《技术分析与股票盈利预测》作为一本实用投资教程，《技术分析与股票盈利预测》从出版到现在一直保持了实用性、有效性及其活力。《技术分析与股票盈利预测》还为罗伯特·爱德华先生和约翰·迈吉先生的畅销书《股市趋势技术分析》铺平了道路，在该畅销书的前言里，作者对沙巴克先生做出了由衷的感谢——“《技术分析与股票盈利预测》第一章大部分内容源于已故理查德W·沙巴克先生最早的研究和论著”。沙巴克提出了技术分析是一整体结构的观点，并展示了各种重要的模式、结构、趋势、支撑和阻力位、以及相关的技术细节。他列举了可以放心依赖的各种因素，同时也关注了那些干扰技术预测的缺陷和弱点。这些因素是投资者在价格、时间、交易量的游戏中必须接受和使用的。对市场上了解他的人来说，沙巴克先生堪称“技术分析之父”。

《股市趋势技术分析》的第一部分绝大部分内容源于已故理查德W.沙巴克先生此前的研究和著作。读者在阅读时也许对此部分内容并不陌生，因为除了配图不同，其他所有内容与沙巴克先生的论述基本没有任何区别。

沙巴克先生把反转模式作为本书中重点强调和关注的部分。对投资者来说，最关键的一点，就是研判出底部和顶部的反转。趋势的变化会大幅影响利润或损失，这种影响取决于他们的投资理念是长期的、中期的还是短期的。这一点对于买进和卖空都同样适用。 在众多反转模式中，沙巴克尤其重视头肩结构及其变形，这一结构最能表现反转迹象。他特别强调的另一重要事项就是密切注意交易量的变化，是否在价格上涨或下跌中出现放大、缩小或持平走势。沙巴克同样讲解了其他一些反转结构，包括圆形转向结构，对称、直角、下降、上升以及倒置三角形结构，顶部扩散形结构，钻石形结构，长方形结构，岛形结构以及其他结构。在每一结构的描述中作者都提到了棘手的背离状况。 作者重点关注的下一个模式就是持续整理模式。我们可以看到一个趋势的静止位置，在这个位置上价格开始积聚力量，以便继续按原趋势指定的方向上行或下行。持续结构偶...(展开全部)

《股市趋势技术分析》的第一部分绝大部分内容源于已故理查德W.沙巴克先生此前的研究和著作。读者在阅读时也许对此部分内容并不陌生，因为除了配图不同，其他所有内容与沙巴克先生的论述基本没有任何区别。

对于中国的投资者来说，技术分析是一个既熟悉又陌生的词语。大家都知道天底下没有不劳而获的事，投资股票也必须靠深入地钻研分析，然而能深刻地研究技术分析，领会技术分析的精神实质和内涵的人少之又少，能利用技术分析在市场中获利的投资者更是凤毛嶙角。 为了帮助广大股民明明白白地在股市中赚钱，而不是盲目地追涨杀跌，我们特编写了这部《股票技术分析大全》。本书系统地介绍了技术分析的各种理论，包括道氏理论、江恩理论、波浪理论、亚当理沦、相反理论、箱体理论等世界著名技术分析理论；全面地讲解了股市中常用的技术分析方法，包括分时走势分析技巧、盘口分析技巧、K线走势分析技巧、均线分析技巧，以及各种见顶见底信号，各种K线形态、K线组合、均线形态、各种技术指标及它们在实战中的具体应用；并对各种技术语言进行解读，以此来制定操作策略，让投资者更快地理解和掌握各种技术分析诀窍，更好地选择目标个股，准确把握市场投资动向，从而尽早尽快地获取实际收益。 王达菲编著的《股票技术分析大全(超值白金版)》*大的特色在于将理论与实践相结合，让读者在学中练、在练中学，真正兼顾了学习、运用的双重用途，使读者能精通技术分析，读懂市场语言，是广大股民学习股市操作技巧和提高操作水平的实用工具书。本书就像是一张股市的财富导航图，只要你认真学习，灵活掌握，就一定会在风云变幻的股市中获得理想的收益。如果你因本书而获得股票投资的灵感，那将是编者*大的欣慰。

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通过做数据分析学习数据分析 《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法，而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 第2版的新内容： ● 添加了500多页的新内容，包括20个新章节，例如，数据建模准备、成本-效益分析、缺失数据填充、聚类优劣度量以及细分模型等。 ● 针对前沿主题的新章节，例如，多元分类模型、BIRCH聚类、集成学习(bagging及boosting)、模型投票与趋向平均等。 ● 每章节后均附有R语言开发园地，读者可以获得完成书中分析所需的R语言源代码，以及通过R代码生成的图、表和结果。 ● 书中的附录为那些对统计基础生疏的读者提供了了解基本概念的材料。 ● 超过750...(展开全部)

本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，进而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python开发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。

本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。本书共8章。第1章对预测分析的流程进行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。最后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意入门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意进入实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。