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深夜的实验室里,模拟盘的回测曲线显示“分时镜像战法”胜率提升至81%。陈默给周远山发消息:“历史不会简单重复,但人性会。”导师的回复迅速弹出:“注意成交量异化。”

这句话如冷水浇头,陈默重新调取电力股的量能数据。虽然分时形态相似,但今日成交量达150万手,较特力A同期放大3倍。“成交量异化意味着资金构成不同。”他对小林解释,“特力A当时是单一主力控盘,而该股的成交明细显示,散户跟风占比达62%。”

小林调出筹码分布模型:“获利盘占比85%,平均成本16.2元,短期存在抛压风险。”他的声音里带着担忧,“如果主力借形态诱多...”

陈默摆摆手:“在量化模型中,成交量是重要的风险因子。”他修改算法参数,将“成交量突变系数”纳入评分体系,“当实际成交量超过历史均值200%时,胜率下调15%。”

凌晨2点,陈默将电力股加入自定义的“薛定谔的观察池”,该池专门用于验证存在矛盾信号的标的。他在待办事项写下:“验证龙虎榜席位关联度,分析分笔成交中的主力占比。”

走廊尽头的服务器机房里, thousands of分时数据正在进行交叉验证,硬盘的读写声如同春蚕啃叶。陈默知道,每一组相似的波形背后,都可能存在截然不同的资金逻辑——这正是资本市场的“平行宇宙”法则:历史走势提供概率分布,但每个交易日都是独立的量子事件。

离开实验室前,他最后看了眼AI芯片股的分时图。10:05的封板节点依然清晰,但量能柱的阴影里仿佛藏着无数细小的问号。手机屏幕亮起,周远山发来第二条消息:“分形维度里藏着真相。”陈默皱眉,意识到自己忽略了波形的分形特征——特力A的锯齿波是五阶分形,而AI芯片股只有三阶。

电梯下降的过程中,陈默掏出笔记本,画下分形维度与胜率的关系曲线。当电梯门打开时,曲线呈现出明显的衰减趋势——这意味着当前的镜像战法可能高估了形态的有效性。他揉了揉眉心,决定明天开盘后立即启动分形维度的量化分析。

而在城市另一头的交易室里,“华鑫证券上海红宝石路”席位的操盘手正在整理交易记录。电脑屏幕上,电力股的分时图旁并列着特力A的历史走势,不同的是,该界面多了一个“成交量诱多”的红色标记。操盘手嘴角上扬,在聊天框输入:“镜像已成,准备撤单。”发送对象显示为“宁波敢死队-主账户”。

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