这要取决于你申请的是硕士还是博士啦。如果是硕士研究生呢，现在美国比较穷，硕士基本都是自费的，就是学校管你要钱的。所以发表论文不是非常重要。如果你在权威期刊上有论文发表，绝对是加分项。但是没有，也不会阻碍你的硕士申请。因为美国的硕士项目不是面向学术的，是面向工业界的，就是硕士两年结束后，学生是要出去找工作的，所以对学生学术成就的要求并不高。如果是申请的硕士，需要你的本科在校GPA，标准化考试成绩，文书材料（非常重要）等，这些质量高就好了。如果你申请的是美国的博士研究生呢，对论文的要求就很高了。因为美国的博士项目就是培养的学术型人才，培养你将来是做faculty，做研究的。需要你在专业领域取得过个人成就。比如说在专业期刊发表过文章，跟着国内的导师做过什么学术课题或者项目等等。 因为申请博士的同学们大多都有这种“学术成就的”，如果你没有的话，很容易就被筛掉了。
申请美国大学出了基本的大学成绩，语言成绩，学生的背景提升也是很重要的，如科研项目，论文发表。美国大学招生官通过阅读你的论文能够知道你是否是一个有明确学习目标的人，你是否能够独立地分析问题、解决问题，并且理智地面对和总结失败的经历，这是简单的研究经历描述所不能代替的，一般来说论文发表的刊物级别，署名位置，申请内容与研究方向是否一致都很重要。如果想知道自己的成绩能申请到美国多少排名的院校?可以把你的基本情况(GPA、托福成绩、专业、院校背景等信息)输入到留学志愿参考系统中去，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了，对自己进行精准的定位。
美国大学研究生是要考察论文研究成果的，论文通常是美国大学的敲门砖，他们通过论文来知道你是一个什么样的学员，是否有明确的学习目标，是否能够独立发现解决问题，是否能够理智面对失败，这不是一个成绩表一堆奖状能描述出来的。申请美国大学研究生如果有一篇不错的学术论文，教授会对你另眼相看，获得较高的评分。什么样的论文对申请美国研究生有用?一看论文发表的刊物级别;二看你的署名位置，独立作者比合著作者更受青睐;你论文研究的内容是否跟你申请的研究方向贴切;你在论文中发挥了怎样的作用，你的论文构想设计、实验、数据处理能力、撰写能力都会被考虑。如果你的论文被国际论文收录机构收录，如SCI或EI，且以上几条都满足了，那你的论文对申请录取将起到重要作用，你的研究越漂亮，这样的论文越多，加分越高。值得注意的是，同质量的论文，还要看你是什么学龄段发表的。如果你发表了一篇SCI论文，本科期间发表的就比研究生期间发表的更有说服力，美国大学会觉得你有远超同龄人的优势，而研究生期间发表一篇不错的论文不会让人太惊讶。所以，如果你有好的idea，趁早着手做起，早发表早申请美国大学。不要浪费你的年龄优势。如果你的论文被高大上的期刊或者权威人士引用，那这会提高你的论文地位，美国大学会认为你的论文具有很高的价值，所以，发表完论文不要就觉得没事了，一定要留意你的论文是否被引用，被哪些单位引用，引用数量有多少，把这些数据都写进你的简介和申请表里，作为你的申请理由。 提示：论文对美国研究生申请还是有帮助的，同学们还要认真对待哦！如果有任何关于留学方面的疑问，欢迎和我们咨询哦！
这个就是要看学校的要求啦。
大数据驱动公共管理学科现代化论文
在各领域中，大家肯定对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
摘要 ：
我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代，数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中，公共管理有着极为深刻的影响，政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性，并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战，并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响，反思传统管理模式中存在的不足之处，对公共管理行为模式进行改进，从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。
关键词：
大数据驱动；公共管理；改革方式
引言：
在公共管理的实施过程中，工程的使用不只意味着管理的过程，因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源，在国家法律法规体系下，安排各种公共资源，保障各项资源的有效运转。需要注意的是，必须以群众的利益作为基本前提，防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下，公共资源的使用，有了更多透明化的监督过程，可以对这些公共资源进行科学合理的配置。
