巧用美股市场 “午餐效应”，日内盈利轻松实现

时间：2024-09-09 13:50:02浏览次数：9

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：
今天分享一个有趣的策略，这个策略由美股市场一种长期出现的规律所启发，这个规律是在美股市场交易日的午餐时间前后，股票往往会上涨，而在午餐之前的时间，股票则经常是震荡或下跌的状态，这个规律被称为「午餐效应」。

一、美股背景

美股市场一个普通的交易日被分为几个不同的时段。
---凌晨4点到上午9:30属于盘前交易时段---这个时段大部分股票的交易非常不活跃，买卖价差(spread)大，流动性差。少部分股票受新闻事件影响，交易活跃度好(比如某生物制药公司的药物通过了FDA批准)。
---上午9:30到下午4点属于常规交易

标签：美股,午餐,30,---,时段,交易,巧用
From： https://blog.csdn.net/weixin_70955880/article/details/141873281

论文怎么写?巧用知网和WanFangAi一小时搞定初稿！！！
搜集大量文献是基础!!先做好整体框架，整体框架肯定也是借鉴很多文献搞好的，然后框架搞好，就逐个击破，各个小标题去看相应文献!一定多看多找，看得多了，灵感乍现。我的论文基本都是这样完成的，都是自己手敲，后期重复率特别低。可以分为两个阶段定题目，这个方向就很广泛了，就是专业相关的......
文献综述怎么写？巧用知网+小渡Ai生成高质量文献综述
......
美股、日本和韩国股市大跌，“黑色星期一”将重现？
KlipC报道：9月开始，全球市场再度迎来大跌。美东时间9月3日，美股三大指数全线大跌；9月4日，日本和韩国股市也出现大跌。市场对AI的乐观情绪减弱，英伟达股价在9月3日暴跌9.5%，市值缩水2790亿美元。日本央行7月加息后，日本央行行长植田和男释放了强硬的鹰派信号，再加上市场对美国经济前景的担忧......
animation 巧用 delay 做暂停动画
<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"><title>animationdelayballmove......
巧用PDF转Markdown插件，在扣子（Coze）手搓一个有趣好玩的AI Bot
近期，TextIn团队开发的PDF转Markdown插件已经上架Coze平台。短短的时间内，已经有不少朋友愉快地和我们的工具开始玩耍。今天我们抛砖引玉，介（an）绍（li）几种PDF转Markdown插件的有趣玩法！1专属翻译官外语文献翻译难？小语种阅读不便？PDF文件只能手动复制、逐段翻译？在学术领域和工作中，我们......
巧用guestfish工具修改kvm镜像
场景1：KVM虚拟机启动后，如果想ssh这个虚拟机，但是却不知道不知道默认的用户名和密码，这时可以利用guestfish工具把自己的publicsshkey注入到目标虚拟机，从而实现通过sshkey登录的目的。1得到虚拟机启动盘的qcow2镜像的位置virshdumpxml<VMName><devices> <emulator>/usr/b......
做美股该如何入门？
美股，即美国股票市场，是世界上最大的股票市场之一，拥有众多知名企业和丰富的投资品种，吸引着全球投资者的目光。如果您也想加入美股投资大军，那么以下内容将是您的入门指南：1.了解美股交易时间#美股开户网#美股实行夏令时和冬令时制，具体交易时间如下：夏令时（3月中旬至11月中旬）美......
巧用Array.forEach：简化循环与增强代码可读性；Array.forEach怎么用；面对大量数据时怎么提
目录Vue.js中的Array.forEach：简化循环与增强代码可读性一、引言二、Array.forEach(）的使用与技巧1、基本语法2、返回值3、使用Array.forEach()的优势4、Array.forEachvsfor循环5、Array.forEach()使用技巧三、Array.forEach()的应用情景1、复杂数据处理2、实时更......
【python学习】巧用notedown：Markdown与Jupyter Notebook的高效互转指南
在数据科学、教学、技术写作等领域，Markdown文件和JupyterNotebook都是非常重要的工具。notedown是一个轻量级的Python库，能够方便地将Markdown文件转换为JupyterNotebook，或将JupyterNotebook转换为Markdown文件。这篇博客将介绍notedown的基本用法、常见命......
借助 Transformer 实现美股价格的预测（Python干货）
作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话： Transformer是一种在自然语言处理等领域广泛应用的深度学习架构，与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer可以并行处理输入序列的各个位置，大大提高了计算效率。而且通过多层的深度堆叠，能够学习......

巧用美股市场 “午餐效应”，日内盈利轻松实现

一、美股背景

相关文章

赞助商

阅读排行