振幅|收盘价_今日指数项目之FlinkCEP介绍

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了今日指数项目之FlinkCEP介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

• 实时监控预警
• 1. 实时预警业务介绍
• • 1.1. 换手率
  • 1.2. 涨跌幅
  • 1.3. 振幅
  
  
• 2. 预警技术架构
• 3. FlinkCEP监控预警
• • 3.1. FlinkCEP介绍
  • • 3.1.1. 什么是Flink CEP
    • 3.1.2. 特点
    • 3.1.3. 使用场景
    
    
  
  

开发进度&＃xff1a;

1.1. 换手率

计算公式&＃xff1a;

某一段时期内的成交量/发行总股数×100%

&＃xff08;在中国&＃xff1a;成交量/流通股本×100%&＃xff09;

例如&＃xff0c;某只股票在

一个月内成交了2000万股&＃xff0c;而该股票的流通股为1亿股&＃xff0c;则该股票在这个月的换手率为20%。

影响&＃xff1a;

一般情况&＃xff0c;大多股票每日换手率在1%——2.5%&＃xff08;不包括初上市的股票&＃xff09;。70%的股票的换手率基本在3%以下&＃xff0c;3%就成为一种分界。那么大于3%又意味着什么&＃xff1f;当一支股票的换手率在3%——7%之间时&＃xff0c;该股进入相对活跃状态。7%——10%之间时&＃xff0c;则为强势股的出现&＃xff0c;股价处于高度活跃当中。&＃xff08;广为市场关注&＃xff09;

10%——15%&＃xff0c;大庄密切操作。超过15%换手率&＃xff0c;持续多日的话&＃xff0c;此股也许成为最大黑马。

⑴股票的换手率越高&＃xff0c;意味着该只股票的交投越活跃&＃xff0c;人们购买该只股票的意愿越高&＃xff0c;属于热门股&＃xff1b;反之&＃xff0c;股票的换手率越低&＃xff0c;则表明该只股票少人关注&＃xff0c;属于冷门股。

⑵换手率高一般意味着股票流通性好&＃xff0c;进出市场比较容易&＃xff0c;不会出现想买买不到、想卖卖不出的现象&＃xff0c;具有较强的变现能力。然而值得注意的是&＃xff0c;换手率较高的股票&＃xff0c;往往也是短线资金追逐的对象&＃xff0c;投机性较强&＃xff0c;股价起伏较大&＃xff0c;风险也相对较大。

⑶将换手率与股价走势相结合&＃xff0c;可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升&＃xff0c;成交量放大&＃xff0c;可能意味着有投资者在大量买进&＃xff0c;股价可能会随之上扬。如果某只股票持续上涨了一个时期后&＃xff0c;换手率又迅速上升&＃xff0c;则可能意味着一些获利者要套现&＃xff0c;股价可能会下跌。

⑷相对高位成交量突然放大&＃xff0c;主力派发的意愿是很明显的&＃xff0c;然而&＃xff0c;在高位放出量来也不是容易的事儿&＃xff0c;一般伴随有一些利好出台时&＃xff0c;才会放出成交量&＃xff0c;主力才能顺利完成派发&＃xff0c;这种例子是很多的。

⑸新股上市之初换手率高是很自然的事儿&＃xff0c;一度也曾上演过新股不败的神话&＃xff0c;然而&＃xff0c;随着市场的变化&＃xff0c;新股上市后高开低走成为现实。显然已得不出换手率高一定能上涨的结论&＃xff0c;但是换手率高也是支持股价上涨的一个重要因素。

⑹底部放量的股票&＃xff0c;其换手率高&＃xff0c;表明新资金介入的迹象较为明显&＃xff0c;未来的上涨空间相对较大&＃xff0c;越是底部换手充分&＃xff0c;上行中的抛压越轻。此外&＃xff0c;强势股就代表了市场的热点&＃xff0c;因而有必要对它们加以重点关注。

