kdj算法理论？

一、kdj算法理论？

KD是在WMS的基础上发展起来的，所以KD就有WMS的一些特性。在反映汇市价格变化时，WMS最快，K其次，D最慢。在使用KD指标时，我们往往称K指标为快指标，D指标为慢指标。K指标反应敏捷，但容易出错，D指标反应稍慢，但稳重可靠。2、计算公式产生KD以前，先产生未成熟随机值RSV。其计算公式为：N日RSV=[(Ct-Ln)/(Hn-Ln)] ×100对RSV进行指数平滑，就得到如下K值：今日K值=2/3×昨日K值+1/3×今日RSV式中，1/3是平滑因子，是可以人为选择的，不过目前已经约定俗成，固定为1/3了。对K值进行指数平滑，就得到如下D值：今日D值=2/3×昨日D值+1/3×今日K值式中，1/3为平滑因子，可以改成别的数字，同样已成约定，1/3也已经固定。在介绍KD时，往往还附带一个J指标，计算公式为：J=3D-2K=D+2(D-K)可见J是D加上一个修正值。J的实质是反映D和D 与K的差值。此外，有的书中J 指标的计算公式为：J=3K-2D3、使用方法从KD的取值方面考虑，80以上为超买区，20以下为超卖区，KD超过80应考虑卖出，低于20就应考虑买入。KD指标的交叉方面考虑，K上穿D是金叉，为买入信号，金叉在超卖区出现或进行二次穿越较为可靠。KD指标的背离（1）当KD处在高位，并形成依次向下的峰，而此时汇价形成依次向上的峰，叫顶背离，是卖出的信号。（2）当KD处在低位，并形成依次向上的谷，而此时汇价形成依次向下的谷，叫底背离 ，是买入信号。J指标取值超过100和低于0，都属于价格的非正常区域，大于100为超买，小于0为超卖，并且，J值的讯号不会经常出现，一旦出现，则可靠度相当高。==

KDJ指标频繁变化，提防虚假信号

众所周知，KDJ指标也是投资者们经常使用参考的一个指标。这是个对于价格变动比较敏感的指标，特别是结合了周线图或者日线图之后，投资者通过对于指标的分析便能较明确的得出进场时机。由此可见，正确运用好KDJ指标，就能很好的判断汇市行情。但是，说起来容易，做起来就没有那么简单了。特别是对于很多新进入汇市的投资者来说，经常会出现很多关于KDJ指标的问题，对此，笔者咨询了一些分析师，希望他们给到广大投资者们一个更好的建议。1、KDJ指标有时候看看挺准的，有时候看看又不怎么准确，这个到底是怎么回事呢？对此，笔者特地咨询了业内人士，他们给了笔者一个比较赞同的说法：每种技术分析方法都有它的适用范围，因而，对于比较敏感的KDJ指标，应该更适合于价格整理时使用，这时的准确性应该比较高。2、当价格在单边上涨的时候，KDJ突然给到我们一个卖出的信号，这又是怎么一回事？　　同样，业内人士给到的建议是：股价在单边上涨或单边下跌时，由于KDJ指标非常敏感，因此，经常给出一些模棱两可信号，对于新的投资者来说，这些信号就很容易误导这些投资者们。业内人士又告诉笔者，对于这种情况，也有有效的解决办法：在Ｋ线图上加一条上涨或下跌的趋势线，在股价没有破这条趋势线前，KDJ发出的任何一次反向操作信号均不予理会。只有当股价破了趋势线后，才开始考虑KDJ的信号。可见，对于KDJ指标，还有很多东西需要学习研究的。对于广大投资者来说，笔者认为了解和学习使用好KDJ指标是当务之急，这样才能更好的理解汇市，进行正确的投资。==

如何应对KDJ指标钝化

炒外汇之KDJ指标是研判行情经常使用的一种技术指标，它的优点是对价格的未来走向变动比较敏感，尤其在周线日线图中，往往能给出较为明确进出场时机，一般来说，黄金交叉意味着买进，死亡交叉意味着抛空。但是任何指标都不是万能。kdj指标是研判行情经常使用的一种技术指标，它的优点是对价格的未来走向变动比较敏感，尤其在周线日线图中，往往能给出较为明确进出场时机，一般来说，黄金交叉意味着买进，死亡交叉意味着抛空。但是任何指标都不是万能。从另一方面来讲，KDJ指标的反应敏感又是它不足的地方。黄金交叉的信号经常可能使投资者进货太早而被套牢，死亡交叉的信号使投资者出货太早而被轧空。这两种现象也就是我们常说的KDJ指标的低位钝化和高位钝化。认识KDJ指标的钝化现象对于波动剧烈的期货市场非常关键。要正确使用KDJ指标，需要满足的条件是：期价在有一定幅度的箱形之中运动，在这情况下，按照低位黄金交叉买进，高位死亡交叉卖出，准确度相对高一些。当KDJ指标发生钝化的时候，可以用如下方法来识别：1、放大法。因为KDJ指标非常敏感，因此经常给出一些杂信，这些信号容易误导投资者，认为产生进货信号或出货信号，据此操作而失误。如果我们放大一级来确认这个信号的可靠性，将会有较好的效果。如在日K线图上产生KDJ指标的低位黄金交叉，可以把它放大到周线图上去看，如果在周线图上也是在低位产生黄金交叉，将认为这个信号可靠性强，可以大胆去操作。如果周线图上显示的是在下跌途中，那么日线图上的黄金交叉可靠性不强，有可能是主力的骗线手法，这时候可以采用观望的方法。

