復盤掘金指標源碼

1. 炒股是不是也看天賦，如果三五年內沒搞懂，是不是一輩子也搞不懂

人和人的命真的不一樣，有的人靠老天爺賞飯吃，有的人後天努力吃飽飯，有的人非要吃老天爺賞給別人的那口飯。炒股不說全看天分吧，但是三五年仍然是一撮隨時被割的韭菜那麼只能說這輩子與股票無緣。

所以，我相信股票投資真的需要一點點的天分和後期的摸索，但是如果三年五年都沒有搞懂，那麼可能只是定位錯了，換個方向可能會更好。

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2. 主升浪掘金看好現在哪些股票呢

答：一、主升浪是上升五浪中的第三浪的第3小浪，俗稱「三浪3」。現在把某隻股票上漲時的最大一浪也叫做「主升浪」。 通俗的講上就是主力在經過吸籌、洗盤、抬高股價脫離成本區後大幅拉升股價的一段行情就是主升浪行情。
二、主升浪掘金的意思是：在炒股時准確把握某隻股票的主升浪，堅定持股，最大限度的獲取主升浪的利潤。
三、從技術角度分析，主升浪行情具有以下確認標准:
1、多空指數指標呈金叉特徵
2、移動平均線呈多頭排列
3、MACD指標明顯強勢特徵
4、隨機指標KDJ反復高位鈍化

