『壹』 股票交易中為什麼就連4手的交易也要多筆進行有什麼含義么
多筆進行？？ 你的意思是400股的股票分幾次賣出嗎？？？
含義應該是該投資者對後市的形勢不明確！採用的是多次賣出的方法！
『貳』 什麼是看多
程式化交易系統簡要設計思路
一．設計思想：
本設計旨在利用新的思路構建一個高效率、高質量的證券市場分析決策系統和以該系統。系統設計建立在對證券市場全方位的分析上，並引入了現代管理科學和控制理論的一
些核心理念。系統所設計的方法可以有效的提高對市場的分析和評價效率，可以更高效、更直觀、更合理的監控市場變化、評價市場冷暖、篩選介入目標、確定買賣時機，方便的進行自動或半自動的程式交易。
二．系統特點
本系統是一個完整科學的數據檢測、分析與評價系統和買賣決策管理系統，與其它系統相比具有以下特色：
1．分析策略和決策方法比較完整：理論上講我們進行證券投資決策所需要的絕大多數數據其實都在我們的機器里或者在網路上，而數據是可以被分析的，趨勢也應該是可以被跟蹤的。該系統通過對行情數據、歷史數據和財務數據進行盡可能全面完整的分析，以及通過採用直觀明了的表現形式、完整全面的評價體系和及時高效的操作管理體系來從不同的角度去引導我們做出科學、正確的決策，去逼近我們對市場的更為真實的了解和判斷。
2．分析方法比較科學：比如說，對於大多數證券投資者而言，都不會否認形態的重要性，但是就像世界上沒有完全相同的兩片葉子一樣，世界上也沒有完全相同的兩只股票，形態的模糊性和數學處理的復雜性也經常讓人們大傷腦筋。不管是關於「形態識別」的方法還是關於「分型」的概念都不便於進行確切具體的操作。在具體應用時還都有很多的技術和效率問題不能很好的解決，但是本系統獨創的技術分析與處理方法則將股票的走勢、形態、成交情況、財務狀況以及與整個市場狀態的關系等有機的結合了起來，把模糊與精確、背景與現狀、大盤與個股的相對關系統一在了一個規范的平台上，以一種標准、統一的方式對市場和股票進行科學的監測評價和買賣操作的管理。這種處理方式的另一個合理之處在於它可以非常方便高效的利用人們在模式識別方面的現有技術，以一種更簡單的方式來對復雜的形態進行分析，讓事情可以變的簡單、自動、智能。
3．表現形式比較合理：計算機與人的能力目前階段還有很大的差別。對於大規模的數據處理人根本無法和計算機相比，但對於模糊識別和判斷方面人比計算機具有更大的優勢。本系統採用比較科學合理的方式對這兩方面的工作進行了有效的分離，充分發揮了計算機和人的優勢，高效、合理，而且直觀、可靠、具有良好的人機界面和方便簡單的操作方式。
4．分析和執行效率比較高：本系統對數據進行了分類管理。主要數據和次要數據、歷史數據和實時數據、正常數據和異常數據、靜態數據和動態數據、常態數據和異動數據等都按其和操作的關聯程度進行了不同的分配和應用，所以可以在不需要很高硬體資源的條件下就可以非常高效的完成對整個市場的監測、分析和評價工作。
5．資源利用效率很高：證券市場工作的核心是對市場的分析、評價和篩選，具體的買賣操作應該是一種機械的執行行為。因為操作指令具有非常簡單化的特點且實時性要求不算太高，理論上講對系統資源的佔用並不大，所以在系統分析的基礎上，如果能夠充分利用網路的話，即便是同時對成千上萬個帳戶進行管理也是完全可能的。所以系統考慮建立了一種集中式分析、評價、篩選和買賣指令產生，但卻是分布式買賣操作指令執行的服務系統。這樣就可以充分利用系統分析的資源並以很高的效率來統一的協調行動，可以較好的解決操作的效率和風險的控制等問題。
三．系統的技術與理論分析基礎
（限於篇幅和本文的主題，該部分簡略的分析只是為了對系統的可行性做出必要的．
（一）．基本分析
近百年來，人們在生產組織的過程中建立了管理科學的理論，在追求自動化的過程中完善了控制理論，在對軍事行動的優化配置中產生了運籌學的理論。這些理論、技術的產生和發展非常成功的解決了企業的管理問題、自動控制問題、規劃問題和預測問題等，在提高生產效率、保證產品質量、自動化設備的製造、資源的優化配置、軍事保障以及市場的分析預測等方面都提供了系統的理論基礎和成熟的方法技術，在現代科技和產業的發展中起到了極為重要的作用。如果沒有這些理論也就很難設想會產生現代化的大工業、自動控制設備製造、航空航天與導彈技術等，也很難建立諸如天氣預報等大規模的分析預測模型等復雜系統的分析。
相對於上述這些行業對管理理論和控制技術等方面應用的深度和廣度而言，證券市場做為一個高度數字化、信息化的行業，在其市場分析、操作管理、資金管理等方面對管理科學和自動控制技術的應用顯得非常不足。手工與經驗操作的比重非常大。但事實上證券市場的操作過程不僅僅是一項單純的技術和經驗問題，同時也是一個非常多樣化的管理問題：操作的管理、資金的管理、理念的管理等。理論上講這個過程是可以歸納為一個復雜的管理過程的。
就像企業生產出合格產品並不能說明什麼，關鍵是能否保證很高的合格率一樣，在證券市場上偶爾的賺錢根本算不了什麼，——關鍵是能否建立一套穩定的獲利規則並嚴格的執行它！
管理問題實際上在很大程度上可以轉化為規則問題、優化問題、標准化問題、程序化問題，而控制理論的核心是信息的檢測處理和反饋；對於證券行業而言，絕大多數的數據都可以很方便的得到，數據的採集根本就不是問題，問題是如何對大量的數據進行有效的分析和利用。系統在引入管理工程和系統工程概念方面做了許多的努力，在具體的技術處理方式上廣泛採用了自動控制和動態規劃的技術原理。
（二）行業特徵分析：
1）證券行業具有高度數字化、信息化、網路化的特點。數字化意味著特別適合發揮計算機的強大處理能力，網路化則意味著可以不受時間、空間距離限制的向客戶提供及時、高效、個性化的服務。
2）市場會隨著經濟規模的擴大而擴大，隨著經濟的發展而發展，隨著企業的擴張而擴張。在這個過程中總有一些公司會有強大的市場和資本擴張能力，它們的股票價格也會因此而有驚人的漲幅。
3）市場在"價值回歸"的過程中永遠都在不斷的重復著"矯枉過正"的故事。從短期來看，所有理論和技術都無法改變這個市場零和博弈的本質，從長期來看，伴隨市場規模的擴大和部分企業的高速擴張，證券市場存在著大量的具有投資價值的機會。
4）人的大腦是最好的自動控制系統，但往往無法持續穩定、精確嚴格的按原則工作。在大規模的數據處理方面人的能力無法與計算機相比，但在對於形態、顏色、動態圖形的識別等模糊判斷方面人比計算機更有效率；人的大腦比計算機更靈活，但受人性的限制往往是靈活有餘，原則不足，適合做綜合性的分析判斷、模糊處理和規則設計。而計算機恰恰相反：原則有餘，靈活不足，更適合做諸如大規模的數據處理、監測和規則的執行等程式化、規范化的工作。
5）股票的操作實際上是一項復雜的系統工程，它不僅僅是一項單純的技術問題，同時也是一個復雜的管理問題，——操作的管理、資金的管理、理念的管理等。偶爾的賺錢根本算不了什麼，關鍵是能否建立一套穩定的獲利規則並嚴格的執行它！
