Ⅰ 根據您所學的《運籌學》及其它學科知識，談談您對「運籌帷幄，決勝千里」的理解。
親愛的樓主：
下面是相關資料，你可以了解一下
運籌學是一門以決策支持為目標的學科。運籌學的英文名稱是 Operations Research(美)或Operational Research(英)，縮寫為OR，直譯是 作業研究、操作研究或運作研究。運籌學是OR 的意譯，取自成語"運籌帷幄之 中，決勝千里之外"，具有運用籌劃，出謀獻策，以策略取勝等內涵。目前國外 的《管理科學》(Management Science)與《運籌學》的內容基本相同。 一、運籌學研究的內容 從運籌學的內涵可以看出，它的內容非常豐富，應用范圍非常廣泛，從軍 事、政治到管理、經濟及工程技術等許多領域都能應用到運籌學的思想和方法。 構成運籌學的理論大致分3 個部分。 1.分析理論。 主要研究資源的最優利用、設備最佳運行等問題。常用的數學分析方法有 規劃論(如線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃、目標規劃等)、網路 模型、最優控制等。隨著一些新型學科的發展，還衍生了一些諸如不確定規劃、 灰規劃、模糊規劃、隨機規劃等專門的分析方法。 2.決策理論。 主要研究方案或策略的最優選擇問題。常用的數學分析方法有博弈論、決 策論、多目標決策、存儲論。 3.隨機服務理論。 主要研究隨機服務系統排隊和擁擠現象問題，討論隨機服務系統的服務效 率、績效評價和服務設施的最佳設置等問題。 二、運籌學的分析方法 運籌學是一門定性分析(如建立數學模型)與定量方法(如求解數學模型)相 結合的一門綜合應用科學。它廣泛應用現有的科學技術和數學方法，解決實際 中提出的專門問題，為決策者選擇最優或較優決策提供定量依據。 要掌握好運籌學方法並成功應用於實踐，不僅要有豐富的自然科學和社會 科學的知識，掌握一定的數理基礎方法，還要用系統的觀念去認識問題分析問 題，使研究的對象得到最優或滿意的效果。 例如，企業在編制年度計劃時，第一步，收集產品市場需求、競爭對手、 國內外經濟政策環境、利率變化、環境保護等外部信息，充分了解企業內部的 技術力量、設計能力、生產能力和資源分布等資料;第二步，分析和整理得到 的外部信息和內部資料，制定企業的預定目標，建立產品與資源消耗的關系表 達式(即數學模型)，充分利用企業資源，使得到最大或較大的收益;第三步， 運用數學分析方法求解數學模型，得到產品的生產量、資源消耗量和收益等理 論值;第四步，分析和運用所求結果，在計劃的實施過程中進行有效的監督、 控制和調整，盡可能達到預期目標。由此可以看出，要編制出一個合理優秀的 計劃，需要多學科的知識和運用系統的方法。運籌學方法則貫穿上述四個步驟 的全過程，即收集資料、建立模型、求解模型和應用。 三、股市投資策略:股市中的戰略運籌學 夫未戰而廟算勝者，得算多也;未戰而廟算不勝者得算少也。多算勝,少算 不勝,而況於無算乎?吾以此觀之,勝負見矣。一一孫子兵法計篇譯文:開戰之前, 在朝廷的策劃謀算時就能預知勝利的,是因為籌劃周密,勝利的條件充分;開戰 之前就預計不能取勝的,是因為謀劃不周,獲勝的條件缺少。籌劃周密,條件充分, 就能取勝;籌劃不周,條件缺少,就難以取勝,更何況根本不作籌劃、毫無條件呢? 依據這些方面來考察,誰勝誰負便一目瞭然了。實戰解說:廟算是古代興師作戰 前的戰前會議,將帥們在廟堂集合,謀劃作戰大計,以預測戰爭的勝負。這種廟算 類似於現代的戰前軍事會議和行為科學講的"集團決策"。未戰廟算這一思想同 樣適用於中小投資者的股市操作。它要求在介入某股操作前,要有一個詳細的計 劃,貫徹"先計後戰"、"思而圖謀"的策略,決不打無准備、無把握之仗。因為盲 目行動,隨機行動,賭徒心態必致失敗。在操作中,必須要貫徹未戰廟算的策略。 "未戰而廟算":是指投資者將各方面的情況都計算清楚,再作出妥善的決策,方 能保證成功,取得良好的經濟效益。無論投資者偏重於長線或短線,在股市投資 方面都需要長、中、短期的規劃。對於大勢研判、操作方法、買賣時機和應變 策略都需要有計劃上的安排和資金上的准備。股票投資者在購買股票前,都要先 對各上市公司的經營實績和贏利情況、各種股票的行情漲落和發展趨勢、銀行 利率的高低和國家政策的走向、股市的冷熱和股民的動態作一番細致的"廟算"。 