3. 朋友你好，容維財經的短線掘金，好用嗎客服很賣力起，龍門線指標咋樣

如果你要想靠指標來100%的炒股盈利。根本就是不可能的。

4. 百度掘金的效果怎麼樣，誰能說一說

「在互聯網的流量中，只有4%是搜索流量，其餘都是瀏覽流量，如何能把後者進一步地變現？」5月14日，在三亞舉行的網路聯盟峰會上，面對來自全國的數百名聯盟夥伴代表，網路董事長和CEO李彥宏拋出了這樣一個問題。
李彥宏認為：只要把剩餘96%的流量變現十分之一甚至二十分之一，就能帶來很可觀的收入。李彥宏認為：網路聯盟就是讓這些流量變現的平台。
李彥宏的計劃是，網路利用搜索平台的變現能力，吸引越來越多的網路媒體加入聯盟，從而將搜索流量以外的媒體流量轉化為收入，在網路媒體獲得收益的同時，網路也實現相應的利潤。
在李彥宏不斷強調網路聯盟的媒體平台角色，挖掘搜索以外流量的背後，網路正悄然進行著掙脫競價排名的「綁架」的蓄勢和准備，網路聯盟廣告是在競價排名業務尚未實現完美轉身之前，最有可能飛速增長的突破口。
從400萬到4億
之所以選擇網路聯盟作為突破口，是由於其令人咋舌的收入增長：2002年成立網路聯盟之時，當年的會員分成僅有413萬元，到2008年時，這一數字飆升至4.18億，6年時間翻了100倍，年均增長215%；其中2008年的分成是2004年的近40倍，超過網路2008年總收入是2004年30倍的增速。
根據上述數字變化分析，網路聯盟帶來的收入比重在逐年不斷上升。這與GOOGLE的AdSense收入比重不斷下降似乎形成了一個鮮明的對比。
根據GOOGLE歷年的財報統計，AdSense占總收入的比重在2004年是48%，2005年-2008年分別為44%、39%、35%、31%，到2009年第一季度時，該比重降至30%。
合作的網路媒體網路聯盟中扮演至關重要的角色，但網路聯盟還包括其他載體，軟體、網吧、運營商。
網路聯盟比AdSense內涵更廣。其中，軟體推廣是指在瀏覽器、視頻音頻播放器、下載軟體等個人用戶終端上，安裝網路的搜索插件；網站推廣即網路媒體聯盟，網路將廣告匹配後放在各種網路媒體上，這種方式與GOOGLE的AdSense模式相同；網吧推廣是指把網路搜索滲透安裝到全國的各家網吧內；運營商推廣則是與移動、電信、聯通合作，進行手機界面上的覆蓋。
以網吧推廣為例，網路負責網吧渠道推廣的經理喬今強告訴記者，網路在全國13萬多家網吧中，已經占據了10萬家。喬說：「網吧中初次上網的年輕人佔了大部分比例，這些人對第一次接觸的搜索引擎印象深刻，他們將成為網民的主力。」
根據CNNIC最新的報告，我國網吧上網比例為39.2%，網吧成為中國網民的第二大上網地點，目前我國網吧網民總規模已經達到9918萬人。
據易觀國際去年底的統計，「網吧最經常使用的搜索引擎調查」顯示，網路以86.7%的佔有率位列第一。
喬今強表示，網路在網吧推廣中主要採取通過網吧聯盟推廣和網吧軟體服務商推廣兩種方式，後者在向網吧提供計費、網維等軟體的過程中，嵌入網路的搜索引擎，在由軟體服務商帶來的流量產生收入後，網路和軟體服務商進行分成。在運營商推廣上，隨著3G的啟動和國內三大運營商競爭的加劇，網路也加快了合作速度。5月15日，網路與上海聯通達成了3G無線搜索合作；在剛剛過去的5·17電信日，網路也與中國電信旗下的「號碼百事通」達成了戰略合作， 按照雙方協議，包括網頁、新聞、圖片、貼吧、知道、MP3等在內一系列網路搜索服務將集成在一個統一的軟體模塊中，內置於「號碼百事通」服務平台。
至於網站媒體推廣，網路與AdSense屬於同質性的模式。網路方面的負責人士沒有向記者透露4種推廣方式中各自的收入比重，也拒絕透露網站媒體推廣中的分成比例。如果按照網站媒體推廣占總分成收入的1/4，參照GOOGLE最低50%，實際平均接近80%的分成比例測算，網路去年從網站媒體推廣中獲得的收入約為1.25億，這只佔去年網路32億的總收入4%左右，遠遠低於AdSense佔GOOGLE總收入30%的比例。
比重尚低，意味著未來增長的空間，網路才悄悄將其作為擺脫過於倚重競價排名現狀的一把殺手鐧。
變現知道和貼吧
網路聯盟總經理蔡虎稱，目前網路聯盟擁有將近30萬的客戶，網路媒體聯盟更關注與聯盟中的媒體與客戶進行對接，並有專門的客服人員定時向客戶遞交媒體分析和廣告效果報告。
「網路聯盟另外一處值得未來好好挖掘的是，它的貼吧和知道。」蔡虎說。
隨著貼吧和知道日益成為網民查找信息的工具，面對越來越多的「谷歌一下，網路知道」的現象，網路商業運營副總裁沈皓瑜表示，中國互聯網的一個特性是，目前網上仍很缺乏的一個環節就是編輯過的內容，實際上很多有用的信息在大家的腦子里，而人們又很願意貢獻出來，貼吧和知道的火爆說明這個模式符合了用戶需求。
貼吧和知道的內容屬於非搜索的96%部分，對於這部分如何變現，網路也在不斷探尋。「這部分有搜索的行為，還有很多是瀏覽行為，我們給一些相關內容的鏈接，有些時候是精準的，也放一些廣告，但是這塊比較少，全世界在把搜索以外的瀏覽變現這個問題上，都沒有很好的解決方案。」
沈皓瑜說，在這塊還有很多的地方去發掘，以讓網路和媒體聯盟合作夥伴一起受益。
營銷變革
在依靠網路聯盟變現搜索以外流量的同時，網路的品牌廣告開始復甦，這也成為分散競價排名的一個良性指標。
據葉朋表示，網路今年以來收入的增長的一個大的收入來源是老客戶，網路的大客戶部跟品牌廣告有框架協議，去年一部分的廣告主，今年開始簽署了框架協議，此外許多客戶是去年已經簽署，今年也進行了續簽，框架的簽署增長了60%以上。
實際上，網路在對客戶的續費能力上開始了加強。5月14日開始，網路華南區的廣州、東莞、深圳等地區的銷售員工出現了薪資糾紛事件，部分原因便是由於客戶簽單考核標準的變化，據相關的員工告訴記者，新的考核標准除了提高每月的簽單數量外，對客戶的續費能力也做了要求
在網路今年第一季度財報發布時，高盛分析師詹姆斯·米歇爾(James Mitchell)曾問到銷售團隊的重組進展。
葉朋當時表示，從去年第二季度起，網路已經採取了數項措施提高銷售部門效率，去年第二季度銷售部門員工數量就有所減少，但另一方面，網路還在關注對銷售部門進行戰略投資的機會，特別是在培訓方面。
5月14日，葉朋告訴記者，網路的運營體制在不斷的更新和調整中，盡管銷售人員一直在減少，但這個跟2007年相比沒有關系，這個效果是優化了組織結構，網路將會調整運營結構，但不完全是按業界，如以前是三級現在變成四級，另一方面是部門進行調整和規避，提高了人員的效率。

