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外汇交易策略

基于RSI与BB的股票趋势分析

微信 Web 资源离线存储是面向 Web 开发者提供的基于微信内的 Web 加速方案。 通过使用微信离线存储,Web 开发者可借助微信提供的资源存储能力,直接从微信本地加载 Web 资源而不需要再从服务端拉取,从而减少网页加载时间,为微信用户提供更优质的网页浏览体验。每个公众号下所有 Web App 累计最多可缓存 5M 的资源。

入侵检测系统

IDS是计算机的监视系统,它通过实时监视系统,一旦发现异常情况就发出警告。 [1] 以信息来源的不同和检测方法的差异分为几类:根据信息来源可分为基于主机IDS和基于网络的IDS,根据检测方法又可分为异常入侵检测和误用入侵检测。不同于防火墙,IDS入侵检测系统是一个监听设备,没有跨接在任何链路上,无须网络流量流经它便可以工作。因此,对IDS的部署,唯一的要求是:IDS应当挂接在所有所关注流量都必须流经的链路上。在这里,"所关注流量"指的是来自高危网络区域的访问流量和需要进行统计、监视的网络报文。在如今的网络拓扑中,已经很难找到以前的HUB式的共享介质冲突域的网络,绝大部分的网络区域都已经全面升级到交换式的网络结构。因此,IDS在交换式网络中的位置一般选择在尽可能靠近攻击源或者尽可能靠近受保护资源的位置。这些位置通常是:服务器区域的交换机上;Internet接入路由器之后的第一台交换机上;重点保护网段的局域网交换机上。由于入侵检测系统的市场在飞速发展,许多公司投入到这一领域上来。Venustech(启明星辰)、Internet Security System(ISS)、思科、赛门铁克等公司都推出了自己的产品。

入侵检测系统 系统组成

入侵检测系统 系统缺陷

1998年2月,Secure Networks Inc.指出IDS有许多弱点,主要为:IDS对数据的检测;对IDS自身攻击的防护。由于当代网络发展迅速,网络传输速率大大加快,这造成了IDS工作的很大负担,也意味着IDS对攻击活动检测的可靠性不高。而IDS在应对自身的攻击时,对其他传输的检测也会被抑制。同时由于模式识别技术的不完善,IDS的高虚警率也是它的一大问题。

入侵检测系统 安全策略

入侵检测系统 通信协议

IDS系统内部各组件之间需要通信,不同厂商的IDS系统之间也需要通信。因此,有必要定义统一的协议。IETF有一个专门的小组Intrusion Detection Working Group (IDWG)负责定义这种通信格式,称作Intrusion Detection Exchange Format(IDEF),但还没有统一的标准。设计通信协议时应考虑以下问题:系统与控制系统之间传输的信息是非常重要的信息,因此必须要保持数据的真实性和完整性。必须有一定的机制进行通信双方的身份验证和保密传输(同时防止主动和被动攻击); [3] 通信的双方均有可能因异常情况而导致通信中断,IDS系统必须有额外措施保证系统正常工作。

入侵检测系统 检测技术

入侵检测系统 检测方法

入侵检测系统 异常检测方法

基于贝叶斯网络检测法:用图形方式表示随机变量之间的关系。通过指定的与邻接节点相关一个小的概率集来计算随机变量的联接概率分布。按给定全部节点组合,所有根节点的先验概率和非根节点概率构成这个集。贝叶斯网络是一个有向图,弧表示父、子结点之间的依赖关系。当随机变量的值变为已知时,就允许将它吸收为证据,为其他的剩余随机变量条件值判断提供计算框架。

基于统计的异常检测法:是根据用户对象的活动为每个用户都建立一个特征轮廓表,通过对当前特征与以前已经建立的特征进行比较,来判断当前行为的异常性。用户特征轮廓表要根据审计记录情况不断更新,其保护去多衡量指标,这些指标值要根据经验值或一段时间内的统计而得到。

