資金流學習-大單分析
同花順DDE排名中的指標：
大單凈量是大單凈買入股數與流通盤的百分比比值。
散戶數量表示賣出單數和買入單數的差與筆數化流通盤的比值，相當於是對散戶數量增減的一個估算值。
大單金額是大買單總金額和大賣單總金額的差值。
和龍虎榜相比，主力金額都會大一些，因為買單傾向於大單，賣單有很多小單。
如上圖的方大碳素，主力金額3.54億，而在龍虎榜中，凈買入只有2.3億。
但是也有例外，廣晟有色也上了龍虎榜，DDE是4822萬，但是龍虎榜卻是7400萬。說明什麽？難道是主力在偷偷買？
資金流學習-大單分析
相關推薦
資金流學習-大單分析
splay image pla 差值 金額 otto itl style img 同花順DDE排名中的指標： 大單凈量是大單凈買入股數與流通盤的百分比比值。 散戶數量表示賣出單數和買入單數的差與筆數化流通盤的比值，相當於是對散戶數量增減的一個估算值。 大單金額是大買單總金額
學習大資料分析要什麼基礎，零基礎入門ok嗎？
CDA資料分析師原創作品 身處21世紀的今天，資料分析行業急劇發展，越來越多的企業已經意識到大資料分析的重要性和發展潛力，同時越來越多的傳統行業公司開始轉型升級，開始引入並發展專屬自己的大資料分析部門及崗位。由此也滋生了越來越多的人想進入大資料領域——或許你是即將畢業的大學生，基於自己的文科背景擔憂自己
我們為什麼要學習大資料分析？（二）
在前面我們給大家說了為什麼要學習大資料分析的原因，比如大資料分析能夠增加從業人員的工資、可以獲得更多的就業機會、大資料分析滲透的領域越來越廣泛等。當然我們學習大資料分析的原因不只是這些，還有很多其他的原因。不過估計大家一時半會想不到更多的學習大資料分析的理由或原因吧？下面就由小編接著給大家講一下這個問題，
學習大資料分析，一定要掌握這些核心技術
目前，大資料領域每年都會湧現出大量新的技術，成為大資料獲取、儲存、處理分析或視覺化的有效手段。大資料技術能夠將大規模資料中隱藏的資訊和知識挖掘出來，為人類社會經濟活動提供依據，提高各個領域的執行效率，甚至整個社會經濟的集約化程度。 01 大資料生命週期 我自己是一名從事了5年大
大資料分析學習之路
一、大資料分析的五個基本方面 二、如何選擇適合的資料分析工具 三、如何區分三個大資料熱門職業 四、從菜鳥成為資料科學家的 9步養成方案 五、從入門到精通——快速學會大資料分析 推薦下小編的大資料學習群；
大資料分析學習筆記（Z檢驗，分類器以及Association Rule）
大資料分析學習筆記（Z檢驗，分類器以及Association Rule） Task 1 – Hypothesis Testing To improve student learning performance, a teacher developed two new learning app
大資料學習、資料分析如何從頭學起？
隨著資料分析相關領域變得火爆，最近越來越多的被問到：資料分析如何從頭學起？其中很多提問者都是商科背景，之前沒有相關經驗和基礎。 我在讀Buisness Analytics碩士之前是商科背景，由於個人興趣愛好，從大三開始到現在即將碩士畢業，始終沒有停下自學的腳步。Coursera和EDX等平臺上大
大資料就業前景分析的太到位了，想學習大資料的可以看看
大資料廣泛應用於電網執行、經營管理及優質服務等各大領域，並正在改變著各行各業，也引領了大資料人才的變革。大資料專業就業前景怎麼樣？這對於在就業迷途中的我們是一個很重要的資訊。 隨著國家重視大資料，政府扶持大資料，大資料在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要18
spark快速大資料分析學習筆記（1）
本文是《spark快速大資料分析學習》第三章學習筆記，文中大量摘抄書中原本，僅為個人學習筆記。 RDD基礎： RDD是一個不可變的分散式物件集合。每個RDD都被分為多個分割槽，這個分割槽執行在叢集的不同節點上。RDD可以包含Python、Java、Scala中任意型別的物件。 建立RDD的方式：
歌單大資料分析基礎，採集海量網易雲音樂歌單資料實踐