在未来，公共学科的发展变得越来越高效，公共学科也是建立在现代高新技术的基础上，针对目前公共管理存在的弊端，和高新技术进行深入分析，将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中，各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法，才能够更好地促进公共管理，将公共政策和现代数据结合，促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后，我们还应该不断关注公共学科的发展特点，探讨公共学科可能出现的风险问题，不断提高科学决策的准确度，根据大数据的分析结果，促进公共学科的改进。
一、大数据的实际内涵以及其发展概述
在运用大数据技术时，部门研究者认为大数据是一种统计模式，是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程，而非人工设计的数据。不过，这类观点是以大数据统计为出发点，然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集，更重要的是对数据进行分析［1］。
二、大数据对公共管理学科的驱动机制
大数据的发展给公共管理的影响是深远的，从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率，大数据的深入发展，能够帮助我们先入进行公共管理。在未来，要促进公共学科的发展，就需要依靠大数据，在大数据的帮助之下，深入挖掘公共管理的实质，帮助我们找到科学的管理项目，从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值，缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程，在这个公共学科的成长过程中，我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制，回到数据的创新作用。总地来说，可以从以下几个方面找到大数据的影响。
（一）巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量，还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术，但是却要利用好，到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维，让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的，我们要利用各种各样的大数据技术，更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础，这些基本的数据出发，让政府面临更多的公共决策类型，公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源，也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题，就需要对公共决策的数据进行整合，从而发挥学科的时代性特征，达到公共管理的具体目标［2］。
（二）多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加，更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法，就需要研究现在的数据种类，利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型，从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代，在过去的时代中不需要这样多的信息，也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理，需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的，类型也是十分广泛。在这些众多的种类中，我们面临多种形式的公共资源，必须要深入研究，采取适合于公共管理学科的应对方法，促进我公共管理学科的深入发展，找到承载的.问题，找到学科的管理方向，从而丰富各种类型的表达方式和存储方法［3］。
（三）低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化，但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间，对目前的存储空间进行深入探索，不断进行改革，从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先，现在都很多数据看似已经传出，然而却没有经过深入的加工，且没有一定的压缩功能，这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用，空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题，从根本上提高存储的有效性，并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看，很多大数据还没有取得较好的效果，信息的关注还停留在过去阶段，这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术，对数据的价值进行深入发掘和研究，也是公共管理学科的研究型态，帮助我们深入数据的内部，积极探索数据存储的类型，释放更多的空间［4］。