基于机器学习检测法:是根据离散数据临时序列学习获得网络、系统和个体的行为特征,并提出了一个实例学习法IBL,IBL是基于相似度,该方法通过新的序列相似度计算将原始数据(如离散事件流和无序的记录)转化成可度量的空间。然后,应用IBL学习技术和一种新的基于序列的分类方法,发现异常类型事件,从而检测入侵行为。其中,成员分类的概率由阈值的选取来决定。

数据挖掘检测法:数据挖掘的目的是要从海量的数据中提取出有用的数据信息。网络中会有大量的审计记录存在,审计记录大多都是以文件形式存放的。如果靠手工方法来发现记录中的异常现象是远远不够的,所以将数据挖掘技术应用于入侵检测中,可以从审计数据中提取有用的知识,然后用这些知识区检测异常入侵和已知的入侵。采用的方法有KDD算法,其优点是善于处理大量数据的能力与数据关联分析的能力,但是实时性较差。

入侵检测系统 误用检测方法

模式匹配法:是常常被用于入侵检测技术中。它是通过把收集到的信息与网络入侵和系统误用模式数据库中的已知信息进行比较,从而对违背安全策略的行为进行发现。模式匹配法可以显著地减少系统负担,有较高的检测率和准确率。

基于状态转移分析的检测法:该方法的基本思想是将攻击看成一个连续的、分步骤的并且各个步骤之间有一定的关联的过程。在网络中发生入侵时及时阻断入侵行为,防止可能还会进一步发生的类似攻击行为。在状态转移分析方法中,一个渗透过程可以看作是由攻击者做出的一系列的行为而导致系统从某个初始状态变为最终某个被危害的状态。 [1] [4]

# 小程序简介

​实际上,微信官方是没有对外暴露过如此调用的,此类 API 最初是提供给腾讯内部一些业务使用,很多外部开发者发现了之后,依葫芦画瓢地使用了,逐渐成为微信中网页的事实标准。2015年初,微信发布了一整套网页开发工具包,称之为 JS-SDK,开放了拍摄、录音、语音识别、二维码、地图、支付、分享、卡券等几十个API。给所有的 Web 开发者打开了一扇全新的窗户,让所有开发者都可以使用到微信的原生能力,去完成一些之前做不到或者难以做到的事情。

代码清单1-2 使用 JS-SDK 调用图片预览组件

​JS-SDK是对之前的 WeixinJSBridge 的一个包装,以及新能力的释放,并且由对内开放转为了对所有开发者开放,在很短的时间内获得了极大的关注。从数据监控来看,绝大部分在微信内传播的移动网页都使用到了相关的接口。

​JS-SDK 解决了移动网页能力不足的问题,通过暴露微信的接口使得 Web 开发者能够拥有更多的能力,然而在更多的能力之外,JS-SDK 的模式并没有解决使用移动网页遇到的体验不良的问题。用户在访问网页的时候,在浏览器开始显示之前都会有一个白屏的过程,在移动端,受限于设备性能和网络速度,白屏会更加明显。我们团队把很多技术精力放置在如何帮助平台上的 Web 开发者解决这个问题。因此我们设计了一个 JS-SDK 的增强版本,其中有一个重要的功能,称之为“微信 Web 资源离线存储”。

微信 Web 资源离线存储是面向 Web 开发者提供的基于微信内的 Web 加速方案。

通过使用微信离线存储,Web 开发者可借助微信提供的资源存储能力,直接从微信本地加载 Web 资源而不需要再从服务端拉取,从而减少网页加载时间,为微信用户提供更优质的网页浏览体验。每个公众号下所有 Web App 累计最多可缓存 基于RSI与BB的股票趋势分析 5M 的资源。

