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問 病毒入侵人體後免疫系統如何「回擊」? 上海交通大學醫學院免疫學研究院王穎教授:人有三道免疫防線,分別是組織屏障、固有免疫應答和適應性免疫應答,三道防線協同作戰,抵禦病毒入侵 應對SARS、MERS和新冠肺炎這樣的傳染性疾病,人體免疫系統至關重要。王穎介紹,人體免疫系統在抵禦病原體入侵時,有三道防線可發揮作用,分別是組織的屏障作用、固有免疫系統的應答和適應性免疫系統的應答。 病毒並不能獨立完成複製,而要通過感染進入宿主細胞,才能進行增殖。人體的組織屏障包括緻密的上皮細胞組成的物理屏障、由上皮細胞分泌的黏液等組成的化學屏障,還有與人類共生的微生物組成的微生物屏障,這些組織屏障承擔著把病毒抵擋在外的重任。 一旦病毒突破了組織屏障的防線,人體的固有免疫應答隨即啟動。參與固有免疫應答的細胞主要包括巨噬細胞、自然殺傷細胞、樹突狀細胞等,它們主要存在於人體和外界接觸的部位,如呼吸道、腸道、尿道等。當固有免疫細胞中的受體與病毒結合後即被活化,活化後的巨噬細胞可直接消滅胞內病毒,或進一步分泌細胞因子招募並活化其他免疫細胞,聚集在被感染細胞的周圍,導致炎癥反應的發生。 當病毒入侵併激活固有免疫應答這道防線時,適應性免疫應答作為第三道防線也悄然啟動。王穎說,固有免疫應答中的樹突狀細胞能高效地攝取、加工和遞呈抗原,並將抗原帶到引流淋巴中,在那裡激活T細胞,並進一步激活B細胞。T細胞和B細胞是人體適應性免疫系統的主要部分,它們可對病毒進行更有針對性的清除,效率更高,副作用也較小。殺死病毒後,大部分T細胞和B細胞也會死去,但有小部分會留下來變成免疫記憶細胞,在人體內長期存活。當同種病毒第二次入侵時,就會迅速激活這些特異性免疫記憶細胞,產生「更快、更強」的免疫反應,從而迅速擊敗病毒。 問 國外專家提出的群體免疫策略可行嗎? 復旦大學上海醫學院免疫學系主任儲以微教授:群體免疫是指一個群體針對某種致病微生物的免疫力具有群體效應。從現代醫學的角度而言,接種疫苗才是最有效的群體免疫手段 ... 在各國抗擊疫情的過程中,「群體免疫」一詞走進公眾視野。究竟什麼是群體免疫?它能否有效控制疫情發展?儲以微說,群體免疫是指一個群體針對某種致病微生物的免疫力具有群體效應。比如,某種病毒感染者會傳染兩三人,那麼如果一個群體中有3個人,必須有2個人有抗體,才能形成群體免疫。 通常,當一種外來病原體入侵人體後,如果個體免疫力足夠好,則能消滅病原體,並獲得免疫記憶,不過這要建立在免疫力健全的基礎上。而且,當人體免疫系統第一次接觸新病毒,產生的初始免疫不及第二次接觸所產生的再次免疫強。儲以微表示,將人群直接暴露於一種全新病毒環境中具有很大風險,希望大部分人調動自身的主動免疫「扛過去」,等到一定的時間點獲得群體免疫的做法,在現代醫學條件下並不可取。 歷史上,在醫學不盡發達的時期,確實採用過「群體暴露」的方法來使人獲得免疫力,比如天花。天花病毒在20世紀奪走了3億人的性命,當時為了抵抗它,曾將天花患者身上的膿包瘡刮取轉接到正常人身上,使大家獲得初始免疫(主動免疫),存活下來的人如果再次暴露在天花環境下,就會激發再次免疫,這其實也是疫苗的作用原理。因此,從現代醫學的角度而言,接種疫苗才是最有效的群體免疫手段。 有人擔心,隨著新冠疫情的發展,病毒會否發生變異,以及變異後疫苗能否敵得過多變的病毒?對此,儲以微表示,現代疫苗製備技術已相當成熟,針對新冠病毒的疫苗也在快速研發之中。隨著技術的不斷發展,不管病毒如何變,科研人員都能以冠狀病毒屬為根基研發出相應疫苗,以幫助機體獲得特異性免疫力,從而起到預防作用。

 

 

內容簡介

本書特色  

  以400多個圖例作解說,詳盡闡述了投資人如何從成交量指標中獲利,讀完本書,作者多年經驗和秘訣都是你的了!