6）市場是有趨勢的，市場趨勢的變化是完全通過數據的變化來體現的，而數據是可以被檢測、被跟蹤、被反饋、被處理的，——所以我們可以通過一定的技術手段將這種處理轉換為自動或半自動的方式。股票操作過程的自動化、智能化從技術的角度看是一種必然的趨勢。
7）影響股票價格的因素是復雜而多樣的，但最終的結果是高度收斂的：上漲、下跌或平盤。我們面對股市實際所需要做的決策往往也是簡單的：買進、賣出或者持股、等待，而結果也同樣簡單：賺錢，或者賠錢。就象打仗一樣：戰場情況往往會千差萬別，但最後的決策往往可以歸結為：進攻、防禦或者撤退，而結果也可以簡單地歸納為勝利或者失敗。從這個意義上講，股市與戰場沒有區別：都是多因素、多變數情況下的決策，而且一般情況下都是有解的。
8）證券市場具有其它行業無可比擬的高效率和豐富的市場機會（短、中、長）以及極大的挑戰性。
（三）市場分析
在上述理解的基礎上為了形成具體的操作理念和操作策略，還需要做更細致的市場分析：
由於市場本身功能的多樣性，造成了其市場特徵的多樣性，而市場特徵的多樣性也必然會讓參與者產生操作理念和方式方法之間的差異。所以，對操作的認識必須建立在對市場認識的基礎之上。
1．認識市場
某種意義上講，證券市場是用來體現企業的價值、企業的經營活動狀況、企業與外部世界的關系以及企業的發展潛力的。各種各樣的政治、經濟信息都會通過各種方式反映在證券市場上，從而導致市場上股價的上漲或下跌。正常情況下，發展迅速或具有巨大市場潛力的企業會因股價的上漲而獲得更多的資金，而更多的資金反過來又會讓企業發展的更迅速，這種"正反饋"會讓真正有市場潛力的企業高效率的獲得充裕的資金從而得以更迅速的發展。微軟、沃爾瑪、可口可樂等公司股價的迅速上漲和企業的高速發展就充分體現了市場的這種資源配置和資源優化作用，（——應該說，這才是證券市場存在的真正意義）。對於另外一些企業而言，它們的各種結構性調整或重大事件會給人們帶來某種程度的想像空間，從而使它們的股價產生大幅的波動。但是，更多的情況下，一些偏離其價值中樞的有趨勢的股價波動是受到短期資金和某種信息的作用而發生的。當然，對於平靜的企業而言隨機波動的情況也是存在的。根據上述理解我想對證券市場上的價格變化的含義做簡單的歸納：
（1）價值的測量：人類最早的商業活動是以貨物交換的方式來進行的。很顯然，這種方式既不方便、效率又低，所以就產生了貨幣，——用以度量貨物的價值。經過統一的貨幣化的價值評價與轉換，商業活動的效率得以大大提高。而企業股票的價格，首先也是對企業價值的一種轉換和測量，通過企業股票價格的變化人們能夠大體上對企業的總體情況做出基本的評價（事實上這種評價經常會出現偏差和失真）。
（2）市場信息的測量：受時間、空間、工作量以及工作效率的限制，人們的生產和服務活動會出現不平衡，實現平衡的需求導致對資源進行優化的需求、而對資源優化的需求導致對信息高效率交換的需求，所以世界上發生的任何政治、經濟事件都有可能會影響到某種股票的價格甚至是整個市場的走勢；
（3） 對未來預期的測量：市場、技術與需求的不斷變化，導致企業經營效果的不斷變化，對未來市場與發展的不同預期導致了人們不同的選擇，這種選擇導致了價格的不斷變化。
（4）人為干預程度的測量：市場參與者的資金規模、能否及時准確獲得信息、對市場的判斷能力等導致其獲利方式的不同。在這種短期的搏弈中，人數少但資金量大的參與者是市場的"導向力量"，人數多但資金規模小的參與者是市場中的"慣性力量"，就像是一個放大電路一樣：在特定的條件下基極電流的微小變化往往就可以導致集電極電流β倍的變化，
2．幾種基本投資類型
（1）價值發現型：由於某些企業具有巨大的擴張能力（比如說其某類產品具有巨大的市場潛力），這些企業可能在相當長的一段時間里持續高速的發展，選擇這類企業的股票並長期持有將會伴隨企業的發展獲得穩定持續的收益。以這種方式來投資的典型代表是巴菲特。採用這種投資方式的關鍵是要具有對企業的發展潛質進行准確評價的能力。這是一種綜合預見能力，這種投資方式往往需要對企業的產品、技術、市場、服務、管理等因素進行細致的分析、判斷，另外往往還要對整個市場、以及經濟和技術發展的長期走勢做出比較合理的預測，——這肯定不是每個人都能做得到的。有時候，甚至是對本行業充分了解的企業自己都無法做到。另外，這類投資方法要有足夠的耐性，它適合於大的基金管理公司和長期投資者。這種方式可以簡單的歸納為是對企業的市場和資本擴張能力的發掘和預測。——系統對該類投資者可有效的提高分析的效率。
（2）機會發現型（或市場偏差型）：由於影響市場的因素非常復雜，而人們的知識又往往非常有限，所以市場往往會不斷的發生各種各樣的偏離，這種偏離在不同時期、不同行業、不同市場、不同國家之間有時會非常大，如果善於發現並撲捉到這種機會，往往能夠獲得非常豐厚的利潤。索羅斯是這方面的典型代表。與巴菲特一樣，這也不是一種人人都可以獲得的能力。因為要做出正確的判斷，可能要對大量的數據資料進行分析處理，但這並不是充分條件，僅僅依靠這些並不能保證一定就能做出正確的決策。這種方式實際上是要找到市場發生最大錯誤和偏差的時機。——系統對市場的乖離情況可提供直觀明確的反映。
（3）短期價格操縱型：特殊情況下，如果市場某些重要參與者的資金量足以在一定程度上十分有效的影響和控制到股票的價格（它們可能同時也具有在第一時間里獲得企業內部變化信息的能力），那麼就會產生對市場價格的操縱，這種操縱和其它短線逐利資金之間就形成了一種競爭和對抗關系，市場這時就變成了一種博弈。由於對價格變化和信息內容理解的偏差，就產生了資金、股票在不同價位的交換和轉移，從而使一些人快速套利，而另一些人則迅速虧損。
（4）趨勢跟蹤型：股票的價格總是周而復始的漲漲跌跌。這種漲跌的趨勢性在道氏理論里有詳細的描述。而趨勢的含義就是在向我們說明一個事實：股票在某種情況下上漲的概率會大一些，而在另外的情況下則可能下跌的概率會大一些。當市場上判斷某隻股票上漲的概率比較大的人（尤其是資金量比較大的投資者）多起來的時候，正反饋就開始建立起來，股票就開始加速上漲。如果能夠在適當的時間介入這樣的股票，這時就會獲利。反之亦然。
基於上述對市場認識的不同理解以及資金大小和操作理念的不同，就會產生不同的操作類型和投資策略。對於短線操作而言，基本上可以歸納為強勢追漲、高拋低吸、超跌反彈等三種基本形式。
（四）關於技術指標和技術分析：
技術分析與技術指標的含義：由於出發點、側重點不同，技術分析的方法可以說是五花八門，技術指標更是多的不計其數。但是技術指標實際上只是一種對市場的測量或計算，是對市場和價格變化的跟蹤和描述，是市場變化的一種表現形式。它的作用只是幫助我們對市場狀態和趨勢進行分析，但它永遠都不會是市場變化的直接原因。決定未來市場價格走勢的決定性因素仍然是資金的進出情況，但決定資金進出的因素往往又取決於市場的狀態和企業的經營狀態。
