当一个投资人初次推开投资交易市场的大门时，因为对市场缺乏足够的认识，必然会在市场存在的众多流派中选择一个。所以，切入市场的角度必然五花八门。有被巴菲特的价值投资所吸引的，有受到行业大咖影响首先研究基本面的，有受到某些日内交易员影响研究日内走势规律的，还有被资深投资人影响研究技术分析或者量化的…

也就是说，每一个进入投资交易市场的交易员，其成长经历必然是不尽相同的。那么，切入角度的不同会影响交易生涯的走向吗？其中到底有没有一个大致的成长框架呢？

他们可能会开发出多套系统，然后不停的摸索，他们会将系统与自身性格特征进行融合，生成那套带有个人特征印记的交易体系。

（图片来自网络）

对于某些拐点仍然未能有效获取，预测的准确性有待进一步提高。

用来评估学员的掌握能力情况

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某一天或许连续几天，成交量突然扩展，打破120日均量线，说明有资金异动，有主力悄然出场了，这时你的任务是重点关注该股！

要求：

图2：DeFi项目最近30天锁仓价值分布趋势-DAppTotal

4

积累阶段是一个做加法的过程。慢慢的学习，慢慢的摸索，慢慢的堆积经历，在这个过程中，将伴随着大量的挫折。

这个条件也就是必要条件，一定要有动力出现，才不会等太久而失去耐心，尤其从周线上观察，底部出了大量的个股，隔不了多久，都会暴出大行情。如果加上且备诱人的远景题材，其爆发性就更大，在大牛市中技术股最好多看周线，少看日线，才会发觉选黑马股就是这么简单。

观察到的行为

MBTI理论中，评价人的个性有4个维度：内向型－外向型、直觉型－实感型、理解型－判断型以及思考型－情感型。

涨跌停家数比 77：0上午 60：0

图3：DeFi项目总市值及TOP5项目情况-DeFiMarketCap

② 引导技术

（三） 股价有时在缩量整理的情况下突然放量上攻，股价跟随急速暴涨。形成量价同时暴增走势，此种走势，往往会吸引短线客跟风介入，然而，成交量持续放量，股价则 应当配合持续创新高，属于股价良性上攻，一旦出现成交量仍旧继续放量，而股价不再创新高，转为横盘宽幅震荡时，则表示上涨动力减弱，股价上涨已近短期高 点，即所谓的阶段放量技术图形，接下来的走势股价极容易进入短期调整。投资者应当择机出局，规避股价短期下跌带来的风险。

涨跌家数比 3119：1698上午3412：1395

美国学者汤姆·W·戈特将“现实状态”与“理想状态”之间的“差距”称为缺口，并依此确定员工知识、技能和态度等培训内容，这就是培训需求差距分析模型。

继期货合约交易后，期权市场如火如荼发展，芝加哥商品交易所集团(CME Group)CME也于今年1月13日推出了比特币期货的监管期权。

TD组合

指数它不是一条直线向上，它一定是像《小狗钱钱》书中的那只小狗，会到处乱窜，所以基金的价格一定会有波动，而且是波动向上的。那么意味着，我的资金会坐过山车，长期下来，总是在“只赚指数不赚钱”的状态下，这时候会发觉，及时止盈更是一种好策略。

埃 德 加 · 沙因曾给组织文化下过一个定义，放在这里供参考：

1、无知

2、积累

在第一阶段对交易员产生了强大的伤害后，除了少量崩溃放弃的交易员之外，大多数交易员将进入了第二阶段。

3、突破

4、系统

5、执行

6、信仰

正如著有《趋势的性质》一书，世界上第一批外包资金的交易大师，拉蒙巴罗斯所说：成功的交易并非来自于某一条神奇的方法论，成功的交易=交易心理*有效的风险管理*书面交易规则。

ii.最高价大于之前第1根K线的最高价/最低价小于之前第1根K线的最低价；

还有电子盘标准普尔迷你版中最大，最活跃的个人日内交易者马克D库克，他从1977年开始交易，他直到1986年才开始有了重大转机。

① 盖洛普才干优势识别测试

2 python代码

图表顶部的紫红色线标志着图表上最重要的近期顶部。请注意，两条德马克趋势线正在压缩价格走势，并且我们预计此合并会导致波动性扩大。随着突破，我们很可能会看到最新的重要阻力位得到了测试，这正是发生的情况。

TD组合指标分为两个版本，如上所述为版本1，比较严格，版本2在计数11、12、13时只需要达到条件3即可，因此条件相对宽松，为非严格版本。

买入/卖出计数1：若当前K线的收盘价比之前第2根K线的收盘价低/高，则第一个买入/卖出计数加1，计数长度为12。

买入/卖出计数2：若当前K线的收盘价比之前第2根K线的收盘价高/低，则第二个买入/卖出计数加1，计数长度为6。

买入/卖出计数1，计数长度为8：

买入/卖出计数2，计数长度为6：

其中，质疑和反思是行动学习的灵魂，是解决问题或改进工作的基础。

Druid 是一个分布式系统，采用 Lambda 架构，有利于充分利用内存，也会把历史数据保存到硬盘上，按一定的时间粒度对数据进行聚合，实时处理和批处理数据解耦分开。实时处理面向写多读少的场景，主要是以流方式处理增量数据，批处理面向读多写少的场景，主要是以此方式处理离线数据。Druid 依赖 Hadoop，集群中采用 share nothing 的架构，各个节点都有自己的计算和存储能力，整个系统通过 Zookeeper 进行协调。为了提高计算性能，其会采用近似计算方法包括 HyperLoglog、DataSketches 的一些基数计算。

分辨成交量异动股的机会和陷阱

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