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第178章 恒指期货预测(第1页)

在12月底雪芝生孩子之前,郝强已经安排她在临近点将买多恒指期货陆续卖出,获利两百多亿港币。

未来一年,从1994年1月到1995年1月,整整一年时间,恒生指数会一路跌回7000点,跌幅44%。所以未来一年是沽空。

然后从7000低点重新开始攀升,到1996年11月14日又屡创新高,破点;所以后年一年又开始上行。

在1994年这种清晰的曲线下行模式下,操作起来同样的配方,雪芝对于郝强未来两年时间的分析深信不疑。因为过去的一年已经充分证明了郝强准确无误的判断,这是常人难以想象的一种状态,雪芝奉若神明。

有着当前雄厚的资金量,雪芝有信心比去年操作更加成熟,有了指路明灯,5000多点的下探空间,即使留下足够的头寸,买空之后放着不动,也能坐着获利。

加上现在雪芝学会了熟练抓小周期的回调行情,盈利会更加乐观,在十几万亿的港股中,雪芝有把握咬上一大口。

郝强也对雪芝进行了自己的经验分享,“如果你想抓住恒生指数期货的小周期回调行情,可以考虑这么几点”。

郝强逐一分析,“第一,确定回调的级别:首先需要确定回调的级别,是短期回调还是中期回调。如果是短期回调,通常持续时间较短,幅度较小,而中期回调则持续时间较长,幅度较大。”

“第二,观察技术指标:密切关注一些技术指标,如相对强弱指标(RSI)、随机指标(KdJ)等,以确定回调的信号。当这些指标超买或超卖时,可能会出现回调的信号。”

“第三,控制风险:通过设置安全线,止损位、控制仓位大小等方式来降低风险,谨慎决策,虽然趋势是这样,也要预防阴沟里翻船!”

让雪芝自己不断揣摩,积累操作经验。郝强则根据恒指期货变化曲线,尝试着做一个简单的数据分析模型,给雪芝未来的操盘提供决策参考。

这个工具的实现需要一定的编程知识和数据分析技能。这是前世读研究生期间向精算专业的同学学到的,涉及多变量下的轨迹预测小工具。

首先是数据收集,郝强将去年一年的恒指期货历史数据录入数据库,包括价格、成交量、开盘价、收盘价等。这些数据可以从自己证券交易所的后台数据库中获取。

然后是数据预处理,郝强在进行数据分析之前,需要对数据进行预处理,例如清洗、缺失值处理、数据转换等。这可以通过使用python中的数据分析库(如pandas、numpy等)来完成。

之后是特征选择。郝强需要选择合适的特征来进行预测。这些特征包括价格、成交量、开盘价、收盘价、移动平均值、相对强度指标等。特征的选择郝强通过使用统计方法(如相关系数、信息增益等)或者机器学习算法(如随机森林、决策树等)来完成。

下面就到了模型训练,郝强使用选择的特征和历史数据来训练模型。郝强使用前世掌握的多种先进机器学习算法,如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型的训练通过使用python中的机器学习库(如sklearn、tensorFlow等)来完成。

然后还要进行模型评估。郝强使用多种评估指标,如均方误差、准确率、召回率、F1值等。模型的评估同样通过使用python中的评估库(如sklearn、pandas等)来完成。对训练的模型进行评估,确定其准确性。

经过几天时间的投入研究,郝强使用训练好的模型来进行预测,将新的恒指期货数据作为输入,然后模型就会输出预测的价格。

郝强还在现有技术条件下,勉强做了个可视化界面。将预测结果以图表的形式展示出来,以便雪芝能更好地理解。

大功告成,郝强也很兴奋,把雪芝喊过来,得意地给她演示自己的成果。

“哇!老布!这太不可思议了!”

雪芝虽然经过学习,现在对于电脑操作不再陌生,但是也没见识过这么高科技的东西。

雪芝马上根据预测结果进行实际验证,几天时间买入卖出都让数据说话,的确比人的主观臆断更可靠。

小行情抓取机会的准确率很高,雪芝这下子有了随身的电脑高参,玩的不亦乐乎,交易操作的判断更加快准狠!没有了之前的深思熟虑和来回纠结。

雪芝思想压力一放松,这几天兴奋的睡不着,等哄孩子睡下就和郝强转移到隔壁房间,面对雪芝的虎狼之姿,郝强可以不用收着了,火力完全放开,斗个旗鼓相当!

霸总掉马后求我别分手  死遁后捡到的小男友  从本丸开始的日常  大师竟是我自己  综影视:女配互穿后的爽文人生  月球是颗定海珠  替身藏起孕肚离职后,傅总哭晕了  皇帝他觊觎丞相美色  [崩铁+综漫+综英美]你怎么知道我是令使  巴掌印  全球冰封:我囤积千亿军火  [抽卡]说好当咸鱼你却点了满级?  为了防止世界被破坏  崽崽三岁半,她在恐怖游戏当团宠  小师妹她明明超弱却超努力  吾念成神  冬夜间奏  而后有夏  豪门家族读我心后,全员杀疯了  怎么,我信息素毒蘑菇你有意见?  

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