斜率与共振体现的结果就是丝滑。
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顾比均线:上升段「均线流畅度 + 均匀速率发散」与情绪、行情持续性
顾比均线分两组:短期均线组(3/5/8/10/12/15 EMA,交易者均线)、长期均线组(30/35/40/45/50/60 EMA,投资者均线)
核心定义:
1. 流畅度:一组均线的斜率保持同向、没有反复缠绕、没有频繁拐头、没有尖锐弯折;多条均线几乎平行向上。
2. 均匀速率发散:短期组内部、长短两组之间,均线之间的间距匀速拉开,不会出现某一根线突然快速甩开(爆炸式发散),也不会间距快速收缩缠绕。
一、信号含义(流畅+均匀匀速发散)
✅ 市场情绪层面好处
1. 资金共识高度统一
短线资金、中线资金方向一致。短期交易者均线和长期投资者均线同步向上,短线资金在持续进场,中线底仓不抛售,不存在短线拉涨、长线资金砸盘的多空撕裂。
- 如果均线忽紧忽松、来回缠绕:代表多空反复拉锯,资金分歧大,情绪摇摆。
2. 上涨节奏可控,不是情绪脉冲
爆炸式发散(短期均线一下子大幅甩开长线均线),一般是游资一次性爆炒,情绪一次性释放,很容易短期见顶;
均匀速率发散 = 资金分批、有序进场,不是一次性打满。情绪是慢慢升温,不是瞬间狂热。
✅ 和行情持久性的关联
1. 高流畅+匀速发散 → 行情延续概率更高,趋势寿命更长
原理:趋势的生命力来自不同周期资金持续接力。
多条均线平行均匀上行:每一档持仓资金的成本有序抬升,形成阶梯式支撑。回踩的时候,短期均线就是天然支撑,不容易直接破掉趋势。
形态特征:像一组平行向上的铁轨,间距慢慢、匀速拉开。
2. 区分两种发散:
- 良性匀速发散(你关注的形态):线宽均匀扩大,均线平滑不弯折 → 趋势持续性强,适合持有
- 恶性急速发散:短期均线陡峭上冲,瞬间大幅远离长期均线,均线组拉开巨大缺口 → 短期超买,乖离率快速拉大,大概率快速回调,行情短命。
二、衰退的信号(用来判断趋势何时开始失效)
当原本均匀发散的顾比均线出现下面任意一种,代表持续性减弱:
1. 短期均线组内部开始弯折、缠绕,流畅度破坏:短线资金开始分歧,有人兑现离场。
2. 长短均线之间间距不再扩大,开始收敛(线宽缩小):增量资金停止进场,趋势动力衰竭。
3. 短期均线拐头下穿,打破平行结构:趋势由“发散”转为收敛,进入震荡或反转阶段。
三、实操要点(适配你的量化面板)
1. 看流畅度:看均线组的曲率,不是单根K线涨跌。哪怕出现单日大阴线,只要均线组整体形态依然平行流畅、间距保持匀速发散,大趋势没有破坏。
2. 均匀发散≠无限发散:发散到一定程度,必然收敛。匀速发散是过程特征,不是永久状态;一旦发散速率突然变快,就要警惕乖离过大的回撤风险。
3. 对比:震荡行情里顾比均线是缠绕状态;启动阶段从缠绕→缓慢均匀发散;主升阶段维持流畅均匀发散;末期发散停滞、均线弯折收敛。
一句话浓缩
顾比均线上升阶段,均线流畅、线宽匀速均匀发散,代表多周期资金共识稳定,情绪循序渐进而非一次性狂热;这种形态的上涨,趋势持续性显著强于那种短期均线突然爆炸甩开长线的脉冲行情。
如果你需要,我可以把这个形态写成量化判定条件,直接加到扣子的指标里面。
话题与分类:
主题股票:
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子午线进计划代表着马斯克直接进入军方。那他的投资,他的制造业工厂就不是企业行为,是国家意志。
我们以前说我们的产业链非常有优势,你看他制造芯片的时候,从头到尾全部在一个区域内完成。
更重要的这个人不用通用设备,他自己直接改造设备。
大家可能没有注意到,特斯拉的space x用了6亿美金清退,清除所有的中国籍和中国设备。所以马斯克不是过去那个跟我们很好的马斯克。马斯克下一步就是所有的AI去中国化。
所以先进封装,先进。CPU BCU.所有的东西通通完蛋,通通被清出去了。是没有美国的订单,嗯,东山精密值多少钱呢?我记得当时只是苹果停了他的订单,就跌到20块钱了。那现在资本开支这么大,如果全部订单停掉,也就是20来块钱啊。那现在的价格还是高的不得了啊。
你们自己去搜索一下SpaceX去中国工程师。
当然现在这种状态没有任何人敢开挖堰塞湖,那会造成巨大的灾难
那么科技含量不高的制造业A股大约的市盈率多少呢?其实像蓝思科技那样,市盈率在15倍以下是比较合理的。因为他没有护城河嘛。所以新易盛包括PCB,如果低于15倍,市盈率是比较合理的。
当这种丝滑瞬间被外力打破的时候,它的修复还是很快的。[图片]
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那么A股股民长期靠消息炒股,所以也就非常相信救市或者什么政策动向。就是就是就是,他也是找强势的品种来做。这点李大霄老师说的很好,救市的同时还要赚钱。而清晰的技术指标,其实最先反映了市场真正的资金动向。