二、plc算法理论？

PLC中无非就是三大量：开关量、模拟量、脉冲量。只在搞清楚三者之间的关系，你就能熟练的掌握PLC了。

　　1、 开关量也称逻辑量，指仅有两个取值，0或1、ON或OFF。它是最常用的控制，对它进行控制是PLC的优势，也是PLC最基本的应用。

　　开关量控制的目的是，根据开关量的当前输入组合与历史的输入顺序，使PLC产生相应的开关量输出，以使系统能按一定的顺序工作。所以，有时也称其为顺序控制。

　　而顺序控制又分为手动、半自动或自动。而采用的控制原则有分散、集中与混合控制三种。

　　2、 模拟量是指一些连续变化的物理量，如电压、电流、压力、速度、流量等。

　　PLC是由继电控制引入微处理技术后发展而来的，可方便及可靠地用于开关量控制。由于模拟量可转换成数字量，数字量只是多位的开关量，故经转换后的模拟量，PLC也完全可以可靠的进行处理控制。

　　由于连续的生产过程常有模拟量，所以模拟量控制有时也称过程控制。

　　模拟量多是非电量，而PLC只能处理数字量、电量。所有要实现它们之间的转换要有传感器，把模拟量转换成数电量。如果这一电量不是标准的，还要经过变送器，把非标准的电量变成标准的电信号，如4—20mA、1—5V、0—10V等等。

　　同时还要有模拟量输入单元(A/D)，把这些标准的电信号变换成数字信号；模拟量输出单元(D/A)，以把PLC处理后的数字量变换成模拟量——标准的电信号。

　　所以标准电信号、数字量之间的转换就要用到各种运算。这就需要搞清楚模拟量单元的分辨率以及标准的电信号。例如：

　　PLC模拟单元的分辨率是1/32767，对应的标准电量是0—10V，所要检测的是温度值0—100℃。那么0—32767对应0—100℃的温度值。然后计算出1℃所对应的数字量是327.67。如果想把温度值精确到0.1℃，把327.67/10即可。

　　模拟量控制包括：反馈控制、前馈控制、比例控制、模糊控制等。这些都是PLC内部数字量的计算过程。

　　3、 脉冲量是其取值总是不断的在0(低电平)和1(高电平)之间交替变化的数字量。每秒钟脉冲交替变化的次数称为频率。

　　PLC脉冲量的控制目的主要是位置控制、运动控制、轨迹控制等。例如：脉冲数在角度控制中的应用。步进电机驱动器的细分是每圈10000，要求步进电机旋转90度。那么所要动作的脉冲数值=10000/(360/90)=2500。

三、算法是代码还是理论？

算法本质是理论，比如你常说的线性回归，逻辑回归，随机森林等都是理论，通过代码来实现，由于这些东西早就已经出现，在大数据的爆火之下，带火了数据挖掘，在python的三方库包里都集成了这些算法的API，所以对于初学者可能会有这些疑问。

四、波浪理论计算法？

1）第一浪只是推动浪开始

2)第二浪调整不能超过第一波浪起点

比率: 2浪=1浪0.5或0.618

3)第三浪通常是最长波浪，但绝不能是最短(相对1浪和5浪长度)

比率: 3浪=1浪1.618, 2或2.618倍

4)第四浪的调整不能与第一浪重迭(楔形除外)

比率: 4浪=3浪0.382倍。

5)第五浪在少数情况下未能超第三浪终点，即以失败形态告终

比率: 5浪=1浪或5浪=(1浪-3浪)0.382、0.5、0.618倍。

6)A浪比率: A浪=5浪0.5或0.618倍。

7)B浪比率: B浪=A浪0.382、0.5、0.618倍。

8)C浪比率: C浪=A浪1倍或0.618、1.382、1.618倍。

五、回归算法的理论原理？

 回归算法是一种用于预测或拟合连续数值数据的机器学习方法。其理论原理主要包括以下几个方面：

1. 线性回归：线性回归是一种简单的回归算法，它试图找到一个线性关系来描述输入变量和输出变量之间的关系。在线性回归中，我们假设输入变量和输出变量之间存在一个线性关系，即输出变量等于输入变量的线性组合。线性回归的目的是最小化预测值与实际值之间的均方误差（MSE）。

