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量子コンピュータ: $D ウェーブ クオンタム (QBTS.US)$ $クオンタム・コンピューティング・インク (QUBT.US)$ $イオンQ・インク (IONQ.US)$
人工知能: $シースリー・エーアイ (AI.US)$ $ベリントシステムズ (VRNT.US)$
IDC関連: $スーパー・マイクロ・コンピューター (SMCI.US)$
IDC関連: $パランティア・テクノロジーズ (PLTR.US)$
ブロックチェーン: $ライオット・プラットフォームズ (RIOT.US)$
健康テクノロジー: $カルディオ・ダイアグノスティックス・ホールディング (CDIO.US)$
バイオテクノロジー: $ブルーバード・バイオ (BLUE.US)$ $クアンタム・シイ (QSI.US)$
Going Viral: The Trend Everyone’s Talking About! | 爆红:人人热议的趋势!
Bxb Circleのグループチャットに参加してください。
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人工知能: $シースリー・エーアイ (AI.US)$ $ベリントシステムズ (VRNT.US)$
IDC関連: $スーパー・マイクロ・コンピューター (SMCI.US)$
IDC関連: $パランティア・テクノロジーズ (PLTR.US)$
ブロックチェーン: $ライオット・プラットフォームズ (RIOT.US)$
健康テクノロジー: $カルディオ・ダイアグノスティックス・ホールディング (CDIO.US)$
バイオテクノロジー: $ブルーバード・バイオ (BLUE.US)$ $クアンタム・シイ (QSI.US)$
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週末は通常、取引や投資をしたい株式の設定を探すのに最適な時間帯です。私は通常、次のようなものを探します:
1. ディセンディングトライアングルのブレイクアウト、または
2. サポート/レジスタンスが強化される反転
この機会に私のいくつかの見つけを皆さんと共有したいと思います;
株式: $TSLA $NVDA $CARt $PYPL $ASTS $ソーファイ $CRM
$テスラ (TSLA.US)$ , $エヌビディア (NVDA.US)$ , $メープルベアー (CART.US)$ , $ペイパル・ホールディングス (PYPL.US)$ , $AST・スペースモバイル (ASTS.US)$ , $ソーファイ (SOFI.US)$EVスタートアップのCanooは、5年前に設立され、苦戦しています。先週、同社は投資家に今後の資金調達が賄えない可能性がある旨を警告しました。Canooは追加資金を確保した一方、今年計画していたほどの車両を生産できないとも述べています。
1. ディセンディングトライアングルのブレイクアウト、または
2. サポート/レジスタンスが強化される反転
この機会に私のいくつかの見つけを皆さんと共有したいと思います;
株式: $TSLA $NVDA $CARt $PYPL $ASTS $ソーファイ $CRM
$テスラ (TSLA.US)$ , $エヌビディア (NVDA.US)$ , $メープルベアー (CART.US)$ , $ペイパル・ホールディングス (PYPL.US)$ , $AST・スペースモバイル (ASTS.US)$ , $ソーファイ (SOFI.US)$EVスタートアップのCanooは、5年前に設立され、苦戦しています。先週、同社は投資家に今後の資金調達が賄えない可能性がある旨を警告しました。Canooは追加資金を確保した一方、今年計画していたほどの車両を生産できないとも述べています。
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取引方法
開始したい方法を見つけます。はじめにスイングトレードから始めることをお勧めします。デイトレードやスキャルピングよりも先に始めることをお勧めします。
トレーダーが収益をあげるために理解することが重要です
リスクリワード比率を厳密で明確な取引計画で管理する
価格アクションへの5つのステップ
1) 株式のトレンド方向を判断する
株式は現在騰落予想トレンドですか?
- それには指数平滑移動平均20日(EMA20)を使用できます
- 初めての場合はスイングトレーディングから始めることをお勧めします
開始したい方法を見つけます。はじめにスイングトレードから始めることをお勧めします。デイトレードやスキャルピングよりも先に始めることをお勧めします。
トレーダーが収益をあげるために理解することが重要です
リスクリワード比率を厳密で明確な取引計画で管理する
価格アクションへの5つのステップ
1) 株式のトレンド方向を判断する
株式は現在騰落予想トレンドですか?
- それには指数平滑移動平均20日(EMA20)を使用できます
- 初めての場合はスイングトレーディングから始めることをお勧めします
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$WiMiホログラム・クラウド (WIMI.US)$
従来のクラスタリング手法は、均質で単一の特徴データセットの属性、距離、密度値に基づいているため、クラスタリング結果に明確な意味を追加することができません。WiMiのMultiFeatureEvoClusterテクノロジーは、異種データセットの処理に設計された革新的なクラスター分析手法です。
MultiFeatureEvoClusterは、クラスター構造を動的に調整できる再結合進化演算子を使用しています。これにより、クラスタリングプロセス中にデータのクラスター構造を自動的に適応させることができ、クラスタリングアルゴリズムの適用範囲が広がります。
従来のクラスタリング手法は、均質で単一の特徴データセットの属性、距離、密度値に基づいているため、クラスタリング結果に明確な意味を追加することができません。WiMiのMultiFeatureEvoClusterテクノロジーは、異種データセットの処理に設計された革新的なクラスター分析手法です。
MultiFeatureEvoClusterは、クラスター構造を動的に調整できる再結合進化演算子を使用しています。これにより、クラスタリングプロセス中にデータのクラスター構造を自動的に適応させることができ、クラスタリングアルゴリズムの適用範囲が広がります。
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