通過上述分析，我們不難知道，對於上述（1）、（2）類投資者而言，技術指標只是一種決策參考。而對第（3）類投資者而言，技術指標也只是其對市場進行判斷和對價格進行操縱或博弈時的一種依據上述（1）、（2）的決策方式需要對企業的產品、市場（或服務）、經營狀況進行綜合性的分析和評價，實際上是對對企業的市場和資本擴張能力的評價和預測， ——這在很大程度上要依賴於對企業財務數據的細致分析。該系統對財務數據處理方式也可以非常方便高效的完成對龐大市場中成千上萬只股票浩瀚無比的財務數據的過濾、分析、比較、篩選等基礎工作。
（五）投資失敗的原因：
證券市場永遠都是一個少數人賺錢的市場，所以必須對失敗的原因有足夠的分析和考慮。
投資失敗的原因大體上可以歸結為以下幾點：
1． 獲取的信息不完備、對信息的處理不正確不及時；
2． 交易規則設計不合理；
3． 交易管理不嚴格不及時；
4． 資金管理不合理。
證券操作過程中任何一個環節的失誤都會賠錢，而賺錢卻需要把每一步都做好。也就是說：輸贏的概率實際上是不對稱的。這也是大多數人(包括一些所謂的高手)最後都沒有賺到錢的真正原因。
四．系統的技術策略：
基於上述的基本分析，本系統的設計借鑒了現代管理科學和控制理論的核心思想。用系統工程的方法分析和重構了市場分析和評價方式。在操作模型的建立和系統的技術表現形式上引入了全新的思路和方法。
這樣做的理由第一是由於從管理科學的角度來看待證券市場的操作的話會發現很多違反管理學基本原則的問題，第二是，——在客觀上這個全數字化的行業在技術上確實存在著高效率、自動化、智能化運做的基礎。對於傳統行業而言，管理的重要性是不言而喻的。例如：對於一個像汽車製造這樣的大型企業而言。其運做過程是非常復雜的，要考慮諸如人、財、物的組織，料、工、費的核算，產、供、銷的平衡，質量保證體系的建立和效率的提高等等各種問題。對於成千上萬的零部件的加工，僅僅是質量保證體系就需要貫穿在在整個供、產、銷的過程之中。這中間的任何環節如果出現問題都可能會對整個企業的生產和效益產生重大的影響。同樣的，在股票操作的各個步驟如果處理不當，同樣也會產生重大的損失，但是在股票具體的運做過程中其管理手段往往遠沒有企業的管理那麼嚴密、精確、完整。系統希望能將管理科學的一些理念引入到股票的操作程序中來構造一種新的處理模式和操作思路，從而可以期望以一種高效、規范、穩定的方式進行證券的操作、管理和服務。打個比方來說：常規的股票操作過程，我認為就像是在用高射炮來打飛機，擊中目標的可能性是存在的，但是一要靠長期的刻苦訓練，二要靠運氣，而且效果也並不一定會令人滿意。但是，如果改用導彈來打飛機，則效果可能要好的多。盡管導彈的製造會更麻煩，但這種方法卻不需要人直接去做那些跟蹤飛機的高難動作。需要說明的是：導彈系統往往並不對未來做出什麼預期，但它必須對已經偵測到的目標的變化實施靈敏、正確的反應，而這需要依賴於一個高效的自動處理系統的支持。另外需要說明的是：導彈並不是一定可以打掉飛機的充分條件，最終的結果還取決於導彈的性能和對導彈的掌握程度，但可以肯定的是：導彈打飛機的效果會遠遠好於大炮。系統通過各種處理方法和技術的綜合處理來力求實現這樣的功效：對市場進行完善高效的篩選評價，對趨勢進行靈敏及時的監控，對操作進行完整可靠的質量保證。
『叄』 pascal編程
問題分析
動態規劃題，就是最長下降序列問題。第一問可以用O(N^2)的演算法解決。
s[i]為序列中第i項的值，MaxLength[i]為以第i項為末尾中最長下降序列長度。
狀態轉移方程為 MaxLength[i]=max{MaxLength[j]}+1 (j=1..i-1 and s[j]>s[i])
初始條件
MaxLength[1]=1
對於第二問求最長下降序列的數量，可以通過求第一問的過程解決。設MaxCnt[i]為第i項為末尾中最長下降序列的個數。
對於所有的j(1≤j≤i-1)如果有(s[j]>s[i] 並且 MaxLength[j]+1>MaxLength[i])則MaxCnt[i]=MaxCnt[j]，否則如果(MaxLength[j]+1= =MaxLength[i])可利用加法原理，MaxCnt[i]=MaxCnt[i]+MaxCnt[j]。
考慮到題目中說的不能又重復的序列，我們可以增加一個域Next[i]表示大於i且離i最近的Next[i]使得第Next[i]個數與第i個數相同。如果不存在這樣的數則Next[i]=0。這樣我們在DP的時候如果出現Next[i]不為0且Next[j]<i可直接跳過。
這個題數據規模很大，需要用到高精度計算，還好只是加法。
[編輯] 優化技巧
1.可以在給出的序列的末尾增加一個0，這樣直接統計以最後一個0結尾的最長下降子序列即可。
2.顯然題目的規模要求我們用高精度。可以使用longint，8位8位的加以節省時間。
[編輯] 判重方法2
對於任意一個 f[i]=max(f[j])+1; 1<=j<i; 設g[i] 為到計算 i 的方案總數 若完成後f[i]值為ans[i] 若不判重 那麼 g[i]=sum(g[j]){ f[j]=ans[i];1<=j<i} 那麼容易知道對於所有具有相同 f[j] 的原數列值必為不降，如果有一降序，則必定會導致以該位置結尾的最長下降子序列長度增加，所以可以記錄上一位置的a[j]數值，相同a[j]的g[j]無需加入即可。 (及去掉這個不升序列中的相等部分 注意 去掉靠前的)
for i:=2 to n do
for j:=i-1 downto 1 do//注意此處從i-1開始循環
type super=array[1..16] of longint;
var i,n,max,now,qi,j:longint;
h:array[1..3,0..5001] of longint;
st:array[0..5001] of integer;
c:array[0..5001] of Super;
ans,ch:string;
procere swap(var a,b:longint);
begin
if a=b then exit;
a:=a xor b;
b:=a xor b;
a:=a xor b;
end;
//
procere Super_inc(var a,b:Super);
var i,jin:longint;
begin
jin:=0;
for i:=1 to 16 do
begin
jin:=a[i]+b[i]+jin;
a[i]:=jin mod 10000;
jin:=jin div 10000;
end;
end;
//
procere CALC_H3;
var l,r,mid,i,last:longint;
q:array[0..5001] of integer;