倘若贏利的條件充分,就選擇股票果斷技資;倘若時機還不成熟,贏利的把握不 大或無贏利的可能,就按兵不動。投資股票"未戰而廟算"應當沉著冷靜,盡量考 慮多方面的因素,切忌不假思索,盲目行動。投資者無論是投資還是技機,都不能 用賭博的心態。在購買股票之前,要冷靜地思考,仔細地分析自己的經濟能力有 多大,能承擔多大的風險,適合於採用什麼樣的操作方式。經過一番比較分析後, 再選擇適當的時機和優良的股票進行具體的操作。股市投資要精於算計。經過 各種方案的反復比選,優中選優,制定一個正確的操作策略。在資料研究上,不能 只看薦股專欄,而忽視頭版頭條的宏觀經濟信息。光看股評,不領會管理層意圖, 就會失算。在選股上,一定先充分地進行調研,掌握大量第一手資料,經過充分分 析判別後慎重選出操作目標,這才符合"先勝而後戰"的原則。千萬不能先買好股 票後再去關心這只股票一些基本面的信息,以便尋找些安慰,那是典型的"先戰而 後求勝"。選中目標股後,要根據盤面情況及行情演變,確定好介入點、止損點和 止贏點,真正做到不戰則已,戰則必勝。四:資深操盤手實戰"破庄"策略:操盤 目標:風險最小化，收益最大化。在風險與收益間博弈，尋找最優的目標決策 個股和最理想的收益成果!操盤決策:選擇最佳個股，操作最佳個股。結合A 股市場特性，不論個股業績如何，股價如何，個股遵循二八定律，遵循正態分 布定理，市場參與群體越少，資金分布程度越高。操盤步驟:第一步:從1600 只個股裡面，選擇出曾經大盤大跌，個股仍然逆市死封漲停板，而且次數最多 的個股為超級金股股票池，預計200 只左右。第二步:從200 只中，精選出行 業龍頭，次龍頭，股性活躍度最強，資金堆積最密集個股為初級目標個股。第 三步:從初級目標個股中，精選近期熱點板塊，熱點題材、概念個股為中級目 標個股。第四步:從中級目標個股中，分析、研究公募基金，私募基金，游資 有動作，動作較小，較隱蔽的個股為高級目標個股。第五步:從高級目標個股 中，選擇風險，收益最佳的個股為操作決策個股，鎖定個股價位，倉位，耐心 持有，等待主力拉升!
祝您步步高升
期望你的採納，謝謝
Ⅱ 股票有風險，該如何有效的避免
1．優選個股
即用篩選法、排除法、比較法、定性定量法選擇小盤、績優、含權、中價、成長性好的個股,領先一步,耐心做中線。
2．順勢交易
新股民可以選擇升勢確立之後再進行投資,若市場處於牛皮波動狀態時,盡量減少交易次數或使用利潤風險比率進行衡量,市場處於跌勢時就不適宜交易了。成功的投資者一般在交易上均能做到順勢而為,順勢而為是一切投資買賣的基礎。
3．運籌
在幾只潛力股中輪番運作,增加獲利機會,合理地運用資源。
4．半倉
在一路走高無調整的情況下,以平常之心,保持半倉,進退自如。
5．滾動操作
遇大盤或個股跳水時買進,遇大盤或個股飆升時階段了結,不斷地低吸高拋。
6．周末檢驗
一周下來若手中籌碼市值增加、資金卡在做加法,則仍可持倉。若籌碼被套,資金卡在做減法,則表明市場有可能下跌,宜減倉。
Ⅲ 股票交易之類的金融行業需要學什麼專業
不知道你將來想從事什麼職位？操盤手 分析師？看你的提問傾向操盤，很多人學了很多很多懂的了也不少，但這一切跟賺錢不是成正比的。你要把將來寄希望於操盤很可能要杯具
Ⅳ 運籌學的目錄:
第1章 微積分和概率論
1.1積分
1.2積分求導
1.3概率的基本法則
1.4貝葉斯法則
1.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.5.1離散型隨機變數
1.5.2連續型隨機變數
1.5.3隨機變數的均值和方差
1.5.4獨立隨機變數
1.5.5兩個隨機變數的協方差
1.5.6隨機變數之和的均值、方差與協方差
1.6正態分布
1.6.1正態分布的重要性質
1.6.2利用標准化求正態概率
1.6.3利用Excel求正態概率
1.7z變換
1.8本章小結
1.8.1確定不定積分的公式
1.8.2對積分求導的萊布尼茲法則
1.8.3概率
1.8.4貝葉斯法則
1.8.5隨機變數、均值、方差和協方差
1.8.6正態分布的重要性質
1.8.7z變換
1.9復習題
第2章 不確定決策
2.1決策准則
2.1.1受支配動作
2.1.2悲觀准則
