可以的，必须要把握好其中的概率，同时要了解分析的原理，也要进行适当的操作，而且要进行统计，也要了解其中的走势情况。
技术分析是指以市场行为为研究对象，以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。技术分析认为市场行为包容消化一切信息、价格以趋势方式波动、历史会重演。所有的技术分析都是建立在三大假设之上的。一、市场行为包容消化一切。这句话的含义是：所有的基础事件--经济事件、社会事件、战争、自然灾害等等作用于市场的因素都会反映到价格变化中来。二、价格以趋势方式演变。三、历史会重演。其中第二条假设是最根本、最核心的内容。它的主要含义是：股票价格的变动有其自身的规律，并按原来的方向惯性运行。 技术分析的基本要素是“价、量、时、空”。技术分析的最大优点是：同市场较接近，考虑问题较直观，获得收益的周期短，见效快。技术分析的方法主要包括：K线理论、切线理论、形态理论、波浪理论和技术指标5大类。技术分析的适用范围：从理论上讲，技术分析即可用于短期的预测，也可以用于长期的行情预测。但用于长期的行情预测，必须同基本分析相结合，这是应用技术分析应该注意的问题。同时，技术分析所得到的结论仅仅只是具有一种建议的性质，并总是以概率的形式出现。简单概述，新手前期可参阅下有关技术方面的书籍系统的学习一下，同时用个模拟盘去练练，这可快速有效的掌握技巧，目前的牛股宝模拟炒股还不错，里面许多的功能足够分析大盘与个股，使用起来有一定的帮助，愿能帮助到您，祝投资愉快！
股票的K线图包括股票的一种资金进入这些都属于股票技术分析的一种核心的一种感觉。
경한모습을알지않았다한诲尔谆谆
股票投资技术分析的三大假设和四大要素是这样的。三大假设：（1）市场行为包容消化一切信息。“市场行为包容消化一切”构成了技术分析的基础。技术分析流派认为，能够影响某种商品期货价格的任何因素——基础的、政治的、心理的或任何其它方面的——实际上都反映在其价格之中。由此推论，我们必须做的事情就是研究价格变化。（2）市场运行以趋势方式演变。“趋势”概念是技术分析的核心。从“价格以趋势方式演变”可以自然而然地推断，对于一个既成的趋势来说，下一步常常是沿着现存趋势方向继续演变，而掉头反向的可能性要小得多。这当然也是牛顿惯性定律的应用。还可以换个说法：当前趋势将一直持续到掉头反向为止。虽然这句话差不多是同语反复，但这里要强调的是：坚定不移地顺应一个既成趋势，直至有反向的征兆为止。（3）历史会重演。技术分析和市场行为学与人类心理学有着千丝万缕的联系。比如价格形态，它们通过一些特定的价格图表形状表现出来，而这些图形表示了人们对某市场看好或看淡的心理。其实这些图形在过去的几百年里早已广为人知、并被分门别类了。既然它们在过去很管用，就不妨认为它们在未来同样有效，因为它们是以人类心理为根据的，而人类心理从来就是“江山易改本性难移”。“历史会重演”说得具体点就是，打开未来之门的钥匙隐藏在历史里，或者说将来是过去的翻版。历史会重演，但却以不同方式进行“重演”。现实中没有完全相同的两片树叶。投资者经常在相似的历史变化中寻求投资“真理”，但最后却伤痕累累，这也正说明了市场是变幻无穷的。四大要素（1）持盈。趋势交易有句俗语说的比较好：截断亏损，让利润奔跑。趋势交易的胜率并不高。如果我们不在能涨的股票身上赚的盆满钵满，那么就没有办法覆盖做错时付出的成本。（2）赢面分析，制定计划。这点要值得注意，每次交易的时候，一开始就要想好盈亏比（赢面）、胜率的问题。炒股其实就是一场概率游戏，制定好交易的计划，我们要尽可能的应该把失败的概率控制住。（3）情绪控制，知行合一。要学好情绪管理，学会怎么去及时止损，及时止损总比满盘皆输好，情绪控制是非常重要的一点，最需要过的难关就是及时止损，在股市里面，永远没有100%取胜的办法，而且大部分人，往往亏钱的时候比赚钱的时候要多，不要心存幻想觉得能扳回一局。（4）轻仓。最重要的是确认部分本金还在，不管用什么方法选股，都有可能出错，所以我们必须学会小量经营。