begin
last:=0;
for i:=1 to n do
begin
l:=0;
r:=last+1;
while r-l>1 do
begin
mid:=(l+r) shr 1;
if q[mid]>h[2,i] then l:=mid
else r:=mid;
end;
if r>last then inc(last);
q[r]:=h[2,i];
h[3,i]:=l+1;
end;
end;
//
procere Qsort(p,l,r:longint);
var i,j,mid:longint;
begin
i:=l;
j:=r;
mid:=h[p,(l+r) shr 1];
repeat
while h[p,i]<mid do inc(i);
while h[p,j]>mid do dec(j);
if i<=j then
begin
swap(h[1,i],h[1,j]);
swap(h[2,i],h[2,j]);
swap(h[3,i],h[3,j]);
inc(i);
dec(j);
end;
until i>j;
if i<r then Qsort(p,i,r);
if j>l then Qsort(p,l,j);
end;
//
begin
assign(input,'buylow.in');
reset(input);
assign(output,'buylow.out');
rewrite(output);
readln(n);
for i:=1 to n do read(h[2,i]);
for i:=1 to n do h[1,i]:=i;
CAlC_H3;
Qsort(3,1,n);
//
st[1]:=1;
now:=1;
for i:=2 to n do
if h[3,i]>now then
begin inc(now);
st[now]:=i;
end;
st[now+1]:=n+1;
for i:=1 to now do
Qsort(2,st[i],st[i+1]-1);
//
qi:=1;
h[3,n+1]:=0;
for i:=2 to n+1 do
if not((h[2,i]=h[2,i-1])and(h[3,i]=h[3,i]))
then
begin Qsort(1,qi,i-1);
qi:=i;
end;
//
fillchar(c,sizeof(c),0);
c[0][1]:=1;
st[0]:=0;
h[2,n+1]:=0;
h[2,0]:=maxlongint;
h[1,n+1]:=n+1;
h[3,n+1]:=h[3,n]+1;
for i:=1 to n+1 do
begin
now:=-1;
for j:=st[h[3,i]]-1 downto st[h[3,i]-1] do
if h[2,j]<=h[2,i] then break else
if (h[2,j]<>now)and(h[2,j]>h[2,i])and(h[1,j]<h[1,i])
then begin Super_inc(c[i],c[j]);
now:=h[2,j];
end;
end;
//
for i:=63 downto 1 do if c[n+1][i]<>0 then break;
str(c[n+1][i],ch);
ans:=ans+ch;
for j:=i-1 downto 1 do
begin
str(c[n+1][j],ch);
for qi:=1 to 4-length(ch) do ch:='0'+ch;
ans:=ans+ch;
end;
//
writeln(h[3,n],' ',ans);
close(output);
end.
『肆』 股票買賣檔里出現n多4手說明什麼
不一定，可能是巧合，也可能是主力給與對手盤的暗示與恐嚇，如果當日盤中有大單製造的瞬間波動，或者某些具體的異常成交單，則莊家警告意味更有可能
『伍』 為什麼股票交易每天只有四小時
首先，中國股票交易制度採取的是T+1的制度，「T」指的是交易登記日，「T+1」就是登記日次日，那麼T+1制度就指的是當日買進的股票需要到下一個交易日才能賣出。大家都知道股市是一個千變萬化的市場，別說四個小時，就四分鍾股市也有可能發生發生翻天覆地的變化。股市的變數多會對股民的資產造成一定的影響，對於一些投資能力強的人，只要股票在一定范圍內變動對其影響都不是很大，不過對於一些投資能力弱的人，股市的一小點變化可能都會對其情緒等方面造成很大的影響。同時，股市變數較大同樣也會影響一些專業機構對指標的預判。所以股市的一點變數對整個股市都會有很大的影響。並且股市交易的時間越長，投資者付出的精力也會越多。
另一方面，會影響與股市掛鉤的交易所以及證券公司，如果股市交易的時間越長，他們的運營成本就越高，所以股市交易時間越長，往往伴隨著的是交易的成本增加。所以決策者規定了中國股市交易的時間為四個小時，上午和下午的兩個時間段進行交易。而上午和下午的這兩個具體時間段，可能是決策者經過考察，認為這兩個時間段符合大多數人們的作息時間而定的。
『陸』 股票交易時出現買盤或賣盤通常全天都是2股或4股的交易,為什麼
股價應該在低位，漲跌不大，大家買賣的意願都不強，交易清淡，應該都是散戶在交易，等待趨勢明朗，成交量才會逐步放大。
『柒』 股票交易的基本規則是什麼
公平、公正、公開」是證券市場的最基本的行為准則。
體現在交易市場上，交易所的電腦交易系統則按照「價格優先」和「時間優先」的原則對買賣委
托進行撮合以確保「三公」准則得以具體體現。
在撮合過程中，成交順序為：較高買進委託優先於較低買進委託；較低賣出委託優先於較高賣出委託；同價位委託，按委託順序成交。不論投資者姓甚名誰、大戶小戶，一律按價格和時間順序撮合成交
『捌』 什麼是動態規劃如何運用動態規劃解決實際問題
我也不明白，找一下看有用沒。
動態規劃演算法的應用
一、動態規劃的概念
近年來，涉及動態規劃的各種競賽題越來越多，每一年的NOI幾乎都至少有一道題目需要用動態規劃的方法來解決；而競賽對選手運用動態規劃知識的要求也越來越高，已經不再停留於簡單的遞推和建模上了。
要了解動態規劃的概念，首先要知道什麼是多階段決策問題。
1. 多階段決策問題
如果一類活動過程可以分為若干個互相聯系的階段，在每一個階段都需作出決策(採取措施)，一個階段的決策確定以後，常常影響到下一個階段的決策，從而就完全確定了一個過程的活動路線，則稱它為多階段決策問題。
各個階段的決策構成一個決策序列，稱為一個策略。每一個階段都有若干個決策可供選擇，因而就有許多策略供我們選取，對應於一個策略可以確定活動的效果，這個效果可以用數量來確定。策略不同，效果也不同，多階段決策問題，就是要在可以選擇的那些策略中間，選取一個最優策略，使在預定的標准下達到最好的效果.