2.1.3樂觀准則
2.1.4遺憾准則
2.1.5預期值准則
2.2效用理論
2.2.1馮·諾依曼?摩根斯坦公理
2.2.2為什麼我們可以假設u（最壞結果）=0和u（最好結果）=1
2.2.3評估一個人的效用函數
2.2.4一個人的效用函數和他或她面對風險的態度之間的關系
2.2.5指數效用函數
2.3預期效用最大化的缺陷： 前景效用理論和架構效應
2.3.1前景效用理論
2.3.2架構
2.4決策樹
2.4.1將風險規避結合進決策樹分析
2.4.2樣本信息的預期值
2.4.3完善信息的預期值
2.5貝葉斯法則和決策樹
2.6多目標決策
2.6.1確定情況下的多屬性決策： 目標規劃
2.6.2多屬性效用函數
2.7解析分層進程
2.7.1獲得各個目標的權
2.7.2檢查一致性
2.7.3求目標選擇的分數
2.7.4在電子表格上實現AHP
2.8本章小結
2.8.1決策准則
2.8.2效用理論
2.8.3前景效用理論和架構
2.8.4決策樹
2.8.5貝葉斯法則和決策樹
2.8.6多目標決策
2.8.7AHP
2.9復習題
第3章 確定型EOQ存儲模型
3.1基本的存儲模型
3.1.1存儲模型所涉及的費用
3.1.2EOQ模型的假設
3.2基本的EOQ模型
3.2.1基本EOQ模型的假設
3.2.2基本EOQ模型的導出
3.2.3總費用對於訂購數量微小變化的靈敏度
3.2.4在以庫存的美元價值表示存儲費用時確定EOQ
3.2.5非零交付周期的影響
3.2.6基本EOQ模型的電子表格模板
3.2.7二冪訂購策略
3.3計算允許數量折扣時的最優訂購量
3.4連續速率的EOQ模型
3.5允許延期交貨的EOQ模型
3.6什麼時候使用EOQ模型
3.7多產品EOQ模型
3.8本章小結
3.8.1表示法
3.8.2基本EOQ模型
3.8.3數量折扣模型
3.8.4連續速率模型
3.8.5允許延期交貨的EOQ
3.9復習題
第4章 隨機型存儲模型
4.1單周期決策模型
4.2邊際分析的概念
4.3賣報人問題： 離散需求
4.4賣報人問題： 連續需求
4.5其他單周期模型
4.6包含不確定需求的EOQ： (r，q)和(s，S)模型
4.6.1確定再訂購點： 允許延期交貨的情況
4.6.2確定再訂購點： 脫銷情況
4.6.3連續檢查(r，q)策略
4.6.4連續檢查(s，S)策略
4.7具有不確定需求的EOQ： 確定安全庫存等級的服務等級法
4.7.1確定SLM1的再訂購點和安全庫存水平
4.7.2使用LINGO計算SLM1的再訂購點等級
4.7.3使用Excel計算正態損失函數
4.7.4確定SLM2的再訂購點和安全庫存水平
4.8(R，S)定期檢查策略
4.8.1確定R
4.8.2實現(R，S)系統
4.9ABC存儲分類系統
4.10交換曲線
4.10.1缺貨的交換曲線
4.10.2交換曲面
4.11本章小結
4.11.1單周期決策模型
4.11.2賣報人問題
4.11.3確定不確定需求的再訂購點和訂購量： 最小化年度預期費用
4.11.4確定再訂購點： 服務等級法
4.11.5(R，S)定期檢查策略
4.11.6ABC分類
4.11.7交換曲線
4.12復習題
第5章 馬爾可夫鏈
5.1什麼是隨機過程
5.2什麼是馬爾可夫鏈
5.3n步轉移概率
5.4馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.5穩態概率和平均最先通過時間
5.5.1暫態分析
5.5.2穩態概率的直觀解釋
5.5.3穩態概率在決策中的用法
5.5.4平均最先通過時間
5.5.5在計算機上求解穩態概率和平均最先通過時間
5.6吸收鏈
5.7勞動力規劃模型
5.8本章小結
5.8.1n步轉移概率
5.8.2馬爾可夫鏈中的狀態分類
5.8.3穩態概率
5.8.4吸收鏈
5.8.5勞動力規劃模型
5.9復習題
第6章 確定性動態規劃
6.1兩個難題
6.2網路問題
6.2.1動態規劃的計算效率
6.2.2動態規劃應用的特徵
6.3存儲問題
6.4資源分配問題
6.4.1資源示例的網路表示
6.4.2廣義的資源分配問題
6.4.3使用動態規劃求解背包問題
6.4.4背包問題的網路表示
6.4.5背包問題的可供選擇的遞歸
6.4.6收費理論