股票市场对于我来说十分熟悉，因为我是一个理财师，多年以来一直在股票市场进行研究，在开始回答问题前，我要说一句，由于我国经济水平下滑，建议远离股市三年，等待经济回温，再来操作股票。对于您的问题，我从几个方面来给您回答： 第一、股市技术分析的含义，这个问题其实很好回答，股票技术分析，就是对于股票各个指标和股票形态的分析，主要包括几大类： a、股票指标的分析，这是一种静态模式的分析，对于股票来说这种分析，只是对于前期行情的总结，因为这类指标都是将以前的行情总结起来，然后分出很多指标，来进行规律性的总结，所以静态指标分析的是趋势。 b、股票市场动态数据分析，也是技术分析里面的一种，包括个别高级类型的股票公式，当然主要是经济模型和股票模型的分析，这类分析的难度很大，必须将数据引入实际的模式之内进行研究，做出未来的动态盈利模式。 c、信息收集和预测分析，这是股票分析中的一个关键点，也是难度最大的技术分析，要把所以的信息转化为一种数据化的形式，进行系统的画线分析，做出未来指标。 综合上的三组技术分析，我们可以看出，股票技术分析的含义就是从点到面的展开分析，从客观的分析，到主观的判断，但是都必须是以客观为基础，主观只能辅助做出结果，这就是股票技术分析的含义。 第二、技术分析三大理论假设，包括下面三类： a、市场行为包容消化一切信息，其意义就是假设在客观的情况下，市场可以消化所以的利好消息，以及不利信息，市场在运作中实际上都反映在其价格之中。 b、市场运行以趋势方式演变，这个假设是一种建立在大模式下的一种概念，意思是我们可以将市场的高地运行，看做一个整体，然后整个的趋势会根据一个大的方向去发展和演变，当然这个趋势的正确程度有待观察。 c、历史会重演，这是一个市场上，大部分人觉得有道理的假设，其理论的架构师技术分析和市场行为学与人类心理学有着千丝万缕的联系，所以在历史上人和事务，都会有一种交叉，那么市场的变化，也会在不断的重演中。当然实际操作的时候并不是这样。 综合上面的几点，大家可以看出，任何一种假设都有一定的道理，但是实际操作的时候并不可能完全的帮助你认识市场，说白了，市场的变化是无迹可寻的，必须你认真的进行研究和实践，才可能真正的把握市场变化。
大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理技术大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据分析及挖掘技术大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？ 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。StormHadoop虽好，却有其“死穴”其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。SparkHadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
一老，如有一宝，”对于这句话的正确率我我的乖孩子，她母亲说，你
K线组合
1、MACD指标又叫指数平滑异同移动平均线，是由查拉尔?阿佩尔(GeraldApple)所创造的，是一种研判股票买卖时机、跟踪股价运行趋势的技术分析工具；2、随机指标(Stochastics)KDJ，其综合动量观念，强弱指标及移动平均线的优点，后被广泛用于股市的中短期趋势分析；3、威廉指标W%R，又叫威廉超买超卖指标，简称威廉指标，是目前股市技术分析中比较常用的短期研判指标；4、相对强弱指标RSI又叫力度指标，其英文全称为“RelativeStrengthIndex”，是目前股市技术分析中比较常用的中短线指标；5、CR指标又叫中间意愿指标，是分析股市多空双方力量对比、把握买卖股票时机的一种中长期技术分析工具；6、SAR指标又叫抛物线指标或停损转向操作点指标，其全称