2．動態規劃問題中的術語
階段：把所給求解問題的過程恰當地分成若干個相互聯系的階段，以便於求解，過程不同，階段數就可能不同．描述階段的變數稱為階段變數。在多數情況下，階段變數是離散的，用k表示。此外，也有階段變數是連續的情形。如果過程可以在任何時刻作出決策，且在任意兩個不同的時刻之間允許有無窮多個決策時，階段變數就是連續的。
在前面的例子中，第一個階段就是點A，而第二個階段就是點A到點B，第三個階段是點B到點C，而第四個階段是點C到點D。
狀態：狀態表示每個階段開始面臨的自然狀況或客觀條件，它不以人們的主觀意志為轉移，也稱為不可控因素。在上面的例子中狀態就是某階段的出發位置，它既是該階段某路的起點，同時又是前一階段某支路的終點。
在前面的例子中，第一個階段有一個狀態即A，而第二個階段有兩個狀態B1和B2，第三個階段是三個狀態C1，C2和C3，而第四個階段又是一個狀態D。
過程的狀態通常可以用一個或一組數來描述，稱為狀態變數。一般，狀態是離散的，但有時為了方便也將狀態取成連續的。當然，在現實生活中，由於變數形式的限制，所有的狀態都是離散的，但從分析的觀點，有時將狀態作為連續的處理將會有很大的好處。此外，狀態可以有多個分量(多維情形)，因而用向量來代表；而且在每個階段的狀態維數可以不同。
當過程按所有可能不同的方式發展時，過程各段的狀態變數將在某一確定的范圍內取值。狀態變數取值的集合稱為狀態集合。
無後效性：我們要求狀態具有下面的性質：如果給定某一階段的狀態，則在這一階段以後過程的發展不受這階段以前各段狀態的影響，所有各階段都確定時，整個過程也就確定了。換句話說，過程的每一次實現可以用一個狀態序列表示，在前面的例子中每階段的狀態是該線路的始點，確定了這些點的序列，整個線路也就完全確定。從某一階段以後的線路開始，當這段的始點給定時，不受以前線路（所通過的點）的影響。狀態的這個性質意味著過程的歷史只能通過當前的狀態去影響它的未來的發展，這個性質稱為無後效性。
決策：一個階段的狀態給定以後，從該狀態演變到下一階段某個狀態的一種選擇（行動）稱為決策。在最優控制中，也稱為控制。在許多間題中，決策可以自然而然地表示為一個數或一組數。不同的決策對應著不同的數值。描述決策的變數稱決策變數，因狀態滿足無後效性，故在每個階段選擇決策時只需考慮當前的狀態而無須考慮過程的歷史。
決策變數的范圍稱為允許決策集合。
策略：由每個階段的決策組成的序列稱為策略。對於每一個實際的多階段決策過程，可供選取的策略有一定的范圍限制，這個范圍稱為允許策略集合。允許策略集合中達到最優效果的策略稱為最優策略。
給定k階段狀態變數x(k)的值後，如果這一階段的決策變數一經確定，第k+1階段的狀態變數x(k+1)也就完全確定，即x(k+1)的值隨x(k)和第k階段的決策u(k)的值變化而變化，那麼可以把這一關系看成(x(k)，u(k))與x(k+1)確定的對應關系，用x(k+1)=Tk(x(k),u(k))表示。這是從k階段到k+1階段的狀態轉移規律，稱為狀態轉移方程。
最優性原理:作為整個過程的最優策略，它滿足：相對前面決策所形成的狀態而言，餘下的子策略必然構成「最優子策略」。
最優性原理實際上是要求問題的最優策略的子策略也是最優。讓我們通過對前面的例子再分析來具體說明這一點：從A到D，我們知道，最短路徑是AB1C2D，這些點的選擇構成了這個例子的最優策略，根據最優性原理，這個策略的每個子策略應是最優：AB1C2是A到C2的最短路徑，B1C2D也是B1到D的最短路徑……——事實正是如此，因此我們認為這個例子滿足最優性原理的要求。
[編輯本段]動態規劃練習題
USACO
2.2 Subset Sums
題目如下：
對於從1到N的連續整集合合，能劃分成兩個子集合，且保證每個集合的數字和是相等的。
舉個例子，如果N=3，對於{1，2，3}能劃分成兩個子集合，他們每個的所有數字和是相等的：
{3}and {1,2}
這是唯一一種分發（交換集合位置被認為是同一種劃分方案，因此不會增加劃分方案總數）
如果N=7，有四種方法能劃分集合{1，2，3，4，5，6，7}，每一種分發的子集合各數字和是相等的:
{1,6,7} and {2,3,4,5} {注 1+6+7=2+3+4+5}
{2,5,7} and {1,3,4,6}
{3,4,7} and {1,2,5,6}
{1,2,4,7} and {3,5,6}
給出N，你的程序應該輸出劃分方案總數，如果不存在這樣的劃分方案，則輸出0。程序不能預存結果直接輸出。
PROGRAM NAME: subset
INPUT FORMAT
輸入文件只有一行，且只有一個整數N
SAMPLE INPUT (file subset.in)
7
OUTPUT FORMAT
輸出劃分方案總數，如果不存在則輸出0。
SAMPLE OUTPUT (file subset.out)
4
參考程序如下（c語言）：
#include <fstream>
using namespace std;
const unsigned int MAX_SUM = 1024;
int n;
unsigned long long int dyn[MAX_SUM];
ifstream fin ("subset.in");
ofstream fout ("subset.out");
int main() {
fin >> n;
fin.close();
int s = n*(n+1);
if (s % 4) {
fout << 0 << endl;
fout.close ();
return ;
}
s /= 4;
int i, j;
dyn [0] = 1;
for (i = 1; i <= n; i++)
for (j = s; j >= i; j--)
dyn[j] += dyn[j-i];
fout << (dyn[s]/2) << endl;
fout.close();
return 0;
}
USACO 2.3
Longest Prefix
題目如下：
在生物學中，一些生物的結構是用包含其要素的大寫字母序列來表示的。生物學家對於把長的序列分解成較短的（稱之為元素的）序列很感興趣。
如果一個集合 P 中的元素可以通過串聯（允許重復；串聯，相當於 Pascal 中的 「+」 運算符）組成一個序列 S ，那麼我們認為序列 S 可以分解為 P 中的元素。並不是所有的元素都必須出現。舉個例子，序列 ABABACABAAB 可以分解為下面集合中的元素：
{A, AB, BA, CA, BBC}
序列 S 的前面 K 個字元稱作 S 中長度為 K 的前綴。設計一個程序，輸入一個元素集合以及一個大寫字母序列，計算這個序列最長的前綴的長度。
PROGRAM NAME: prefix
INPUT FORMAT