5. 股掌櫃三劍掘金指標靠譜嗎

你好，這個的話你可以用一下看一下，用那些股票來看一下符不符合來看一下經驗。

6. CRM：如何掘金潛在客戶

「合格潛在客戶生成量」成為硬性指標 2004年，隨著越來越多的國際品牌開始進入中國市場，國內汽車行業陷入窘境。與此同時，大眾汽車在國外市場所面臨的競爭也延續到中國國內。一方面，不斷推向市場的新的型號、新的車輛概念，直接對大眾的產品線進行沖擊。 另一方面，國際水準的營銷手段也開始對大眾當時的營銷體系帶來挑戰。與此同時，大眾品牌出現一定程度的老化，尤其是上海大眾，被認為是一個「過時」和「保守」的品牌。於是，管理客戶的購車和使用體驗，提升客戶的忠誠度，實現忠誠客戶的重復購買和正面的口碑宣傳就成為了上海大眾CRM戰略實施的首要目標。 上海大眾客戶服務中心其中的兩大基本任務是開發新客戶和維系老客戶。目前，上海大眾對客戶服務中心的考核指標除了「客戶、員工滿意度」等純粹服務類指標外，還有一個重要的「合格潛在客戶生成量」指標，這一硬性的指標使得客戶服務中心有了前所未有的壓力——為此，服務專員必須通過800電話正確記錄客戶信息，並對其購買意向進行准確判斷，否則會給經銷商發去大量無效信息，遭到直接負責跟蹤客戶的經銷商的反感。由此，客戶服務中心對服務專員開展了全方位的培訓，在做到盡可能准確記錄客戶信息之外，還必須熟練掌握整車性能、汽車零部件、客戶購買心理、呼叫中心IT系統等。 此外，上海大眾還制定了十分細致的潛在客戶管理規范，按照潛在客戶的預期購買時間細分客戶：如果客戶需要較長時間考慮才會買車，系統會自動將該客戶信息發到直郵中心，由直郵中心先把資料寄給這些客戶，之後客戶服務中心會階段性地與客戶保持聯系；只有客戶明確表示打算近期購買汽車，系統才會將其信息發給客戶所在地的經銷商。據介紹，這樣做的目的是盡可能確保給經銷商的潛在用戶信息是最有效的。 讓經銷商學會自我管理 在上海大眾CRM項目運行的四年時間里，通過經銷商CRM系統，經銷商可以每天獲得由上海大眾開發和維系的熱切潛在客戶，交由自己的銷售人員進行銷售跟進，以促進銷售的實現。通過和經銷商面對面的溝通，CRM小組成員深刻地體會到，每個經銷商都清楚地意識到對潛在用戶和現有用戶進行關系營銷是市場銷售的必然趨勢，也有迫切的需求對自己的用戶數據進行關系營銷。 上海大眾還開發一個以經銷商自我管理、自我經營的經銷商CRM系統，免費向所有的上海大眾特許經銷商提供。用於經銷商管理通過市場拓展獲得的，屬於自己的潛在客戶信息。與此同時，考慮到經銷商的接受能力和執行能力，系統設計還合理地平衡了系統靈活性和既定流程兩者之間的關系。由於實施了經銷商自營CRM，每個經銷商擁有了自己的資料庫，可以根據自己的實際情況，由系統管理員設定自己的團隊架構，以及不同員工的職責范圍，避免了因為業務員變動而造成的用戶資料的流失。 如何把越來越多的潛在客戶變成其汽車的真正擁有者，要完成這一轉變。隨著業務拓展的進一步深入，上海大眾對客戶的跟蹤需要遍布到全國各地的500多家經銷商。顯然這個過程僅有呼叫中心遠遠不夠，因此早在2002年底上海大眾的經銷商CRM系統就開發完畢。目前，它已成為上海大眾總部和分銷中心管理經銷商的基礎系統，總部和分銷中心可以實時查看各種數據，並且根據數據分析自動生成的報告，及時制定和改變市場策略。 挖掘潛在客戶僅僅是從上海大眾CRM掘金的一部分。眾所周知，汽車產業70%的利潤來自汽車後服務市場。由於汽車消費的特點，客戶的數據可記錄、可更新、可跟蹤。更重要的是，用戶的消費從買車、保養、維修到舊車置換和再購買，形成了非常明確的周期性行為，而產品和服務可以圍繞著這個周期而不斷發展，產品和服務的可拓展性強。「這些都是我們實施整合性CRM非常有利的條件。」 上海大眾汽車有限公司市場部關系營銷高級經理劉磊稱。