6.5設備更新問題
6.5.1設備更新問題的網路表示
6.5.2可供選擇的遞歸
6.6表述動態規劃遞歸
6.6.1將資金的時間價值納入動態規劃表述中
6.6.2使用動態規劃的計算難點
6.6.3非求和遞歸
6.7Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.7.1動態批量模型簡介
6.7.2Wagner?Whitin演算法的論述
6.7.3Silver?Meal啟發式演算法
6.8使用Excel求解動態規劃問題
6.8.1在電子表格上求解背包問題
6.8.2在電子表格上求解一般的資源分配問題
6.8.3在電子表格上求解庫存問題
6.9本章小結
6.9.1逆推
6.9.2動態批量模型的Wagner?Whitin演算法和Silver?Meal啟發式演算法
6.9.3計算時的注意事項
6.10復習題
第7章 隨機性動態規劃
7.1當前階段的費用不確定，而下一周期的狀態確定
7.2隨機性存儲模型
7.3如何最大化有利事件發生的概率
7.4隨機性動態規劃表述的更多示例
7.5馬爾可夫決策過程
7.5.1MDP的描述
7.5.2策略迭代
7.5.3線性規劃
7.5.4值迭代
7.5.5最大化每個周期的平均收益
7.6本章小結
7.6.1表述隨機性動態規劃問題（PDP）的關鍵
7.6.2最大化有利事件發生的概率
7.6.3馬爾可夫決策過程
7.6.4策略迭代
7.6.5線性規劃
7.6.6值迭代或連續近似值
7.7復習題
第8章 排隊論
8.1一些排隊術語
8.1.1輸入或到達過程
8.1.2輸出或者服務過程
8.1.3排隊規則
8.1.4到達者加入隊列的方式
8.2建立到達和服務過程的模型
8.2.1建立到達過程的模型
8.2.2建立服務過程的模型
8.2.3排隊系統的kendall?Lee符號表示法
8.2.4等待時間矛盾論
8.3生滅過程
8.3.1生滅過程的動作定理
8.3.2指數分布與生滅過程的關系
8.3.3生滅過程的穩態概率的推導
8.3.4求解生滅流量平衡方程
8.3.5使用電子表格計算穩態概率
8.4M/M/1/GD/∞/∞排隊系統和排隊公式L=λW
8.4.1穩態概率的推導
8.4.2L的推導
8.4.3Lq的推導
8.4.4Ls的推導
8.4.5排隊公式L=λW
8.4.6排隊優化模型
8.4.7使用電子表格計算M/M/1/GD/∞/∞排隊系統
8.5M/M/1/GD/c/∞排隊系統
8.6M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.1使用電子表格計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.6.2使用LINGO計算M/M/s/GD/∞/∞排隊系統
8.7M/G/∞/GD/∞/∞和GI/G/∞/GD/∞/∞模型
8.8M/G/1/GD/∞/∞排隊系統
8.9有限源模型： 機器維修模型
8.9.1使用電子表格計算機器維修問題
8.9.2使用LINGO計算機器維修模型
8.10串列指數分布隊列和開放式排隊網路
8.10.1開放式排隊網路
8.10.2數據通信網路的網路模型
8.11M/G/s/GD/s/∞系統(被阻擋客戶被清除)
8.11.1使用電子表格計算BCC模型
8.11.2使用LINGO計算BCC模型
8.12如何斷定到達時間間隔和服務時間服從指數分布
8.13閉合式排隊網路
8.14G/G/m排隊系統的近似求解法
8.15優先排隊模型
8.15.1非搶占式優先模型
8.15.2Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.3具有客戶等待成本的Mi/Gi/1/NPRP/∞/∞模型
8.15.4Mi/M/s/NPRP/∞/∞模型
8.15.5搶占式優先順序
8.16排隊系統的瞬變行為
8.17本章小結
8.17.1指數分布
8.17.2愛爾朗分布
8.17.3生滅過程
8.17.4排隊系統參數的表示法
8.17.5M/M/1/GD/∞/∞模型
8.17.6M/M/1/GD/c/∞模型
8.17.7M/M/s/GD/∞/∞模型
8.17.8M/G/∞/GD/∞/∞模型