  成交量不僅僅是用來衡量市場參與者的股票數量。在你學會把成交量解讀成交易信號以後,你就可以悉知市場信心,發現全新的交易策略,並將價格變動融入到市場環境中去。本書以大量資料和事實為依據,以證實成交量在預測價格波動方面的強大作用,並且為投資人提供了以成交量為基礎的技術支援和交易策略。

  雷博威(Leibovit)斷言:「如果沒有合適的成交量分析,你所做的交易實際上是盲目的」。有了本書,你可以獲得對市場趨勢最清晰的認識,得以有信心有準備的應對各種情況,繼而獲取成功交易,避免未來的每一次市場崩盤。而且在作者專業的指導下,你可以將成交量分析法與你日常的交易程式天衣無縫的融合在一起。

作者簡介

Mark Leibovit(馬克.雷博威)

  是芝加哥期權交易所的成員,美國許多金融電視和廣播節目的常客,曾接受《商業週刊》(Busidess Week),《華爾街日報》,《富比士》(Forbes),CBS.Marketwatch.com和DTN Wall Street等的專訪。他在1979年創建了成交量反轉指標和時事通訊,後者發展為著名的VRTrader.com網站,現在他是這個網站的首席市場策略家(Chief Market Strategist)。被《Timer Digest》評為2009年度的第二大先鋒人物!

目錄


推薦序 《強力陰陽線》作者Greg Morris 謝 辭
前 言

第一篇 成交量在技術分析的重要性與
基本的成交量分析是如何發揮作用?
1 成交量基礎:從一位投資人角度而言 22
2 投資人格言:量為價先 31
3 穿梭於成交量交易地帶 40
4 釐清成交量/價格型態和市場趨勢 57
5 成交量警示:識別反轉趨勢型態 87
6 新聞、謠言和成交量! 114
7 按照時間範圍交易和指標的選擇 131

第二篇 成交量基礎的指標、擺盪指標
和成交量覆蓋圖策略
8 大盤成交量指標和擺盪指標 152
9 成交量指標 244
10 成交量震盪指標 343
11 成交量覆蓋圖策略 427

結 語:隨時注意成交量變化 447
參考書目 450

 

推薦序

  我活躍在這個市場上已經超過35年了,有關金融市場方面的教育我大多藉由閱讀很多專業的書籍得來的。當初接受航太工程師的教育可能就是吸引我做市場分析的起源吧。但是最近我有很多擔心的地方。那些對技術分析還處在懵懂期的投資人好像忽視了最基礎的東西。我覺得很多人根本就沒有花必要的時間做合適的準備,也就是沒有廣泛的閱讀和學習。我注意到一個被許多人忽略的點就是成交量。這是為什麼呢?我相信技術分析軟體已經導致很多人在市場分析上忘記了很重要的一點,這一點就是他們完全忘記了去瞭解市場、瞭解市場的歷史。有了技術分析軟體,一切都變得那麼簡單了,只要輕輕的點擊就可以產生各種包含技術指標以及技術分析的圖表。

  回想到20世紀80年代,我還記得幫馬克當時的工作製作有關時事通訊方面的圖表。他是一個無論在過程和結果都很堅持精確的人。這也是我們之間一段互相尊重和讚賞的關係的開始。這所有的一切說得坦白些就是你要知道電腦軟體在早期的80年代是非常基礎的,它需要很長時間鑽研才可以讓用戶可以得到想要的結果。甚至我都不願意回想當初為了獲得一個可靠的資訊得需要用到300波特(baud)的模型,是一件多麼困難的事。這些都是過去技術分析軟體商務了。值得慶幸的是,現在的技術分析軟體商務已經做了大幅的改進了。然而隨之而來的壞消息就是,新手們貌似無視於自主學習對於能做為一位好的市場分析師多麼重要的事。實踐在所有的付出中是一個決定性的因素,當然在技術分析上也不例外。

