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基金卖出规则清单

金融与经济

📝 基金卖出规则清单 1. 盈利止盈规则收益达到 +20%：卖出一部分（比如 30%），落袋为安。收益达到 +30% 或以上：再卖出一部分，保留底仓享受后续上涨。 2. 亏损止损规则单笔投资亏损超过 -10%：考虑卖出一部分，避免亏损进一步扩大。若基本面明显恶化（行业长期走衰、基金经理换

金融与经济

交易中的自我觉察：六步辨别纠错与死扛当你在K线图间乘风破浪时，是否有时困惑：这波止损是理性纠错？还是被情绪绑架死扛？作为十年老韭的实战图谱，今天用最直白的语言破译这个心理雷区。核心区分法则后验思维像是精密仪表盘——当现实数据撞击预设模型时，立刻触发系统更新。就像上周五我操作黄金：早盘看多基于"

数据分析与可视化

preprocessing 是 Scikit-learn 库中的一个数据预处理模块，提供了许多数据转换工具，主要用于标准化、归一化、编码和特征工程等任务。数据预处理对于机器学习来说非常重要，因为原始数据可能存在不同的尺度、不均衡的分布或类别特征，需要进行转换以提高模型的效果。 1. 主要功能 (1

数据分析与可视化

使用 Python 进行数据可视化使用 Pandas 进行 Matplotlib 绘图图表类型描述 Pandas 函数示例折线图显示随时间变化的趋

数据分析与可视化

地图、华夫饼、词云和 Seaborn 1. Folium（地图）功能描述语法示例地图创建一个具有指定中心坐标和缩放级别的地图对象 folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=n) canada = folium.Map(location=[56.

编程基础

Python矩阵计算常用操作总结 1. 导入 NumPy 库 import numpy as np 📌 NumPy 是 Python 中处理矩阵和数值计算的标准库。必须先导入。 2. 创建矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([

数据分析与可视化

每种 kind 类型的 plot() 方法的示例代码，每个示例都展示了一种不同的绘图方式。 1. bar - 垂直柱状图 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFra

数据分析与可视化

Matplotlib 子图（Subplots）解析子图（Subplots）可以帮助我们在同一个画布（figure）上绘制多个不同的图表，方便进行数据对比或展示多个视角的数据。 1. 什么是 figure 和 subplot figure：整个画布（canvas）