三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展
我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态，通过上文的分析不难发现，大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展，因此，公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新［5］。
（一）公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理，需要深入考量学科的特点，对公共治理存在的问题进行深入分析，依托现代大数据的功能，扩大数据的包容性，加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题，从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时，应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道，在此基础上，社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题，由于各类言论会在互联网中迅速蔓延，在舆论的压力下，公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如，政府可以对一些观点和言论进行审核，利用大数据来进行思维分析［6］。
（二）重新认识公共管理决策在这项研究中，实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突，但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足，我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺（或缺乏承诺）。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的，但我们认为，这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念，作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是：
（1）赋予公众权力；
（2）“良好”（公平）的解决办法；
（3）各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中，由于大数据时代的各个特点，公共管理必须进行适当的改革创新，从而更好地应对未来的挑战和机遇。
（三）准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响：内容如何影响决策所需的时间？内容如何影响参与者？内容如何影响所采用的决策标准？内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量？结果表明，信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言，成本效益不是一个重要的标准，平均决策时间要长得多，决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策，成本效益是一个重要的标准，决策的速度要快得多，而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是，决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前，群众与政府之间缺乏有效的沟通手段，导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下，政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅，政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息，并且在短时间内进行整理和收集，从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施，最大限度地保证群众的利益［7］。
四、结语
公共管理行为涉及的范围非常广泛，公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利，满足人民群众的利益诉求，即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此，在未来的发展中，公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据，而是帮助政府更加理性的收集数据，在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合，从而提高公共管理和服务质量，使公共管理对人们利益实现最大化。
