缠论,源自于著名金融分析理论家缠中说禅提出的一种独特的股票市场分析方法,它融合了波浪理论、趋势理论、道氏理论等经典金融分析理论,形成了一套独特的趋势判断与操作策略。缠论的核心是通过笔、线段、中枢、趋势等概念,对市场的波动进行精细分解,从而在不同时间尺度上捕捉买卖点。 笔,是缠论的基础单位,定义为在图表上由一段连续的价格变动构成,包括至少四根K线,其中两根K线的高低点不重合。笔的形成反映了市场短期的涨跌动力,通过识别笔的形态,可以初步判断市场走势的强度和方向。 线段,是由三笔构成的结构,且这三笔之间有重叠部分,线段的划分是缠论中非常关键的一步,它能够消除市场的短期波动,揭示出更稳定的趋势。线段的破坏分为三种情况:特征序列分型破坏、缺口破坏和盘整背驰破坏。理解线段的划分和破坏,对于识别趋势的变化至关重要。 公式文件“笔线段.tn6”和“5F图显示1F线段.tn6”可能是通达信交易平台的自定义指标,用于自动识别和画出缠论中的笔和线段。这类公式通常会根据缠论的定义,计算出K线组合满足笔和线段条件的精确位置,帮助交易者快速理解和分析市场。 “笔线段公式安装使用说明.pdf”提供了安装和使用这些公式的指南,可能包括如何导入公式到通达信平台、如何查看和解读公式结果等内容。按照说明进行操作,交易者可以将这些工具集成到自己的交易分析系统中,提升分析效率。 “5F图显示1F线段公式安装说明.txt”则是针对五分钟图表(5F图)显示一分钟线段(1F线段)公式的安装步骤,这表明公式可能具有多周期分析功能,帮助交易者在不同时间框架下观察缠论结构。 “changelog.txt”是更新日志,记录了公式或软件每次更新的内容和改进,通过阅读这个文件,用户可以了解公式最新版本的优化和修复问题,确保使用的是最新最稳定的版本。 “(重要)4.0.0以下升级需要重新导入通达信公式.txt”提醒用户,在升级通达信版本低于4.0.0的软件时,需要重新导入公式,以确保新版本下的兼容性。 缠论是一种深度分析市场趋势的理论,而提供的公式和说明文件则旨在将这一理论具体应用到实际交易中,通过自动化工具辅助交易决策,提高交易的准确性和效率。通过学习和掌握这些知识,交易者能够更深入地理解市场动态,从而制定更为精准的交易策略。
2025-10-24 10:38:26 658KB
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基于Matlab的迁移学习技术用于滚动轴承故障诊断,振动信号转图像处理并高精度分类,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统:高准确率,简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上,该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类,平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习,若没有安装Squeezenet模型支持工具,在命令窗口输入squeezenet,点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证,保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,关键词:Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 振动信号转换; 二维尺度图; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统:振动信号二维化与Squeezenet应用
2025-09-21 18:50:55 3.43MB kind
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Matlab迁移学习算法助力轴承故障诊断:准确率高达98%,附带详细注释的程序,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统:高准确率,简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上,该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类,平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习,若没有安装Squeezenet模型支持工具,在命令窗口输入squeezenet,点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证,保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 一维振动信号转换; 二维尺度图图像; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统:振动信号二维化与Squeezenet应用
2025-09-21 09:03:14 2.16MB
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史上最全猫狗二分类、以pytorch为基础的猫狗二分类、预测准确率超高的猫狗二分类、软件工程必看
2023-03-24 15:00:32 74.59MB pytorch pytorch 软件工程 k12
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用VC2013开发的人脸逐帧检测程序,采用了深度计算模型MTCNN的核,准确率95左右,调参较好的话,已经达到了商用层面,为了获取下载券下载其他东西,压箱底的代码倾情奉献罗
2022-05-21 11:26:05 26.81MB 人脸逐帧检测 MTCNN VC2013开发
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基于数值模拟的高准确五步相移算法研究的程序-bianhuaquxian.fig 以下是《基于数值模拟的高准确五步相移算法研究》论文中的一个程序,自己编写的,供大家参考 clear xxx=0:pi/20:2*pi; %相位 ppp=0.035:0.0075:0.335;  %反射率 e=pi/2; A=8; A0=A^2; p1=0.35; %干涉信号 [xx,pp]=meshgrid; for i=1:41 for j=1:41 x=xx; p=pp; shi_fenzi=*; shi_fenmu=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; x11=x-2*e;x1=x11; x22=x-e;x2=x22; x33=x;x3=x33; x44=x e;x4=x44; x55=x 2*e;x5=x55; I=A0*/shi_fenmu); shi_fenmu_1=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_2=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_3=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_4=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_5=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; I1=A0*/shi_fenmu_1); I2=A0*/shi_fenmu_2); I3=A0*/shi_fenmu_3); I4=A0*/shi_fenmu_4); I5=A0*/shi_fenmu_5); %忽略光的多次反射 I_0=A0*^2-2**^1/2*cos); I_1=A0*^2-2**^1/2*cos); I_2=A0*^2-2**^1/2*cos); I_3=A0*^2-2**^1/2*cos); I_4=A0*^2-2**^1/2*cos); I_5=A0*^2-2**^1/2*cos); %两者比较 cha_I1=I1-I_1; cha_I2=I2-I_2; cha_I3=I3-I_3; cha_I4=I4-I_4; cha_I5=I5-I_5; cha_x=sin*-2*cha_I3 cha_I5)/4 cos*-cha_I4)/2; cha_diff=cha_x/; [R,Q]=size; end end surf grid,xlabel,ylabel,zlabel
2022-05-06 20:19:33 23KB matlab
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批量离线图片PDF高准确率OCR中英文识别无限次数使用,真正的实现离线OCR,无需联网! 采用深度机器学习模型识别准确率高达99.99%,下载即用,无需训练,0学习成本! 可以批量识别PDF文字,批量识别大量图片,日常办公,学习利器,还可以从软件关于部分获得官网获得售后服务,超值!! 不容错过。
2021-12-21 11:10:17 72.76MB OCR 离线 批量识别中英文 无限次数
基于numpy的卷积神经网络的手写实现,准确率超98%高精度实现,适合新手加深对CNN内部结构实现的理解。主要模块实现在block中。torchvision用于加载MNIST数据集,也可以自定义数据集。
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用户行为埋点是用来记录用户在操作时的一系列行为,也是业务做判断的核心数据依据,如果缺失或者不准确将会给业务带来不可恢复的损失。闲鱼将业务代码从Native迁移到Flutter上过程中,发现原先Native体系上的埋点方案无法应用在Flutter体系之上。而如果我们只把业务功能迁移过来就上线,对业务是极其不负责任的。因此,经过不断探索,我们沉淀了一套Flutter上的高准确率的用户行为埋点方案。 先来讲讲在我们这里是如何定义用户行为埋点的。在如下用户时间轴上,用户进入A页面后,看
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2021-08-28 00:16:31 3.83MB Source Insight IDE插件 高准确
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