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神经网络和决策树,神经网络选股

news 来源：原创 2024/5/9 0:28:09

通达信有个选股功能是能够截取某只股票的某段K线形态作为选股的参考图形，哪位大侠知道在哪里调出来？

按住右键选择要截取的某段K线图形后，松开右键就会出现一个菜单选择形态匹配选股，就调出了形态选股。看股票K线是很常见的一种炒股手段。

利用K线找“规律”也是炒股常用的方法，毕竟股市变化多端，才能分析清楚进而更好投资，获得收益。分析K线是常用的炒股方法，下面来给大家详细分析，从哪几个方面去分析它。

分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）一、股票K线是什么意思？

K线图被称作蜡烛图、日本线、阴阳线等，这也就是我们常说的k线，它刚开始是用来算米价的变化的，之后股票、期货、期权等证券市场都有它的一席之地。k线主要由实体和影线组成，它是看起来类似一条柱状的线条。

影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。

其中红色、白色柱体还有黑框空心都是常见的用来表示阳线的方法，然而阴线大多是选用绿色、黑色或者蓝色实体柱。除此之外，我们还会见到“十字线”，就是实体部分变成了一条线。

其实十字线也没有那么难理解，它表示的是当天的的收盘价=开盘价。把K线弄明白了，我们轻易可以抓住买卖点（虽然股市没有办法预测，但K线指导意义是有的），新手来说，掌握方便是最容易的。

在这里，我要给大家提个醒，K线分析起来是比较困难的，如果你刚开始炒股，K线也不了解，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。

比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

接下来有几个简单的小技巧是关于K线怎么分析的，下面我就跟大家说说，帮助你加快入门的脚步。二、怎么用股票K线进行技术分析？

1、实体线为阴线这个时候主要关注的就是股票成交量如何，万一成交量不大，这就表示着股价可能会短期下降；如果出现成交量很大的情况，股价肯定要长期下跌了。

2、实体线为阳线实体线为阳线就意味着股价上涨动力更足，但是否是长期上涨，还要结合其他指标进行判断。

比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全应答时间：2021-09-06，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何利用利用趋势线选股的方法

利用趋势线选股的方法：1.上升趋势线的买入时机（1）在上升趋势线附近买入好文案。

首先确认自己画出的上升趋势线满足以下条件：①有上升趋势存在，即存在两个依次上升的低点；②画出直线后，最好有第三个以上的点落在这条直线上，落在此线上的点越多，趋势线越有效、可靠；③该条直线延续的时间越长，越有效。

（2）选取股价跌破上升趋势线之后,迅速中阳或长阳回至趋势线上方的个股。目前,越来越多的主力洞察到许多中小投资者利用上升趋势线选股，因此，他们在操作时。经常刻意地将股价砸穿上升趋势线。

这样做能起到洗出部分不坚定的跟风盘的作用。（3）中期上升趋势中。股价回调不破上升趋势线又止跌回升时是买入时机。

在中期上升趋势中，股价的低点和高点都不断上移，将其不断上移的两个明显低点连成一条向右上方倾斜的直线，便是主升趋势线，它将成为股价回档时的支撑。

当股价每次回调至该线不破该线又止跌回升时，便是上升趋势中的短线买入时机。

很多股民朋友在炒股的可能就都比较在意股价，然而就会忽视一些重要的技术指标，但炒股都会用到技术指标的，然而均线则是技术指标里的重要要素之一。均线究竟是什么，指的是什么同时怎么应用起来呢？

接下来我就为大家简单说一下，学姐也是希望可以帮助到大家。学姐在讲之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，机会难得不容错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！

一、均线的定义1、均线是什么均线是重要的技术指标，投资者经常用到过的，它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期所得到的一根平均线。

比方说一周有五个交易日，也就是5天的收盘价加在一起除5便可得到这几天的平均收盘价，10日、20日等同样如此。2、均线有哪些、不同颜色不同的参数给均线做依据，是有不同的作用和反应情况的。

常用的参数有5日、10日、20日、30日、60日、120日、250日。

常用的颜色有白色（5日线）、黄色（10日线）、紫色（20日线）、绿色（30日线）、灰色（60日线）、蓝色（120日线）、橙色（250日），颜色与日线并没有什么关系，股民是可以任意设置颜色，只要自己喜欢即可。

二、均线的简单应用1、如何在走势图看均线（1）添加均线：三个步骤就可以完成，大家可以来看看:第一下放在股票软件界面、第二按MA键、第三再按回车键就开有添加了（2）查看均线：2、分析时用哪条均线是一个时间区间内平均价格和趋势的反映，从均线中，直观呈现到我们面前的是过去一个时段内价格总体运行情况。

