蜡烛图上的分形指标,作为一种特殊的K线组合形态,通过对价格的一系列的高低点的描述,辅助识别出市场潜在的突破和反转点,预判后期走势. 顶分形:相邻的五根K线,若中间那根K线最高价为这五根K线的最高价,则这根K线的最高点为顶分形.底分形:相邻的五根K线,若中间那根K线最低价为这五根K线的最低价,则这根K线的最低点为底分形. 特殊情况:若相邻的两根或两根以上的K线高(低)点价格一样,则把K线合并来对待,以最右边的K线来判定是否为分形点. 注意: 由于该分形指标是由5根k线组合的形态,因此,对于一个完整

如果事情有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生 . 一.任何事都没有表面看起来那么简单:二.所有的事都会比你预计的时间长:三.会出错的事总会出错:四.如果你担心某种情况发生,那么它就一定会发生. 把一个整体目标设置成多个分阶段目标,完成了一个目标后,就相当于一件事OVER.再重新调整好后奔向下一个目标,这样永远都会取得阶段性胜利,而且也不会被墨菲定律消磨意志,心理上预计好时间会长,但肯定会取得最一个目标的胜利

摘 要: 多位点序列分型(MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过PCR扩增多个管家基因内部片段,测定其序列,分析菌株的变异,从而进行分型.MLST被广泛应用于病原菌.环境菌和真核生物中.与传统分子生物学分型方法相比,MLST操作简单,具有更高的分辨力,能将同种细菌分为更多的亚型,并确定不同ST型之间的系统发育关系以及与疾病的联系. 关键词: 多位点序列分型   多位点序列分型(Multilocus sequence typing,MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过

数据之间的转换可以使用   System.Convert Mac地址转换成long长整型 /// <summary> /// 解析长整形的数据使其转换为macID /// </summary> /// <param name="valuetolong">长整形的数据</param> /// <returns>macID字符串</returns> public static string Int64ToMacID(l

Mac地址转换成long长整型 using System;using System.Collections.Generic;using System.IO;using System.Text;using System.Xml;using System.Xml.Serialization; namespace Test{ class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("第一种方式"); //1.将M

/* 加深一下对查分约束的理解 建图的时候为了保证所有点联通 虚拟一个点 它与所有点相连 权值为0 然后跑SPFA判负环 这题好像要写dfs的SPFA 要不超时 比较懒 改了改重复进队的条件~ */ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #define maxn 40010 using namespace std; int n,m,num,head[maxn

TimeSpan ts = , ,Convert.ToInt32( duration)); string str = ""; ) { str = ts.Hours.ToString() + "小时 "+ts.Minutes.ToString()+"分钟 "+ts.Seconds+"秒"; } &&ts.Minutes>) { str = ts.Minutes.ToString() + "分钟 &

背景:单倍型的推断,或沿着相同染色体的等位基因序列,是遗传学中的基本问题,并且是许多分析的关键组分,包括混合物图谱,通过下降和插补识别身份区域. 基于测序读数的单倍型定相引起了很多关注. 已经广泛研究了两种单倍型互补的二倍体单倍型定相. 在这项工作中,我们专注于多倍体单倍型定相,我们的目标是从测序数据同时分阶段超过两个单倍型. 随着搜索空间变得更大并且单倍型不再需要互补,问题要复杂得多. 结果:我们提出了两种算法, (1)Poly-Harsh,一种基于Gibbs采样的算法,它可以替代地对单倍型和

因为前一段时间公司做项目的时候,用到了Excel导入和导出,然后自己找了个插件Epplus进行操作,自己将当时的一些代码抽离出来写了一个帮助类. 因为帮助类是在Epplus基础之上写的,项目需要引用Epplus.dll.自己基础不是很扎实,有问题的地方欢迎指导. 1.用法,默认excel第一列是头部信息. public class UserInfo : XlsRow { public int id { get; set; } public string username { get; set;

使用python的图形库. 环境:conda+jupyter notebook 代码如下: import numpy as np from PIL import Image from numba import jit MAXITERS = 200 RADIUS = 100 @jit def color(z, i): v = np.log2(i+1-np.log2(np.log2(abs(z))))/5 if v < 1.0: return v**4, v**2.5, v else: v = ma

