个股上涨前的四大特征

有相当一部分股票在行情起来之前是有一些征兆的，只是没有引起投

资者的注意而已。

第一种征兆：较大的卖单被打掉。尽管交易清淡，但总会有一些较大的卖

单出现。比如日成交在30万股以内的行情必定会有一些万股以上的单子出现，这是完全正常的。如果这些卖单的价位一旦离成交价比较近，就会被主动性的

买单打掉，这就是主力拉升前的征兆。众所周知，一旦股价拉起来，主力最害

怕的就是前面接到相对低位的获利盘。因此，只要主力资金状况允许，在拉升

前会尽可能地接掉一些稍大卖单，以减轻拉升股价时的压力。也可以理解为是

主力在一个较小的范围内完成一个相对小量的建仓任务。一旦股价拉升成功，

那么这些相对低位买进的筹码就成为主力获利盘。如果操盘手技巧高超的话，

一波回升行情是可以获利。也就是说，可以降低自己的持仓成本。尽管对于总

持仓盘子来说，降低幅度非常有限。

第二种征兆：盘中出现一些非市场性的大单子。比如在日成交30万股的行情中出现3万股、5万股甚至10万股以上的单子，而且不只一二次，挂单的价

位距离成交价较远，炒股策略工厂(fjemoney)公众号每天为你免费诊股，还有

更多最新资讯。往往在第三价位以上，有时候还会撤单，有一种若隐若现的感觉。这种较大数量的单子由于远离成交价，实际成交的可能性很小，因此，可

能是主力故意挂出来的单子。其用意只能是告诉市场：主力已经在注意这家股

票了。主力既然要市场知道，那么股价的结局就是上涨或者下跌，而不会是盘整。当然主力希望市场认为股价要上涨，但我们不能排除下跌因素，除非有其

它细节能够排除这一点。但有一点是可以肯定，主力在大量出货前是有可能做

一波上升行情。

第三种征兆：盘中出现脉冲式上冲行情。所谓脉冲式上升行情是指股价在

较短的时间内突然脱离大盘走势而上冲，然后又很快回落到原来的位置附近。

伴随这波行情的成交量有一些放大，但并没有明显的对倒。由于成交量相当清淡，所以主力肯定在一段时间内没有参与交易，对市场也没有什么感觉。因此

主力在正式拉升股价前会试着先推一下股价，业内称为“试盘”，看看市场的

反应。也有一种可能是，主力想多拿一些当前价位的筹码，通过往上推一下以

期引出市场的割肉盘，然后再选择适当的时机进行拉升。这种情况表明主力的

资金相对比较充足，对股价的上升比较有信心。

第四种征兆：大盘稳定，个股盘中出现压迫式下探走势，但尾市往往回稳。这种走势比较折磨人，盘中常常出现较大的卖压，股价步步下探，但尾市却又

往往回升。毫无疑问，这种走势的直接后果必然是引来更多的割肉盘。但若无

外力干扰，这种脱离大盘的走势在成交清淡的行情中很难出现，因此一般是有

主力在其中活动。否则的话，起码尾市股价是很难回升。为了使这类走势成立，主力肯定需要加一些力，因此盘中会出现一些较大的卖单，甚至会加一些向下

的对倒盘。总之我们可以仔细观察其交易的自然性，一般来说会有很多疑点让

我们研判。

主力将市场上的割肉盘都吸引出来，目的也就很清楚，无非是想加大建立

短期仓位的力度，希望买到更多的低价筹码。这是一种诱空的手法，让市场在

此位置大量割肉给主力，然后主力再做一波行情。通常主力会在股价的回升过程中尽可能地将前面买进的筹码倒给市场，从而达到了既维护股价，又摊薄了原有持仓成本的目的。

我们分析了四种情况，这四种情况都有一个特点：就是主力要建一些短期仓位。根据这些仓位的量，我们可以对后面股价上升幅度有一个大概判断。原则上，建的仓位越多，股价升幅就越高，但最终结果还是取决于股价起来后市场的认可程度。也有一些主力是拉起来就做，根本没有建短仓的过程。这种情况有几种可能，如大盘走好，个股成为热门板块，个股基本面方面有变化等。

