因此使用 RSI 指示符作为根节点。你可能会问,为什么 RSI 指示器的值是50,为什么不说34?这就是训练的意义所在,机器学习决策树算法能够理解50的 RSI 比其他值更有助于做出更准确的决策。

在根节点之后,每个测试节点根据一些设置的条件将数据分成更多的部分。在上面的决策树中,SMA > 80,LMA > 55,ADX > 25(这些值同样是训练的结果)。数据根据这些作为测试节点的指示器进一步分割。

最后一个节点是叶子节点。在决策树图中,包含 Up/Down 类的节点以及表示目标属性概率的概率值是叶节点。任何节点的左边都被认为是“ yes”,这意味着在节点上提出的问题(例如,如果回答是,RSI > 50,则算法导航到树的左边,如果不是,则导航到右边)

因此,整个数据集通过从决策树的根节点向下导航到叶子来根据设置的标准进行分类。

决策树的组成部分

例如,这只股票在某一天的 RSI 值是39,所以如果 SMA 值大于80,那么到树的右边检查,如果是,那么到叶子那里检查,“这只股票下跌的概率是0.52”。

决策树算法是如何工作的?

既然我们已经理解了决策树的结构,那么让我们来理解决策树是如何构造的。

决策树诱导器

决策树由决策树诱导器(也称为分类器)构造。有各种各样的决策树诱导器,如 ID3,C4.5,CART,CHAID,QUEST,CRUISE,等等(你可以在这里和这里找到更多关于这些诱导器的信息)决策树诱导器基本上是一种算法,自动构建一个决策树从给定(训练)数据集。通常,决策树诱导器的目标是根据指定的目标函数构造最优决策树。一个目标函数的例子可以是最小化决策树的节点数,从而降低复杂度。另一个例子是最小化泛化误差(或者得到更精确的结果)。

虽然我们说诱导器自动构造决策树,但实际上,决策树诱导器遵循一定的方法。决策树诱导器通常使用两种流行的方法。这些方法包括广泛使用的自顶向下方法和不太流行的自底向上方法。

解释自顶向下方法

在自顶向下方法下,诱导程序以自顶向下的递归方式创建决策树。让我们使用以前创建的技术指标来理解这种自顶向下的递归方法。

我们创建的技术指标是 RSI、 SMA、 LMA 和 ADX 指标。这些指标被我们的决策树算法认为是属性。

从这些指示符(属性)中,哪个指示符(属性)将被诱导程序用作根节点开始?剩余的属性将如何拆分?

所有这些都是由诱导器使用离散的分裂函数决定的。离散分裂函数使用一定的标准(如信息增益,基尼指数)来确定最佳属性开始和分裂训练数据集。这里有一些链接,以了解更多有关信息增益,基尼指数。

在每次迭代中,诱导算法使用输入属性的离散函数的结果来划分训练数据集。在选择了一个合适的分割之后,每个节点进一步将训练集细分为更小的子集,直到没有进一步的分割可能或者满足停止条件为止。在完成树的创建之后,使用特定的修剪规则对其进行修剪,以减少分类错误。

这就是决策树的构造方法,它可以用于机器学习中的股票价格预测。

作者:piikee | 分类:怎样炒股票 | 浏览:33 | 评论:0