​这个设计有点类似 HTML5 的 Application Cache,但在设计上规避了一些 Application Cache的不足。

​在内部测试中,我们发现 离线存储 能够解决一些问题,但对于一些复杂的页面依然会有白屏问题,例如页面加载了大量的 CSS 或者是 JavaScript 文件。​除了白屏,影响 Web 体验的问题还有缺少操作的反馈,主要表现在两个方面:页面切换的生硬和点击的迟滞感。

​微信面临的问题是如何设计一个比较好的系统,使得所有开发者在微信中都能获得比较好的体验。这个问题是之前的 JS-SDK 所处理不了的,需要一个全新的系统来完成,它需要使得所有的开发者都能做到:

# 小程序与普通网页开发的区别

​小程序的主要开发语言是 JavaScript ,小程序的开发同普通的网页开发相比有很大的相似性。对于前端开发者而言,从网页开发迁移到小程序的开发成本并不高,但是二者还是有些许区别的。

​网页开发渲染线程和脚本线程是互斥的,这也是为什么长时间的脚本运行可能会导致页面失去响应,而在小程序中,二者是分开的,分别运行在不同的线程中。网页开发者可以使用到各种浏览器暴露出来的 DOM API,进行 DOM 选中和操作。而如上文所述,小程序的逻辑层和渲染层是分开的,逻辑层运行在 JSCore 中,并没有一个完整浏览器对象,因而缺少相关的DOM API和BOM API。这一区别导致了前端开发非常熟悉的一些库,例如 jQuery、 Zepto 等,在小程序中是无法运行的。同时 JSCore 的环境同 NodeJS 环境也是不尽相同,所以一些 NPM 的包在小程序中也是无法运行的。

​网页开发者需要面对的环境是各式各样的浏览器,PC 端需要面对 IE、Chrome、QQ浏览器等,在移动端需要面对Safari、Chrome以及 iOS、Android 系统中的各式 WebView 。而小程序开发过程中需要面对的是两大操作系统 iOS 和 Android 的微信客户端,以及用于辅助开发的小程序开发者工具,小程序中三大运行环境也是有所区别的,如表1-1所示。

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运行环境 逻辑层 渲染层
iOS JavaScriptCore WKWebView
安卓 V8 chromium定制内核
小程序开发者工具 NWJS Chrome WebView

# 体验小程序

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技术分析中使用的 5 个基本指标

独家 深度

蟹老板的进击之路

但哪些是最好的技术指标?好吧,每个交易者都会告诉你一些不同的东西。一位分析师会发誓的是另一位分析师会完全否认的最终指标。但是,有一些非常受欢迎的,例如我们在下面列出的那些(RSI、MA、MACD、StochRSI 和 BB)。

1. 相对强弱指数 (RSI)

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RSI 是一个动量指标,显示资产是超买还是超卖。它通过测量近期价格变化的幅度来实现这一点(标准设置是前 14 个时期——即 14 天、14 小时等)。然后数据显示为一个振荡器,其值可以在 0 到 100

由于 RSI 是一个动量指标,它显示了价格变化的速率(动量)。这意味着如果价格上涨时动量增加,则上升趋势强劲,越来越多的买家介入。相反,如果价格上涨时动量减少,则可能表明卖家很快可能会控制市场。

RSI 的传统解释是,当它超过 基于RSI与BB的股票趋势分析 70 时,资产超买,当它低于 30 基于RSI与BB的股票趋势分析 时,资产超卖。因此,极值可能表示即将发生的趋势逆转或回调。即便如此,最好不要将这些值视为直接买入或卖出信号。与许多其他技术分析 (TA)技术一样,RSI 可能会提供虚假或误导性信号,因此在进入交易之前考虑其他因素总是有用的。

2. 移动平均线 (MA)

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两种最常用的移动平均线是简单移动平均线(SMA 或 MA)和指数移动平均线 (EMA)。SMA 是通过从定义的时期获取价格数据并产生平均值来绘制的。例如,通过计算过去 10 天的平均价格绘制 10 天 SMA。另一方面,EMA 的计算方式更重视最近的价格数据。这使其对最近的价格走势更具反应性。