如何判断股票见顶

第5讲如何判断股票见顶 由于大家经常追顶，找那些处于见顶阶段的股票拿来说，所以我把这一讲提前了 对于卖股票，普通投资朋友一般有个致命的错误：股价已经明显破位却不知道获利出局或者止损出局，结果由大幅盈利变成亏损，或者轻微亏损变成深度套牢，或者直接的追顶，让自己站在高高的山冈上 本堂课就是专门讲述如何把握良好的卖出时机的问题。 一、卖出股票所具备的三个条件 作出一只股票的卖出决定，必须具备三个条件：一是个股阶段性涨升目标已经达到，后市上涨空间已经非常有限；二是股价远离短期均线，客观上存在调整要求；三是出现明显的短线见顶技术形态。只有具备这三个条件，我们做出卖出股票的决定才是正确的；否则做出的卖出决定就是草率的。 1、阶段性涨升目标是否已经达到。 对于股票的操作，我们在买入前一定有一个基本的判断：首先，我们的这次买入行为，是中线操作、波段操作还是短线操作，一定有一个原则上的界定。如果是中线操作，那么我们这次股价中线上涨空间大致有多大？如果是波段操作，这次波段空间大致有多大？如果是短线操作，这次短线操作的预期收益是多少？所有这些问题，必须在买入前已经确定好。否则在实际的操作中，就很容易出现“短线变中线、中线变长线、长线变贡献”的结果。而有关中线、波段操作的上涨空间问题，大家可以预先制定，在后面我也会讲关于阻力和调整的问题。2、股价是否已经远离均线。 股价一旦远离均线，由于短线乖离过大，调整就必然会到来。对于波段和短线操作，股市是否远离均线，以5日线为准；对于中线操作，以30日线为准。对于股价处于中线上涨初期，乖离略微过大可能就会调整（当然此时调整后是最好的波段介入点），对于股价处于上涨中后期，乖离可以适当放大些（因为中线最后加速拉升时，乖离一般都较大）。如何判断一只股票的乖离是否过大，没有

经济学基本知识

第二章需求、供给与均衡价格 姚晓莉 [教学目的]：通过本章的学习使学生对市场的两大力量需求与供给有一个全面地把握，对需求函数、供给函数有所认识和理解掌握，会用均衡理论分析一些基本的现实问题。掌握需求曲线和供给曲线的特征、弹性理论中的基本弹性概念。 [教学重点]：需求与供给的基本概念，需求曲线和供给曲线，均衡价格的决定问题，需求弹性和供给弹性。[教学难点]：需求变动与需求量的变动的区别，供给变动和供给量的变动的不同。 [授课方式]：课堂讲授 [课时安排]：六课时 [讲授内容]： 在市场经济体制下，消费者通过自己的货币选票来选择他们需要的产品，而厂商根据产品能够获得的货币选票数量决定自己的产出。生产什么和生产多少，由货币选票来选择；如何生产，则由厂商的生产成本情况决定；产品的分配，则由货币的占有情况决定。 因此，在商品交换关系——市场中，交易的价格既决定于消费者的选择，也决定于厂商的成本，要由供需双方共同决定。在某种商品市场中，需求和供给两股力量的作用和平衡结果决定了交易的价格和交易量。对需求和供给的分析成为研究的重要内容。 第一节需求 一、需求及其影响因素、需求函数 （一）需求 1、定义 经济学中的需求，是指在一特定的时间内在每一个价格水平下消费者愿意和能够购买的一定数量的商品或劳务。 从定义中可以看出他的两个必备条件：购买欲望和购买能力。 注：与需要的区分，这里的需求是有支付能力的需求。需要知识代表了一种购买欲望，不一定能够实现。需求是能够实现了的需要。例如：买衣服、买车等。想买有钱才构成对衣服和车的需求。 2、个人需求和市场需求 不同的消费者，由于消费偏好和收入水平的不同，对一种商品在不同的消费水平上有不同的保留价格。对于一种正常商品，较大的消费量往往对应较低的保留价格。因此，个别消费者的需求曲线具有向下倾斜的特点。 某种商品的市场需求为所有消费者对该种商品需求的加总。如果假定某商品市场中有无数消费者，且商品的数量无限可分，则可以得到连续的个人需求曲线和市场需求曲线。 （二）需求的主要影响因素