每一根线的作用和意义都不同，下面就将它们之间的联系给大家简单的说一下吧（1）5日均线（攻击线）：股票价格上升突破攻击线，且攻击线向上则短期内看多。

同样的状况下，假如说5日均线向下股价跌破均线则短期看空。（2）10日均线（行情线）：当操盘线在盘中所持的状态攻击性比较大时，股价在操盘线之上，则意味着波段性中线上涨，否则，它会减少。

（3）20日均线（辅助线）：起到的主要作用就是协助10日均线，既起到推动价格运行力度和价格趋势角度的效果，又能实现二者的修正，使价格趋势运行方向不再变化。

在盘中辅助线呈持续向上的攻击状态时，如果价格突破辅助线，波段性中线行情在这个时候开始看多的，反向也就是空了。

（4）30日均线（生命线）：作用是指明股价的中期运动趋势，生命线能起到的主要作用就是较强的压力和支撑。

在盘中也是同样的，如果生命线趋势向上，而股价突破某一值或在线上册则看多，不这样就看空，（5）60日均线（决策线）：有着指明价格的中期反转趋势的作用，指导价格大波段级别运行于提前预定好的趋势之中。

对于这根均线，基本主力都是相当重视的，股价在中期的运动趋势它可以起一个至关重要的作用。

（6）120日均线（趋势线）：作用也是指明价格中长期的反转趋势，要想价格在既定的趋势中大波段大级别的运行，就得引导或者指导。假如股价超过了趋势线，短时间之内应该不会反转，十天以上才会反转的。

（7）250日均线（年线）：想要有相关参考，看均线就可以了。公司的大体情况和业绩它都能够有所反应。以上是每根线的主要作用，想要有更好的效果的话，就需要把多条均线结合起来进行分析。

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（1）多头排列：表示多条均线支撑着价格上涨，所以看多。（2）空头排列：表现的为多条均线反压股价，意味着看空。

（3）银山谷：表示的是短中线都穿过长线的时候所形成的图形，在下边会有一个三角形，或者是四边形，呈现出一个类似于山谷的形状，银山谷就是在长期下跌后首次出现的山谷。

（4）金山谷：在银山谷之后又一个山谷显现出来，一般会比银山谷的买入点更加靠谱。通常大家选择买的股票都是龙头股，因为这种类型的股票一直都是行业中的领先者，在股市中也能发动一波好的局势。

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如何利用均线选股均线选股的技巧有哪些

许多股民朋友在炒股的时候，可能更在乎股价的情况，然而也就会不重视一些重要的技术指标，但是炒股也是需要使用技术指标的，而均线则是技术指标里的重要指标之一。那均线到底是什么，是什么含义并且怎么使用起来呢？

下面就给大家简单讲解一下，还是希望能够帮助到各位。开始之前，学姐先给大家分享一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，可千万别错过了哦【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！

一、均线的定义1、均线是什么均线是一项重要的技术指标，这是投资者经常用到的，它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期所得到的一根平均线。

假如一个星期内有5个交易日，也就是说将5天的收盘价加起来除5可以得到这几天的平均收盘价，同样，10日、20日等的均线也可用此法算出。

2、均线有哪些、不同颜色均线参照的参数不一样，其作用和反应情况也有差异。常用的参数有5日、10日、20日、30日、60日、120日、250日。

常用的颜色有白色（5日线）、黄色（10日线）、紫色（20日线）、绿色（30日线）、灰色（60日线）、蓝色（120日线）、橙色（250日），颜色与日线并没有什么关系，股民可以用自己喜欢的颜色随意设定。

二、均线的简单应用1、如何在走势图看均线（1）添加均线：比如在股票软件界面按MA键出现如下图再按回车键就可以添加了（2）查看均线：2、分析时用哪条均线反映的内容是一个时间区间内平均价格和趋势，通过均线可以将过去一个时段内价格总体运行情况以一种比较直观的方式呈现。

每一根线都含有不一样的作用和意义，下面就将它们之间的联系给大家简单的说一下吧。（1）5日均线（攻击线）：股价上涨突破攻击线，攻击线呈现上升趋势，短期内则会看涨。

同理，如果5日均线向下股价跌破均线则短期看空。（2）10日均线（行情线）：如果操盘线在盘中持续上涨，如果股价超出了操盘线，这就说明波段性中线上涨，否则，它会减少。

（3）20日均线（辅助线）：就是起到协助10日均线的作用，推动并修正价格运行力度与趋势角度，使价格趋势运行方向不再变化。

在盘中辅助线呈持续向上的攻击状态时，当价格高于辅助线，这就表示波段性中线行情从这时候就开始看多了，反之看空。

（4）30日均线（生命线）：作用是指明股价的中期运动趋势，生命线能起到的主要作用就是较强的压力和支撑。

在盘中也是一样，如果生命线趋势是在升高，而股价突破或在线上方就代表要看多，不这样就看空，（5）60日均线（决策线）：作用是指明价格的中期反转趋势，指导价格大波段级别运行于提前预定好的趋势之中。

