从涨停基因 到 涨停密码

十月怀胎 一朝分娩

凹口淘金 一抓就灵

卧底将军 凹底淘金

兵临城下 蓄势待发

接力双阳 后市看涨

双阴进出 攻防有度

回踩精准 捷足先登

假阴真阳 黄金万两

假阳真阴 务必当心

长腿踩线 风光潋滟

涨停基因 势在必行

价升量缩 择机做多

平斜交叉 择机上下

站稳凹峰 即将上攻

极阴次阳 择幅建仓

牛股量形 步步为赢

牛股三绝 上涨不歇

九阴真经 以退为进

盛名之下 其实难副

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基本原理

伏击涨停的奥秘-涨停有规律

伏击涨停的诀窍-跟着规律走

伏击涨停的基础-攻防三字经

伏击涨停的工具-量柱七因子

伏击涨停的法宝-股市三规律

伏击涨停的眼光-股市探宝仪

伏击涨停的眼力-股市掘宝机

伏击涨停的王牌-涨停起搏器

基本战法

伏击涨停的跳板-金线战法三要点

伏击涨停的核心-金线战法三部曲

伏击涨停的杠杆-黄金双线 战法

伏击涨停的阶梯-黄金十字战法

伏击涨停的标杆-大盘阴线战法

伏击涨停的暗号-长阴短柱战法

伏击涨停的抓手-一剑封喉战法

伏击涨停的先兆-倍量伸缩战法

伏击涨停的契机-现场直憋战法

伏击涨停的灵魂-乐道而忘我

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QLib项目架构设计总结

1. 整体架构概览

QLib是一个量化投资研究框架，采用模块化设计，由五个核心层次组成：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       工作流层 (Workflow)                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                       策略层 (Strategy)            ...

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在 Gitee 中，要在一个代码仓库（主仓库）中嵌入多个其他仓库（子仓库），核心是利用 Git 原生的子模块（Submodule） 或 子树合并（Subtree Merge） 功能——这两种方法均兼容 Gitee（本质是 Git 仓库托管），且能实现“主仓库关联子仓库、保持同步更新”的需求，具体选择哪种取决于你的使用场景（是否需要子仓库独立维护、是否希望子仓库代码融入主仓库历史等）。

一、核心方法对比（先选对方案）

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11月 目标

过去十天-重复出现的Stock

趋势识别与预测

• 是否有主力
• 主力意图-正在做什么-未来大概率做什么
• 趋势周期-

单只股票能够做全量模型的分析与预测

真实与预测双线可视化

• 资金模型-7d-30d

7d- 量化与超短线策略

参考一个月的资金情况

30d-短线-持股周期-1月

• 市值 小于60或者100亿

• 统计预测准确率-页面展示过去30天，预测值与真实值的-两条价格曲线

• 任务全景-检测页面-查看数据质量与完整性-
• 增加新功能-5分钟预测能够预测未来两天的5分钟行情数据

2025-11-24--30

作业平台

• 任务全自动化

分析平台

• 预测准确率
...

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1. 一段话总结

jvQuant OpenAPI作为机构指定合作伙伴及私有量化基础服务提供商，主打WebSocket高频行情服务，采用简单协议易接入，支持上交所、深交所、港交所、NYSE、NASDAQ等国内外多交易所直连行情/报价交易，策略指令可直达交易所；提供Level1基础行情+Level2逐笔成交的0延迟实时推送，搭配近20年交易分时回放的超广数据库；平台为开放式设计，不限Windows/MacOS等多系统及Python/C++等主流语言，实现365*24无故障连接，同时支持股票/ETF/可转债等全类型委托报单（买入、卖出、撤销）及持仓/交易查询，提供量化交易专用柜台服务。

2....

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1. 一段话总结

Polygon已更名为Massive（2025年10月宣布），其核心业务是提供Stock Market API及金融市场数据服务，旨在通过现代化技术革新金融行业；平台覆盖股票、期权、指数、货币、期货等多类资产数据，包含实时（延迟<20ms）与历史数据（如股票数据始于2003年、期权始于2014年），支持Flat Files、RESTful/WebSocket API、SQL三种访问方式，数据格式兼容JSON/CSV，还提供多语言客户端库（Python、JavaScript等）及教程；2025年11月3日起将按SEC规则调整股票报价中买卖盘大小的统计单位（从整批改为...

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TensorBoard 是 TensorFlow 官方推出的 可视化工具，核心用于监控模型训练过程、调试模型结构、分析数据分布等，是深度学习开发中不可或缺的辅助工具。以下从 核心功能、使用流程、关键操作、高级技巧 四个维度，帮你快速掌握 TensorBoard 的实用用法：

一、核心功能（解决什么问题？）

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Getting Started with Data Mining

Classifying with sckit-learn Esimators

Predicting Sports Winners with Decision Trees

Recommending Movies using Affinity Analysis

Extracting Features with Transformers

Social Media Insight Using Naive Bayes

Discovering Accounts to Follow using Graph ...

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