기금넷 공식사이트 - 금 선물 - 구속 기하학에 대한 기술적 인식을 깨십시오 (a)

구속 기하학에 대한 기술적 인식을 깨십시오 (a)

정상 변동에서 한 가지 추세는 한 센터의 정돈 종료를 선택하는 것인가, 아니면 두 센터의 추세를 선택하는 것인가?

자가조절: 후속 문장 중에' 1 인칭' 으로 추세를 설명하려고 노력할 것이다. 그 이유 중 하나는 제 자신의 인지수준을 완전히 초월한 것입니다. 개인적으로, 나는 아주 잘했지만, 나는 아주 형편없었다. 나의 개인적인 자질은 나 외에 사람과 무관하며 환경과는 무관하다.

먼저 몇 가지 용어를 설명하겠습니다. 첫 번째는 "정상 변동 상태" 이며 명확하게 정의되지 않았습니다. 주로 일종의 추세가' 넓은 의미의 분류 없음' 형식으로 계속 오르거나 하락하는 것을 가리킨다. 예를 들어, 최근의 뜨거운' 천산생물' 은 넓은 의미의 분류가 없는 연속 주락의' 달러 지수' 이다. 이러한 추세는 지속적인 극단적 인 변동입니다. 그중에는 새로운 명사' 광의분류' 가 있는데, 사실 초기 웨이보에는 이미 설명이 있다. (초기 문장, 주로 고치기 귀찮다.) 간단히 요약해 보세요! 광의분류는 얽힘 이론의' 좁은 분류' 를 기초로 발전한 것이다. 모든 추세를 모두 넓은 의미의 분류로 묘사하는 것이다. 즉, 모든 추세의 유일한 인수는 F (KK 라인) ~ 넓은 의미의 분류 (B) 이다. 펜, 선, 중심, 뒷걸음질, 파도 등의 변화는 일어나지 않습니다. 물론, 이것은 가격 변동 함수를 쉽게 구성하는 데 필요한 단계이다. 광의분류는 수리논리에 기반한 좁은 분류 공식의 변형에 근거하여 더욱 도출되었다. 직접 결과: f(B)=aB+b/B+c, A, B, C 는 상수 계수, ab ≠ 0 으로 가격 변동의 특징 함수로 정의됩니다. 편의상 (주로 기존 시장 소프트웨어 지표와 결합) 0.6 18 또는 1.6 18 은 위의 특징 방정식입니다. F(x)=x- 1/x+ 1=0 으로 설정되어 있기 때문입니다. 이 구체적인 해석을 취하려면 a/b 가 매우 가깝다는 전제가 있는데, 이는 문장 시작 부분의' 정상 등락 상태' 를 설명하는 물리적 특징을 나타내는 이완 정도이다. 그래서 후속 문장 들이 황금 분할 지수를 사용하는 이유이기도 하다.

우리는 전기 주식 002463 을 예로 들어, 각각 얽힌 기하학 원작과 얽힌 이론 대수학 원작을 사용하여 어떤 연결과 장단점이 있는지 알아보았다. 현재 문화재경 소프트웨어에서 5 분 분량의 데이터를 볼 수 없기 때문에, 통신용 소프트웨어 스크린샷을 동봉합니다.

얽힘 이론의 기하학에서 볼 수 있듯이, 이 단락의 추세는 a+A+b 로, A 에 비해 B 는 분명히 뒤처지지 않고 (5 분 주기 관찰에 한함) 낙후되어 새로운 선을 형성한다.

다음은 60 분 주기의 스크린샷입니다. 이 세그먼트의 KK 선 데이터 양이 정말 크기 때문에 직접 세그먼트로 그려집니다.

기하학 이론에서 볼 수 있듯이 재귀는 더 큰 수준에서 a+A+b 입니다. 여기서 B 세그먼트는 간격 세트로 정확하게 배치할 수 있습니다.

대수학을 통해 우리는 가격이 처음으로 1.0= 17.92 로 떨어지면 우리는 매입한다는 것을 알 수 있다. 1.0 이 가격은 후기시세가 나오기 전에 스크린샷과 함께 제공할 수 있다는 점을 지적해야 합니다.

-응? 그렇다면 한 추세가 하나의 중심으로 마무리되는지, 아니면 두 개의 중심 추세로 끝나는 것과 어떤 관련이 있을까요?

이 문제를 해결하기 위해, 사실 한 추세의 첫 운행과 매우 관련이 있다. 예를 들어 처음에는 좁은 공간을 형성하고, 후기에는 두 개의 중추 a+A+b+B+c 를 형성할 확률이 높다. 물론 이 공간은 얼마나 작습니까? 이것은 모호한 개념이다. 후속 문장 들은 더 자세히 설명할 것이다.

결론: 위에서 볼 수 있듯이, 한 가지 추세는 첫 번째 단계의 공간 크기와 큰 관련이 있으며, 시작점은 높이를 결정한다고 할 수 있다. 실전에서 기하학의 우열을 알 수 있다. 장점: 추세에 명확한 기하학적 구조를 제공합니다. 단점: 일부 구매를 놓칠 것입니다. 예를 들어, 작은 주기 구매가 반드시 뒷걸음질 치는 것은 아니다. 물론, 얽히게 함 이론의 대수학 후, 그 기하학은 다양한 역행을 포함 할 수있을뿐만 아니라, 작은 것에서 큰 것까지 비 역행을 포함 할 수 있습니다.