Arrayfunction : 取决于你的风险等级！我喜欢使用的所有技术指标（主要是基于交易量和趋势）都表明其呈下降趋势。并基于 @Jaguar8 也是有用的信息，看来这种激增来自一次活动，该活动恢复了品牌的信心。但这似乎更像是一场 “买入时间” 的游戏，而不是任何能表明其业务绩效显著改善的游戏。 我附上了我个人使用的指标，如果你愿意，或者我能提供任何帮助，我很乐意交换我们各自的交易策略！
Jaguar8 Arrayfunction : 正确。我们还没有看到他们引进的这些行业专家将如何帮助他们筹集资金，因此不会对财务方面产生直接影响。飙升仅基于新闻，最多可能持续2天
103073416 Arrayfunction : 我们如何像你的附件一样设置下面的图表？
Arrayfunction 103073416 : 这些就是界面中所谓的 “子图”。 你可以通过点击主图表旁边的四个小方块按钮对它们进行自定义。 -然后点击指示器。 -然后选择 “更多” 选项来提取应用程序中默认内置的技术指标的完整列表。 -从那里你只需点击你想要的星形图标即可。每个设置齿轮还有一个指标解释按钮，你可以仔细阅读并为他们设置基本的 “入口点” 与 “退出点” 规则。 -您还可以在桌面客户端上创建自己的技术指标，然后可以将其作为选项添加到移动应用程序中。还没有尝试过，但是Moomoo的支持告诉我，我的目标是建立一个以不同时间长度整合二阶导数来衡量波动率的目标。-我更喜欢这样堆叠子图，因为考虑到 y 轴范围的差异有多大，将它们合而为一简直是一场噩梦。 -您可以通过在指标设置中选择子图或点击最后一行右下角的缩写来多个子图。但是，重新排序它们很痛苦。 我希望这会有所帮助，但请告诉我，不同的教程风格是否会对你有更多帮助！ 您认为哪些指标最有用，将取决于您的首选交易风格以及您的大脑对数学的喜好。因此，从那以后，它主要是尝试你最喜欢的东西！ 我更喜欢包含多种预测变量的指标（例如VRSI和STOCHRSI与标准RSI的对比），因为我习惯于根据我的生态学背景中的超维预测变量来识别趋势。
103073416 Arrayfunction : 明白了。感谢分享。我还不习惯阅读技术指标。会读的。再次感谢
Arrayfunction 103073416 : 我也还在学习！我做了很多不太科学的反复试验，尤其是玩计算窗口，在那里我尝试各种指标，看看它们在过去的股票数据中是什么样子。 我不会一直专注于寻找100％交易风格的那些，而是寻找最能追踪长期交易风格的那些。指标是否不能很好地预测波段交易对我来说并不重要，因为我个人不是要做的事情（不值得在我的投资组合规模上施加压力和时间）。 更抽象一点的是，指标遵循与每个模型相同的原理。总有三种可能的特质——精度、真实性和可推广性——任何模型都不可能一次超过两个。我个人选择牺牲普遍性，这意味着它不会在所有类型的盈利变动中恢复过来，只是为了对它所出现的波动更有信心，如果有意义的话？如果我有资格回答你提出的任何特定问题，我很乐意回答这些问题。但是纸质交易也是一个学习的好地方！找出大号和小号都有用的方法非常有帮助。 如果你比我更有动力，你可以提取过去30年的数据，然后使用Moomoo必须找到最重要的指标和指标在此基础上训练一个随机森林模型。如果你能够找到一个 API 来从中获取数据并在 R 或 Python 中进行一些练习，那么你就不需要超级计算机或其他任何东西了。
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我附上了我个人使用的指标，如果你愿意，或者我能提供任何帮助，我很乐意交换我们各自的交易策略！
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Arrayfunction 103073416 : 这些就是界面中所谓的 “子图”。
你可以通过点击主图表旁边的四个小方块按钮对它们进行自定义。
-然后点击指示器。
-然后选择 “更多” 选项来提取应用程序中默认内置的技术指标的完整列表。
-从那里你只需点击你想要的星形图标即可。每个设置齿轮还有一个指标解释按钮，你可以仔细阅读并为他们设置基本的 “入口点” 与 “退出点” 规则。
-您还可以在桌面客户端上创建自己的技术指标，然后可以将其作为选项添加到移动应用程序中。还没有尝试过，但是Moomoo的支持告诉我，我的目标是建立一个以不同时间长度整合二阶导数来衡量波动率的目标。
-我更喜欢这样堆叠子图，因为考虑到 y 轴范围的差异有多大，将它们合而为一简直是一场噩梦。
-您可以通过在指标设置中选择子图或点击最后一行右下角的缩写来多个子图。但是，重新排序它们很痛苦。
我希望这会有所帮助，但请告诉我，不同的教程风格是否会对你有更多帮助！
您认为哪些指标最有用，将取决于您的首选交易风格以及您的大脑对数学的喜好。因此，从那以后，它主要是尝试你最喜欢的东西！
我更喜欢包含多种预测变量的指标（例如VRSI和STOCHRSI与标准RSI的对比），因为我习惯于根据我的生态学背景中的超维预测变量来识别趋势。
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我不会一直专注于寻找100％交易风格的那些，而是寻找最能追踪长期交易风格的那些。指标是否不能很好地预测波段交易对我来说并不重要，因为我个人不是要做的事情（不值得在我的投资组合规模上施加压力和时间）。
更抽象一点的是，指标遵循与每个模型相同的原理。总有三种可能的特质——精度、真实性和可推广性——任何模型都不可能一次超过两个。我个人选择牺牲普遍性，这意味着它不会在所有类型的盈利变动中恢复过来，只是为了对它所出现的波动更有信心，如果有意义的话？
如果我有资格回答你提出的任何特定问题，我很乐意回答这些问题。但是纸质交易也是一个学习的好地方！找出大号和小号都有用的方法非常有帮助。
如果你比我更有动力，你可以提取过去30年的数据，然后使用Moomoo必须找到最重要的指标和指标在此基础上训练一个随机森林模型。如果你能够找到一个 API 来从中获取数据并在 R 或 Python 中进行一些练习，那么你就不需要超级计算机或其他任何东西了。