align 股票

股市有风险,入市须谨慎.有一位股民,在每一次的股票交易中总是盈利...

相信那里会有人帮你解答。

请百度7GG，相信你会喜欢那里INPUT:K1(2010,1990,3000),K2(1,1,12),K3(1,1,31);RQ:=(K1-1900)*10000+K2*100+K3;指定日期价：REF(C,BARSLAST(DATE<=RQ )),LINETHICK0;涨跌幅：（C-指定日期价）/指定日期价*100,LINETHICK0；{相对于指定日期价的涨跌幅}{涨跌幅：（C-REF(C,1))/REF(C,1)*100,LINETHICK0；}{相对于前一天的涨跌幅}{根据条件画区间柱子}STICKLINE( C&gt；指定日期价 AND 涨跌幅>5 AND BARSTATUS=2， 指定日期价， C, 8, 0),COLORAA00AA;STICKLINE( C&lt；指定日期价 AND 涨跌幅<-5 AND BARSTATUS=2， 指定日期价， C, 8, 1),COLORFFAAAA;{下面是画K线}STICKLINE(C>O ,H ,L ,0 ,0 ),COLOR5050DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,8 ,0 ),COLOR5050DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,7,0 ),COLOR8080DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,6 ,0 ),COLORA0A0DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,5,0 ),COLORC0C0DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,4,0 ),COLORD0D0DD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,3 ,0 ),COLORF0F0FD;STICKLINE(C>O ,O ,C ,2,0 ),COLORF0F0FF;STICKLINE(C>O ,O ,C ,1,0 ),COLOREEEFFF;STICKLINE(C<=O ,H ,L ,0 ,0 ),COLORDDDD50;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,8 ,0 ),COLORDDDD50;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,7,0 ),COLORDDDD80;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,6 ,0 ),COLORDDDD90;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,5,0 ),COLORDDDDA0;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,4,0 ),COLORDDDDB0;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,3 ,0 ),COLORFDFDC0;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,2,0 ),COLORFFFFE0;STICKLINE(C<=O ,O ,C ,1,0 ),COLORFCFCF9;{标示指定日期价}PARTLINE（指定日期价，DATE>=RQ）,COLORFFAA99,DOTLINE；{画横虚线----指定日期价}DRAWTEXT( BARSTATUS=2， 指定日期价，NUMTOSTR( BARSLAST(DATE<=RQ )）+\'天前价\'+ NUMTOSTR（指定日期价）），COLOR00FFFF,ALIGN2；{显示指定日期价文字}{将如下文字复制粘贴到参数精灵*******************************指定以下日期Param#1 年Param#2 月Param#3 日********************************

zipalign优化是什么

展开全部 这个东东是专门优化apk的将两个文件解压出来将文件放到/system文件夹下。

。

。

将两个文件权限修改为：√ √ √√ √ √√ √ √然后，用RE管理器依次单击这两个文件，选择执行过了一段时间之后。

。

。

优化就完成了优化的目的：Android SDK中包含一个“zipalign”的工具，它能够对打包的应用程序进行优化。

在你的应用程序上运行zipalign，使得在运行时Android与应用程序间的交互更加有效率。

因此，这种方式能够让应用程序和整个系统运行得更快。

我们强烈推荐在新的和已经发布的程序上使用zipalign工具来得到优化后的版本。

...

关于日历我添加了新的日历面板怎么让它在显示的首页里居中我所用的...

都是根据需要做出的公式，比如你想5日均线上穿10日K线买入（B点），然后持股，等5日均线下穿10日K线卖出（S点），你也可以上穿13日均线买入，跌破卖出。

根据以上条件编出公式，用来提醒你，就是这个道理。

下面是操盘手的BS公式：买线：=EMA(C,2)； 卖线：=EMA(SLOPE(C,21)*20+C,42); BU:=cross（买线，卖线）； SEL:=cross（卖线，买线）； drawtext(bu,LOW,\'B\'),ALIGN1,VALIGN0,colorYELLOW,linethick2; drawtext(sel,HIGH,\'S\'),ALIGN1,VALIGN2,colorFFFF00,linethick2;MA5:ma(c,5),COLORRED,linethick2;DD5:=MA5sar(3,1,20));drawflagtext(bu,high，\'买入\')；drawflagtext(sel,low，\'卖出\')；drawtext(bu,LOW,\'B\'),valign0,align1,coloryellow,linethick2;drawtext(sel,HIGH,\'S\'),valign2,align1,colorgreen,linethick2;STICKLINE(low>SAR(3,1,20) and isdown,high,open,0.5,1),colorred;STICKLINE(low>SAR(3,1,20) and isdown,close,open,7.5,1),colorred;STICKLINE(low>SAR(3,1,20) and isdown,close,low,0.5,1),colorred;STICKLINE(high=ref(high,1),high，\'明日突破\'+forcast(sar(3,1,20),max(var1,2)）+\'建议关注\'）；drawflagtext(highSAR(3,1,20) and lowSAR(3,1,20) and low>ref(low,1),low，\'继续持股\'）； 展开