8.17.9M/G/1/GD/∞/∞模型
8.17.10機器維修(M/M/R/GD/K/K)模型
8.17.11串列指數分布隊列
8.17.12M/G/s/GD/s/∞模型
8.17.13到達時間間隔或服務時間不服從指數分布的處理
8.17.14閉合式排隊網路
8.17.15G/G/m排隊系統的近似求解法
8.17.16排隊系統的瞬變行為
8.18復習題
第9章 模擬技術
9.1基本術語
9.2離散事件模擬示例
9.3隨機數和蒙特卡羅模擬
9.3.1隨機數生成器
9.3.2隨機數的計算機生成
9.4蒙特卡羅模擬示例
9.5使用連續隨機變數執行模擬
9.5.1逆轉方法
9.5.2接受?排除法
9.5.3正態分布的直接和卷積方法
9.6隨機模擬示例
9.7模擬中的統計分析
9.8模擬語言
9.9模擬過程
9.10本章小結
9.10.1模擬簡介
9.10.2模擬過程
9.10.3生成隨機變數
9.10.4模擬類型
9.11復習題
第10章 使用Process Model執行模擬
10.1模擬M/M/1排隊系統
10.2模擬M/M/2系統
10.3模擬串列系統
10.4模擬開放式排隊網路
10.5模擬愛爾朗服務時間
10.6Process Model的其他功能
10.7復習題
第11章 使用Excel插件@Risk執行模擬
11.1@Risk簡介： 賣報人問題
11.1.1求解預期利潤的置信區間
11.1.2使用RISKNORMAL函數建立正態需求模型
11.1.3求解目標和百分比
11.1.4用@Risk創建圖
11.1.5使用Report Settings選項
11.1.6使用@Risk統計
11.2建立新產品現金流模型
11.2.1三角形隨機變數
11.2.2Lilly模型
11.3項目計劃模型
11.4可靠性和保修建模
11.4.1機器使用壽命的分布
11.4.2機器組合的一般類型
11.4.3 估計保修費用
11.5RISKGENERAL函數
11.6RISKCUMULATIVE隨機變數
11.7RISKTRIGEN隨機變數
11.8基於點值預測創建分布
11.9預測大型公司的收入
11.9.1凈收入不相關的求解方法
11.9.2檢查相關性
11.10使用數據獲得新產品模擬的輸入
11.10.1模擬容量不確定性的方案
11.10.2用一個獨立變數模擬統計關系
11.11模擬和投標
11.12用@Risk玩擲雙骰子游戲
11.13模擬NBA總決賽
11.14復習題
第12章 使用Riskoptimizer在不確定情況下實現最優化
12.1Riskoptimizer介紹： 賣報人問題
12.1.1Settings圖標
12.1.2Start Optimization圖標
12.1.3Pause Optimization圖標
12.1.4Stop Optimization圖標
12.1.5Display Watcher圖標
12.1.6將Riskoptimizer用於日歷示例
12.2涉及歷史數據的賣報人問題
12.3不確定情況下的人員安排
12.4產品組合問題
12.5不確定情況下的農業計劃
12.6加工車間作業安排
12.7旅行推銷員問題
12.8復習題
第13章 期權定價和實際期權
13.1股票價格的對數正態模型
13.1.1均值的歷史數據估計和股票利潤的波動率
13.1.2求對數正態分布變數的均值和方差
13.1.3對數正態隨機變數的置信區間
13.2期權的定義
13.3實際期權的類型
13.3.1購買飛機的期權
13.3.2放棄期權
13.3.3其他實際期權機會
13.4用套利法評估期權
13.4.1在買入期權定價不當的情況下創造賺錢機器
13.4.2為什麼股票的上漲率不影響買入價格
13.5Black?Scholes期權定價公式
13.6估計波動率
13.7期權定價的風險中立法
13.7.1風險中立法背後的邏輯
13.7.2風險中立定價的示例
13.7.3證明美式買入期權決不應及早執行
13.8用Black?Scholes公式評估Internet啟動項目和Web TV
13.8.1評估Internet啟動項目
13.8.2評估「創新期權」： Web TV
13.9二項式模型和對數正態模型之間的關系
13.10使用二項樹給美式期權定價