龙头股往往是一个板块启动时率先启动的股票

龙头股往往是一个板块启动时率先启动的股票，起到了板块风向标的作用，从去年底至今有许多热点轮流炒作，其中题材龙头股十分耀眼，抓住龙头股，就抓住了板块的灵魂，我将近期的12大题材龙头股总结如下，供大家参考： 一、资源板块1、新材料：600516方大炭素、000928中钢吉炭2、稀土永磁：600259广晟有色、000795太原刚玉3、有色金属：600531豫光金铅、000630铜陵有色4、煤炭石油：600188兖州煤业、600028中国石化5、水资源：601158重庆水务6、旅游资源：000610西安旅游、 二、交通设施1、港口：000022深赤湾A2、高速公路：600012皖通高速3、机场：600009上海机场 三、交通运输1、汽车：600119长江投资、600611大众交通2、海运：601866中海集运3、航空：601111中国国航、600029南方航空4、铁路：600125铁龙物流 四、工程建筑1、铁路基建：600528中铁二局2、水利工程：600502安徽水利3、水泥建材：600802福建水泥、000789江西水泥 五、金融1、银行：601818光大银行2、保险：601318中国平安3、证券：601377兴业证券4、期货：600107美尔雅 六、房地产1、科技园区：000931中关村、600895张江高科2、城市建设：600645新疆城建、600284浦东建设3、民用开发：000043中航地产、600048保利地产 七、机械1、高端制造：300161华中数控2、船舶制造：600072中船股份、601989中国重工、600150中国船舶3、车辆制造：601299中国北车、600104上海汽车、000951中国重汽 八、电子信息与通信1、软件：600536中国软件、002232启明信息2、集成电路：600183生益科技3、计算机：000977浪潮信息4、通信：000938紫光股份、600776 东方通信 九、农林牧渔与酿酒食品1、农业：000998隆平高科、600127金健米业、002321华英农业2、林牧渔业：600975新五丰、300094国联水产3、酿酒食品：600702沱牌曲酒、002461珠江啤酒 十、低碳经济1、新能源：太阳能：600151航天机电；风能：600416湘电股份；核电：300092科新机电2、环保：600388龙净环保 十一、重组与高送配1、重组：000796易食股份、600520三佳科技2、高送配：600873五洲明珠、300074华平股份十二、教育传媒：002181粤传媒、601801皖新传媒

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据的基本特点

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据的基本特点有哪些呢？ 首先是体量巨大，种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起，产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多，例如视频、文字、图片、符号等各种信息，发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关，电网运行数据和堵车时间地点有相关性，交通事故率关联睡眠质量等。 其次是开放公开，容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织，而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录，电子商务网站整合消费者的各种信息，企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力，改善运营服务，提供决策支持，

实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报，发现企业发展的特殊规律。例如在今天，越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息，分析个人特征和属性标签，预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征，产生巨大的社会影响。 再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代，预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》，即通过采集其3000万用户的播放动作，包括打开、暂停、快进、倒退等动作，分析其注册用户的几百万次评级与搜索。 最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据，创造知识，预测前景，探索未知，关注现象，发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理，不依赖理论假设的前提下去发现知识，预知未来，洞察趋势，找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据，察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设，具有未知性，但结果有效并且实用。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！

牛股启动前的八大征兆

牛股启动前的八大征兆 作者：狼王狙击 首先必须要了解牛股启动前的征兆： 1、均线粘合； 2、碎步K线； 3、低位震荡； 4、连续地量； 5、旭日长阳； 6、二段加速； 7、量价转换； 8、MACD低位金叉； 1、均线粘合 如下图的均线系统，各大周期的均线都基本粘合在一起，如5日均线、10日均线、20日均线和30日均线，这些短中期均线都集体相隔不是很大（大周期均线，60、120日均线可以不粘合），这种均线粘合说明股票已经积累了强大的做多动能，主力已经开始逐步建仓，一旦均线开始发散，就代表该股要大幅拉升。

