股票中深度是什么意思－－股票显示的泸指、深指是什么意思、

一、！！市场深度是什么？在外汇市场中有什么用？

即使你已经参与股票投资许多年了，也许“市场深度”(MarketDepth)对你依然是一个陌生的概念——毕竟这是一个普通散户无须考虑太多的问题，但是伴随你资金量上涨，这又是一个你无法回避的问题了。


    所谓“市场深度”，就是某交易品种可以推动其价格出现一定幅度变化的订单数量。
如此解释也许比较抽象，那么我们来举一个例子。
假设某A股上一笔交易价是21.00元，目前卖一档挂着21.00的卖盘10万股，同时卖二档挂着21.01元的卖盘5万股。
如果我们要让此A股的价格突破21元，比如上跳至21.01元，那么我们就必须以21.00元的买单将所有的10万股的卖盘全部买下来，同时至少再以21.01买入100股才能够将其股价推高至21.01元。
这时候，我们就可以认为针对此时此刻此股票上升1个单位的市场深度是10万股。


    当然，针对不同的需求，市场深度的度量标准也不一样，譬如可以在上面方式的基础上将卖一至卖五的总量视作市场深度，甚至对于一些长线资金而言，可以将一个交易日的成交额视作市场深度。


    市场深度的存在，对于大资金的短线交易，意味着一场噩梦。


    很简单但是很残酷的事实：即使你有一个成功率极高的基于技术分析的模型，告诉你应该在10元买入某股票并且在10.2元卖出赚到其中2%的差价，但是对于资金百万千万元以上的资金而言，如果不假思索照本宣科却可能意味着利润大大缩减乃至亏损——你的买单之庞大，也许为了成交这些买单就会把其股价从10元推高至10.25元，而你的平均成交价也许是10.15元，伴随10.25元已经达到你的目标价，你若再发出卖出指令，那么可能庞大的卖单又会把股价推低回10.10元，而你的成交均价可能是10.12元，从走势图上来看绝对应该赚到2%的交易却最终以亏损告终，究其原因就在于市场深度不够，不足以承受你的资金量对于短线交易的需求。


    文首的距离也是同样的道理，即使你有如此特异功能，可能很轻松的赚到几十万乃至上百万元，但是伴随你的资金量进一步上升，一切就会因为市场深度发生改变，尤其是当你的资金量大于这个股票的日成交额时，你都不可能满仓买到足够的股票去分享未来你预测到的上涨，所以你的总资金投资收益就会大幅缩减，想达到巴菲特上百亿美元身价，自然是难上加难。


    明白了市场深度的道理，很多投资者对于机构投资者者的歧视也就毫无道理了。
遇到过不少个人投资者，年盈利动辄50%乃至100%，他们对于那些追求长线买卖，每年只要求10%甚至更少的机构投资者总是不屑一顾，甚至认为若自己代替这些机构操盘，那么可以大幅提高他们的收益率。
但是，考虑到市场深度，对于这些资金规模以亿甚至百亿元计算的大资金，普通个人投资者快进快出，按照技术分析买卖的方式根本无法操作，那些50%乃至100%的盈利，对机构投资者而言，往往只是看上去很美。


    要体现机构投资者在市场深度面前的无奈，其实2009年8月A股的大跌无疑就是一个上佳的范本，从诸多媒体报道中我们可以看到，由于部分保险资金动辄100亿元规模的基金赎回要求，导致接近满仓的基金不得不在市场中抛售来应对赎回，而A股虽然成交额每日过千亿元，但仍旧难以承受这样短时间内上百亿元集中抛盘的突然袭击，而这亦成为那段时间A股连续大跌的一个技术性原因。