  我知道有分析師討論頭肩型態,他們好像對於自己可以識別出頭肩型態感到異常興奮,但是在大部分情況下,他們在技術教育上的缺失會導致他們只看到了型態,而且不幸的是,這些還都是發生在他們自我封閉的狀態下。愛德華(Edwards)和麥基(Magee)的著作《Technical Analysis of Stock Trends》,1948年出版的(我的版本發表於1973年),清楚的把成交量概括為頭肩型態一個必要的成分。比如:他們會說頭肩型態還有所發展,因為頭值的成交量有點少於左肩的成交量。他們花了很長時間討論這個型態是怎麼包含進去的,以及與成交量相隨的效果到底又是什麼。不知道有多少次我目睹見年輕的分析師因為發現了頭肩型態而無比激動,卻沒有提及任何有關成交量的情節!這確實是很悲哀的一件事。孤立的型態分析並不是全面的分析。當我寫《強力陰陽線》第三版時,花了很多頁內容,只是想解釋孤立的型態分析沒有任何意義。

  我可以花很多的頁面寫一寫關於圖表型態的另外一個元素(古典和燭型圖),這個元素好像在今天已經不見了,在此之前,它都是一個潛在的趨勢。如果你識別出一個反轉型態,難道你不需要反轉一些事?當然需要。所以識別型態只是分析過程中一小部分。不要忘了成交量和趨勢。想要成功,三點缺一不可。

  幾乎沒有技術分析方面的書只分析成交量。事實上,許多書僅僅用了一章介紹主體,沒有哪一本書像《成交量炒作線索》這麼明確。馬克的成交量反轉方法已經使用了近30年了,而且他一直都在用它,這難道還不能說明一些問題嗎?在市場分析上,我可以掏空成交量各種用途,用成交量囤積技術指標,但是這裡你們不需要,因為你正在讀的這本書已經完全的囊括了這個主題。接下來就讓馬克帶領你們進入成交量的故事世界裡,好好的享受這趟旅程吧!

- Greg Morris ,Big Canoe, GA,2010 Greg Morris是《強力陰陽線》
《Complete Guard to Market Breadth Indicators》作者,
首席技術分析師,同時也是投資委員會、資金管理站主席。

 

詳細資料

  • ISBN:9789861579009
  • 叢書系列:
  • 規格:平裝 / 448頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 本書分類:> >

內容連載

眾所周知,在2010年4月我就已做好準備,我把這次股市的急劇反轉稱為「閃電崩盤」(flashcraash),這場悲劇是從2010年5月6日開始,之後在股市近七十年來表現最差的5月結束。

我曾經見過很多動盪的逆市,這些在接下來我會做一些簡短描述。然而這些衰退有可能是當時的某些重大事件和新聞報導促成。但是在股市危機來臨之前,這些衰退絕對是可以從某些顯著跡象推測出來的。

那麼我是如何推測出這些結論呢?我所使用的方法論有什麼特別之處嗎?它和其他的交易策略有什麼不同呢?簡單的說,我的方法是基於一個關鍵的理論,這個理論是很少人理解,或是很少人願意花時間檢驗。我的這種方法論─也就是《成交量炒作線索》這本書所依據的方法論─如實反映了我這三十多年來在金融業的探索,以及研究的成果。也就是成交量是如何影響市場。

股市流傳已久的名言:「量為價先」。它已經不僅僅是一句名言警句了。這就是我所持的論點,我認為成交量在市場力量上是一項決定性的因素,以及一個大勢趨向。就像我經常在研討會上闡述的,如果沒有合適的分析過程,實際上你是在盲目的做交易。研討會的內容你可以在本書中作深入瞭解。使用成交量指標和擺盪指標的方法(在我自己的工作中,我很依賴自己所擁有的雷博威成交量反轉指標(LeibovitReversalTMindicator)),有了這個方法,對一位投資人就市場的未來走勢而言,可以形成一個強烈敏感的信號。