2、碎步K线 结合上面的条件，请大家看下图，若这只股票均线粘合，而K线并没有出现长阳或长阴大波动，而是小阴、小阳或十字星持续攀升，这说明该股主力正在建仓，并且之后一旦出现一根放量长阳线，那么后面将会加速上攻，进入主升行情。 3、低位震荡 结合上方条件。一般情况下，主力在建仓周期里面，他不会采取过快的拉升，因为倘若拉升过快很容易会造成很大的跟风，他会神不知鬼不觉的进行逐步建仓。所以，那时候将会长时间保持低位震荡为主，而量能也是非常温和，但是总会有一两天突然放量，然后又被萎缩的姿态。低位震荡，是因为该股前面经历过一次大洗礼，比如出现了一波大调整，当调整结束之后，就有主力资金看好该股，于是开始逐步建仓，因此我们在选择股票时，最好不要选择一些高位的股票，低位股票优先。 4、连续地量

结合上面条件。如果股票经历过一波调整后，突然那么几天出现连续地量的平台整理动作，这时候你就需要开始关注了，之后那天放量就代表该股很快将启动，如短线和中线就会要展开行情。而地量是一个调整结束的标志，地量是因为卖盘资金衰竭，那么该股就只等待一批新的资金买进了，之后由于抛压都没了，于是股价就因为新的买盘而推动上升。 5、旭日长阳 结合上面条件。当股票维持连续性的地量低位震荡整理之后，突然有一天长阳出现，放量突破箱体，这时候就说明主力建仓完毕，之后股票将要进入主升阶段。 6、二段加速

公共基础知识经济常识的高频考点

公共基础知识经济常识的高频考点 在事业单位考试中，经济常识的内容所占比例不小，公共基础知识学习网为此总结了经济常识的34个关键知识点，供事业单位考试考生下载复习。 1.货币的本质是一般等价物 2.货币从产生时起，就具有价值尺度和流通手段两种基本职能。 3.货币执行价值尺度职能时，只需要观念上的货币；执行流通手段职能时，必须用现实的货币。 4.如果用100单位外币可以兑换成更多的人民币，说明外币的汇率升高；反之，则说明外币的汇率跌落。 5.当供不应求，商品短缺，出现“物以稀为贵”的现象时，这就是卖方市场；当供过于求，商品过剩，出现“货多不值钱”的现象时，这就是买方市场。 6.价格的变动受到供求关系的影响，但最终是由价值决定的。 7.一般来说，当某种商品的价格上升时，人们会减少对它的购买；当这种商品的价格下降时，人们会增加对它的购买。 8.消费水平受很多因素的影响，其中主要是居民的收入和物价总体水平。 9.消费有不同的类型。最常见的是钱货两清的消费，此外，贷款消费和租赁消费越来越常见。 10.恩格尔系数减小，通常表明人们的生活水平提高，消费结构改善。 11.人们的消费，从根本上讲由客观的物质生产状况决定的。生产决定消费。 12.社会再生产过程包括生产、分配、交换、消费四个环节。其中，直接生产过程是起决定作用的环节；分配和交换是连接生产与消费的桥梁和纽带，对生产和消费有着重要的影响；消费是物质资料生产总过程的最终目的和动力。 13.公有制为主体、多种所有制经济共同发展，是我国社会主义初级阶段的基本经济制度。 14.国有经济掌握着国家的经济命脉，在国民经济中起主导作用。发展、壮大国有经济，对于发挥社会主义制度的优越性，增强我国的经济实力、国防实力和民族凝聚力，提高我国的国际地位，具有关键作用。 15．公有制的主体地位主要体现在两个方面。第一，公有资产在社会总资产中占优势。第二，国有经济控制国民经济命脉，对经济发展起主导作用(责任编辑：公共基础知识) 国有经济的主导作用主要体现在控制力上。 16．企业是市场经济活动的主要参与者，是国民经济的细胞。国有企业在我国国民经济中发挥着主导作用。 17．公司经营的直接目的是利润。 18．我国的商业银行以国家控股银行为主体，是我国金融体系中最重要的组成部分。19．贷款是我国商业区银行的主体业务，是商业银行营利的主要来源。 20．生产决定分配，生产资料所有制决定分配方式。 21．生产资料公有制是实行按劳分配的前提；社会主义公有制条件下生产力的发展水平是实行按劳分配的物质基础；社会主义条件下人们劳动的性质和特点，是实行按劳分配的直接原因。 22．公有制在我国国民经济中占主体地位，决定了按劳分配在我国所有分配方式中占主体地位。 23．税收是国家组织财政收入最普遍的形式，是财政收入最重要的来源。 24．经济发展水平对财政收入的影响是基础性的。 25．从本质上看，税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，依法取得财政收入的基本形式。