2. 多项式回归：多项式回归是一种扩展线性回归的方法，它允许输出变量是输入变量的多项式函数。多项式回归可以更好地拟合非线性数据关系，但同时也会增加计算复杂度。

3. 岭回归：岭回归是一种解决多重共线性问题的回归算法。通过在损失函数中添加一个正则化项，岭回归可以限制回归系数的大小，从而降低多重共线性对预测结果的影响。

4. lasso 回归：Lasso 回归是另一种解决多重共线性问题的方法。与岭回归不同，Lasso 回归通过逐个删除回归系数来选择最佳模型。在 Lasso 回归中，非零系数表示输入变量对输出变量的重要程度。

5. 弹性网络回归（Elastic Net Regression）：弹性网络回归是岭回归和 Lasso 回归的综合体，它同时采用两种方法的优点，能够在预测过程中平衡它们的优缺点。

6. 梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees）：梯度提升是一种集成学习方法，通过迭代地训练简单的基学习器（如回归树），并结合这些基学习器的预测结果，以降低预测误差。

7. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机是一种用于分类和回归的算法。在回归任务中，SVM 通过找到一个最佳超平面来拟合输入变量和输出变量之间的关系。

总之，回归算法的理论原理涵盖了从线性回归到非线性回归、多变量回归等多种方法。这些方法在不同程度上依赖于寻找输入变量和输出变量之间的线性或非线性关系，并以不同方式处理预测误差和数据中的噪声。在实际应用中，选择合适的回归算法取决于问题的具体要求和数据特征。

六、选矿比的理论算法？

先要明白选矿过程有质量平衡和金属量平衡的两个平衡式:

精矿产率+尾矿产率=原矿产率（100%）

精矿品位*精矿产率+尾矿品位*尾矿产率=原矿品位*原矿产率

就能得出：原矿产率/精矿产率（选矿比）=（精矿品位-尾矿品位）/(原矿品位-尾矿品位）。

七、什么是算法差理论？

算法差理论就是“算法偏差”，源于AI算法的工作方式，并且随着软件在我们做出的每个决策中变得越来越突出而变得越来越成问题。算法偏差的根源机器学习和深度学习是AI最受欢迎的分支，这是我们的软件偏颇的原因。

算法偏差并不是新事物。多年来，学者和专家一直在警告它。但是，这次变得尤为重要的是，在我们制定的日常决策中发现了突出算法。

八、什么叫算法理论？

算法理论，或者叫“算法框架理论”，自从原创著作《算法框架理论：一门统一的社会科学之基础》（李斌，2009，中国人民大学出版社）问世以来，已经八年有余了。许多读者都不理解我在说什么。沟通上的困难程度，超出了我的想象。可以说，至今未有一人完全准确地理解了算法的原理与方法。其实，算法理论本身是非常简易的。

正如凯恩斯所说，困难在于旧说，旧说过于顽固而又混乱，以致当一个有条理的、统一的系统出现的时候，每个读者抓住的都只是其中的一部分，而难以窥见全豹。

不同读者的头脑陷于不同的错误之中。

只有把这些错误一个个地清理，关节一个个地打通，最终才能来到这个简洁统一的“算法世界”。

九、镀锌钢管理论算法？

 镀锌钢管的重量=每米镀锌钢管的重量*长度。

         镀锌钢管的壁厚、尺寸不同，其每米的重量也不同，我们可通过公式：0.02466乘厚度再乘以外径减厚度的差值计算得出。

例如镀锌管外径为21.3mm，壁厚为2.8mm，根据公式计算得出，其每米重量大约为1.28kg。如果镀锌管长6米，其重量大约为7.68kg。

二、镀锌管有哪些优点

1、镀锌钢管用途广泛，无论是建筑、家电、还是化工、汽车、煤矿等产业都会用到镀锌钢管。例如在建筑行业中镀锌钢管可作为输煤、暖气用管使用;也可以用作栈桥管桩、坑道支撑架用管等等。

在化工行业可用来制作冷凝冷却器、输油管使用等等。不过这种管不能用当做水管，因为镀锌管作为水管使用容易存在锈垢，使得水中重金属超标。

2、镀锌管的性能也很优越，镀锌管还具有强度高、韧性好、焊接性能好等优点，通常镀锌钢管的强度不低于300MPa。除此之外钢管涂镀锌层其费用相对较低、施工快捷，而且镀锌涂层的附着力好，抗腐蚀能力强，产品安全可靠。

十、机器人算法是什么？

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。

环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等，当然还有定位机器人的方位——slam，对于不同的机器人而言所处的环境各有千秋。其实我们常见的扫地机器人就是一种定位机器人（slam算法控制的），扫地机器人的行为决策和控制算法都是极其简单的，当遇到阻挡物时调整运动方位即可，扫地部件一致处于工作状态，当然这也是最原始最简单的。