参考文献：
［1］王博．大数据驱动的公共管理学科现代化［J］．湖南工业职业技术学院学报，2018，18（5）：30—33．
［2］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）．
［3］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）：147—152．
［4］王琳．大数据时代下我国政府公共关系能力建设研究［D］．重庆：重庆大学，2017．
［5］王陈程．大数据驱动的公共管理创新［J］．山西青年，2019，（2）：234．
［6］秦浩．大数据驱动的公共政策转型［J］．中国共产党政干部论坛，2020，（2）：62—65．
［7］张黎黎．大数据技术与公共管理范式的转型［J］．中文信息，2019，（5）：255．
大数据在城市管理领域的应用：
1、指挥城市管理工作中，大数据技术发挥着十分重要的作用，能够充分利用人力资源，改善智慧城市管理水平，有利于城市管理模式的发展创新，打造更加舒适和安全的生活环境。
2、在数据监测及更新的过程中，人们能够获取最新的信息和数据，决策前要合理预判，在大数据保护作用的基础上，优化和完善生态环境建设，创造更加宜居的生活环境。
3、城市居民也可在电子云平台上读阅、查询和反馈行政服务。因此，应用大数据技术有利于政府部门的互动和沟通，提升服务水平。同时积极筛选地理、环境和气候等多种数据信息，以此推动科学决策。
定性数据（qualitativeresearch）和定量数据（quantitativeresearch）的根本性区别有三点：
1、两种数据所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。
作为定性数据，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；而作为定量数据，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。
定量数据研究者认为，其研究对象可以像解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性数据研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。
2、两种数据在对人本身的认识上有所差异。
定量数据研究者认为，所有人基本上都是相似的；而定性数据研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。
3、定性数据致力于拓展广度，而定量数据则试图发掘深度。
定量数据研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与此相反，定性数据研究者则试图对特定情况或事物作特别的解释。
参考资料：
百度百科-定性数据
百度百科-定量
教育论文要有数据作为支撑。几乎论文里必须有数据的，支撑论文核心，没有数据会很空的。论文的分析部分离不开三方面的构成要素：第一是理论基础。几乎所有的学科的研究多是建立在特定的分析框架和理论基础上。第二是数据(或案例)。数据是论点的支撑，数据是科学分析的原材料。甚至可以说，研究因为有了良好的数据支撑，研究本身就已经成功了一半。研究材料的完整性和准确性也直接关系到研究结果的效度与信度。第三是方法。狭义的方法是指如何处理数据的方法。广义的方法泛指以实践现象为研究起点的实证分析方法或以理论观点为研究起点的规范分析方法。
通过论文集合网站webofscience查询某领域论文每年的发表数量。如果这个刊物同时被知网、万方、维普、龙源、超星收录，你可以登上其中任何一个数据库，查该刊物收录的文章篇数直接看刊物目录，同理，确定该刊物是某一个数据库收录，直接在该数据库查询即可。如果自己没办法登陆该期刊所在数据库，可以用刊物页码除以其中一篇文章的版面数，得出的结果只是一个大概的篇数。如果你只是想知道中国知网2014年更新的学术论文量，直接选择“从2014年到2014年”，截止今天，更新期刊2373640篇。
KDJ指标的中文名称是随机指数，最早起源于期货市场。 KDJ指标的应用法则KDJ指标是三条曲线，在应用时主要从五个方面进行考虑：KD的取值的绝对数字；KD曲线的形态；KD指标的交叉；KD指标的背离；J指标的取值大小。 第一，从KD的取值方面考虑。KD的取值范围都是0～100，将其划分为几个区域：80以上为超买区，20以下为超卖区，其余为徘徊区。 根据这种划分，KD超过80就应该考虑卖出了，低于20就应该考虑买入了。应该说明的是，上述划分只是一个应用KD指标的初步过程，仅仅是信号，完全按这种方法进行操作很容易招致损失。 第二，从KD指标曲线的形态方面考虑。当KD指标在较高或较低的位置形成了头肩形和多重顶(底)时，是采取行动的信号。注意，这些形态一定要在较高位置或较低位置出现，位置越高或越低，结论越可靠。 第三，从KD指标的交叉方面考虑。K与D的关系就如同股价与MA的关系一样，也有死亡交叉和黄金交叉的问题，不过这里交叉的应用是很复杂的，还附带很多其他条件。 