(三)以交易为生:群体心理(1~6)

作者:chen_h
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(一)以交易为生:个体心理(1~6)

(二)以交易为生:个体心理(7&8)

(三)以交易为生:群体心理(1~6)


1.牛能赚钱,熊也能赚钱,但猪却被屠宰。

2.市场就是一大群人。群体中的每一位成员都想着自己能比别人聪明,从而赚到别人手中的钱。市场环境的残酷性是独一无二的,因为每个人都是你的对手,当然你也是每个人的对手。在交易时,你既要面对佣金和成交价差的盘剥,同时还要与某些世界上最聪明的人火拼。

3.当你分析市场时,你是在分析群体行为,在世界各地的各种文化中,群体行为具有相似性。

4.大多数个人投资者因为过度交易而零零散散的耗费了一些优势,个人投资者想要胜过大机构,就必须培养耐心,消除贪心。记住,你的目标是交易成功,而不是频繁交易。

5.群体成员可能会抓住少数趋势,但一旦趋势反转就会遭殃。当你加入一个群体时,你的行为就像一个跟在父母后面的孩子一样。市场不会关心你的兴盛。所以成功的交易者都是独立思考的人。

6.在交易前,你必须做好详细的交易计划,并且严格按照计划来操作,而不要根据市场价格的变化进行冲动型操作。记下你的交易计划是有好处的。你必须确切的知道在什么时候进,什么时候出。不要临场随意决策,因为那时你很容易被群体通化。

7.你可以认真观察自己,并注意操作时精神状态的变化。操作时记下买入的理由和卖出的条件,包括资金管理规则。只要没有平仓,就不要改变你的计划。

8.上涨的速度取决于交易者的情绪。如果买方的情绪只是比卖方激烈一点点,那市场就会缓慢上涨;当买方的情绪远比卖方激烈时,市场就会快速上涨。技术分析师的工作就是要发现什么时候买方更强势,什么时候他们的能量开始枯竭。

9.大的牛市和熊市都是由供求关系的基本面变化引起的。基本面分析要跟踪各个报告,研究美国联邦储备委员会的行动,跟踪产业利用率指标等。即使你知道这些因素,如果中短期趋势把握不好也会赔钱。因为中短期趋势取决于群体的情绪。

10.要想操作获利,没必要预测未来的价格走势。你必须从市场上收集信息,找出现在市场由多空双方的何方掌控;你必须评估主导市场的群体的势力,判断目前趋势持续的可能性有多大;您必须实施保守的资金管理以便求得长期生存和收益积累;你必须观察自己的四位方式,避免陷入贪婪和恐惧。交易者做了所有这些后,要比预言家更成功。

11.成功的交易奠定于三大支柱。一是需要分析多空力量的平衡;二是需要实施良好的资金管理;三是需要严格按照自己的交易计划进行交易,避免套在市场高位。

在本章中,我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术,这是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术。在深度学习和机器学习的背景下,这种方法的实现与整合显得尤为重要,因为它们能够提升图像处理的效率和精度。下面,我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是一种将多张有限视角的图像合并成一个宽视角或全方位视角图像的技术,常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接,我们可以获得更广阔的视野,捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤,其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程: 1. **图像预处理**:图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作,以提高图像质量,使匹配更加准确。 2. **特征提取**:在每张图像上选择特定区域(块)并计算其特征,如灰度共生矩阵、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等,这些特征应具备旋转、缩放和光照不变性。 3. **块匹配**:对于每一张图像的每个块,计算与另一张图像所有块之间的相似度,如欧氏距离、归一化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**:根据匹配对确定对应的几何关系,例如仿射变换、透视变换等,以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**:利用估计的几何变换,对图像进行融合,消除重叠区域的不一致性和缝隙,生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这一过程,可以利用其强大的图像处理工具箱,包括图像读取、处理、特征检测和匹配、几何变换等功能。此外,MATLAB还支持编程和脚本,方便算法的调试和优化。 深度学习和机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程和图像融合。例如,通过训练神经网络模型,可以学习到更具鲁棒性的特征表示,增强匹配的准确性。同时,深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合,减少拼接的失真和不连续性。 在实际应用中,我们需要注意一些挑战,比如光照变化、遮挡、动态物体等,这些因素可能会影响匹配效果。因此,往往需要结合其他辅助技术,如多视图几何、稀疏重建等,来提高拼接的稳定性和质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配和融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这一技术,可以结合深度学习和机器学习的先进方法,提升匹配精度和图像融合质量。通过对压缩包中的代码和数据进行学习,你可以更深入地理解这一技术,并应用于实际项目中。
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