python计算庄家成本

Python09

python计算庄家成本,第1张

两种方法来估算：1．若你用宏汇分析软件则最简单，用Shift＋→两个键就可估算出换手率及成本价，这是最精确的算法；2．一般而言，中线庄家建仓时间大约在40－60天，即8－12周，取其平均值为10周，则从周K线图上，10周均价线我们可客观认为是主力的成本区这种算法有一定的误差，但不会偏差10％。作为一个庄家，其操盘的个股升幅最少在50％％以上，多数为100％。一般而言，一个股票从一波行情的最低点到最高点的升幅若为100％，则庄家的正常利润是40％，我们把主力的成本算出以后，然后在这价位上乘以150％，即为庄家的最低目标位，不管道路是多么曲折，股价迟早都会到达这个价位，国为庄家若非迫不得已，绝不会亏损离场，庄家资金大，进出两难，有时，你也抛也抛不出去呢？这是庄家永远的心痛。

sas和python的区别： 1.成本

SAS是商业软件，对于大部分个体数据分析师而言，是根本买不起的！但是SAS在机构或公司中拥有最高的市场份额。而Python是开源免费的，开放下载使用。

2.处理逻辑

数据处理能力曾经一直是SAS的优势，SAS基于硬盘的处理能力也使得其可以处理一般规模的大数据。Python的计算都在RAM内存中进行，于是它的计算过程受限于机器的RAM内存大小。当然，伴随着Hadoop，Spark这一切都将不再是问题。

3.版本更新

这三个工具都提供了基本的、以及最常用的分析函数，你可以应付大部分模型的构建。但假如，你正好需要使用最新最前沿的技术或算法怎么办？

Python由于其开源性，算法可以很快得到更新，R因为一直广泛使用于学术界，因此更新最快。SAS的更新是自有的研发团队完成的，SAS则要再下一个版本中得到更新。

4.编程

首先，SAS非常容易上手，proc步和data步，它的PROC SQL命令，对于任何一个学过SQL的人来说都可以立即上手。

在编程界，Python以简易性闻名，在数据分析界也是如此。而且Python的notebook非常方面编辑、记录与分享。

5.用途

SAS：在商业分析领域，它是无可争辩的霸主。主要应用领域目前集中在银行、医药、保险、航空、政府等。

Python：Python近些年的风头大胜，标准库的完善，使得Python不仅使用于研究和原型构建。同时也适用于构建生产系统