控制DIV行间距这段代码好像没有行间距。

怎么弄呢？di

指标名叫益盟BS{DRAWGBK(DATE>900101,STRIP(RGB(0,150,130),RGB(0,0,0),0));} 买线：=EMA(C,2); 卖线：=EMA(SLOPE(C,21)*20+C,42); BU:=cross（买线，卖线）； SEL:=cross（卖线，买线）； drawtext(bu,LOW,\'B\'),ALIGN1,VALIGN0,colorred,linethick3; DRAWTEXT(bu,LOW，\'￣\')，ALIGN1,VALIGN0,Color208FFF,LINETHICK3; DRAWTEXT(sel,HIGH，\'￣\')，ALIGN1,VALIGN0,ColorFFFF00,LINETHICK3; drawtext(sel,HIGH,\'S\'),ALIGN1,VALIGN2,colorgreen,linethick3; stickline（买线&gt；=卖线，low,high,0.1,1）,colorred; stickline（买线&gt；=卖线，close,open,8,1）,colorred; stickline（买线&lt；卖线，close,open,8,0）,color00ff00; stickline（买线&lt；卖线，low,high,0.1,1）,color00ff00; stickline(cross（买线，卖线） or cross（卖线，买线），open,close,6,0),colorffff00; 指导线： EMA((EMA(CLOSE,4)+EMA(CLOSE,6)+EMA(CLOSE,12)+EMA(CLOSE,24))/4,2),linethick1,ColorFFffFF; 界： MA(CLOSE,27),linethick1,Color00FFFF; {益盟买入：cross（买线，卖线）； 益盟卖出：cross（卖线，买线）；}DRAWTEXT(cross（指导线，界），界，\'￣￣\'），ALIGN1,VALIGN0,Colorffffff; DRAWTEXT(cross（界，指导线），界，\'￣￣\'），ALIGN1,Color00ffff;

下面是大智慧的操盘线公式,求高手指点一下如何设置成条件选股？

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。

虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。

更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。

该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。

在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。

这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。

但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。

」在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。

」我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。

我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。

但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。

其中一些影响和关系是可以预测的。

我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。

这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。

这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。

首先我下载了一个数据集：Public Company Hidden Relationship Discovery，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系。

然后我使用了 Python 和一些常用的机器学习工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，我开始了解我正在处理的数据集的分布形状。

为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel:Principal Component Analysis with KMeans visualsimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbnp.seterr(divide=\'ignore\', invalid=\'ignore\')# Quick way to test just a few column features# stocks = pd.read_csv(\'supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv\', usecols=range(1,16))stocks = pd.read_csv(\'supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv\')print(stocks.head())str_list = []for colname, colvalue in stocks.iteritems(): if type(colvalue[1]) == str:str_list.append(colname)# Get to the numeric columns by inversionnum_list = stocks.columns.difference(str_list)stocks_num = stocks[num_list]print(stocks_num.head（)）输出：简单看看前面 5 行：zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ ./hidden_relationships.pySymbol_update-2017-04-01 Hydrogen Helium Lithium Beryllium Boron \\0 A 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 1 AA 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 2 AAAP 0.0 0.00461 0.0 0.0 0.0 3 AAC 0.0 0.00081 0.0 0.0 0.0 4 AACAY 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 Carbon Nitrogen Oxygen Fluorine ... Fermium Mendelevium \\0 0.006632 0.0 0.007576 0.0 ... 0.000000 0.079188 1 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 2 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.135962 0.098090 3 0.000000 0.0 0.018409 0.0 ... 0.000000 0.000000 4 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 Nobelium Lawrencium Rutherfordium Dubnium Seaborgium Bohrium Hassium \\0 0.197030 0.1990 0.1990 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 2 0.244059 0.2465 0.2465 0.0 0.0 0.0 0.0 3 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 4 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 Meitnerium 0 0.0 1 0.0 2 0.0 3 0.0 4 0.0...