我们可以把换手率分成如下个级别&＃xff1a;

绝对低量&＃xff1a;小于1%

成交低靡&＃xff1a;1%——2%

成交温和&＃xff1a;2%——3%

成交活跃&＃xff1a;3%——5% 相对活跃状态

带量&＃xff1a;5%——8%

放量&＃xff1a;8%——15% 高度活跃状态

巨量&＃xff1a;15%——25%

成交怪异&＃xff1a;大于25%

我们常使用3%以下这个标准&＃xff0c;并将小于3%的成交额称为“无量”&＃xff0c;更为严格的标准是2%。

以上是经由过程筹码密集区的无量上穿来判定主力的持仓量的体例&＃xff0c;即一旦发现筹码密集区以低靡成交量向上穿越&＃xff0c;则被穿越的筹码大部门是主力持仓。这种估量主力持仓的体例尽管简单&＃xff0c;但对于低位捉庄的参考价值却是巨大的。

1.2. 涨跌幅

涨跌幅&＃xff1a;(期末收盘点位-期初前收盘点位)/期初前收盘点位100%

计算公式&＃xff1a;(当前最新成交价&＃xff08;或收盘价&＃xff09;-开盘参考价)÷开盘参考价×100%&＃xff08;不采用&＃xff09;

涨跌幅是对涨跌值的描述&＃xff0c;用%表示&＃xff0c;涨跌幅&＃61;涨跌值/昨收盘*100%。 当前交易日最新成交价&＃xff08;或收盘价&＃xff09;与前一交易日收盘价相比较所产生的数值&＃xff0c;这个数值一般用百分比表示。在中国股市对涨跌停作出限制&＃xff0c;因此有“涨跌停板”的说法。

比如某股票前收盘价是10元&＃xff0c;第二天收盘价是10.5元&＃xff0c;涨了0.5元&＃xff0c;0.5÷10&＃61;5%就是涨幅&＃xff0c;0.5元就是涨跌额。

涨跌幅限制

涨跌幅限制是指证券交易所为了抑制过度投机行为&＃xff0c;防止市场出现过分的暴涨暴跌&＃xff0c;而在每天的交易中规定当日的证券交易价格在前一个交易日收盘价的基础上上下波动的幅度。股票价格上升到该限制幅度的最高限价为涨停板&＃xff0c;而下跌至该限制幅度的最低限度为跌停板。涨跌幅限制是稳定市场的一种措施。海外金融市场还有市场断路措施与暂停交易、限速交易、特别报价制度、申报价与成交价档位限制、专家或市场中介人调节、调整交易保证金比率等措施。我国期货市场常用的是涨跌幅限制、暂停交易和调整交易保证金比率三种措施。

在中国上海、深圳证券交易所曾实行过无涨跌幅限制的交易制度&＃xff0c;但股价的暴涨暴跌很难控制。历史上也曾出现过延中实业&＃xff08;现方正科技,600601&＃xff09;、申华实业&＃xff08;现华晨集团&＃xff0c;600653&＃xff09;、东北电&＃xff08;现ST东北电&＃xff0c;0585&＃xff09;等股票一日涨幅超过100%的情况&＃xff0c;也有过如西南药业&＃xff08;600666&＃xff09;等一日暴跌超过50%的情况。因此&＃xff0c;上海、深圳证券交易所也都曾实行过5%和10%两种的涨跌幅限制制度。中国上海、深圳两交易所实行的是10%的涨幅限制&＃xff0c;其具体内容是&＃xff1a;

上海、深圳证券交易所自1996年12月16日起&＃xff0c;分别对上市交易的股票&＃xff08;含A、B股&＃xff09;、基金类证券的交易实行价格涨跌幅限制&＃xff0c;即在一个交易日内&＃xff0c;除首日上市的证券外&＃xff0c;上述证券的交易价格相对于上一个交易日收盘价格的涨跌幅度不得超过10%。计算公式为&＃xff1a;上一个交易日的收盘价×&＃xff08;1±10%&＃xff09;。

