❶ 股指期貨日內交易實盤指導，股票波段操作，成功率70%以上
網路一下股友點評網，波段操作是振盪調整行情中獲取短線收益的最佳操作技巧，一次完整的波段操作過程涉及「買」「賣」兩個方面，這里先來分析一下買入技巧。
實際操作中很難買到最低價的
波段操作的買入時機，要參考築底中心區域。指數上漲過急後會重新跌回中心區，指數下跌過度後也會反彈回來。而真正的底部也是指一個區域，並非是某一特定的拐點或價位，不能把底部區域的買入理解為對某一拐點的買入，因為在實際操作中是很難買到最低價的。從概率的角度出發，無論是從下跌末段買入，還是從啟動初期買入，操作的成功概率均遠遠大於在拐點處的買入。底部區域的買入不必追求買到最低價或拐點位，只要能買到相對低位就是成功的。
階段性底部買入股票的選擇標准
1、選擇經歷過一段時間的深幅下調後，價格遠離30日平均線、乖離率偏差較大的個股。
2、個股價格要遠遠低於歷史成交密集區和近期的套牢盤成交密集區。
3、在實際操作過程中要注意參考移動成本分布，當移動成本分布中的獲利盤小於3時，可將該股定為重點關注對象。一旦大盤和個股止跌企穩後，可以在符合以上選股標準的個股中逢低建倉。大盤在構築底部區域時，個股成交量太少或出現地量時，均不是最佳的買入時機，因為這說明該股目前價位對外圍資金仍沒有吸引力，還不能確認為一定止跌企穩了。即使大盤出現一輪行情，這類個股也會因為缺乏主流資金的入駐而制約上漲空間和上漲速率。因此，在底部區域選股時要選擇在前期曾經出現過地量，而隨著股價的下跌，目前量能正處於溫和放大過程中的個股。在階段性底部區域買入時還要巧妙應用相反理論，股評反復強調的底部和大多數投資者
都認可的底部往往僅是一處階段性底部，這時不要完全滿倉或重倉介入，而且還要注意及時獲利了結。只有在股評已經不敢輕易言底和大多數投資者都不敢抄低時，真正適合於戰略性投資。
❷ 求小波變換圖像降噪的matlab代碼
%源代碼來自於在《MATLAB環境下基於小波變換的圖像去噪》劉智clear;clc % 清理工作空間
load wbarb; % 裝載原始圖像
subplot(221); % 新建窗口
image(X); % 顯示圖像
colormap(map); % 設置色彩索引圖
title('原始圖像'); % 設置圖像標題
axis square; % 設置顯示比例,生成含噪圖像並圖示
init=2055615866; % 初始值
randn('seed',init); % 隨機值
XX=X+8*randn(size(X)); % 添加隨機雜訊
subplot(222); % 新建窗口
image(XX); % 顯示圖像
colormap(map); % 設置色彩索引圖
title('含噪圖像'); % 設置圖像標題
axis square; %用小波函數coif2 對圖像XX 進行2 層分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解
n=[1,2]; % 設置尺度向量
p=[10.28,24.08]; % 設置閾值向量,對高頻小波系數進行閾值處理
%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');
%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');
nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');
X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 圖像的二維小波重構
subplot(223); % 新建窗口
image(X1); % 顯示圖像
colormap(map); %設置色彩索引圖
title('第一次消噪後的圖像'); % 設置圖像標題
axis square; % 設置顯示比例,再次對高頻小波系數進行閾值處理
%mc=wthcoef2('h',nc,l,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',nc,l,n,p,'s');
mc=wthcoef2('d',nc,l,n,p,'s');
X2=waverec2(mc,l,'coif2'); % 圖像的二維小波重構
subplot(224); % 新建窗口
image(X2); % 顯示圖像
colormap(map); % 設置色彩索引圖
title('第二次消噪後的圖像'); % 設置圖像標題
axis square; % 設置顯示比例
❸ 請教小波去噪中wdencmp函數使用的問題
s=zeros(1,100);
s(50:100)=1;
subplot(2,2,1);plot(s);
title('原始信號');
[c,l]=wavedec(s,3,'db1');
a3=appcoef(c,l,'db1',3);
d3=detcoef(c,l,3);
d2=detcoef(c,l,2);
d1=detcoef(c,l,1);
dd3=zeros(1,length(d3));
dd2=zeros(1,length(d2));
dd1=zeros(1,length(d1));
c1=[a3
dd3
dd2
dd1];
s1=waverec(c1,l,'db1');
subplot(2,2,2);
plot(s1);grid;
title('強制消噪後的信號');