如前所述,移动平均线是一个滞后指标。周期越长,滞后越大。因此,与 50 日均线相比,200 日均线对近期价格走势的反应较慢。

交易者经常使用价格与特定移动平均线的关系来衡量当前的市场趋势。例如,如果价格长时间保持在 200 日均线上方,则该资产可能被许多交易者认为处于牛市中。

交易者还可以使用移动平均线交叉作为买入或卖出信号。例如,如果 100 天 SMA 低于 200 天 SMA,则可能被视为卖出信号。但是这个十字架到底是什么意思呢?它表明过去 100 天的平均价格现在低于过去 200 天的平均价格。此处卖出背后的想法是短期价格走势不再跟随上升趋势,因此趋势可能正在逆转。

3. 移动平均收敛散度(MACD)

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MACD 用于通过显示两条移动平均线之间的关系来确定资产的动量。它由两条线组成——MACD 线和信号线。MACD 线的计算方法是从 12 EMA 中减去 26 EMA。然后将其绘制在 MACD 线的 9 EMA – 信号线上。许多图表工具还经常包含直方图,显示 MACD 线和信号线之间的距离。

通过寻找 MACD 和价格走势之间的差异,交易者可能会深入了解当前趋势的强度。例如,如果价格创出更高的高点,而 MACD 创出更低的高点,则市场可能很快就会反转。在这种情况下,MACD 告诉我们什么?该价格正在上涨而动量正在下降,因此出现回调或逆转的可能性更高。

交易者还可以使用该指标来寻找 MACD 线与其信号线之间的交叉点。例如,如果 MACD 线在信号线上方交叉,则可能暗示买入信号。相反,如果 MACD 线在信号线下方交叉,则可能表明卖出信号。

MACD 通常与 RSI 结合使用,因为它们都衡量动量,但使用不同的因素。假设是它们一起可能会给出更完整的市场技术前景。

4. 随机 RSI (StochRSI)

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随机 RSI 是一个动量振荡器,用于确定资产是超买还是超卖。顾名思义,它是 RSI 的衍生物,因为它是根据 RSI 值而不是价格数据生成的。它是通过将称为随机震荡指标的公式应用于普通 RSI 值而创建的。通常,随机 RSI 值的范围在 0 到 1(或 0 到 1布林带衡量市场的波动性,以及超买和超卖情况。它们由三条线组成 - 一条 SMA(中间带)以及一条上带和下带。设置可能会有所不同,但通常上限和下限与中间带相差两个标准差。随着波动性的增加和减少,波段之间的距离也会增加和尽管指标显示数据,但重要的是要考虑对数据的解释非常主观。因此,退一步考虑个人偏见是否会影响您的决策总是有用的。对于一个交易者来说可能是直接买入或卖出的信号对于另一个交易者来说可能只是市场噪音。

StochRSI 读数高于 0.8 通常被认为是超买,而低于 0.2 的值可能被认为是超卖。值 0 表示 RSI 在测量期间处于最低值(默认设置通常为 14)。相反,值为 1 表示 RSI 在测量期间处于最高值。

与应如何使用 RSI 类似,超买或超卖 基于RSI与BB的股票趋势分析 StochRSI 值并不意味着价格肯定会反转。在 StochRSI 的情况下,它只是表明 RSI 值(StochRSI 基于RSI与BB的股票趋势分析 值的来源)接近其最近读数的极值。同样重要的是要记住,StochRSI 比 RSI 指标更敏感,因此它往往会产生更多错误或误导性的信号。

5. 布林带 (BLLO)

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布林带衡量市场的波动性,以及超买和超卖情况。它们由三条线组成 - 一条 SMA(中间带)以及一条上带和下带。设置可能会有所不同,但通常上限和下限与中间带相差两个标准差。随着波动性的增加和减少,波段之间的距离也会增加和减少。

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