大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况； 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一：ppt上的 1、模型构建（归纳） 通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论） 根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。 答案二：老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理） 7、分类评价标准

1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate； 3）灵敏度（sensitive） sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力； 4）特效度（specificity) specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision） 精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall） 召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。 召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。 综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。 本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。

大数据的4V特征

大数据的4V特征 近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据，那么什么是大数据？大数据的特征是什么？好多人不怎么了解，下文对这些方面进行简单的阐述。 （一）大数据（Big Data） 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （二）大数据的4V特征 大量化(V olume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化，凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，正是基于这四个维度，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品，则是从多样性（全网）、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。

经济生活知识点总结

第一单元：生活与消费知识点总结 1、商品的含义？商品的基本属性？ 商品是用于交换的劳动产品。商品的基本属性是使用价值（商品能满足人们某种需要的属性）和价值（凝结在商品中的无差别的人类劳动）。 2、?货币的含义？货币的本质？货币的基本职能？ 从商品中分离出来固定地充当一般等价物的商品，就是货币。货币的本质是一般等价物。 货币的基本职能是价值尺度（货币本身有价值，是商品，货币执行价值尺度的形式是只需要观念上的货币，并不需要现实的货币）和流通手段（货币充当商品交换的媒介，货币执行流通手段的形式是只能用现实上的货币，而不能用观念上的货币）。（高考的重点） 另外货币还有贮藏手段、支付手段、世界货币三种职能。 3、?货币流通规律？公式？ 商品价格总额待售商品量*价格水平 流通中所需要的货币量 = = 货币流通次数货币流通次数 其中，流通中所需要的货币量与商品的价格总额成正比，与货币流通的次数成反比。（高考的必考内容） 4、? 汇率的含义？什么叫外汇汇率升高和外汇汇率跌落？ 汇率又称汇价，是两种货币之间的兑换比率。 如果用100单位外币兑换成更多的人民币，说明外币的汇率升高，人民币贬值；反之，则说明外币汇率跌落，人民币升值。（高考选择题的常考题型）5、? 我国为什么要保持人民币币值稳定？ （1）?对内保持物价总水平稳定 （2）对外保持人民币汇率稳定； （3）有利于人民生活安定、国民经济持续快速健康发展； （4）有利于世界金融的稳定和经济的发展； （5）有利于实现扩大就业，缓解我国的就业压力；

（6）有利于实现经济增长，国际收支平衡等宏观经济目标。 6、影响价格的因素有那些？ ①供求影响价格②价值影响价格③国家的宏观调控 ④纸币的发行量⑤货币本身的价值 7、? 商品的价值量与社会必要劳动时间称正比，商品的价值量与社会劳动生产率 成反比。（高考的常考内容） 8、? 价值规律的内容和形式？ 价值规律的基本内容是商品的价值量由生产该商品的社会必要劳动时间决定，商品交换以价值量为基础实行等价交换。 价值规律的表现形式是商品价格受供求关系的影响，围绕价值上下波动。（高考必考内容，必须记住并且会灵活运用） 9、价格变动会产生哪些影响？ （1）对人们生活的影响： ①一般说来，价格上升，购买减少；价格下降，购买增加。 ②不同商品的需求量对价格变动的反应程度是不同的。价格变动对生活必 需的员品需求量的影响比较小，对高档耐用品需求量的影响比较大。 ③消费者对既定商品的需求还会受到相关商品价格变动的影响。互为替代 品的价格变动对双方的影响是同向的，互补商品的价格变动对双方的影 响是反向的。（高考选择题常考） （2）对生产经营的影响： ①调节生产②提高劳动生产率③生产适销对路的高质量产品 10、影响消费的因素有哪些？ 消费受很多因素的影响，其中主要是居民的收入和物价水平。还有商品的性能、质量、外观、包装、广告等，还有社会经济发展水平、人口因素和社会变化规律等。 11、恩格尔系数的含义？变化的意义？ 恩格尔系数是指食品支出占家庭总支出的比重。 恩格尔系数过大，表明人们用于食品支出的较多，生活水平低；恩格尔系数减小，表明人们生活水平提高，消费结构改善。（高考选择题常考）