在我的事業生涯中,從來沒有在股市的崩盤中失過手。有史以來,我成功預測到1987年華爾街崩盤,同樣也預測到2000年網路泡沫最高峰的熊市,以及911事件前的大跌。最近一則實例就是2010年5月6日的「閃電崩盤」,在閃電崩盤發生的前幾個星期,我就告知我的客戶一定要把股票賣掉。

那麼我是如何預測最近這麼活躍的市場會走向反轉的趨勢呢?讓我們從2010年4月16日的警告說起。當時證券交易委員會因為次貸危機欺詐指責了高盛公司(Goldman,Sachs&Company)和他們其中一位副董事。那一天有將近81億股跌停,此時在雷博威反轉指標上出現了一個賣的信號。在市場成交量的分析上,我得考慮很多因素,比如:市場成交量激增就是其中之一。

在接下來的幾天,一些誇大的消息開始對這個市場進行狂轟濫炸。第一個是:「2010年4月27日,股市成交量的投機增加,希臘將被迫進行債務重組。」第二個越滾越大的謠言是:「中國領導者可能會嘗試減緩他們國家強勁的經濟投資。」不要管這些相關的資訊和交易事件,我依靠雷博威成交量分析給我的關鍵信號。它警告我們:市場正在逐漸惡化!

在圖I.1和I.2中,投資人藉由使用成交量分析可以分析出在丹麥情況不妙的看跌背離警告。透過圖I.1可以看出,先不管3月和4月期間上漲的價格的S&P500指數,資金流量指標卻一直在下降,成交量市價趨勢和價格也並不同步。在本書中的第八章到第十章,我們會在這方面,以及其他以成交量為基礎的擺盪指標和它們是如何在成交量分析上取得效果,做更深入瞭解。

圖I.2中可以看到,在閃電崩盤的前幾個星期,雷博威反轉指標形成許多負成交量反轉的型態。圖中清楚顯示那些認為必贏而下的股份正在激勵著市場,而且在大勢所趨的改變下留下一道印記(在這裡是往更低的方向走的)。作為成交量分析和覆蓋策略的結果,我們可以在事情發生前幾個星期,或者前幾天透過VRTrader.com向我們的金融通訊用戶發送賣出信號。3實際上,使用成交量分析的交易者不應該將5月6日的閃電崩盤,以及市場下跌1000點看做是隨機事件,因為它原本是應該可以被預見。

圖I.1 SPY:S&P500存託憑證,2010年5月崩盤。(來源:MetaStock)

圖I.2 S&P500每日走勢,成交量反轉指標,2010年5月崩盤。(來源:MetaStock)

這次市場變化緊隨著我近幾年其他多次研究,都是來自於買賣雙方突發的結果。比如:在911事件之前,活躍的市場就已經為反轉做好了準備。在圖I.3中,記錄了在911事件之前幾星期負成交量反轉變化的序列,在我的型態中可以清楚看到市場的分佈情況(或者說銷售情況)。想要預測到911事件,或者市場崩盤即將來臨是不可能的,但市場成交量清楚的指示投資人要避開此時的市場,賣出持股拿到收益。

圖I.3 道瓊工業指數每日走勢,2001年7至10月平均成交量。(來源:MetaStock)

圖I.4 2007年市場達到頂點,成交量負反轉,納斯達克100股指期貨。(來源:MetaStock)

從圖I.4Nasdaq100指數(NDX),圖I.5指數型股票基金(ETF)。已經清楚的看出:2007年市場頭部形成的負背離的優點(亦即上漲的價格和削減的成交量),也隱藏了一個潛在危機。此外,我的理論在負成交量反轉指標(見圖I.4)支持下,於2007年秋天開始生效,與此同時,賣方也開始越來越活躍。最後的結果,顯而易見,2008年的秋天一直到2009年3月股市都在大幅下跌。
 
 

 

 

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文章來源取自於:

 

 

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