7. 掘金大數據 「貴漂」正當時

掘金大數據 「貴漂」正當時_數據分析師考試

昨日，《貴陽市大數據產業人才隊伍建設調研報告》出爐。報告顯示，截至2014年底，該市人才總量60.4萬人、每萬人人才資源數1331人，分別比2012年增長11.2萬人和217人；企業經營管理人才、專業技術人才、技能人才與2012年相比分別增長4.24萬人、1.53萬人、6.2萬人；非公有制企業人才總量從2012年的21.5萬人增加到25.7萬人。

與此同時，上半年新增大數據產業注冊企業1270家，集聚人才超過2萬人。目前，貴陽市大數據及關聯企業已超過2000戶，人才近13萬人，約占人才總量的22%。

政策：領軍人才創辦大數據企業，可獲500萬元經費

貴陽市在全省率先制定實施《關於加快大數據產業人才隊伍建設的實施意見》、《服務外包及呼叫中心產業人才培養規劃》等專項政策文件，明確大數據產業人才發展的目標任務和創新舉措，提出4個方面19條培養儲備、引進集聚大數據人才的具體措施。

對創辦大數據企業的領軍人才、核心技術人才，免費提供人才公寓、工作場所，最高給予500萬元創業啟動資金和200萬元項目開發經費；對獲得省級以上科技進步獎、制定行業標准、獲得發明專利的團隊和個人，最高給予100萬元獎勵；對引進領軍人才、核心技術人才、高技能人才和招聘基礎人才的大數據企業，給予獎勵和補貼；對做出突出貢獻的領軍人才、創新創業人才，給予物質獎勵和精神激勵。

建設：多個「國」字型大小落戶貴陽

貴陽市深化京築創新驅動區域合作，強力推進中關村貴陽科技園建設，依託高新技術開發區、經濟技術開發區及重點產業園區，搭建大數據科技創新、項目研發、人才創業承載平台，成功組建中科院軟體所貴陽分部、北京貴陽大數據研究院、首都科技條件平台貴陽合作站、「千人計劃」大數據研究院等。

建成全國首家大數據交易所、首個全域公共免費WiFi城市、首個塊上集聚大數據公共平台、首個政府數據開放示範城市和首個大數據戰略實驗室。同時，開展貴陽大數據7系列基礎平台項目建設，從北京引進項目260個。

目前，貴陽市國家級研發機構16家，省級以上企業技術中心、人才基地87家，國家級、省級科技企業孵化器8家，創客空間17家，創業孵化器和投資機構近20家。7月，該市獲國家科技部批准創建「大數據產業創新試驗區」。

培養：政、校、企聯動，訂單式培養大數據人才

貴陽市實施大數據人才培養計劃，鼓勵在築高校(職業院校)開設大數據相關專業，支持校企合作建立教育培訓基地，資助大數據企業在職人員提升學歷學位和專業技能，打造「一基地、兩中心、三示範、多點輻射」的呼叫中心人才培養體系，政、校、企聯動，訂單式培養大數據人才。