輸入數據的開頭包括 1..200 個元素（長度為 1..10 ）組成的集合，用連續的以空格分開的字元串表示。字母全部是大寫，數據可能不止一行。元素集合結束的標志是一個只包含一個 「.」 的行。集合中的元素沒有重復。接著是大寫字母序列 S ，長度為 1..200,000 ，用一行或者多行的字元串來表示，每行不超過 76 個字元。換行符並不是序列 S 的一部分。
SAMPLE INPUT (file prefix.in)
A AB BA CA BBC
.
ABABACABAABC
OUTPUT FORMAT
只有一行，輸出一個整數，表示 S 能夠分解成 P 中元素的最長前綴的長度。
SAMPLE OUTPUT (file prefix.out)
11
示常式序如下：
#include <stdio.h>
/* maximum number of primitives */
#define MAXP 200
/* maximum length of a primitive */
#define MAXL 10
char prim[MAXP+1][MAXL+1]; /* primitives */
int nump; /* number of primitives */
int start[200001]; /* is this prefix of the sequence expressible? */
char data[200000]; /* the sequence */
int ndata; /* length of the sequence */
int main(int argc, char **argv)
{
FILE *fout, *fin;
int best;
int lv, lv2, lv3;
if ((fin = fopen("prim.in", "r")) == NULL)
{
perror ("fopen fin");
exit(1);
}
if ((fout = fopen("prim.out", "w")) == NULL)
{
perror ("fopen fout");
exit(1);
}
/* read in primitives */
while (1)
{
fscanf (fin, "%s", prim[nump]);
if (prim[nump][0] != '.') nump++;
else break;
}
/* read in string, one line at a time */
ndata = 0;
while (fscanf (fin, "%s", data+ndata) == 1)
ndata += strlen(data+ndata);
start[0] = 1;
best = 0;
for (lv = 0; lv < ndata; lv++)
if (start[lv])
{ /* for each expressible prefix */
best = lv; /* we found a longer expressible prefix! */
/* for each primitive, determine the the sequence starting at
this location matches it */
for (lv2 = 0; lv2 < nump; lv2++)
{
for (lv3 = 0; lv + lv3 < ndata && prim[lv2][lv3] &&
prim[lv2][lv3] == data[lv+lv3]; lv3++)
;
if (!prim[lv2][lv3]) /* it matched! */
start[lv + lv3] = 1; /* so the expanded prefix is also expressive */
}
}
/* see if the entire sequence is expressible */
if (start[ndata]) best = ndata;
fprintf (fout, "%i\n", best);
return 0;
}
USACO 3.1
Score Inflation
題目如下：
我們試著設計我們的競賽以便人們能盡可能的多得分,這需要你的幫助。
我們可以從幾個種類中選取競賽的題目,這里的一個"種類"是指一個競賽題目的集合,解決集合中的題目需要相同多的時間並且能得到相同的分數。
你的任務是寫一個程序來告訴USACO的職員,應該從每一個種類中選取多少題目,使得解決題目的總耗時在競賽規定的時間里並且總分最大。
輸入包括競賽的時間,M(1 <= M <= 10,000)和N,"種類"的數目1 <= N <= 10,000。
後面的每一行將包括兩個整數來描述一個"種類":
第一個整數說明解決這種題目能得的分數(1 <= points <= 10000),第二整數說明解決這種題目所需的時間(1 <= minutes <= 10000)。
你的程序應該確定我們應該從每個"種類"中選多少道題目使得能在競賽的時間中得到最大的分數。
來自任意的"種類"的題目數目可能任何非負數(0或更多)。
計算可能得到的最大分數。
PROGRAM NAME: inflate
INPUT FORMAT
第 1 行: M, N--競賽的時間和題目"種類"的數目。
第 2-N+1 行: 兩個整數:每個"種類"題目的分數和耗時。
SAMPLE INPUT (file inflate.in)
300 4
100 60
250 120
120 100
35 20
OUTPUT FORMAT
單獨的一行包括那個在給定的限制里可能得到的最大的分數。
SAMPLE OUTPUT (file inflate.out)
605
{從第2個"種類"中選兩題，第4個"種類"中選三題}
示常式序如下：
#include <fstream.h>
ifstream fin("inflate.in");
ofstream fout("inflate.out");
const short maxm = 10010;
long best[maxm], m, n;
void
main()
{
short i, j, len, pts;
fin >> m >> n;
for (j = 0; j <= m; j++)
best[j] = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
fin >> pts >> len;
for (j = len; j <= m; j++)
if (best[j-len] + pts > best[j])
best[j] = best[j-len] + pts;
}
fout << best[m] << endl; // 由於數組元素不減，末元素最大
}
USACO 3.3
A Game
