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艾略特在《波浪原理》一书中发表了他的理论。


  在艾略特看来, 市场呈现的 是一个反复循环的过程。


  他指出,这个变化过程 是由外部因素引起的 投资者的情绪变化,或者是由当时市场的主导心理引起的。


  艾略特解析说,市场上的集中心里状态是有 价格左右 波动引起的,这种心理状态总是反映在反复的模式中。


  他把价格的上下波动称为/波浪/。


  艾略特认为,如果你能正确判断 趋势确立,那么相应地,你就能预测趋势何时结束,以及趋势确立后下一步的价格波动方向。


  这也是艾略特波段吸引众多投资者的原因。


  艾略特的理论教会了投资者一个方法,那就是确定 价格趋势的精确节点。


  在这个节点上,价格趋势反转的可能性非常大。


  换句话说,艾略特建立了一个系统,让交易者可以捕捉到市场的顶部和底部。


  所以艾略特发现了不必要的价格波动中的规则,是不是很神奇?但是在我们开始研究艾略特波之前,你需要知道什么是 分形


  分形简而言之,分形就是这样一种结构,它可以被细分为更小的部分,而且每个小部分与整个结构非常相似。


  数学家把这种特性称为/自相似性/。


  其实,分形的例子离我们并不遥远。


  在自然界中,随处可见它们的身影。


  非农业 数据主要由非农业 就业失业率、工资福利等构成。


  它反映了国民收入和支出、就业和失业状况,是一个 国家经济发展的晴雨表。


  就业人数减少,失业率上升,说明经济发展受阻,反之则受阻。


  该数据由 美国劳工部发布,冬季时间21: 30发布,时间为每月第一个周五的20:30。


  美国将在夏季每月第一个周五晚上8:30(冬季9:30) 公布非农业 人口就业情况,同时公布失业率。


  这是衡量 美国经济表现是否良好的一个重要指标。


  它与美联储的 货币政策有关,货币政策的决定直接影响美国经济的走势。


  它对美元指数、黄金、股票指数也有同样的影响。


  专业渠道获取 海量数据20年前,数据可能只是数字,但现在,当海量信息可以通过计算机程序计算和处理时,数据已经渗透到记者写稿过程中的一些环节,海量数据之间有着千丝万缕的联系。


  这些联系也更容易被挖掘和发现。


    2014年1月25日,央视新闻节目《晚间新闻》与 百度联手。


  这是首次 利用百度地图的 定位功能,利用 大数据的可视化特点,在 春节期间播出 人口迁移情况。


  节目播出的第二天,内地首个利用大数据播报春节期间人口迁移情况的网站/百度移民/正式上线。


  很多网友都能实时了解到春节旅游季的最新动态,包括春节期间最 热门的路线、热门。


  迁出 城市等。


  我们必须清楚地看到,这条新闻的背后是强大的技术支持。


  百度地图定位技术。


  百度的LBS定位数据通过分析5亿手机网民定位信息的大数据,反映出人群的迁移轨迹。


  这些数据有两大技术功能:一是全国的区域迁移,二是热门路线的分析。


  通过专业渠道对海量数据的处理,完成了它们的实现和展示。


    2.对数据的处理要全面、谨慎
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