以K从下向上与D交叉为例：K上穿D是金叉，为买入信号。但是出现了金叉是否应该买入，还要看别的条件。第一个条件是金叉的位置应该比较低，是在超卖区的位置，越低越好。 第二个条件是与D相交的次数。有时在低位，K、D要来回交叉好几次。交叉的次数以2次为最少，越多越好。 第三个条件是交叉点相对于KD线低点的位置，这就是常说的“右侧相交”原则。K是在D已经抬头向上时才同D相交，比D还在下降时与之相交要可靠得多。 第四，从KD指标的背离方面考虑。在KD处在高位或低位，如果出现与股价走向的背离，则是采取行动的信号。 第五，J指标取值超过100和低于0，都属于价格的非正常区域，大于100为超买，小0为超卖。 综合考察KDJ 强调技术指标的重要性，多是从技术分析这一理论的整体角度而言。实际操作中，投资者应该注意多种技术分析的运用和实践。由于技术分析理论随着时间的推移，林林总总、纷繁复杂。每一个技术分析都有不同的角度和侧重点，掌握起来确实有较大困难。但是运用这些技术手段，心中必须明白，这些技术分析的理论和指标都有自身的弱点和缺陷。因此，单独使用某一种指标会有很大的盲目性和局限性，直接的后果是引起判断失误，投资（投机）失败，所以对于一个成熟的职业股民来说，应掌握多种技术分析的手段，综合考察，多角度思考，发挥多种技术分析的优势，才能立于不败之地 在分析KDJ这一指标过程中，笔者一直强调该指标的灵敏性，其实这种灵敏性在其它技术指标中也存在，只不过使用KDJ的股民太多了，加大了它的共振性。这导致该指标的敏感度越来越大。过去人们使用随机指标一般通过一个特定周期（常常是9天）内出现的最高价、最低价及最后一天的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一天的未成熟随机值，然而根据平滑移动平均线的方法来计算KDJ，往往随机性很大，其中J值可靠性最差，因为它敏感性太强，K值次之，D值稍稳定些。由于KD是从威廉指标中脱胎而来，因此它也具有威廉指标提示超买超卖现象的能力。实践中，当K线在低位向上穿过D线，被称作“金叉”，是短线抢入信号；当K线在高位向下跌穿D线，又被称作死叉，是抛筹信号。而在这一过程中，J线往往领先KD率先表现出涨与跌的趋势，就像运动场上裁判员手中的发令枪，枪未响，运动员是不能起身奔跑的，否则就是违规，要受到处罚，但在枪举起之机，运动员则必须保持一种争先恐后的姿态。例如南玻科控于去年12月31日启动前，KDJ在沉底的一瞬间，J线先触底，而后勾头向上，与K线一起穿过D线，形成“黄金之叉”，再查看威廉指标，此时也已触底，两者相交，一轮反弹便呼之欲出 KDJ指标的实战经验应用（一） 在券商传统常用的钱龙软件中，技术指标就有几十中，让新股民投资者无所适从，随着电脑的普及，特别是股票专业软件的不断创新，一些股票软件带有自编指标函数，更让技术指标爱好者乐此不疲勇于改编创新，网上流行的指标更是成千上万，也让老股民指标目不暇接，其实万变不离其宗，无非价量均线不同组合表达方式的变异，真正有价值新创意的可谓凤毛麟角，反不如传统常用的几个经典指标实用，当然要真正掌握其精髓妙用还需下一番功夫。三国赵云的那杆大枪可以纵横天下，靠的不是枪本身，而是那杆枪的使用者！ 任何的技术指标都有其各自的缺陷和局限性，比如MACD对震荡走势的盲区，KDJ对轧空单边式钝化的盲区，宝塔线对顶底的盲区，均线的压力支撑是否有效调整到位的盲区，换手率对吸货出货无法辨别的盲区等等。我们可以其他指标来互相弥补其不足，比如用KDJ，CDP来弥补辅助MACD系统；CCI，DMI来弥补KDJ系统；KDJ，RSI来弥补均线系统；KDJ，RSI背离来弥补宝塔线系统；股价高低位及K线均线等来弥补换手率的盲区等等，当然有时一个指标也不能完全弥补另一个指标的缺陷，需要辨正地看待这个问题。 下面笔者就常见的KDJ指标，结合本人的一些使用经验，发表一下个人的管见认识，仅供参考，抛砖引玉。 一，概念简介： KDJ全名为随机指标(Stochastics)，由美国的乔治*莱恩（George Lane）博士所创，其综合动量观念，强弱指标及移动平均线的优点，也是欧美证券期货市场常用的一种技术分析工具。 随机指标设计的思路与计算公式都起源于威廉（W%R）理论，但比W%R指标更具使用价值，W%R指标一般只限于用来判断股票的超买和超卖现象，而随机指标却融合了移动平均线的思想，对买卖信号的判断更加准确；它是波动于0—100之间的超买超卖指标，由K、D、J三条曲线组成，在设计中综合了动量指标、强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收盘价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价、最低价及收盘价等价格波动的真实波幅，充分考虑了价格波动的随机振幅和中短期波动的测算，使其短期测市功能比移动平均线更准确有效，在市场短期超买超卖方面，又比相对强弱指标RSI敏感，总之KDJ是一个随机波动的概念，反映了价格走势的强弱和波段的趋势，对于把握中短期的行情走势十分敏感。 二，计算公式： 以9日周期的KDJ为例，首先算出最近9天的“未成熟随机值”即RSV值，RSV的计算公式如下： RSVt＝（Ct－L9）／（H9－L9）＊100 式中： Ct-------当日收盘价 L9-------9天内最低价 H9-------9天内最高价 从计算公式可以看出，RSV指标和%R计算很类似。