自1998年4月起&＃xff0c;中国证监会对部分上市公司的股票实行特别处理&＃xff0c;即ST&＃xff0c;其股票涨跌幅限制为5%。

1.3. 振幅

振幅&＃xff1a; (max(最高点位)-min(最低点位))/期初前收盘点位100%

&＃xff08;当日最高点的价格&＃xff0d;当日最低点的价格&＃xff09;/昨天收盘价×100%&＃61;振幅

股票振幅就是股票开盘后的当日最高价和最低价之间的差的绝对值与昨日收盘价的百分比&＃xff0c;它在一定程度上表现股票的活跃程度。

如果一只股票的振幅较小&＃xff0c;说明该股不够活跃&＃xff0c;反之则说明该股比较活跃。股票振幅分析有日振幅分析、周振幅分析、月振幅分析等等类型。

比如&＃xff0c;今天有一个股票&＃xff0c;昨天收盘是10块&＃xff0c;今天最高上涨到11块,涨10%&＃xff0c;最低到过9块&＃xff0c;下跌10%。那么振幅20%&＃xff0c;简单来说股票的振幅就是股票开盘后的当日最高价和最低价之间的差和前日收盘价的比差。周振幅分析、月振幅分析以此类推。

数据分析

股票振幅的数据分析&＃xff0c;对考察股票有较大的帮助&＃xff0c;一般可以预示几种可能&＃xff1a;

1、可能是庄家高度控盘&＃xff0c;散户手中流动的筹码很少&＃xff0c;数量不多的成交量就会对股价形成很大波动。

2、可能是庄家通过大幅拉高或杀跌进行吸筹或出货的操作。

3、处于多空明显分歧的阶段&＃xff0c;如某股票在连续上涨或者涨停后&＃xff0c;打开涨停或跌停时&＃xff0c;就会出现较大的价格波动。

庄家&＃xff0c;指能影响金融证券市场行情的大户投资者。通常是占有50%以上的发行量&＃xff0c;有时庄家控量不一定达到50%&＃xff0c;看各品种而定&＃xff0c;一般10%至30%即可控盘。因交易量和资金量巨大&＃xff0c;所以在期货市场上很少出现庄家。 庄家也是股东。庄家通常是指持有大量流通股的股东。庄家坐庄某股票&＃xff0c;可以影响甚至控制它在二级场的股价 。庄家和散户是一个相对概念。

振幅大小有什么意义&＃xff1a;振幅大小(与前几个交易日相比)可以判断股票是否有大资金介入&＃xff0c;振幅需要成交量予以配合才行&＃xff0c;振幅有时比涨幅更加说明问题。如果一只股票处在低位&＃xff0c;振幅和成交量在不断的放大&＃xff0c;这就说明有主力正在吃货&＃xff1b;如果股价处于高位&＃xff0c;振幅突然放大而且伴随成交量的放大&＃xff0c;那十有八九主力正在出货&＃xff01;

3.1. FlinkCEP介绍

FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理&＃xff08;CEP&＃xff09;库&＃xff0c;它是Flink的一个分支, CEP库&＃xff08;即Complex Event Processing库&＃xff09;。它允许你在无界的事件流中检测事件模式&＃xff0c;让你有机会掌握数据中重要的事项。它允许你指定要在流中检测的模式&＃xff0c;然后检测匹配事件序列并对其进行操作。复杂事件处理实际上就是基于事件流进行数据处理&＃xff0c;把要分析的数据抽象成事件&＃xff0c;然后将数据发送到CEP引擎&＃xff0c;得到事件处理结果。