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);
subplot(2,2,3);
plot(s2);grid;
title('默認閾值消噪後的信號');
softd1=wthresh(d1,'s',1.465);
softd2=wthresh(d2,'s',1.823);
softd3=wthresh(d3,'s',2.768);
c2=[a3
softd3
softd2
softd1];
s3=waverec(c2,l,'db1');
subplot(2,2,4);
plot(s3);grid;
title('給定軟閾值消噪後的信號');
❹ 用matlab模擬小波去噪程序老是錯誤是怎麼回事
c1=[a3;dd3'; dd2'; dd1'];改為c1=[ca3 cdd3 cdd2 cdd1];看的不仔細吧~下面的c2=[a3 softd3 softd2 softd1];也一樣改成ca3
❺ 股指期貨日內交易是多頭趨勢做多還是堅持自己熟悉的空頭趨勢
1、首先要看基本面信息是利多還是利空。
2、技術面看一個長周期趨勢是多頭還是空頭。
3、在小周期里找入場點，如果大周期是多頭，那就逢低做多，如果大周期是空頭，那就逢高做空。
4、如果技術面與消息面沖突，看不明白，建議暫時不要做單。
❻ 推薦一本股指期貨日內交易的書籍，力求經典實用，謝謝！
日本蠟燭圖 ，不二之選。
❼ 小波降噪原理
圖像降噪的主要目的是在能夠有效地降低圖像雜訊的同時盡可能地保證圖像細節信息不受損失，。圖像去噪有根據圖像的特點、雜訊統計特性和頻率分布規律有多種方法，但它們的基本原理都是利用圖像的雜訊和信號在頻域的分布不同，即圖像信號主要集中在低頻部分而雜訊信號主要分布在高頻部分，採取不同的去噪方法。傳統的去噪方法，在去除雜訊的同時也會損害到信號信息，模糊了圖像。
小波變換主要是利用其特有的多解析度性、去相關性和選基靈活性特點，使得它在圖像去噪方面大有可為，清晰了圖像。經過小波變換後，在不同的解析度下呈現出不同規律，設定閾值門限，調整小波系數，就可以達到小波去噪的目的。
小波變換去噪的基本思路可以概括為：利用小波變換把含噪信號分解到多尺度中，小波變換多採用二進型，然後在每一尺度下把屬於雜訊的小波系數去除，保留並增強屬於信號的小波系數，最後重構出小波消噪後的信號。其中關鍵是用什麼准則來去除屬於雜訊的小波系數，增強屬於信號的部分。
❽ 求幾個小波去噪的Matlab代碼，急！！！！！！！！！！！
s %自己定義
%畫出原始信號
subplot(221);
plot(s);
title('原始信號');
ylabel('幅值A');
%用db3小波對信號進行3層分解並提取系數
[c,l]=wavedec(s,3,'db3');
a3=appcoef(c,l,'db3',3);
d3=detcoef(c,l,3);
d2=detcoef(c,l,2);
d1=detcoef(c,l,1);
%強制消噪處理
dd3=zeros(1,length(d3));
dd2=zeros(1,length(d2));
dd1=zeros(1,length(d1));
c1=[a3 dd3 dd2 dd1];
s1=waverec(c1,l,'db3');
subplot(222);
plot(s1);
title('強制消噪信號');
%默認閾值進行消噪
%用ddencmp函數獲得信號的默認閾值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db3',3,thr,sorh,keepapp);
subplot(223);
plot(s2);
title('默認閾值消噪');
xlabel('樣本序號n');
ylabel('幅值A');
%用給定的軟閾值進行消噪
softd1=wthresh(d1,'s',1.465);
softd2=wthresh(d2,'s',1.823);
softd3=wthresh(d3,'s',2.768);
c2=[a3 softd3 softd2 softd1];
s3=waverec(c2,l,'db3');
subplot(224);
plot(s3);
title('給定軟閾值消噪');
❾ 基於小波包分解的高光譜影像去噪方法
在高光譜影像中不可避免地混雜了大量的冗餘雜訊信息，為了得到較為純凈的信息以便於更好地對不同地物進行分類，就必須對圖像進行降噪處理。在圖像頻率域范圍，雜訊信息主要集中在高頻部分。去除圖像的雜訊要在保留圖像細節信息的基礎上盡可能的去除掉圖像的雜訊污染，利用小波包理論既可以實現降低雜訊信息，又可以較大程度地保留圖像的細節部分信息。
設一個含雜訊的圖像表示如下（周丹等，2009）：
高光譜遙感影像信息提取技術
式中：F（t）為含雜訊信息的高光譜影像；f（ti）為純凈的信息，ti＝i/n；η為雜訊級別；zi為雜訊。
對原始影像F（t）進行小波變換分解，得到：
高光譜遙感影像信息提取技術
式中：Di（F）代表混合光譜系數；Di（f）代表純凈光譜系數；Di（z）代表雜訊系數。
常用的小波包系數降噪方法有硬閾值和軟閾值兩類（呂瑞蘭等，2004）。硬閾值消噪方法定義為
高光譜遙感影像信息提取技術
軟閾值消噪方法定義為
高光譜遙感影像信息提取技術
式中：λ為閾值；sgn為保持系數的符號不變。
利用傳統的閾值選擇方法可以起到過濾器的作用，能去除冗餘信息，保留或變換有用的信息。