转势k线指标(炒短线时，5分钟K线把MA设到多少？)
1. 炒短线时，5分钟K线把MA设到多少？
这里给大家我的看盘方法，长、中、短级别如何看盘。
用波浪理论时间周期配合多周期图对个股、板块、大盘进行整体分析后，有针对性地对个股某一级别进行操作。
多周期图如下图1，分别有年级、季级、月级、周级、日级、60分钟级、15分钟级、5分钟级，要看短线的可将季级和年级分别改成5分钟和15分钟。他们之间上下级次一环扣一环，4季=1年、3月=1季、4周=1个月、5日=1周、4个60分钟=1日、60分钟=4个15分钟、1个15分钟=3个5分钟。
用这种方法看盘可以很有效地发挥出波浪理论的作用，很多学过波浪理论的人都知道：1浪上涨和1浪回调，可以拆分为小的5浪上涨和3浪回调，如下图2，我们把这句话拆成两部分：1浪上涨可以拆分为小的5浪上涨；这句话怎么解呢？答案在图1里，看周级线的一浪上涨，就是在日级线上的5浪上涨。这里的5浪还没打出来，5浪怎样打要按照5浪的特性去做。
这里就是：大级（周级）1浪上涨=小级（日级）的5浪上涨。在多周期图里在任何相邻的两个级次都成立。
关于MA均线，这里每个级别都是设5、10、22，他们之间也是相互联系的，不用设其他。22小时线相当于5日线、22日线相当于5周线…
一个月在22天左右，所以是用22均线较为准确。短线看短级级别，中线看中线级别，长线看长线级别，所以不必设太多均线。设多了处处是支撑，处处是压力。
炒短线也是这几条均线，就看5分钟、15分钟、60分钟，更精准就再看1分钟。这个一般是买卖股票操作时年，用来判断更准确的买卖点用。在选股时一般都要对个股进行整体分析，即是各级次分析，个其哪一级次可以做，做多长时间，做什么方式，是主升还是反弹…
波浪不是唯一的走势，它只是告诉我们未来的几种变化，便于分析与交流！
以上是个人观点，当了解这套方法时，你会对股票有一个重新的认识，如果对你有帮助请点关注、点赞、留言！
2. 炒短线时，5分钟K线把MA设到多少？
这里给大家我的看盘方法，长、中、短级别如何看盘。
用波浪理论时间周期配合多周期图对个股、板块、大盘进行整体分析后，有针对性地对个股某一级别进行操作。
多周期图如下图1，分别有年级、季级、月级、周级、日级、60分钟级、15分钟级、5分钟级，要看短线的可将季级和年级分别改成5分钟和15分钟。他们之间上下级次一环扣一环，4季=1年、3月=1季、4周=1个月、5日=1周、4个60分钟=1日、60分钟=4个15分钟、1个15分钟=3个5分钟。
用这种方法看盘可以很有效地发挥出波浪理论的作用，很多学过波浪理论的人都知道：1浪上涨和1浪回调，可以拆分为小的5浪上涨和3浪回调，如下图2，我们把这句话拆成两部分：1浪上涨可以拆分为小的5浪上涨；这句话怎么解呢？答案在图1里，看周级线的一浪上涨，就是在日级线上的5浪上涨。这里的5浪还没打出来，5浪怎样打要按照5浪的特性去做。
这里就是：大级（周级）1浪上涨=小级（日级）的5浪上涨。在多周期图里在任何相邻的两个级次都成立。
关于MA均线，这里每个级别都是设5、10、22，他们之间也是相互联系的，不用设其他。22小时线相当于5日线、22日线相当于5周线…
一个月在22天左右，所以是用22均线较为准确。短线看短级级别，中线看中线级别，长线看长线级别，所以不必设太多均线。设多了处处是支撑，处处是压力。
炒短线也是这几条均线，就看5分钟、15分钟、60分钟，更精准就再看1分钟。这个一般是买卖股票操作时年，用来判断更准确的买卖点用。在选股时一般都要对个股进行整体分析，即是各级次分析，个其哪一级次可以做，做多长时间，做什么方式，是主升还是反弹…
波浪不是唯一的走势，它只是告诉我们未来的几种变化，便于分析与交流！
以上是个人观点，当了解这套方法时，你会对股票有一个重新的认识，如果对你有帮助请点关注、点赞、留言！
3. 炒短线时，5分钟K线把MA设到多少？
这里给大家我的看盘方法，长、中、短级别如何看盘。
用波浪理论时间周期配合多周期图对个股、板块、大盘进行整体分析后，有针对性地对个股某一级别进行操作。
