二(èr )、顺(shùn )势(shì )为(wéi )什么(me )这(zhè )么难(nán )?
大道(dào )至简,坦然面对自己人性的弱点,才能做到交易简单,生活快(kuài )乐。其(qí )实(shí )一(yī )时(shí )的(de )"坚持(chí )非(fēi )感觉(jiào )交易"很容易,但短期暴利的诱惑常常会把人重新带回到感觉交易的错(cuò )误(wù )轨道(dào )中(zhōng ),因(yīn )为(wéi )人总(zǒng )是认为(wéi )自己的感觉比任何东西都灵验,结果一旦落入感觉交易的陷阱,再想(xiǎng )回(huí )头(tóu ),也(yě )许损(sǔn )失(shī )的不(bú )单单是(shì )资金,更多的是一种坚持的恒心。
口诀一:不冲高不卖,不跳(tiào )水不买(mǎi ),横(héng )盘(pán )不(bú )交易(yì )。此诀(jué )一语道破天机,这最简单、最基本的道理,实为最根本、最有效之。不(bú )懂(dǒng )此诀(jué ),交易(yì )万(wàn )次,亦不过(guò )股市中的盲人瞎马,最终难免一死。未曾摸盘先必默念一遍,牢记于(yú )心(xīn )。日(rì )久(jiǔ )天长(zhǎng ),养成(chéng )习惯,方能百炼成钢。前两句好理解,后一句“横盘不交易”是权证(zhèng )操(cāo )作应(yīng )该(gāi )格外(wài )注(zhù )意的(de ),横盘(pán )时交易,一旦反向变盘,你必然会去止损或者追涨,这两者都是不可(kě )取(qǔ )的。横(héng )盘时(shí )差(chà )价不(bú )大,你(nǐ )没有耐心,多次交易,势必会造成手续费亏损。
没整死的就是刀枪不(bú )入(rù )的(de )老(lǎo )妖(yāo )精。
八(bā )、做(zuò )股票有所放弃才有所得
4、放弃侥幸心理;才能按规则交易;
五、为什(shí )么(me )交易(yì )太(tài )多?为(wéi )什么(me )满仓操(cāo )作?为什么抢顶逆势?为什么不想止损?
交易是一个学习型的学校,它(tā )的最(zuì )热(rè )门专(zhuān )业(yè )——行为学(xué )!!
通常情况下,市场不会朝任何方向直来直去。所谓市场趋势,正(zhèng )是(shì )由(yóu )波(bō )峰(fēng )加波(bō )谷(gǔ )依次(cì )上升或下降的方向所构成的上升、下降、横向延伸三种趋势。股票市(shì )场(chǎng )上大(dà )多(duō )数时(shí )候(hòu ),大(dà )多数投(tóu )资者都是错的,错误主要是被回调波动诱导。看对趋势的人多,但是(shì )想(xiǎng )到趋(qū )势(shì )可能(néng )回(huí )调,而平仓(cāng )或做反向操作,忽视趋势的人更多。要想抓住趋势,就得放弃小的波(bō )动(dòng );找(zhǎo )到(dào )趋势(shì )的(de )工具(jù )也很重要。相信感觉不如相信眼睛。大多数技术工具和系统在本质上(shàng )都(dōu )是顺(shùn )应(yīng )趋势(shì )的(de ),其(qí )主要设(shè )计意图在于追随上升或下降的市场。
做盘整的人多数死在趋势里;
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我爱涨停板网友: 随着类人形机器人技术的不断演进,其在社会生活中的应用前景一片广阔。从酒店和服务行业到制造业,类人形机器人将成为人类不可或缺的工作伙伴。目前来看,发展足够智能的人形机器人把人类社会的重复性体力劳动接管过去将会是一个造福全人类的科技大方向。GGII预测,2024年中国人形机器人市场规模将达到21.58亿元,到2030年达到近380亿元,2024-2030年复合增长率将超过61%。
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稳赢时光网网友:13:17 深成指与创业板指同步收复 5 日与 8 日均线,但受压于 89 日均线与 55 日均线交汇区;上证指数则继续运行于 5 日与 8 日均线之上,小级别K线全面站上短期均线密集区,但面临趋势线3403的阻力,在成交量未能有效突破 1.3 万亿元之前,大盘预计仍将维持震荡格局,正好跟随板块做轮动。
稳赢网网友: 商务部:全力为外贸企业纾困解难,提供更多支持
股海冷水坑网友: 浙商证券表示,国内算力需求的黎明已经到来,字节跳动在AI上投入巨大,2024年资本开支达800亿元,接近百度、阿里、腾讯的总和(约1000亿元),研发投入显著领先同行。该券商进一步预测,2025年字节跳动资本开支有望达到1600亿元,旨在打造自主可控的大规模数据中心集群,其中约900亿元将用于AI算力的采购,700亿元用于IDC基建以及网络设备如光模块、交换机。中信证券也同样表示,中美科技巨头AI投入强度差距较大,预计国内巨头资本开支有一定的提升空间。看好国内AI投入加大对AIDC、高速交换机、光模块、AEC、液冷等领域的拉动。