題目如下：
有如下一個雙人游戲:N(2 <= N <= 100)個正整數的序列放在一個游戲平台上，兩人輪流從序列的兩端取數，取數後該數字被去掉並累加到本玩家的得分中，當數取盡時，游戲結束。以最終得分多者為勝。
編一個執行最優策略的程序，最優策略就是使自己能得到在當前情況下最大的可能的總分的策略。你的程序要始終為第二位玩家執行最優策略。
PROGRAM NAME: game1
INPUT FORMAT
第一行: 正整數N, 表示序列中正整數的個數。
第二行至末尾: 用空格分隔的N個正整數（大小為1-200）。
SAMPLE INPUT (file game1.in)
6
4 7 2 9
5 2
OUTPUT FORMAT
只有一行，用空格分隔的兩個整數: 依次為玩家一和玩家二最終的得分。
SAMPLE OUTPUT (file game1.out)
18 11
參考程序如下：
#include <stdio.h>
#define NMAX 101
int best[NMAX][2], t[NMAX];
int n;
void
readx () {
int i, aux;
freopen ("game1.in", "r", stdin);
scanf ("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++) {
scanf ("%d", &aux);
t = t[i - 1] + aux;
}
fclose (stdin);
}
inline int
min (int x, int y) {
return x > y ? y : x;
}
void
solve () {
int i, l;
for (l = 1; l <= n; l++)
for (i = 1; i + l <= n + 1; i++)
best[l%2] = t[i + l - 1] - t[i - 1] - min (best[i + 1][(l - 1) % 2],
best[(l - 1) % 2]);
}
void writex () {
freopen ("game1.out", "w", stdout);
printf ("%d %d\n", best[1][n % 2], t[n] - best[1][n % 2]);
fclose (stdout);
}
int
main () {
readx ();
solve ();
writex ();
return 0;
}
USACO 3.4
Raucous Rockers
題目如下：
你剛剛得到了流行的「破鑼搖滾」樂隊錄制的尚未發表的N(1 <= N <= 20)首歌的版權。你打算從中精選一些歌曲，發行M(1 <= M <= 20)張CD。每一張CD最多可以容納T(1 <= T <= 20)分鍾的音樂，一首歌不能分裝在兩張CD中。
不巧你是一位古典音樂迷，不懂如何判定這些歌的藝術價值。於是你決定根據以下標准進行選擇：
歌曲必須按照創作的時間順序在CD盤上出現。
選中的歌曲數目盡可能地多。
PROGRAM NAME: rockers
INPUT FORMAT
第一行： 三個整數：N, T, M.
第二行： N個整數，分別表示每首歌的長度，按創作時間順序排列。
SAMPLE INPUT (file rockers.in)
4 5 2
4 3 4 2
OUTPUT FORMAT
一個整數，表示可以裝進M張CD盤的樂曲的最大數目。
SAMPLE OUTPUT (file rockers.out)
3
參考程序如下：
#include <stdio.h>
#define MAX 25
int dp[MAX][MAX][MAX], length[MAX];
int
main ()
{
FILE *in = fopen ("rockers.in", "r");
FILE *out = fopen ("rockers.out", "w");
int a, b, c, d, best, numsongs, cdlength, numcds;
fscanf (in, "%d%d%d", &numsongs, &cdlength, &numcds);
for (a = 1; a <= numsongs; a++)
fscanf (in, "%d", &length[a]);
best = 0;
for (a = 0; a < numcds; a++)/*當前cd */
for (b = 0; b <= cdlength; b++) /* 已過的時間*/
for (c = 0; c <= numsongs; c++) { /* 上一曲*/
for (d = c + 1; d <= numsongs; d++) { /* 下一曲*/
if (b + length[d] <= cdlength) {
if (dp[a][c] + 1 > dp[a][b + length[d]][d])
dp[a][b + length[d]][d] = dp[a][c] + 1;
}
else {
if (dp[a][c] + 1 > dp[a + 1][length[d]][d])
dp[a + 1][length[d]][d] = dp[a][c] + 1;
}
}
if (dp[a][c] > best)
best = dp[a][c];
}
fprintf (out, "%d\n", best);
return 0;
}
USACO
4.3 Buy Low, Buy Lower
「逢低吸納」是炒股的一條成功秘訣。如果你想成為一個成功的投資者，就要遵守這條秘訣:
"逢低吸納,越低越買"
這句話的意思是：每次你購買股票時的股價一定要比你上次購買時的股價低.按照這個規則購買股票的次數越多越好，看看你最多能按這個規則買幾次。
給定連續的N天中每天的股價。你可以在任何一天購買一次股票，但是購買時的股價一定要比你上次購買時的股價低。寫一個程序，求出最多能買幾次股票。
以下面這個表為例, 某幾天的股價是:
天數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
股價 68 69 54 64 68 64 70 67 78 62 98 87
這個例子中, 聰明的投資者(按上面的定義)，如果每次買股票時的股價都比上一次買時低，那麼他最多能買4次股票。一種買法如下(可能有其他的買法):
天數 2 5 6 10
股價 69 68 64 62
PROGRAM NAME: buylow
INPUT FORMAT
第1行: N (1 <= N <= 5000), 表示能買股票的天數。
第2行以下: N個正整數 (可能分多行) ，第i個正整數表示第i天的股價. 這些正整數大小不會超過longint(pascal)/long(c++).