[展开]那么A股股民长期靠消息炒股,所以也就非常相信救市或者什么政策动向。就是就是就是,他也是找强势的品种来做。这点李大霄老师说的很好,救市的同时还要赚钱。而清晰的技术指标,其实最先反映了市场真正的资金动向。
[展开]银行因为银行股的指数涨幅跟个股涨幅差不多,所以说图看起来就会显得是这样。[图片]
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也就是说把所有的经验全部放到后台去计算。你看到的就是所有看盘经验提炼出来的计算结果,当然准确率是很好的。
第一性原理的核心:抛开行业现成方案、经验套路,回归物理、感知、车辆动力学底层,重新推导解决方案,而不是在别人方案上修修补补。
1. 推翻行业固有假设:高阶智驾必须依赖高精地图
行业过去的共识:做城市NOA,必须提前测绘高精地图,把车道线、红绿灯、路标全部预先存入地图。
- 经验派思路:买地图数据,在地图框架内写大量规则,地图没覆盖的城市就不能上线。
- 小鹏第一性思考:车辆驾驶,本质是驾驶员依靠实时视觉感知环境,不需要脑中预先存一份厘米级地图。人开车不需要地图,理论上也可以。
推导结果:砍掉高精地图依赖,转向无图方案。
好处:不需要测绘,全国城市一键OTA开通;摆脱地图资质、测绘更新慢的约束。
代价:算法难度大幅提升,需要模型实时识别道路拓扑,预测动态物体。
2. 推翻传统模块化算法:感知→预测→规划→控制,分模块独立写规则
传统智驾是流水线式模块:摄像头识别物体→单独网络预测物体轨迹→规划路径→输出控制。模块之间有信息损耗,大量场景靠工程师人工写if-then规则。
- 经验派:遇到一个“鬼探头”,就写一条专门应对的规则;遇到环岛,再单独写一套规则。长尾场景无穷无尽,永远写不完。
- 小鹏第一性思考:人类开车,视觉输入直接转化为动作决策,不是拆成一堆独立步骤。
推导结果:VLA端到端大模型。
原始图像作为输入,模型直接输出轨迹与车辆控制量,减少中间层信息丢失;模型从海量真实路况自动学博弈逻辑,不是靠人工一条条补规则。
3. 底层物理:交通参与者运动遵循物理动力学,行为存在时序因果
不管是电动车、行人、汽车,移动都有加速度、惯性、运动约束。
- 经验做法:短期线性外推,假设物体保持当前速度直行,遇到突然变速、拐弯很容易预判失误。
- 第一性原理:模型学物体运动的物理约束,做长时序多目标行为预测。
可以预判:路边违停车遮挡,非机动车大概率会突然穿出;路口左转车辆的减速、试探行为。模型不是只看当下画面,而是推演未来几秒的物理可能性。
4. 数据闭环的底层逻辑:真实世界危险场景样本稀缺
行业传统做法:大量上路试车,靠实车去碰危险场景,成本极高,危险场景很难采集。
- 第一性思考:物理世界的交通事故、危险场景,可以抽象成参数,在仿真世界复现。
推导:自建大规模仿真平台。
实车收集到1次接管事件 → 拆解场景参数 → 在仿真环境随机变换速度、位置,衍生几十万种变体场景,无限次训练模型。不用在真实道路反复冒险采集。
5. 硬件层面:感知硬件不是堆得越多越好,要匹配算法底层需求
很多车企的思路:竞争内卷,直接把更多摄像头、更高功率激光雷达全部堆车。
- 小鹏底层推导:算法需要什么感知信息,就配对应的硬件,硬件服务模型,而不是硬件堆砌。
两条路线:高配版本激光雷达做冗余兜底;低配版本纯视觉,依靠VLA模型也能跑城市NGP。
核心:算法优先,硬件适配算法,而不是硬件决定上限。
🔍 边界:第一性原理不是万能,存在天然约束
所有推导都不能脱离物理极限:
1. 大雨、浓雾会衰减摄像头、激光雷达光子信号,传感器接收的底层信息变少,算法再强也有感知上限;
2. 车辆轮胎、地面摩擦力存在物理极限,制动距离不能突破物理规律;
3. 它依旧是辅助驾驶,机器无法预判所有人类无逻辑极端行为。
一句话总结
大部分厂商智驾是归纳法:收集场景、总结经验、编写规则;小鹏XNGP是第一性原理思路:回到驾驶的本质——实时感知环境+预测物体物理运动+输出车辆动作,拆掉高精地图、模块化规则这些中间依赖,直接用大模型拟合驾驶底层机理。
要不要顺带对比一下华为ADS,看它研发思路更多是归纳法还是第一性原理?
也就是说把所有的经验全部放到后台去计算。你看到的就是所有看盘经验提炼出来的计算结果,当然准确率是很好的。
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其实这个原因很简单,就是那天他带不动风电。然后在后台进行精确的赋值预算。
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为了炒股赚钱,我甚至重新。做了一套系统。
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就是为什么活跃性品种虽然风险很大,但是依然有资金选择进行交易,因为至少还有机会。而弱势品种几乎没有任何机会,所以就缩量了。