事实上，同周期的RSV值与%R值之和等于100，因而RSV值也介于与100之间。得出RSV值后，便可求出K值与D值：K值为RSV值3日平滑移动平均线，而D值为K值的3日平滑移动平均线三倍K值减二倍D值所得的J线，其计算公式为： Kt＝RSVt／3＋2＊Kt-1／3 Dt＝Kt／3＋2＊Dt-1／3 Jt＝3＊Dt－2＊Kt KD线中的RSV，随着9日中高低价、收盘价的变动而变动。如果没有KD的数值，就可以用当日的RSV值或50代替前一日的KD之值。经过平滑运算之后，起算基期不同的KD值将趋于一致，不会有任何差异，K值与K值永远介于0至100之间。根据快、慢移动平均线的交叉原理，K线向上突破K线为买进信号，K线跌破D线为卖出信号，即行情是一个明显的涨势，会带动K线（快速平均值）与D线（慢速平均值）向上升，如果涨势开始迟缓，便会慢慢反应到K值与D值，使K线跌破D线，此时中短期调整跌势确立，这是一个常用的简单应用原则。 KDJ指标的实战经验应用（二） 三，应用要则：KDJ指标随机指标反应比较敏感快速，是一种进行短中长期趋势波段分析研判的较佳的技术指标。一般对做大资金大波段的人来说，一般当月KDJ值在低位时逐步进场吸纳；主力平时运作时偏重周KDJ所处的位置，对中线波段的循环高低点作出研判结果，所以往往出现单边式造成日KDJ的屡屡钝化现象；日KDJ对股价变化方向反应极为敏感，是日常买卖进出的重要方法；对于做小波段的短线客来说，30分钟和60分钟KDJ又是重要的参考指标；对于已指定买卖计划即刻下单的投资者，5分钟和15分钟KDJ可以提供最佳的进出时间。 KDJ常用的默认的参数是9，就我个人的使用经验而言，短线可以将参数改为5，不但反应更加敏捷迅速准确，而且可以减少降低钝化现象，一般常用的KDJ参数有5，9，19，36，45，73等。实战中还应将不同的周期综合来分析，短中长趋势便会一目了然，如出现不同周期共振现象，说明趋势的可靠度加大。KDJ指标实战研判的要则主要有以下四点： （1） K线是快速确认线——数值在90以上为超买，数值在10以下为超卖；D线是慢速主干线——数值在80以上为超买，数值在20以下为超卖；J线为方向敏感线，当J值大于100，特别是连续5天以上，股价至少会形成短期头部，反之J值小于0时，特别是连续数天以上，股价至少会形成短期底部。 （2） 当K值由较小逐渐大于D值，在图形上显示K线从下方上穿D线，显示目前趋势是向上的，所以在图形上K线向上突破D线时，即为买进的讯号。 实战时当K，D线在20以下交叉向上，此时的短期买入的信号较为准确；如果K值在50以下，由下往上接连两次上穿D值，形成右底比左底高的“W底”形态时，后市股价可能会有相当的涨幅。 （3） 当K值由较大逐渐小于D值，在图形上显示K线从上方下穿D线，显示目前趋势是向下的，所以在图形上K线向下突破D线时，即为卖出的讯号。 实战时当K，D线在80以上交叉向下，此时的短期卖出的信号较为准确；如果K值在50以上，由上往下接连两次下穿D值，形成右头比左头低的“M头”形态时，后市股价可能会有相当的跌幅。 （4） 通过KDJ与股价背离的走势，判断股价顶底也是颇为实用的方法：（A） 股价创新高，而KD值没有创新高，为顶背离，应卖出；（B） 股价创新低，而KD值没有创新低，为底背离，应买入；（C） 股价没有创新高，而KD值创新高，为顶背离，应卖出；（D） 股价没有创新低，而KD值创新低，为底背离，应买入；需要注意的是KDJ顶底背离判定的方法，只能和前一波高低点时KD值相比，不能跳过去相比较。 KDJ指标的实战经验应用（三） 四，应用经验： （1） 在实际操作中，一些做短平快的短线客常用分钟指标，来判断后市决定买卖时机，在T+0时代常用15分钟和30分钟KDJ指标，在T+0时代多用30分钟和60分钟KDJ来指导进出，几条经验规律总结如下：（A） 如果30分钟KDJ在20以下盘整较长时间，60分钟KDJ也是如此，则一旦30分钟K值上穿D值并越过20，可能引发一轮持续在2天以上的反弹行情；若日线KDJ指标也在低位发生金叉，则可能是一轮中级行情。但需注意K值与D值金叉后只有K值大于D值20％以上，这种交叉才有效；（B） 如果30分钟KDJ在80以上向下掉头，K值下穿D值并跌破80，而60分钟KDJ才刚刚越过20不到50，则说明行情会出现回档，30分钟KDJ探底后，可能继续向上；（C） 如果30分钟和60分钟KDJ在80以上，盘整较长时间后K值同时向下死叉D值，则表明要开始至少2天的下跌调整行情；（D） 如果30分钟KDJ跌至20以下掉头向上，而60分钟KDJ还在50以上，则要观察60分钟K值是否会有效穿过D值（K值大于D值20％），若有效表明将开始一轮新的上攻；若无效则表明仅是下跌过程中的反弹，反弹过后仍要继续下跌；（E） 如果30分钟KDJ在50之前止跌，而60分钟KDJ才刚刚向上交叉，说明行情可能会再持续向上，目前仅属于回档；（F） 30分钟或60分钟KDJ出现背离现象，也可作为研判大市顶底的依据，详见前面日线背离的论述；（G） 在超强市场中，30分钟KDJ可以达到90以上，而且在高位屡次发生无效交叉，此时重点看60分钟KDJ，当60分钟KDJ出现向下交叉时，可能引发短线较深的回档；（H） 在暴跌过程中30分钟KDJ可以接近0值，而大势依然跌势不止，此时也应看60分钟KDJ，当60分钟KDJ向上发生有效交叉时，会引发极强的反弹。 （2） 当行情处在极强极弱单边市场中，日KDJ出现屡屡钝化，应改用MACD等中长指标；当股价短期波动剧烈，日KDJ反应滞后，应改用CCI，ROC等指标；或是使用SLOWKD慢速指标。 （3） KDJ在周线中参数一般用5，周KDJ指标见底和见顶有明显的提示作用，据此波段操作可以免去许多辛劳，争取利润最大化，需提示的是一般周J值在超卖区V形单底上升，说明只是反弹行情，形成双底才为可靠的中级行情；但J值在超买区单顶也会有大幅下跌的可能性，所以应该提高警惕，此时应结合其他指标综合研判；但当股市处在牛市时，J值在超买区盘中一段时间后，股价仍会大幅上升。 RSI：相对强弱指标 RSI下限为0，上限为100，50是RSI的中轴线，即多、空双方的分界线。50以上为强势区（多方市场），50以下为弱势区（空方市场），20以下为超卖区，80以上为超买区。 RSI指标的买点：（1）W形或头肩底 当RSI在低位或底部形成W形或头肩底形时，属最佳买入时期。（2）20以下 当RSI运行到20以下时，即进入了超卖区，很容易产生返弹。（3）金叉 当短天期的RSI向上穿越长天期的RSI时为买入信号。（4）牛背离 当股指或股价一波比一波低，而RSI却一波比一波高，叫牛背离，此时股指或股价很容易反转上涨。RSI指标的卖点：（1）形态 M形、头肩顶形 当RSI在高位或顶部形成M形或头肩顶 形时，属最佳卖出时机。（2）80以上 当RSI运行到80以上时，即进入了超买区，股价很容易下跌。（3）顶背离 当股指或股价创新高时，而RSI却不创新高，叫顶背离，将是最佳卖出时机。（4）死叉 当短天期RSI下穿长天期RSI时，叫死叉，为卖出信号。
健全的机制推动新经济发展
配资利息一般来说都是按照日、月来算的，建议多对比几个公司，这样稳妥些..指挥京师禁军，命怀塔布管理圆明园护军，论（theory-theory）理论论则认为，读心术
用一些计量经济学的方法啊，你可以找找，不会的可以问我
1.国家哲学社会科学学术期刊数据库（国家哲学社会科学学术期刊数据库）
是由全国哲学社会科学规划领导小组批准建设，中国社会科学院承建的国家级、开放型、公益性的哲学社会科学信息平台，收录精品学术期刊数百种，论文数百万篇，并提供人性化、多样化的功能服务。
2. 芬兰电子学科博士论文
芬兰电子学科博士论文：包括在线浏览、取得全文。
3. The universityof Nottingham
诺丁汉大学的论文数据库。含131篇免费硕博论文，涵盖医学、艺术、教育、法学、工学等学科。
4.Australian Digital Theses Program
澳洲数字论文计划，由澳洲大学图书馆员协会发起。包含澳洲40余所大学的15440篇硕博论文，涵盖各个学科。
5. ThePennsylvania State University
宾夕法尼亚州大学电子论文库，包含1848篇全文，涵盖材料学、教育学、工学、法学、医学、航空、经济、化工、建筑等各个学科。可在线免费获取。
6. NorthCarolina State University
北卡罗来纳州州立大学的3937篇免费博硕论文，涵盖了化学、物理学、电子电气、核能、机械、材料、食品、林业、土壤等各学科
7.University of Pretoria
比勒陀利亚大学的电子学位论文，含3000多篇电子博硕论文，涵盖社会学、食品、建筑、经济、信息、生化、教育、管理、心理学、法学等学科
8.ETDOhioLINK
ETDOhioLINK（OhioLibrary and Information Network）是美国俄亥俄(Ohio)州大学和学院图书馆共同组建的一个覆盖全州的大型图书文献信息网络，也是世界最著名的地区电子文献资源共享网络。连接全州74所大学和学院图书馆，实现存储各馆资源，实施按合作协议采购、联机编目，开展网上图书流通服务，实行馆际互借，共同开发馆藏资源和利用网上电子文献资源，进行情报检索服务。?在OhioLINK ETD中，有两个学位论文资源检索入口：①OhioLINK中心的资源截至2006年10月，OhioLINK ETD数据库有OhioLINK成员单位的学位论文记录10,342条。②全球在线学位论文数据库这个数据库集成了世界范围内基于因特网的主要电子学位论文记录。这些记录中，有一部分提供了在线免费学位论文全文，一部分提供了全文的链接。共有记录170,060条(2006年10月)，是全球最大的免费学位论文数据库。
9.Theses Canada
该网站提供了一个加拿大学位论文信息查询的集中入口。在此网站上可免费检索AMICUS的学位论文及相关信息。AMICUS为全加拿大公共书目信息检索系统，其学位论文库建立于1965年，收录加拿大1300多个图书馆的学位论文信息。另外还可免费检索和获得加拿大1998年至2002年出版的部分论文信息
10. DeepBlue
美国密西根大学论文库2万多篇期刊论文、技术报告、评论等文献全文。包含艺术学、生物学、社会科学、资源环境学等学科的相关论文，另还有博硕士论文。标识为OPEN的可以打开全文。
11. 台湾国立政治大学博硕士论文全文影像系统
