MACD黄金交叉和死亡交叉


<1>当白线DIFF由下向上穿破黄线DEA,形成黄金交叉,MACD出现红色柱状,为买入信号.
[1]强势黄金交叉


DIFF和DEA都在0轴以上,提示当前处于多头市场的强势之中,当DIFF向上突破DEA时,表明股价经过一段时间的高位回档整理后,新的一轮涨升即将开始,激进的投资者此时可以短线加码买进,稳健型的投资者则继续持股待涨.

[2]弱势黄金交叉


DIFF和DEA都在0轴以下,提示当前处于空头市场的弱势之中,当DIFF向上突破DEA时,表明股价经过长期下跌后,短线有反弹的可能,但并不表示下跌趋势已经结束,股价还有可能在反弹后重回下跌的可能,在设置好止损价位的前提下,激进的投资者可以短线买入,快进快出.稳健型的投资者则继续持币观望,谨慎对待.至于
是否趋势反转,还要结合其它指标和因素综合分析.

<2>当白线DIFF由上向下突破黄线DEA,形成死亡交叉,MACD出现绿柱状线,为卖出信号.
[1]强势死亡交叉


DIFF和DEA都在0轴以下,提示当前处于空头市场的弱势之中,当DIFF向下突破DEA时,表明股价经过短线反弹后,将开始新一轮下跌,此时应果断卖出股票.

[2]弱势死亡交叉


DIFF和DEA都在0轴以上,提示当前处于多头市场的强势之中,当DIFF向下突破DEA时,表明股价经过前期连续上涨,短线有调整要求,但并不表示上升趋势已经结束,股价还有可能在调整到位后重新上涨的可能,在设置好止损价位的前提下,激进的投资者可以短线高抛低吸,做倒差价降低持仓成本.稳健型的投资者可考虑暂时退出观望,至于趋势
是否就此反转,还要结合其它指标和因素综合分析.谋而后动.

MACD黄金交叉和死亡交叉相关推荐

  1. 炒股小白入门知识——黄金交叉与死亡交叉

    黄金交叉与死亡交叉是股票知识里最基础的两个概念,是入门炒股必须知道与掌握的知识点,小编带你一起推开炒股世界的大门: 一.黄金分叉是什么? 黄金交叉是指原本呈现空头排列之短.中.长期平均线,长天期的技术 ...

  2. 交叉熵损失函数和focal loss_理解熵、交叉熵和交叉熵损失

    交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一,这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的.当我开始使用这个损失函数时,我很难理解它背后的直觉.在google了不同材料后,我能够得到一个令人满意的理解, ...

  3. 判断两条链表是否交叉,若有交叉,返回交叉节点的指针。

    上周面试挂了,反思原因,莫非是因为一道算法题没做好吗?这题目是"判断两条链表是否交叉,若有交叉,返回交叉节点的指针." 为了防止反复在同一个阴沟里翻船,决定把最优解写出来. #in ...

  4. [机器学习]理解熵,交叉熵和交叉熵的应用

    一 信息量 信息论当中的熵指的是信息量的混乱程度,也可以理解成信息量的大小. 举个简单的例子,以下两个句子,哪一个句子的信息量更大呢? 我今天没中彩票 我今天中彩票了 从文本上来看,这两句话的字数一致 ...

  5. PyTorch-05神经网络与全连接(Logistic Regression、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层(MLP网络层)、激活函数与GPU加速、测试、Visdom可视化)

    PyTorch-05神经网络与全连接(Logistic Regression逻辑回归.交叉熵.交叉熵来优化一个多分类的问题.全连接层(MLP网络层).激活函数与GPU加速.测试(validation ...

  6. Word如何交叉引用以及交叉引用参考文献后使用逗号分隔

    如果你知道如何交叉引用,可以直接跳转到第2节: 如果你知道如何定义编号格式,但是不会交叉引用,可以直接跳转到 1.2 节. 目录 1. 交叉引用 1.1 定义有序列表 1.2 如何交叉引用 1.3 为 ...

  7. python kfold交叉验证_KFold交叉验证

    KFold模块 from sklearn.model_selection import KFold 为什么要使用交叉验证?交叉验证的介绍 交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法. 交叉 ...

  8. MATLAB遗传算法GA求解TSP旅行商问题,可选PMX交叉、OX交叉及其它多种交叉方式,在算法中引入2-opt变异算子

    MATLAB遗传算法GA求解TSP旅行商问题,可选PMX交叉.OX交叉及其它多种交叉方式,在算法中引入2-opt变异算子.进化逆转算子提高算法局部搜索能力,利用国际通用的TSPLIB数据集中的eil5 ...

  9. 5折交叉验证_交叉验证:评估模型表现

    注明:本文章所有代码均来自scikit-learn官方网站 在实际情况中,如果一个模型要上线,数据分析员需要反复调试模型,以防止模型仅在已知数据集的表现较好,在未知数据集上的表现较差.即要确保模型的泛 ...

最新文章

  1. android textview 设置字体,Android TextView设置字体风格
  2. python切片操作例题_Python之切片操作
  3. C编译器、链接器、加载器详解
  4. html5测试 2345,HTML5实例测试
  5. linux备忘录-vi和vim
  6. Unity-Animator深入系列---控制IK
  7. 什么是3G-SDI光端机?
  8. 搭建企业级Docker Registry -- Harbor
  9. 好书推荐_Windows程序设计(第五版)
  10. 机器学习 周志华-西瓜书 全文内容分享
  11. PS-tenday-强大的画笔工具(手绘)
  12. DID 起步:图说去中心化身份 | ArcBlock 博客
  13. iphone电脑wifi连接服务器未响应,苹果wifi连接不上怎么回事_苹果电脑连接不上wifi的解决步骤-win7之家...
  14. react 使用 swiper
  15. 激光雷达与组合惯导联合标定--方案二(matlab)
  16. OTP语音芯片ic的工作原理,以及目前的现状和技术发展路线是什么?flash型
  17. 运营必备的神器 | C1N短网址
  18. Qt moc: Too many input files specified
  19. office 2016 下载地址
  20. java在电脑上的用法,java怎么安装,java安装后怎么使用

热门文章

  1. cocos2d-x接入live2d3.0学习
  2. xml格式标注文件转csv格式
  3. Elasticsearch 桶最小值聚合
  4. macosx86 Broadcom NetXtreme Gigabit Ethernet 网卡
  5. js计算字数的方法(与word计算出来一样)
  6. Arduino Uno + RFID 读取 把你的门禁卡读取看看有什么秘密
  7. 双网卡 跃点_Win10系统怎么设置网络接口跃点数提高上网速度?
  8. 编写Java程序,实现接受三个班各四个学员的成绩并求出平均分
  9. 用p5.js编写简单的动态图形——波纹扩散
  10. 信息与通信工程学科面试——线性代数