3.1.1. 什么是Flink CEP

一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配&＃xff0c;然后输出用户想得到的数据&＃xff0c;满足规则的复杂事件。具备如下的特征&＃xff1a;

l 目标&＃xff1a;从有序的简单事件流中发现一些规则特征

l 输入&＃xff1a;一个或多个由简单事件构成的事件流

l 处理&＃xff1a;识别简单事件之间的内在联系&＃xff0c;多个符合一定规则的简单事件构成复杂事件

l 输出&＃xff1a;满足规则的复杂事件

CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。 CEP 可以帮助在复杂的、不相关的事件流中找出有意义的模式和复杂的关系&＃xff0c;以接近实时或准实时的获得通知并阻止一些行为。

CEP支持在流 上进行模式匹配&＃xff0c;根据模式的条件不同&＃xff0c;分为连续的条件或不连续的条件&＃xff1b;模式的条件允许有时间的限制&＃xff0c;当在条件范围内没有达到满足的条件时&＃xff0c;会导致模式匹配超时。

3.1.2. 特点

Flink的CEP是基于Flink Runtime构建的实时数据规则引擎&＃xff0c;擅长解决跨事件的匹配问题, 是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。

l 优势&＃xff1a;

○ 继承了 Flink 高吞吐的特点

○ 查询是静态的&＃xff0c;数据是动态的&＃xff0c;满足实现和连续查询的需求

○ 擅长解决跨事件的匹配

○ Api友好

l 劣势&＃xff1a;

○ 无法动态更新规则&＃xff08;痛点&＃xff09;

3.1.3. 使用场景

Flink cep应用于实时数据流的业务场景&＃xff0c;可以应用于规则匹配&＃xff0c;数据监控&＃xff0c;实时预警、异常行为监测、风控等业务范围&＃xff0c;具体由如下应用场景&＃xff1a;

1.实时股票曲线预测

2.网站恶意攻击登陆行为

3.电子商务实时营销&＃xff0c;对用户行为实时分析

4.滴滴打车异常行为检测

5.物流订单实时追踪

6.网络欺诈

7.故障检测

8.风险规避

9.智能营销等领域

l 实时反作弊和风控

对于电商来说&＃xff0c;羊毛党是必不可少的&＃xff0c;国内拼多多曾爆出 100 元的无门槛券随便领&＃xff0c;当晚被人褥几百亿&＃xff0c;对于这种情况肯定是没有做好及时的风控。另外还有就是商家上架商品时通过频繁修改商品的名称和滥用标题来提高搜索关键字的排名、批量注册一批机器账号快速刷单来提高商品的销售量等作弊行为&＃xff0c;各种各样的作弊手法也是需要不断的去制定规则去匹配这种行为。

l 实时营销

分析用户在手机 APP 的实时行为&＃xff0c;统计用户的活动周期&＃xff0c;通过为用户画像来给用户进行推荐。比如用户在登录 APP 后 1 分钟内只浏览了商品没有下单&＃xff1b;用户在浏览一个商品后&＃xff0c;3 分钟内又去查看其他同类的商品&＃xff0c;进行比价行为&＃xff1b;用户商品下单后 1 分钟内是否支付了该订单。如果这些数据都可以很好的利用起来&＃xff0c;那么就可以给用户推荐浏览过的类似商品&＃xff0c;这样可以大大提高购买率。

l 实时网络攻击检测

当下互联网安全形势仍然严峻&＃xff0c;网络攻击屡见不鲜且花样众多&＃xff0c;这里我们以 DDOS&＃xff08;分布式拒绝服务攻击&＃xff09;产生的流入流量来作为遭受攻击的判断依据。对网络遭受的潜在攻击进行实时检测并给出预警&＃xff0c;云服务厂商的多个数据中心会定时向监控中心上报其瞬时流量&＃xff0c;如果流量在预设的正常范围内则认为是正常现象&＃xff0c;不做任何操作&＃xff1b;如果某数据中心在 10 秒内连续 5 次上报的流量超过正常范围的阈值&＃xff0c;则触发一条警告的事件&＃xff1b;如果某数据中心 30 秒内连续出现 30 次上报的流量超过正常范围的阈值&＃xff0c;则触发严重的告警。