13.10.1股票價格樹
13.10.2最優決策策略
13.10.3使用條件格式化描述最優執行策略
13.10.4靈敏度分析
13.10.5與放棄期權的關系
13.10.6計算及早執行邊界
13.10.7應當何時放棄
13.11通過模擬給歐式賣出和買入期權定價
13.12使用模擬評估實際期權
第14章 投資組合風險、優化和規避風險
14.1風險價值度量
14.2投資組合優化： Markowitz法
14.2.1隨機變數的和： 均值和方差
14.2.2矩陣乘法和投資組合優化
14.3使用情境法優化投資組合
14.3.1自舉未來的年度利潤
14.3.2使投資組合的標准差風險最小化
14.3.3使損失的概率最小化
14.3.4使Sharpe比率最大化
14.3.5使負面風險最小化
14.3.6極小極大方法
14.3.7最大化VAR
第15章 預測模型
15.1移動平均數預測法
15.2單指數平滑法
15.3Holt法： 涉及趨勢的指數平滑法
15.4Winter法： 涉及季節性的指數平滑法
15.4.1Winter法的初始化
15.4.2預測精確度
15.5Ad Hoc預測法
15.6簡單線性回歸
15.6.1適合情況
15.6.2預測精確度
15.6.3回歸中的t檢定
15.6.4簡單線性回歸模型下面的假設條件
15.6.5用Excel運行回歸
15.6.6用Excel獲得散點圖
15.7適當表現非線性關系
15.7.1用電子表格適當表現非線性關系
15.7.2使用Excel Trend Curve
15.8多重回歸
15.8.1預計βi的值
15.8.2重新分析擬合優度
15.8.3假設檢驗
15.8.4選擇最佳的回歸方程
15.8.5多重共線性
15.8.6啞變數
15.8.7解釋啞變數的系數
15.8.8倍增模型
15.8.9多重回歸中的異方差性和自相關
15.8.10在電子表格上實現多重回歸
15.9本章小結
15.9.1移動平均數預測法
15.9.2單指數平滑法
15.9.3Holt法
15.9.4Winter法
15.9.5簡單線性回歸
15.9.6適當表現非線性關系
15.9.7多重回歸
15.10復習題
第16章 布朗運動、隨機運算和隨機控制
16.1什麼是布朗運動
16.2推導作為隨機活動極限的布朗運動
16.3隨機微分方程
16.4Ito引理
16.5使用Ito引理推導Black?Scholes期權定價模型
16.6隨機控制簡介
16.7復習題
Ⅳ 怎麼看股市行情
分時圖是指大盤和個股的動態實時(即時)分時走勢圖，其在實戰研判中的地位極其重要，是即時把握多空力量轉化即市場變化直接根本，在這里先給大家介紹一下概念性的基礎常識。
大盤指數即時分時走勢圖：
1) 白色曲線：表示大盤加權指數，即證交所每日公布媒體常說的大盤實際指數。
2) 黃色曲線：大盤不含加權的指標，即不考慮股票盤子的大小，而將所有股票對指數影響看作相同而計算出來的大盤指數。
參考白黃二曲線的相互位置可知：A)當大盤指數上漲時，黃線在白線之上，表示流通盤較小的股票漲幅較大；反之，黃線在白線之下，說明盤小的股票漲幅落後大盤股。B)當大盤指數
下跌時，黃線在白線之上，表示流通盤較小的股票跌幅小於盤大的股票；反之，盤小的股票跌幅大於盤大的股票。
3) 紅綠柱線：在紅白兩條曲線附近有紅綠柱狀線，是反映大盤即時所有股票的買盤與賣盤在數量上的比率。紅柱線的增長減短表示上漲買盤力量的增減；綠柱線的增長縮短表示下跌賣盤力度的強弱。
4) 黃色柱線：在紅白曲線圖下方，用來表示每一分鍾的成交量，單位是手(每手等於100股)。
5) 委買委賣手數：代表即時所有股票買入委託下三檔和賣出上三檔手數相加的總和。
6) 委比數值：是委買委賣手數之差與之和的比值。當委比數值為正值大的時候，表示買方力量較強股指上漲的機率大；當委比數值為負值的時候，表示賣方的力量較強股指下跌的機率大。
個股即時分時走勢圖：1) 白色曲線：表示該種股票即時實時成交的價格。
2) 黃色曲線：表示該種股票即時成交的平均價格，即當天成交總金額除以成交總股數。
3) 黃色柱線：在紅白曲線圖下方，用來表示每一分鍾的成交量。
4) 成交明細：在盤面的右下方為成交明細顯示，顯示動態每筆成交的價格和手數。