第一单元:分型.笔.线段 ?1  分型 一.分型.笔和线段所属范畴 缠师在<教你炒股票72:本ID已有课程的再梳理>中对缠论做过这样的说明“本ID的理论,本质上分两部分,一是形态学,二是动力学,当然三就是两者的结合.”对缠论的具体内容,也进行了这样的分类“所谓形态学.动力学,其实很好分辨,任何涉及背驰的,都是动力学的范围,背驰是动力学的基本点之一.另外,中枢.走势的能量结构之类的东西,也属于动力学.而形态学,就是中枢.走势类型.笔.线段之类的东西”. 缠师在博客中的课程,开始只是给了一些他自己

1       K线是根据价格走势中形成的四个价位(开盘价.收盘价.最高价.最低价)绘制而成的.K线是最基本的描述股价涨跌的表现符号(记录某种股票一天的价格变动情况). K线构造的四个价格因素:开盘价,收盘价,最高价,最低价 2       没有顶分型,没有订:没有底分型,没有底: 笔:两个相邻的顶底之间构成一笔 上升的一笔:底分型+上升K线+顶分型 下降的一笔:顶分型+下降K线+底分型 3       K线的形成以及含义 3.1      根据K线的计算周期可以将其分为1小时k线.2小时k线.

K线是组成投机市场的基本符号,也是技术分析的基本工具.可是面对浩如烟海的杂乱K线,特别是市场盘整时,经常使人们的判断发生混乱.支撑之下有支撑,阻力之上有阻力. 前人总结了大量的K线组合和由K线组成的技术形态.诸如:早晨(黄昏)之星.乌云盖顶.穿头破脚.身怀六甲.三只乌鸦....等等近百种组合:技术形态翻转类的有:头肩顶(底).M头.W底.圆底.圆顶.岛形反转(外汇市场没有跳空除外)等等:中继类的有:三角形.矩形.上升(下降)旗形.锲型.喇叭形等等几十种形态.当我们按图索骥时却发现这些形态和组合无

在上一篇文章中,我们已经对Dresdon所提供的功能进行了简单的介绍.在这篇文章中,我们将介绍如何基于Dresdon进行二次开发. Dresdon的扩展点 就像上一篇文章所介绍的那样,Dresdon主要是一个量化引擎.用户可以通过脚本或者Java编程的方式来描述模型的买卖条件,并进一步通过扫描该模型在所有股票中的所有匹配来评估该模型的具体表现.通过这种方式,用户可以很大程度地优化自己的交易系统,从而实现稳定盈利. 通过脚本来描述股票的买入卖出条件十分简单: // 当日和前日股价上涨 $isRai

现有村落间道路的统计数据表中,列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本,求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本. 输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数NN(\le 1000≤1000)和候选道路数目MM(\le 3N≤3N):随后的MM行对应MM条道路,每行给出3个正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号以及该道路改建的预算成本.为简单起见,城镇从1到NN编号. 输出格式: 输出村村通需要的最低成本.如果输入数据不足以保证畅通,则输出-1−1,表示需要建设更多公路. 输入样例: 6

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------

1.top k问题 在海量数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前k个数,或者从海量数据中找出最大的前k个数,这类问题通常被称为top K问题.例如,在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等 2.实例 2.1从N个无序数中寻找Top-k个最小数 问题分析 针对海量数据的top k问题,这里实现了一种时间复杂度为O(Nlogk)的有效算法:初始时一次性从文件中读取k个数据,并建立一个有k个数的最大堆,代表目前选出的最小的k个数.然后

<异动K线--庄家破绽(连载)> http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-1.shtml ————马后炮分析,没有什么前瞻性.纯技术是害死许多钻牛角的股民． ————最后的总结很重要   给我一张K线图,我将知道庄家要干什么.这句话听起来似乎觉得有点狂妄,甚至觉得幼稚.毕竟对大多数投资者来说,股票的好坏由基本面决定,大势的好坏由经济环境决定.但在这里我们可以仔细想一下,所有的这些无论是基本面还是经济环境,在股市以什么方式表现出来呢?回答肯定是K线,因为无

Given a binary search tree, write a function kthSmallest to find the kth smallest element in it. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ BST's total elements. Follow up: What if the BST is modified (insert/delete operations) often and you nee

堆排序 之前的随笔写了栈(顺序栈.链式栈).队列(循环队列.链式队列).链表.二叉树,这次随笔来写堆 1.什么是堆? 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 (堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要

如何寻找无序数组中的第K大元素? 有这样一个算法题:有一个无序数组,要求找出数组中的第K大元素.比如给定的无序数组如下所示: 如果k=6,也就是要寻找第6大的元素,很显然,数组中第一大元素是24,第二大元素是20,第三大元素是17...... 第六大元素是9. 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素自然就是数组中的第k大元素.但是这种方法的时间复杂度是O(nlogn),性能有些差. 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的