二、全景版中的深度盘口的功能是什么啊？表示有点看不懂~

买卖展示完整委买委卖价格的挂单情况，对于存在大单的盘口做了大单标记，可以选择只显示大单委托量和大单均量数据。

三、股票中的量是什么意思

“量”指的是成交量，股票技术面分析中主要分析的就是个股在一段时间内的成交量与价格的变化情况。
成交量体现的是发生交易的股数。

四、股票显示的泸指、深指是什么意思、

1、沪指是上海证券综合指数简称“上证综指”，其样本股是全部上市股票，包括A股和B股，反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况，自1991年7月15日起正式发布。
2、深指是指由深圳证券交易所编制的股价指数，该股票指数的计算方法基本与上证指数相同，其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市的股票，权数为股票的总股本。
由于以所有挂牌的上市公司为样本，其代表性非常广泛，且它与深圳股市的行情同步发布，它是股民和证券从业人员研判深圳股市股票价格变化趋势必不可少的参考依据。

五、请问股票中的沪深指数各有什么含义啊？突破4000点代表什么意思啊？

到底什么是深度学习？它是涵盖了建立和训练神经网络的特殊方法的一个术语。
神经网络最早在上世纪五十年代被提出，就像核聚变一样，他们曾是很有前途但很不可思议的实验室想法，迟迟未能在实际中应用。
我会在稍后章节详细介绍神经网络是如何工作的，现在你可以把它当作一个作出决策的黑盒子。
它们以一个数组作为输入（数组可以代表像素，音频微波，或者单词），在这个数组上运行一系列的函数，输出一个或多个数字。
输出结果一般是对你试图从输入中得出的一些特性的预测，例如一张图片上画的是不是一只猫。
在黑盒子里运行的功能是由神经网络的内存控制的，权重数组负责决定如何将输入数据进行组合和重组来生成结果。
像猫检测这样的实际问题，在处理时需要非常复杂的功能，也就是说它的这些权重数组会非常大。
一个最近的计算机视觉网络问题，其权重数组包含大约6千万的数据。
使用神经网络的一个最大的障碍是如何给这些巨大的数组赋值，才能很好的将输入信号转换成输出的预测结果。
训练研究人员一直致力于训练神经网络，主要原因是神经网络理论上是可教的。
在小规模的问题上，根据一系列的样本输入和期望输出，通过机械加工，让权重从一开始的随机数逐步变成可以提供更精准的预测的数字，是一个非常简单的过程。
问题的关键是如何在更复杂的问题上做好这件事，比如语音识别或计算机视觉这些权重数量巨大的问题。
这是在2022 Imagenet Paper会议引发神经网络复兴以来的一个真正突破。
Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever 和Geoff Hinton将很多不同的加速学习的程序汇集在一起，包括卷积网络(convolutional networks)，巧妙运用GPU，和一些新的数学计算技巧比如如ReLU和dropout，结果显示，他们可以在几周内训练出一个非常复杂的网络，并且这个网络在计算机视觉上可以达到与以往很出色的传统方法几乎一样的效果。
这并不是一个单独的或偶然的事件，类似的方法已经在自然语言处理和语音识别上得到了很成功的应用。
这就是深度学习的核心－－这种新技术让我们可以搭建和训练神经网络来解决以前无法解决的问题。
与其它方法的有何不同？大多数机器学习方法的困难点在于从原始输入数据中识别出特征，比如用于识别图片的SIFT或SURF。
而深度学习去掉了这一环节，改为用训练过程从输入样本中发觉最有用的模式（pattern）。
虽然开始前你仍需要对网络的内部布局做出选择，但自动挖掘特征已经让一切容易了很多。
另一方面，神经网络比其它机器学习技术更通用。
我已经成功的使用原来的Imagenet network识别它从未被训练过的对象，甚至其它图片相关的任务比如现场分析（scene-type analysis）。
底层的架构和训练网络的技术对所有自然数据，如音频，地震传感器或自然语言等，都通用。
没有任何其他方法可以如此灵活。
为什么要深入研究？最根本的原因是深度学习做的非常好，如果你处理过杂乱的真实数据，那么在未来几年这将是你工具包里的基本要素。
直到最近，他才被当作晦涩的令人生畏的领域来学习，但是它的成功带来了极为丰富的资源和项目，使得学习神经网络变得比以往简单很多。
我很期待带领你一起学习其中一部分，深入研究网络的内部工作原理，在我们一起体验这项新技术的同时能够有一些有趣的探索。

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