只有正确的判断行情的涨跌，才有可能在上证50ETF期权中获得盈利。可能有部分的新手还不知道要如何才能判断行情，今天期权记的小编为大家总结上证50ETF期权的行情判断技巧。
如果和股票来对比，玩期权的人的确是不算多的。毕竟股票市场在投资界绝对是大佬级别的存在，不管是它的问世时间还是市场成熟度，都不是期权可以相比较的。 不过期权也的确是受到了越来越多人的关注，尤其是它和股票有着密切的关
行情分析: 周四晚间证监会辟谣注册制的授权实施一事,令投资者信心有所恢复,周五早盘高开,之后两市呈现宽幅震荡走势,高开后震荡回落,随后于昨日低点附近企稳反弹,沪指涨超1%后再度回落,创业板翻绿。午后大盘再次跳水,沪指逼近2700,随后石
顺势交易是投资赚钱的不二法则，然而每个人都知道要进行顺势交易，但是具体的操作可能不太了解要怎么做。今天期权记财经为大家整理了顺势交易的一些技巧，希望能够帮助到大家。
期权的保证金制度，主要是针对期权卖方玩家来说的。投资者在卖出期权开仓时需要缴纳一定数额的保证金，而在交易过程中，如果义务方在市场里出现不利的情况下产生严重损失。 而为了尽可能地避免义务方违约，保持市场的稳定运行，
近日，由于工作的需要重新配置了一台式电脑，在选择电脑配置时，最让人烦恼的是，用机械硬盘还是固态硬盘呢？由于平时工作一般都是用笔记本的，习惯了笔记本的键盘，还有稳定的性能。 1、机械硬盘与固态硬盘区别？ 1）固态硬盘存储介质是
本文介绍如何编写 JavaScript 脚本，将用户数据发回服务器。 我做了一个代码仓库，包含了下面所有的例子，可以运行查看效果。 一、同步 AJAX 数据发回服务器的常见做法是，将收集好的用户数据，放在unload事件里面，用 AJAX 请求发回服务
很多读者不太清楚期权当中看跌期权看涨期权对角价差的一些基础内容，没关系下面小编给大家总结了五点关于期权中看跌期权对角价差的知识，希望读者看完下面这篇文章能够对自己的投资有所帮助。
PHP要使用REDIS加速需要先安装REDIS，然后再在PHP中安装REDIS模块。 然后PHP代码中需要使用redis的专门函数来调用使用。以下是我们整理的php中可以使用的redis函数，从连接到使用都有。 小贴士： 对于：string, set , sort set , hash 的
使用Linode VPS有半年多了，随着今年三次免费升级（先是流量，再是内存、 硬盘），东京机房随着大量国人的涌入，现在国内访问速度越来越慢，终于忍不可忍，决定迁移至Fremont，现将所有步骤都记录如下：
定义：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strides：和卷积类似，窗口在
def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 在学习tensorflow看到卷积这部分时，不明白这里的4个参数是什么意思，文档里面也没有具体说明。strides在官方定义中是
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.weighted
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。reduce_mean(input_tensor, axis=None, &nbs
numpy.array可使用 shape, list不能使用shape。可以使用np.array(list A)进行转换。（array转list：array B B.tolist()即可）版权声明：本文为期权记的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://www.qiquanji.com/post/174.html
1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'tf.train.SummaryWriter 改为：tf.summary.FileWriter 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'tf.merge_all_summaries()&
mnist.load_data()出现错误出现错误的原因是因为无法连接国外的那个下载链接，只要把mnist.npz下载到本地就好啦下面这个链接是我自己上传的可以直接下载点击下载：mnist.npz解决方法：本地导入1.下载mnist.npz文件(上面有下载链接)2.将上述文件放于合适位置（执行keras程序的python环境中），因为我用的是python虚拟环境，所以我放在了...\venv\Lib\site-packages\keras\datasets中，（有的网友放在.\python35\
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