5) 外盤內盤：外盤又稱主動性買盤，即成交價在賣出掛單價的累積成交量；內盤主動性賣盤，即成交價在買入掛單價的累積成交量。外盤反映買方的意願，內盤反映賣方的意願。
6) 量比：是指當天成交總手數與近期成交手數平均的比值，具體公式為：現在總手/((5日平均總手/240)*開盤多少分鍾)。量比數值的大小表示近期此時成交量的增減，大於1表示此時刻成交總手數已經放大，小於1表示表示此時刻成交總手數萎縮。
Ⅵ 運籌學在生活中的實際應用
（1）規劃論。數學規劃主要包括線性規劃、非線性規劃、整數規劃、目標規劃、和動態規劃。研究內容與生產活動中有限資源的分配有關，在組織生產的經營管理活動中，具有極為重要的地位和作用。它主要解決兩個方面的問題。一是對於給定的人力、物力、財力，怎樣才能 發揮它們的最大效益；二是對於給定的任務，怎樣才能用最少的人力、物力和財力去完成它。這兩個方面有一個共同特點．即在給定的條件下，按照某一衡量指標來尋找最優方案，求解約束
--3-- 條件下目標函數的極值(極大值或極小值)問題。具體來講，線性規劃可以解決生產過程的優化、物流方面的運輸以及資源的配置問題等；整數線性規劃可以 求解企業的投資決策問題、旅行售貨員問題等；而動態規劃所研究的對象是多階段決策問題，主要用來解決最短路線問 題、多階段資源分配問題、生產和存儲控制問題及設備更新問題等。根據他研究問題的特點，它主要用於總體的生產，存儲和勞動力的配合問題等進行合理的統計規劃，是獲得最大的收益。例如某家製造公司利用了線性規劃的科學理論對生產的成本和勞動力的分配，最後是的企業在製造費用上節省了10%的生產費用。此外還可以用於生產作業計劃，日程表的編排，還有在合理下料，配料問題，無聊問題等方面的應用。
（2）決策論。所謂決策就是根據客觀可能性,藉助一定的理論,方法和工具,分析問題提出可行方案以及研究從多種可供選擇的行動 方案中選擇最優方案的方法。決策問題通常分為三種類型：確定型決策、風險型決策和不確定型決策．針對不同的情形套用相應的模型便可求解。經濟領域中利用決策論解決的問題有：企業管理者制定投資、生產計劃、物資調運計劃的問題。新產品的銷路問題，一種新股票發行的變化問題等。現代的財政與會計分析也多會用到決策分析。
（3）運輸問題。運輸問題在研究某些問題是具有其他的方法無法比擬的便利性，當我們遇到一些大宗的物資調運時如煤，鐵，木材等，如何制定合理的調運方案，將這些物資運到各個消費地點而且總運費要達到最小。除了這些還有一些客運問題，如空運問題涉及航班和飛機的人員服務時間的安排，為此國際運籌學協會中還專門設立了航空組，專門研究空運問題中的運籌學問題。水運同樣有船舶航運計劃，港口配置和船到港後的運行安排。而在鐵路方面的應用就更加廣泛了，如經典的並為大家熟知的運輸問題，再婦最長(短)路問題、阿絡流問題(最小費用商品流問題、多商品流問題)等，以及旅行商TSP問題．這些問題都非常容易在交通運輸領域找到廣泛的應用實例。
（4）圖論。線性規劃是運籌學中理論比較完善成熟、方法比較方便有效的一個分支，但是用來解決某些大型系統的問題仍 能力，具有描述問題直觀，模型易於計算實現的特點，能很方便地將一些復雜的問題分解或轉化為可能求解的子問題。網路在經濟領域中主要用來解決生產組織、計劃管理中諸如最短路徑、最小連接、最小費用流問題以及最優分派問題等。另外，物流方面的運輸、配送
--4-- 問題，工廠、倉庫等的選址問題等，也可運用網路分析的知識輔助決策者進行最優安排。總之，特別是在計劃和安排大型的復雜工程時，網路技術是重要的工具
Ⅶ 炒股要用到運籌學嗎
如果你想在炒股的道路上走得更遠，就要用到運籌學。
股票市場是一個信息不對稱的市場。散戶投資者無法決定股價是漲是跌。那麼決定權在哪裡呢？我們都知道這就是所謂的銀行家，每個股票都包含著重要的內部信息，對於絕大多數散戶來說，是不可能知道的。
無論是進入股市的老手還是新手，都不能有一夜暴富的念頭，更不能迷信任何所謂炒股的秘密。相反，我們更應該重視自己的運籌學，包括資金管理、風險控制、情緒管理、市場分析，只有這樣才能提高在市場中的生存概率。
Ⅷ 利用lingo怎麼怎麼計算出股票投資收益最大化
LINGO模型和數學模型的表達方式非常接近，適合於初學者。當然這並不是說LINGO軟體功能不強大，恰恰相反，LINGO功能足夠強大，只要你學的夠深入，夠精通。
