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现在,我们身边 很多人往往对一些流行的 新技术、新趋势趋之若鹜,但又难以说得透彻,比如 大数据


  .原因 一是大家对新技术的初衷都是一样的,至少是知道的,以至于聊天时不会出现/地震/;二是真正能在工作和 生活环境中参与实践的大数据案例太 少了,所以 大家都没有机会花时间去了解原因。


  我希望有些 东西是不一样的,所以 我想过如何理解大数据,包括查资料、看最新的专业书籍,但我不想把那些零散的 信息碎片或不同的 解读简单地整理、堆积起来。


  我起来形成无价值的叙述或评论,我真心希望能探究事物的本质。


  如果说大数据就是大数据,或者谈4V,可能会深入浅出地谈BI或预测的价值,或者以Google和Amazon为例,技术流可能会谈Hadoop和云计算,不管对与错,我就是无法勾勒出对大数据的整体认识,且不说它的片面性,但至少有点猜测,心痒难耐......也许,/解构/是最好的方式。


  很多投资者经常会看到一些 介绍缠绕理论的文章中提到的MACD,似乎与普通的MACD有所不同。


  其实不然,MACD就是MACD,与普通无关,它们之间唯一的 区别就是使用 方法的不同。


  很多人都喜欢MACD指标,但是MACD在市场中的很多 用法都是理所当然的。


  换句话说,它基本上 是一个无效的猜测游戏。


  虽然这句话有点夸张,但却是事实。


  禅师传授的MACD用法就不同了。


  不仅交易成功率高,而且买卖点极其准确,这无疑是一种非常 科学、令人耳目一新的方法。


  由于MACD对 缠论解读的干扰,一些介绍缠论的 理论文章只是简单介绍。


  因此,很多人对MACD对缠论的解读并不是很了解。


  为了帮助朋友们进一步了解缠论的用法,笔者尝试着对MACD对缠论的用法 做一个系统的总结。


  那些最初使用单一SMA进行 决策 的人,曾尝试使用双重SMA或三次SMA进行过滤。


  那些最初使用较小的SMA 参数并认为它过于 敏感的人将参数调高使其变钝。


  其他合作伙伴添加了更多的技术指标,并使用所谓的多指标共鸣来 提高决策的准确性。


  这些方法有时会起作用,因为增加决策方法的复杂性会降低决策的频率。


  如果一组决策方法总是失败,那么减少决策数量肯定会提高决策 期望


  但是,这些方法 无助于扭转决策的负面期望。


  但是,正如有关概率和 优势的系列文章中所分析的那样,如果您能够充分利用该 策略的优势,那么即使是负期望的策略也可以被有利地使用。


  周四(3月25日)美元指数(92.7580,-0.0905,-0.10%)升至四个多月高点,在此之前,7年期美国国债拍卖结果不佳推动美债收益率走高;受投资者对疫苗接种情况的 担忧影响,欧元(1.1781,0.0013,0.11%)跌至去年11月以来最低水平;油价下跌,拖累了资源型货币。


  金价4天来第三次下跌,因美债发行结果重燃对收益率前景的担忧。


  美油一度跌逾6%,刷新日低至57. 44美元/桶,新一轮封锁措施打击 经济复苏希望。


    商品收盘方面,COMEX4月黄金期货 收跌0.5%,报1725.10美元/盎司。


  WTI 5月 原油期货收跌2. 62美元跌幅4.28%,报58.56美元/桶;布伦特5月原油期货收跌2. 46美元,跌幅3.82%,报61. 95美元/桶。


  

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