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

股票上涨前的四大征兆

股票上涨前的四大征兆 第一种征兆：较大的卖单被打掉。尽管交易清淡,但总会有一些较大的卖单出现。比如日成交在30万股以内的行情必定会有一些万股以上的单子出现,这是完全正常的。如果这些卖单的价位一旦离成交价比较近就会被主动性的买单打掉,那么这就是一种主力拉升前的征兆。众所周知,一旦股价拉起来以后主力最害怕的就是前面被市场接掉的相对低位的获利盘,因此只要主力的资金状况允许,在拉升前会尽可能地接掉一些稍大的卖单以减轻拉升股价时的压力。也可以理解为是主力在一个较小的范围内完成一个相对小量的建仓任务。一旦股价拉升成功,那么这些相对低位买进的筹码就成为主力自己的获利盘(至于原先的大量仓位并不在考虑之列)。如果操盘手技巧高超的话做一波回升行情是可以获利的,也就是说是可以降低自己的持仓成本的,尽管对于总的持仓盘子来说降低的幅度非常有限。 第二种征兆：盘中出现一些非市场性的大单子。比如在日成交30万股的行情中出现3万股、5万股甚至10万股以上的单子,而且不止一二次,挂单的价位距离成交价较远,往往在第三价位以上,有时候还会撤单,有一种若隐若现的感觉。 这种较大数量的单子由于远离成交价,实际成交的可能性很小,因此,可能是主力故意挂出来的单子。其用意只能是告诉市场：主力已经在注意这家股票了。主力既然要市场知道,那么股价的结局就是上涨或者下跌而不会是盘整,当然主力希望市场认为是股价要上

涨,但我们不能排除下跌的因素,除非有其它的细节能够排除这一点。但有一点是可以肯定的,主力在大量出货前是有可能做一波上升行情的。 第三种征兆：盘中出现脉冲式上冲行情。所谓脉冲式上升行情是指股价在较短的时间内突然脱离大盘走势而上冲,然后又很快地回落到原来的位置附近,伴随着这波行情的成交量有一些放大但并没有明显的对倒痕迹. 由于成交量相当清淡, 所以主力也肯定在一段时间内没有参与交易,对市场也没有什么感觉。因此主力在正式拉升股价前会试着先推一下股价,业内称为“试盘”,看看市场的反应。也有一种可能是主力想多拿一些当前价位的筹码,通过往上推一下以期引出市场的割肉盘后再选择适当的时机进行拉升。这种情况表明主力的资金相对比较充足,对股价的上升比较有信心。 第四种征兆：大盘稳定但个股盘中出现压迫式下探走势但尾市往往回稳。 这种走势比较折磨人,盘中常常出现较大的卖压,股价步步下探,但尾市却又往往回升。 毫无疑问,这种走势的直接后果必然是引来更多的割肉盘。但若无外力的干扰,这种脱离大盘的走势在成交清淡的行情中很难出现,因此一般是有主力在其中活动,否则的话,起码尾市股价是很难回升的。为了使这类走势成立,主力肯定需要加一些力,因此盘中会出现一些较大的卖单,甚至会加一些向下的对倒盘。总之我们可以仔细观

知识经济与中国经济的发展(一)