多周期图如下图1，分别有年级、季级、月级、周级、日级、60分钟级、15分钟级、5分钟级，要看短线的可将季级和年级分别改成5分钟和15分钟。他们之间上下级次一环扣一环，4季=1年、3月=1季、4周=1个月、5日=1周、4个60分钟=1日、60分钟=4个15分钟、1个15分钟=3个5分钟。
用这种方法看盘可以很有效地发挥出波浪理论的作用，很多学过波浪理论的人都知道：1浪上涨和1浪回调，可以拆分为小的5浪上涨和3浪回调，如下图2，我们把这句话拆成两部分：1浪上涨可以拆分为小的5浪上涨；这句话怎么解呢？答案在图1里，看周级线的一浪上涨，就是在日级线上的5浪上涨。这里的5浪还没打出来，5浪怎样打要按照5浪的特性去做。
这里就是：大级（周级）1浪上涨=小级（日级）的5浪上涨。在多周期图里在任何相邻的两个级次都成立。
关于MA均线，这里每个级别都是设5、10、22，他们之间也是相互联系的，不用设其他。22小时线相当于5日线、22日线相当于5周线…
一个月在22天左右，所以是用22均线较为准确。短线看短级级别，中线看中线级别，长线看长线级别，所以不必设太多均线。设多了处处是支撑，处处是压力。
炒短线也是这几条均线，就看5分钟、15分钟、60分钟，更精准就再看1分钟。这个一般是买卖股票操作时年，用来判断更准确的买卖点用。在选股时一般都要对个股进行整体分析，即是各级次分析，个其哪一级次可以做，做多长时间，做什么方式，是主升还是反弹…
波浪不是唯一的走势，它只是告诉我们未来的几种变化，便于分析与交流！
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4. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
5. 炒短线时，5分钟K线把MA设到多少？
这里给大家我的看盘方法，长、中、短级别如何看盘。
用波浪理论时间周期配合多周期图对个股、板块、大盘进行整体分析后，有针对性地对个股某一级别进行操作。
多周期图如下图1，分别有年级、季级、月级、周级、日级、60分钟级、15分钟级、5分钟级，要看短线的可将季级和年级分别改成5分钟和15分钟。他们之间上下级次一环扣一环，4季=1年、3月=1季、4周=1个月、5日=1周、4个60分钟=1日、60分钟=4个15分钟、1个15分钟=3个5分钟。
用这种方法看盘可以很有效地发挥出波浪理论的作用，很多学过波浪理论的人都知道：1浪上涨和1浪回调，可以拆分为小的5浪上涨和3浪回调，如下图2，我们把这句话拆成两部分：1浪上涨可以拆分为小的5浪上涨；这句话怎么解呢？答案在图1里，看周级线的一浪上涨，就是在日级线上的5浪上涨。这里的5浪还没打出来，5浪怎样打要按照5浪的特性去做。
这里就是：大级（周级）1浪上涨=小级（日级）的5浪上涨。在多周期图里在任何相邻的两个级次都成立。
关于MA均线，这里每个级别都是设5、10、22，他们之间也是相互联系的，不用设其他。22小时线相当于5日线、22日线相当于5周线…
一个月在22天左右，所以是用22均线较为准确。短线看短级级别，中线看中线级别，长线看长线级别，所以不必设太多均线。设多了处处是支撑，处处是压力。
炒短线也是这几条均线，就看5分钟、15分钟、60分钟，更精准就再看1分钟。这个一般是买卖股票操作时年，用来判断更准确的买卖点用。在选股时一般都要对个股进行整体分析，即是各级次分析，个其哪一级次可以做，做多长时间，做什么方式，是主升还是反弹…
波浪不是唯一的走势，它只是告诉我们未来的几种变化，便于分析与交流！
以上是个人观点，当了解这套方法时，你会对股票有一个重新的认识，如果对你有帮助请点关注、点赞、留言！
6. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
7. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
8. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