貴陽市級財政安排2000多萬元專項經費，在貴陽幼兒師范高等專科學校、貴陽市經濟貿易中等專業學校掛牌建立呼叫中心服務外包學院及示範教學基地，建設坐席1300多個。依託互聯網+現代農業，與電商巨頭、職業院校、網路公司合作，採取「理論+實踐」方式培養電商能人。今年以來，全市培養呼叫中心專業人才4000多名、電商能人400多名。

引智：大數據產業成為貴陽引才聚才重要載體

以大數據人才為重點，貴陽市建立招商引資與招才引智融合互動機制，大力實施「築巢引鳳計劃」、「黔歸人才計劃」等，大力集聚產業發展急需人才。

近兩年來，貴陽市開展的大型招才引智活動中，大數據人才、項目引進比例佔40%以上，2014年引進大數據相關專業人才535名，今年以來大數據龍頭企業貴陽朗瑪信息公司引進人才174名，大數據產業已經成為貴陽市引才聚才的重要載體。

據統計，2013年至2015年上半年，該市直接引進各類高層次人才1882名，相當於前八年引才的總和，其中博士241名、碩士1380名、高級職稱261名。高層次人才引進流出比從2012年的36∶1提高到2014年的49∶1，引才數量及層次呈逐年提升態勢。

創業：已集聚創客團隊230多支

利用創建國家級大數據產業發展集聚示範區的機遇優勢，貴陽市深入推進人才改革管理試驗區建設，全力打造「政策+基地+資金+服務+平台」模式的創新創業全生態鏈。

如今，越來越多的黔籍人才和「創客」選擇貴陽創業興業。3月14日，「『北漂』已過時、『貴漂』是時尚」節目在騰訊網播出，關注人數1000多萬，評論逾7800條。據近日阿里巴巴集團旗下螞蟻金服發布的《大學生就業流向報告》和經濟學人智庫發布的《2015年中國新興城市報告》顯示，貴州進入了大學畢業生凈流入排行榜前列，貴陽在全國新興城市的綜合排名、經濟增長及外商直接投資三個方面均列第一。

2013年以來，高校畢業生到貴陽創業就業人數年均增長30%以上，全市新增創業實體11.6萬戶，帶動就業41萬人。目前全市集聚創客團隊230多支、創客1800多人。2014年，全市新增高新技術企業40家、增長23.1%，大數據產業總量650億元，同比增長68%，科技進步貢獻率、人才貢獻率分別達到56.4%和28.13%，高於全國、全省平均水平。

目標：創新創業人才「築夢」首選地

如何才能打造創新創業人才「築夢」首選地？

貴陽市將深化與發達地區人才交流合作機制，通過調動、聘用、掛職、兼職和項目合作、技術入股等形式合理配置大數據人才資源。採取支持高校、科研院所、企業培養和「人才+項目」的模式，依託國家、省、市重大科研項目、產業項目和工程項目，在實踐中培養聚集大數據產業骨幹人才。

研究提出具有創新性和引領性的大數據人才評價認定和職稱評聘辦法，開辟大數據人才職稱評審「綠色通道」，建立以能力為導向，以業績為依託，以品德、知識、能力等為主要內容的大數據人才評價指標新體系，力爭將大數據人才認定評定標准納入國家大數據標准委員會標准立項范疇，成為大數據人才標准起草城市和試驗城市。

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8. 技術掘金裡面的上升通道是基於什麼技術指標得出的

畫條平行線，在上升通道內

9. 大數據掘金之中的數據分析方法不哪些

數據挖掘最常見的十種方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、羅吉斯回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。

10. 【薩洛克】這個項目怎麼樣真的能成為快速掘金的投資首選項目嗎

我現在正在考察這個項目，我覺得項目總體還是可以的。我之所以關注薩洛克這個項目也是因為它比較適合做一個小本生意，成本低，投資比較少就可以開起來，這樣風險比較小。再一個就是薩洛克的系列比較多，口味多自然消費人群就會廣了，這是我的一個理解。另外就是薩洛克價格相對來說要低，可能客戶能更多一點。所以，我還是特別看好薩洛克這個項目的。