知识经济与中国经济的发展(一) 随着时代的发展，世界经济产业升级不断加快。二百年前的工业革命，引发了人类历史上规模空前的产业升级，它不仅促进了生产和经济的迅猛增长，还使经济结构和经济制度发生了根本的变化，创造了人类进步史上的空前繁荣。当历史进入二十一世纪的今天，一场新的产业升级正在以比工业革命更快的速度发生，这就是知识经济的兴起。一场知识经济的风暴震撼着全球，人类文明正经历着有史以来最广泛、最深刻的变革，无论是政治、思想、经济、军事、文化、教育、还是社会生活的一切领域都在汹涌的知识经济的浪潮中发生着急剧的变化。全球每一个国家，每一个民族，每一个人都面临着重大的挑战，既有生机又潜伏着危机。在二十一世纪的国际竞争中，谁能够领先其他国家完成由传统经济向知识经济的转化，谁就能成为竞争的强者。知识经济对我国既是机遇也是挑战；我们应抓住机遇，迎接挑战。一、知识经济概述 （一）、知识经济的内涵与特征 1、知识经济的内涵 知识经济（KnowledgeEconomy）是“以知识为基础的经济”的略称。是以现代化科学技术为核心，建立在知识的生产、分配、交换和消费之上的经济。这种经济直接依赖于知识和信息的生产，扩散和应用。 知识经济是与农业经济、工业经济相对应的一个概念。传统的工业经济，是以传统工业为主要支柱，以大量消耗原料和能源为特征的经济。而知识经济是以高新技术产业为主要支柱，以知识资源为首要生产要素，是一种全新的基于高新技术和人类知识精华的经济形态。高新技术是指按联合国组织分类的八大类技术，主要有：信息科学技术、生命科学技术、新能源与可再生能源科学技术、新材料科学技术、空间科学技术、海洋科学技术、有益于环境的高新科学技术和管理科学技术（又称为软科学技术）等。 2、知识经济的特征 知识经济是一种新型的，富有生命力的经济形态，它与传统经济相比，呈现以下的特征：（1）、知识经济以知识和信息为增长源泉。知识经济是建立在知识和信息的生产，分配和使用之上的经济。知识和信息被物化，使其成为软件、网络等产品并通过加工、传输、经营而为全球居民所消费。知识和信息成为知识经济时代最重要的资源，且其具有无限性，非消耗性，共享性，持续增长，回报递增的特点。 （2）、知识经济以以信息产业为龙头的高新技术产业为支柱。在工业经济中，以资本密集型产业如汽车、钢铁、机械制造等为支柱产业。而在知识经济中，以信息产业为龙头的高新技术产业，将在整个经济中的比重大幅度提高，成为带动整个经济发展的先导产业和支撑整个经济的支柱产业。以美国为例，美国信息产业所创造的产值的约占其国内生产总值的40％－50％。 （3）、知识经济以经济全球化为背景。高新技术产业领域广阔，仅以信息技术为例，任何国家都不可能在计算机技术、微电子技术、光电子技术、芯片技术、光纤技术、网络、软件技术以及层出不穷的高新技术领域全面领先，任何一个国家都可充分利用自己的智力资源，在世界大市场中占有一席之地，成为世界经济一体化中不可或缺的部分。同时，在经济全球化的大背景下，任何国家发展知识知识都不可离开世界大市场而闭关锁国。 （4）、知识经济以无形资产投入为主体。工业经济需要大量的资金，设备，有形资产起决定的作用；而知识经济则时以知识、智力等无形资产的投入起决定作用。 （5）、知识经济以创新为灵魂。在知识经济时代，创新成为经济增长的最重要的动力。“不创新就灭亡”，唯有全面创新，包括知识创新、技术创新、组织创新、管理创新、市场创新、产品创新等，以及将这些创新互相结合，并形成持续创新机制，使技术与经济、教育、文化相结合，综合协调，一体化发展，才能嬴得和保持竞争优势。

股票迅速启动的必要条件

股票迅速启动的必要条件 1：相对时空位置处在低位 1 股票绝对价位不高，一般在30元以下，最好在20元以下 2 股价经过较长时间充分回调后，刚刚上破55MA、90MA 或者在这两条均线之上且离这两条均线不远 3 股价处在相对低位的成交密集区或主力成本区附近 1 对于有过行情的老股票来说，是否充分回落非常重要，毕竟翻番之后再翻番的个股是凤毛麟角，我个人也是喜欢做一些中低价股，在实战操作当中，需要注意的是，最好给股票做后复权，看看目前股价的真实情况，许多大幅除权的股票看起来绝对价位很低，但一旦后复权，大家就会发现股价实际上仍然在天上。对于新股来说，有一些股票由于是在牛市上市，所以定价会很高（高于40元），这类股票要不要做就要仔细分析了，一个要看上市公司本身的质地，另一个要看流通市值，如果流通市值在4亿以下，主力控盘情况不错，也是可以考虑的。 2 我一般用60MA做为一个中期强弱的分水岭，预选股票时，在60MA以下运行的个股一般不看，这一条仁者见仁，大家