學習LINGO最好能有一點運籌學的基礎。當然，你也可以一邊學運籌學，一邊學習如何用LINGO解決實際問題，這樣最好了。
學習建模軟體的核心是要把數學模型轉換成建模軟體對應的語言。相當於翻譯。只要翻譯正確，建模軟體會替你選擇演算法進行計算，得出結果。但學習和參加數學建模，最關鍵的是你要有建立模型的能力。所以應該在運用建模軟體的過程中不斷積累建模的技巧和經驗，不斷提高建模的能力。
Ⅸ 如果只看單根K線圖來判斷價格趨勢可行嗎為什麼
只看單根K線圖來判斷價格趨勢可行，相同兩根k線的形成原因會不同，也就代表含義不一樣。
看股票K線是很常見的一種炒股手段。利用K線找「規律」也是炒股常用的方法，畢竟股市變化多端，以便更好的投資、獲得收益。
教大家如何來看K線，教夥伴們從哪裡入手去分析它。
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一、 股票K線是什麼意思？
K線圖還有許多其他的叫法，如蠟燭圖、日本線、陰陽線等，最常見的叫法是--K線，它的發明是為了更好的計算米價的漲跌，再後來，股票、期貨、期權等證券市場都開始使用它。
形似柱狀，可拆分為影線和實體，這個我們稱為k線。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。
Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。
其中陽線的表示方法有三種，分別是：紅色、白色柱體還有黑框空心，而且陰線實體柱是用黑色、綠色或者藍色來做代表的，
除此之外，正當我們看到「十字線」時，就可以認為是實體部分轉換成一條線
其實十字線很容易理解的，代表收盤價和開盤價一樣
認識了K線，我們對找出買賣點就會很在行（對股市方面雖然說是沒有辦法預測的，但是K線對於指導方面仍然是有作用的），對於新手來說，還是最容易操作的。
這里我要給大家提醒一下，K線解析起來是有一些復雜的，若是剛剛炒股的你還不了解K線，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。
比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
下面我就跟大家說說關於幾個K線分析的小竅門兒，幫助你加快入門的腳步。
二、怎麼用股票K線進行技術分析？
1、實體線為陰線
這時候要看股票成交量怎麼樣，萬一成交量不大，這就表示著股價可能會短期下降；而成交量很大的話，那股價很有可能要長期下跌了。
2、實體線為陽線
實體線為陽線就表示股價上漲空間更大，至於是不是長期上漲必須結合其他指標進行判斷。
比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全
應答時間：2021-09-07，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
Ⅹ 運籌學問題：一家投資公司准備$1million花在未來6年投資股票，分紅，存款和房地產。
解：依題設x1i(i=1,2,3,4,5)為第i年初投資股票的金額(單位為萬），x2i(i=1,2,3,4)為第i年初投資分紅的金額，x3為投資存款的金額，x4i(1=5,6)為第i年投資房地產的金額 則目標函數為 max z=0.2(x11+x12+x13+x14)+0.3(x21+x22+x23)+0.8x3+0.1(x45+x46)
約束條件為：1)每年年初的資金條件 x11+x21<=100 x12+x22+x3+x11+x21<=100
x12+x13+x21+x22+x23+x3<=100 +1.2x11 x13+x14+x22+x23+x3<=100+1.2x11+1.2x12+1.4x21
x14+x15+x23+x24+x3+x45<=100+1.2(x11+x12+x13)+1.4(x21+x22)
x15+x24+x3+x46<=100+1.2(x11+x12+x13+x14)+1.4(x22+x23)+1.1x45
2)特殊條件約束 x1i<=30(i=1,2,3,4,5) x3>=25
注意：此題將第6年末看成第7年初