本文主要介紹“網易雲音樂歌單採集爬蟲”（以下簡稱“網易歌單爬蟲”）的使用教程及注意事項。 網易雲音樂使用者眾多，服務優質，其推出的歌單服務，更是深得使用者喜愛，裡面包含了各色歌曲，那該如何採集這眾多歌單資訊呢？ 接下來，教你如何使用“網易歌單爬蟲”在雲端採集和匯出歌單資訊： 進入
大資料分析學習的詳細解讀
以大資料分析師為目標，從資料分析基礎、JAVA語言入門和linux作業系統入門知識學起，系統介紹Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理論知識和hadoop的生態環境。 一、大資料分析的五個基本方面 1，視覺化分析 大資料分析的使用者有大資
Spark快速大資料分析——機器學習
楔子 《Spark快速大資料分析》學習 11 基於MLlib的機器學習 MLlib是Saprk中提供機器學習函式的庫。它是專門在叢集上並行的情況而設計的。MLlib中包含許多機器學習演算法，可以在Spark支援的所有程式語言中使用。 11.1 概述
大資料分析：機器學習演算法實現的演化
我將會對機器學習演算法的不同的實現正規化進行講解，既有來自文獻中的，也有來自開源社群裡的。首先，這裡列出了目前可用的三代機器學習工具。 傳統的機器學習和資料分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R語言。它們可以在小資料集上進行深度分析——工具所執行的節點的記憶體可以容納得
線段樹學習筆記(單點更新+區間查詢最大值+lazy標記+pushdown操作+區間更新+求區間和)
目錄 什麼是線段樹？ 線段樹基本操作： 建立線段樹 線段樹單點更新 區間查詢最大最小值 延遲標記（懶人標記）+pushdown操作 區間更新 求區間和 注：以下所有程式碼都是針對維護區間和的。 什麼是線段樹？ 線段樹是一種二叉搜尋樹，與區間
深度學習應不會成為工業大資料分析的主流演算法
30年來，很多論文涉及人工神經元方法在工業界的應用。但在我看來，實際應用價值並不像論文上寫的那麼理想。真正成功應用的有，但非常少。很多人用這種方法寫論文，往往是另有所圖——這一點，有些人其實是明白的，只是不願意說透。神經網路的一個重要缺陷是訓練結果的可靠性不
為什麼要學習大資料呢？寫給大資料分析學習者的10個理由
因為大資料爆發，因此出現了大資料開發、大資料分析這兩大主流的工作方向，目前這兩個方向是很熱門，不少人已經在開始轉型往這兩個方向發展，相較而言，轉向大資料分析的人才更多一點，而同時也有不少人在觀望中，這邊科多大資料收集了十個為什麼要學習大資料分析的十個理由。 推薦下小編的大資料學習群；251956
BigData：根據最新2018.07.19《財富》世界500強榜單進行大資料分析
版權所有，侵權必究，如有使用請留言告知！ 一、2018《財富》世界500強榜單資料來源 二、根據大資料進行圖表視覺化 1、資料圖表統計 2、繪製2018《財富》世界500強公司所屬國家座標地點分佈圖 3、繪製2018《財富》世界500強公司主要分佈在的國
大資料分析學習之路——Hive
大資料 什麼是大資料? 大資料是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的資料集合。換句話資料量在TB，PB，甚至更大的多元化資料集合。多，雜的資料 當今資料處理模式：離線處理（先收集資料，再處理）----Hadoop；流式處理（實時處理）---s
學習15 單選框/多選框標簽
con form type code pan content 多選 span div <!doctype html> <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="t
機器學習大神 Michael Jordan：人工智能還只是一個雛形
text 真的 repl rda static lan 搜索引擎 醫療 失業 原文鏈接 說到人工智能，不得不提到一個關鍵詞就是機器學習，機器學習領域的突破和爆發，使人工智能領域有了飛躍的發展。人工智能的時候會特別關註機器學習領域將會以什麽層級的速度向未來發展？在 201