可以说说自己的看法 3 关于股价经过长时间充分回调这句话，我这样理解 （1）有没有底部形态出现 （2）底部形态的量价配合是否理想 （3）股票的盘中表现是否活跃 如果满足上述三个条件，应该说这只股票至少有中线价值！至于有没有短线机会还要看是否符合其他预选条件！股票短期迅速大涨的九个必要条件之2：主力开始发动之日最高点、最低点震荡幅度以超过4.5%为好，最好是6.2%之上:blink: 短线大涨的股票如果从K线的震幅上来定一个标准的话，我想在突破前期整理形态时出现带量的大实体阳线是最好的，如果能涨停就更好！ 需要补充的是，近期的许多活跃个股在行情启动之前会有一段时间震幅和量能都非常大，如何区别洗盘和突破就非常关了。 票短期大涨的九个必要条件之3 主力开始发动行情之日的换手率起码应超过3%，以超过4.5%为好，最好是6.2%以上

大数据预测：4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站

牢记这10大见顶信号 你就一定是股市的赢家

牢记这10大见顶信号你就一定是股市的赢家 MACD死叉为见顶信号 股价在经过大幅拉升后出现横盘，形成的一个相对高点，投资者尤其是资金量较大的投资者，必须在第一卖点出货或减仓。此时判断第一卖点成立的技巧是“股价横盘且MACD死叉”，死叉之日便是第一卖点形成之时。 首先调整MACD的有关参数：将MACD的快速EMA参数设定为8，将慢速EMA参数设定为13，将DIF参数设定为9.移动平均线参数分别为5、10、30.设定好参数后，便是寻找卖点。由于一个股票的卖点有许多，这里介绍两种最有效、最常用的逃顶方法： 第一卖点形成之后，有些股票并没有出现大跌，可能是多头主力在回调之后为掩护出货假装向上突破，做出货前的最后一次拉升。判断绝对顶成立技巧是当股价进行虚浪拉升创出新高时，MACD却不能同步，第二红波的面积明显无前波大，说明量能在不断下降，二者的走势产生背离，这是股价见顶的明显信号。 此时形成的高点往往是成为一波牛市行情的最高点，如果此时不能顺利出逃的话，后果不堪设想。必须说明的是在绝对顶卖股票时，决不能等MACD死叉后再卖，因为当MACD死叉时股价已经下跌了许多，在虚浪顶卖股票必须参考K线组合。这个也是MACD作为中线指标的缺陷之处。 一般来说，在虚浪急拉过程中如果出现“高开低走阴线”或“长下影线涨停阳线”时，是卖出的极佳时机。需要提醒的是，由于MACD

指标具有滞后性，用MACD寻找最佳卖点逃顶特别适合那些大幅拉升后做平台头的股票，不适合那些急拉急跌的股票。另外，以上两点大都出现在股票大幅上涨之后，也就是说，它出现在股票主升浪之后，如果一只股票尚未大幅上涨，没有进行过主升浪，则不要用以上方法。 KDJ呈现两极形态即见顶 通常，大盘在长时间或者快速单边走势后，出现放量的或者极端反向走势，同时配合经典的技术佐证，如跳空星型大K线周KDJ线的K值到达85以上，是见顶的典型信号。 当KDJ指标的J值升势改变掉头向下，先卖50%；k值升势改变走平时可准备卖出，k值改变掉头向下，清仓；当KDJ指标形成死叉时，这是最后的卖点。 但是，有时大盘或个股在高位正式见顶反转向下，形成下跌的走势，并且它们的MACD指标也在高位形成死亡交叉，大家就不能因为大盘或个股的KDJ指标发出超卖信号而盲目抄底，因为技术上经常会出现“底在底下”的情况，所以这种KDJ指标经常会失灵。 长上影线须多加小心 长上影线是一种明显的见顶信号。上升行情中股价上涨到一定阶段，连续放量冲高或者连续3-5个交易日连续放量，而且每日的换手率都在4%以上。当最大成交量出现时，其换手率往往超过10%，这意味着主力在拉高出货。如果收盘时出现长上影线，表明冲高回落，抛压沉重。如果次日股价又不能收复前日的上影线，成交开始萎缩，表明后市将调整，遇到此情况要坚决减仓甚至清仓。