SAMPLE INPUT (file buylow.in)
12
68 69 54 64 68 64 70 67
78 62 98 87
OUTPUT FORMAT
只有一行，輸出兩個整數：
能夠買進股票的天數
長度達到這個值的股票購買方案數量
在計算解的數量的時候，如果兩個解所組成的字元串相同，那麼這樣的兩個解被認為是相同的（只能算做一個解）。因此，兩個不同的購買方案可能產生同一個字元串，這樣只能計算一次。
SAMPLE OUTPUT (file buylow.out)
4 2
參考程序如下：
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct BIGNUM *bignum_t;
struct BIGNUM
{
int val;
bignum_t next;
};
int num[5000];
int len[5000];
int nlen;
bignum_t cnt[5000];
bignum_t get_big(void)
{
static bignum_t block;
static int size = 0;
if (size == 0)
{
block = (bignum_t)malloc(sizeof(*block)*128);
size = 128;
}
size--;
return block++;
}
/*初始化高精度數*/
void init_big(bignum_t *num, int val)
{
*num = get_big();
/* initialize */
(*num)->val = val;
(*num)->next = NULL;
}
void add(bignum_t a, bignum_t b)
{
int c; /* carry */
c = 0;
while (b || c)
{
a->val += c;
if (b) a->val += b->val;
/* if a->val is too large, we need to carry */
c = (a->val / 1000000);
a->val = (a->val % 1000000);
if (b) b = b->next;
if (!a->next && (b || c))
{ /* allocate if we need to */
a->next = get_big();
a = a->next;
a->val = 0;
a->next = NULL;
} else a = a->next;
}
}
void out_num(FILE *f, bignum_t v)
{
if (v->next)
{
out_num(f, v->next);
fprintf (f, "%06i", v->val);
}
else
fprintf (f, "%i", v->val);
}
int main(int argc, char **argv)
{
FILE *fout, *fin;
int lv, lv2;
int c;
int max;
int l;
bignum_t ans;
if ((fin = fopen("buylow.in", "r")) == NULL)
{
perror ("fopen fin");
exit(1);
}
if ((fout = fopen("buylow.out", "w")) == NULL)
{
perror ("fopen fout");
exit(1);
}
fscanf (fin, "%d", &nlen);
for (lv = 0; lv < nlen; lv++)
fscanf (fin, "%d", &num[lv]);
/* 用DP計算最大長度*/
for (lv = 0; lv < nlen; lv++)
{
max = 1;
for (lv2 = lv-1; lv2 >= 0; lv2--)
if (num[lv2] > num[lv] && len[lv2]+1 > max) max = len[lv2]+1;
len[lv] = max;
}
for (lv = 0; lv < nlen; lv++)
{
if (len[lv] == 1) init_big(&cnt[lv], 1);
else
{
init_big(&cnt[lv], 0);
l = -1;
max = len[lv]-1;
for (lv2 = lv-1; lv2 >= 0; lv2--)
if (len[lv2] == max && num[lv2] > num[lv] && num[lv2] != l)
add(cnt[lv], cnt[lv2]);
l = num[lv2];
}
}
}
/* 找最長串*/
max = 0;
for (lv = 0; lv < nlen; lv++)
if (len[lv] > max) max = len[lv];
init_big(&ans, 0);
l = -1;
for (lv = nlen-1; lv >= 0; lv--)
if (len[lv] == max && num[lv] != l)
{
add(ans, cnt[lv]);
l = num[lv];
}
/* output answer */
fprintf (fout, "%i ", max);
out_num(fout, ans);
fprintf (fout, "\n");
return 0;
}
動態規劃作為一種重要的信息學競賽演算法，具有很強的靈活性。以上提供的是一些入門練習題，深入的學習還需要逐步積累經驗。
『玖』 為什麼股市只交易4個小時
最近一段時間，我又聽到經常有人問：為什麼股市每天只交易4個小時就收攤兒啦？這顯然是新手的說話方式。那些證券業資深從業者的措詞聽上去就謹慎得多：為什麼股市每天只交易4個小時就收市啦？ 這個問題出現在機關、企事業單位，出現在機場、車站、碼頭，出現在電梯間、客廳和卧室。那天，在一個酒店的公共衛生間里，當一位男士自言自語拋出這一問題後，結果引起了隔壁的騷亂。她們的數量和憤怒顯然都超過了這位男士的預想。為了克服這種難以理解的男女分廁規則帶來的不便，他們決定馬上到酒店大堂里去繼續這次重要的討論。
在一個價格不斷上漲的市場當中，有很多人希望股票交易所能夠延長交易時間，最好不要停。這是一個非常美好的願望。實際上，在股票交易這種游戲剛剛出現的日子裡，人們就是這么做的。而且，他們馬上發現了這么做的好處很大。 擁擠的交通得到了根本解決，大街上幾乎沒有了行人和車輛。人們的道德水平迅速上升，那種因為一次小小的碰撞而導致的曠日持久的互相威脅永遠不可能再出現了，隨地吐痰和排隊加塞兒現象基本消失，兇殺和搶劫被公眾一致看作智力低下的行為——根本沒有必要搶嘛。甚至乞丐和小偷也不見了——誰不願意堂堂正正地掙錢呢？一些更為極端的人們認為，吃飯和上廁所簡直就是在自殺，他們因此大大降低了上述行為的頻率。 那個古老的問題又被一些自律過於嚴苛的人提了出來：人類為什麼不能不睡覺呢？——當這一切過去之後，他們成為了生物學家。 就在人們普遍認為找到了虔誠的人所宣稱的天堂的時候，他們又有了新的發現。他們手裡有了以前簡直不敢想像的巨額資金，但是很奇怪，它們好像漸漸除了股票已經買不到別的什麼東西了。商店裡的商品買一件少一件，而且價格也像股票一樣，每天都在迅猛地上漲。糧食已經少到就連那些飲食次數已大異常人者也感到恐慌的程度。人們湧上街頭，尋找食物，交通堵塞又開始了。兇殺和搶劫成為勇敢者的表現。他們很想睡覺，但是飢餓頑固地阻撓著這一進程。 一個還未引起人們注意但肯定可怕的後果正在顯現：人口數量迅速下降。幼兒園已經關門，只有一些過於敬業的幼兒教師還會坐在教室里，在肚子不斷發出的巨大響聲中回想人類童年時的模樣。在過去的歲月里，人們把交配的時間也獻給了股票交易。 於是，人們認識到，必須減少股票交易時間。經過嚴密地計算，交易時間從24小時降至12小時。根本不解決問題。再降至8小時，收效甚微。4小時，當人們痛苦地選擇了這個該死的數字後，生活逐漸開始變得正常了。 這段歷史的被埋沒造成了現在對股市交易時間如此短暫的不解和憤怒。當然，還是有人來做解釋工作的。他們是上一次大熊市的倖存者中記憶力較好的一部分。他們的理由是：如果股票價格每天都跌跌跌，你還希望交易時間延長嗎？不幸的是，被他們反問的人中，很多都與他們一樣經歷過上一次大熊市，包括那位在酒店公共衛生間引起異性騷亂的男士。
『拾』 如何建立自己的股票交易系統 34
利用正確的技術分析籌碼分析知識，而不是隨意網路出來的那些大路知識。構築高勝率的交易系統嚴格按紀律操作，不是每天看漲看跌臨時決定買賣，所有的買賣都是源自前一天的規劃，第二天規劃好的股票到什麼價格買賣，到什麼價位加倉減倉，用什麼止盈止損策略
但是記得 學這些內容要學習正確的 經過實證有效的 而不是網路出來的大路貨色
舉個例子
陽線吞噬 就是陽包陰 無論你在哪裡找的知識 都會告訴你後市看多吧
但在A股二十年的統計中 陽線吞噬之後的走勢 漲跌對半的概率 那麼這種技術分析有用么？
更不要說 如果一段上漲後出現的陽線吞噬 叫做雙人殉情 後市七成要下跌 比如2638之後出現的那2次 和1月9日3147那一次
相反的例子是貫穿線 後市上漲的概率超過七成 你看看創業板這幾個月出現的三次貫穿線 是不是每次都出現短線反彈？ 包括這次1月17日的
這還只是K線 還有成交量 籌碼面 形態等等綜合知識去研判的方法