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从某种 角度看,比如原来的汇率 是由 国家的黄金储备决定的,现在它与国家的经济有相当程度的联系,所以从这个角度看, 波浪理论又被应用了。


  不过,所用的方法可能不同。


  有人认为,外汇市场的波浪是一种永恒的联合调整模式,即 三浪结构之后是X浪,然后是三浪结构再是X浪,以此类推。


    一般来说。


  波浪理论也是 技术分析的一种方法。


  其 原理是将股票走势与海浪相比较,大浪 配中浪,中浪配 小浪,小浪配...波浪是由波浪来配合的。


  所以,要算清楚是非常困难的。


  目前,在国际金融市场上,能把波浪理论运用得非常顺畅 的人并不多,能用波浪理论准确推导出50%以上涨跌幅的人更是少之又少。


  与 大数据相关的技术那么大数据需要哪些 云计算技术呢?  这里暂时介绍一些,如虚拟化技术、分布式处理技术、海量数据存储和管理技术、NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别和自然语言理解)等。


  云计算与大数据的关系 可以用下图来说明。


  二者的结合将产生以下效果。


  可以提供更多基于海量 业务数据的 创新服务;通过 云计算技术的不断发展降低大数据服务的创新成本。


    如果将云计算与大数据进行比较,最明显的 区别在于两个方面。


    第一,两者在概念上不同。


  云计算改变了IT,而大数据改变了商业。


  但是,大数据必须有云计算作为基础设施,才能顺利运行。


    第二,大数据和云计算的对象不同。


   云计算是CIO等关心的技术层面,是一种先进的IT解决方案。


  而大数据是CEO关注的业务层的产品,大数据的决策者是业务层的人翻译结果每个品种都有其自身的特征,但是供求之间的 矛盾商品投资的最中心点,而其他大多数 因素也可以解决 这一矛盾。


  只有判断出基本矛盾之间的关系,我们才能知道商品的未来发展方向。


  在具体交易中,这个方向是 投资者始终需要把握的关键。


  但是,当投资者 研究商品的 基本面时,他们还需要更深入地研究该行业, 仔细分析库存,消费,宏观等因素,并基于大量的行业数据和现场研究 做出综合判断。


  所以对市场来说,遵循基本面就是 我们要做的。


  
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