叫“StopandReveres，缩写SAR”，是一种简单易学、比较准确的中短期技术分析工具；7、CCI指标又叫顺势指标，其英文全称为“CommodityChannelIndex”，是一种重点研判股价偏离度的股票技术分析工具；8、MTM指标又叫动量指标，其英文全称是“MomentomIndex”，是一种专门研究股价波动的中短期技术分析工具；9、BOLL指标又叫布林线指标，其英文全称是“BolingerBands”，是研判股价运动趋势的一种中长期技术分析工具；10、TRIX三重指数平滑移动平均指标，其英文全名为“TripleExponentiallySmoothedAverage”，是一种研究股价趋势的中长期技术分析工具；11、DMI指标又叫动向指标或趋向指标，其全称叫“DirectionalMovementIndex，简称DMI”，也是由美国技术分析大师威尔斯?威尔德(WellsWilder)所创造的，是一种中长期股票技术分析方法；12、OBV指标又叫能量潮指标，是由美国股市分析家葛兰碧所创造的，是一种重点研判股市成交量的短期技术分析工具；13、MIKE指标又叫麦克指标，其英文全称是“MikeBase”，是一种专门研究股价各种压力和支撑的中长期技术分析工具；14；DMA指标又叫平行线差指标，是目前股票技术分析指标中的一种中短期指标，它常用于大盘指数和个股的研判；15、TAPI是英文TotalAmountWeightedStockIndex的缩写，中文译名为“每一加权指数的成交值”。是一种超短期股市分析技术指标TAPI是英文TotalAmountWeightedStockIndex的缩写，中文译名为“每一加权指数的成交值”。是一种超短期股票技术分析指标；16、心理线PSY指标是从英文PhycholoigicalLine直译过来的，是研究投资者对股市涨跌产生心理波动的情绪指标，是一种能量类和涨跌类指标，它对股市短期走势的研判具有一定的参考意义；17、AR指标又叫人气指标，BR指标又叫买卖意愿指标，它们是衡量市场上多空双方力量对比变化的最重要指标。它们既可以单独使用，更多情况下是一同使用，是一种中长期技术分析工具；18、VR指标又叫成交率比率指标、数量指标或容量指标，其英文全称为“VolumeRatio”，是重点研究量与价格间的关系的一种短期技术分析工具；19、乖离率BIAS指标又叫Y值，是由移动平均原理派生出来的一种技术分析指标，是目前股市技术分析中一种短中长期皆可的技术分析工具；20、OBOS指标又叫超买超卖指标，其英文全称是“OverBoughtOverSold”，和ADR、ADL一样是专门研究股票指数走势的中长期技术分析工具；21、ADR指标又叫涨跌比率指标或上升下降比指标，其英文全称是“AdvanceDeclineRatio”。和ADL指标一样，是专门研究股票指数走势的中长期技术分析工具；22、ADL指标又叫腾落指数或涨跌线指标，其英文全称是“AdvanceDeclineLine”，缩写为ADL。它是专门研究股票指数走势的技术分析工具；23、K线又称阴阳线，或称红黑线。即以阳线表示行情上涨，以阴线表示行情下跌，而且以一条线即可表示当日行情开盘价，收盘价，最高价，最低价；24、成交量可说是股市中最重要的因素之一，而且它是一个相对比较客观的量数。股市有谚：什么都可以做假，成交量做不了假。但成交量对股市而言又奥妙无穷，只要稍微懂得它一点，那么，很可能对它人人都有一套自己的理解；25、主力进出ABV指标起源于OBV指标。虽然许多专著中对OBV技法多作了详尽的总结，但大多难以把握，可操作性不好。直至主力进出指标ABV的推出，从而丰富了OBV的运用技法，尤其在短线应用上。其实ABV仅是在OBV中增设两条短期EMA均线而已，但在实际运用中却威力很大；26、TOWER指标，又称为宝塔线指标，是一种与K线及点状图相类似并注重股价分析的中长期股票技术分析工具。
看趋势用，用均线！做波段，用波浪！
투쟁의투쟁'연대는내사회成则为王