基本主力基本上都会特别注重这根均线，它可以在股价中期的运动趋势起一个很大的作用。（6）120日均线（趋势线）：作用还是不变的，就是指明价格中长期的反转趋势，指点价格在既定的趋势中，大波段大级别的运行。

在趋势线被股价超过的时候，短时间以内不会有什么变故，一般至少也要10天以上反转。（7）250日均线（年线）：这条均线是判断是否要长期投资的重要依据。公司的大致情况和业绩它都有所呈现。

每根线的作用都在上面呈现出来了，想要有更好的效果的话，就需要把多条均线结合起来进行分析。不清楚哪只股票买起来比较好？会不会出现一些问题？戳这个链接，就能获得专属你的诊股报告！

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（3）银山谷：全部短中线把长线都穿过了时形成的图形，下边有一个四边形，或者是三角，这里就和山谷相似，在长期跌落后首次出现的山谷称为银山谷。

（4）金山谷：在银山谷后面再显露一个山谷，普遍会比银山谷的买入点更稳妥。一般情况下，大家买股票都是买的龙头股，因为此类的股票一向是行业中的最为优秀的，在股市中也能够带动一波好的行势。

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通达信量化选股公式

通达信的选股公式为xg:v>ref(v，1)*2andc>ref(c，1)。公式的定义为今天的量大于等于昨天量的2倍，股价上涨。

此公式的使用说明有以下几点：1、五行量化指标（浅灰色实心空心方格）：实心代表趋势走好，空心代表趋势走坏；2、操盘动力线指标（黄金线）：短线灵敏指标，低位拐头向上可跟进，高位拐头向下要警惕，附有高低位买卖提示；3、海洋状态指标（彩带）：彩带颜色代表短中期多空趋势，低位转红可跟进，高位变色宜减仓、清仓。

量化选股的方法1、多因素模型(Multiple-factorregression)多因素模型将那些引起证券价格联动的因素直接加入到收益率公式之中，然后开发基于这些因素的模型，简化投资组合分析所要求的关于证券之间相关系数的输入。

模型效果的好坏主要取决于因素的选取，即那些被选定的因素是否足以证明，证券收益率之间联动效应的根源在于那些因素对各证券的共同影响。

2、动量反转选股有效市场假说分三个层次，分别为弱有效市场、半强有效市场、强有效市场分别代表价格反映了历史信息、公开信息和全部信息。

动量效应(MomentumEffect)指的是投资策略或组合的持有期业绩方向和形成期业绩方向一致的股价波动现象;而反转效应(ContrarianEffect)则指的是投资策略或组合的持有期业绩方向和形成期业绩方向相反的股价波动现象。

3、分类和回归树(Classificationandregressiontree)分类和回归树是数据挖掘技术的一种，以递归分割技术为基础(常用于制药学的研究)，包括分类树和回归树：分类树产生定性输出，回归树处理定量输出。

4、神经网络(Neuralnetworks)因为股市的建模与预测所处理的信息量往往十分庞大，因此对算法有很严格要求，它的非线性动力学特性也非常复杂，所以一般传统的方法对于股市的预测往往难如人意。

人工神经网络不仅具有大规模并行模拟处理、网络全局作用和非线性动力学等特点，而且有很强的自适应、自学习以及容错能力，具备传统的建模方法所不具有的许多优点，其可以不必事先知道有关被建模对象的参数、结构以及动态特性等方面的知识，对被建模对象经验知识要求不高。

而只需给出对象的输入和输出数，通过网络本身的学习功能即可实现输入和输出之间的映射。

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）(简称BP网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP神经网络BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的。

backpropagation就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k个模式对，输出层单元的j的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i的加权输入为该单元的实际输出为函数f为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a.计算同一层单元的误差；b.修正权值和阈值；c.返回（2）二、BP网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：①有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

②无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9这十个数字的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8个。隐含层选24个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10个模式，所以输出层神经元选择10个，10个神经元与10个模式一一对应。

3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata为训练样本矩阵，大小为128×40，targets为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1S2…SN],{TF1TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB函数库中建立一个N层前向BP网络的函数，函数的自变量PR表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pminmax];S1~SN为各层神经元的个数；TF1~TFN用于指定各层神经元的传递函数；BTF用于指定网络的训练函数；BLF用于指定权值和阀值的学习函数；PF用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B为测试样本向量集,128×20的点阵。

D为网络对训练样本的识别结果，A为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。