政大图书馆于2001年规画建置政大博硕士论文影像系统，九十一学年度第二学期第一教务会议决议通过，建立本校学位论文电子缴交制度，期具体展现政大人的智慧结晶，提供全校师生便捷的博硕士论文检索及全文下载服务，并透过网际网路及馆际合作服务，提供国内外各学术单位检索及影像调阅服务，达到资源共享学术交流的目标
12. 台湾中山大学学位论文全文系统
13. 台湾世新大学博硕士论文全文系统
14. 台湾成功大学数字论文全文系统
15. 台湾大学电子学位论文
电子学位论文服务
16.北卡罗来州立大学学位论文
North Carolina State University - Electronic Thesesand Diss。
17. 西维吉尼亚大学学位论文
West Virginia University Electronic Theses andDissertations。
18. NDLTD学位论文数据库
NDLTD(Networked Digital Library of Theses andDissertations,简称NDLTD)，是由美国国家自然科学基金支持的一个网上学位论文共建共享项目，为用户提供免费的学位论文文摘，还有部分可获取的免费学位论文全文（根据作者的要求，NDLTD文摘数据库链接到的部分全文分为无限制下载，有限制下载，不能下载几种方式），以便加速研究生研究成果的利用。目前全球有200多家图书馆、7个图书馆联盟、20多个专业研究所加入了NDLTD，其中20多所成员已提供学位论文文摘数据库7万条，可以链接到的论文全文大约有3万篇。为方便我国用户访问，我国CALIS文献中心引进了部分NDLTD资源。
19. 全球学位论文引擎
为了促进知识传播和研究生教育，1987年在美国密歇根(Michigan)州安阿伯(Ann Arbor)会议UMI的会议上，首次提出了ETD的概念。狭义的ETD(Electronic Theses and Dissertations 简称ETD )是数字化学位论文，1991年开始，弗吉尼亚技术学院试行学位论文电子化；此后，ETD在全球逐步发展。弗吉尼亚科技大学作为EDT开创者，目前为网络用户提供了博硕论文8873篇（2006年10月统计），此外，该网站为全球EDT的门户网页，集成了全球主要ETD的链接。可获取部分免费全文。
20. 香港大学论文库
The Hong Kong University Theses Collection（HKUTO）收录了1941年以来的15,606篇港大授予的硕士和博士论文，包含艺术，人文，教育以及社会科学，医学和自然科学各学科。其中的大部分论文都是和香港有关的研究。该数据库的论文主要为英文论文，部分为中英双语，部分为只用中文写成。HKUTO几乎囊括了港大的所有论文，目前有13,670篇(2008年3月1日访问数据)是电子全文。用户可以按照论文题目、作者检索，也可按照学位、学科检索。
查询国外学位论文的途径可使用PQDD-B（UMI博硕士论文数据库）：
可查询欧美1000余所大学1861年以来的160多万篇学位论文的信息，其中1997年以来的部分论文不但能看到文摘索引，还可以看到前24页的原文。
另外总结了几个查找国外文献的途径，与大家分享，如果您有更好的查找方法，欢迎补充。
一、x-mol
直接在百度搜索x-mol，这里可以查找到很多文献，好多都是可以直接下载，即使无法下载，也可以看到其doi，复制其doi去百度学术、谷歌搜索、sci-hub、web of science之类的网站搜索即可。基本思想就是找文献的doi，然后下载。
二、Already Have Keywords
假如你已经拥有了你想要寻找的文献关键词，那么你可以直接进入谷歌学术、sci-hub、ProQuest等的网站直接搜索。
三、Pay Attention to Foreign Universities
最后，我们还可以关注国外综合类大学的硕博士毕业论文，比如普林斯顿、耶鲁、麻省理工、斯坦福、（加州）伯克利等等。不过在翻译硕博士论文时，由于硕博士论文篇幅太长，大家一定要做好论文阅读攻略，否则可能会耗时很久翻译一篇文章，但结果却事与愿违。
现在有很多关于海外的软件功能以及电子产品都可以联网的，所以想要吵到国外的论文，只能通过这样子的程序软件去查询。
中国国家图书馆有一个PQDD博硕士论文数据库(1861－)，该库由美国国会图书馆指定的收藏全美国博硕士论文的分馆、加拿大国家图书馆指定的收藏全加拿大博硕士论文的机构ProQuest Information and Learning出品。它收录了欧美1000余所大学的170多万篇学位论文。涉及科学和工程学、人文及社会科学的各个方面。可检索超过90％的北美地区每年获得通过的博硕士论文以及许多国际性的博硕士论文的文摘。1997年以来的部分论文可查看前24页的论文原文。其中华人作者的论文全文可在我馆缩微阅览室获取。 国外的学位论文，近几年的都可以试图去作者的主页或者实验室的主页，一般PhD的文章都会挂在网上的。另外就是Google Scholar。 国内有中国优秀博士论文数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国学位论文全文数据库、国外有PQDT全文数据库。