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您好,9月10日A股是高開低走的開盤后出現下跌歡迎咨詢您好,最強主線肯定是大科技股,可以布局的,歡迎交流說實話,我只知道一個關于動態編程的概念。有時我不知道動態編程的算法,所以我試著用一種流行的方式來討論它。動態規劃的一個條件是,問題可以分為同一類問題,這是類似于遞歸算法。它也注意到,如果該子問題的最優解是重要的,那么問題的解是最優的(如果有錯誤歡迎)校正。解決這個問題有兩種方法。第一個是尋找峰值和波谷,這對于主題來說太低效了,所以只需談論一下想法。第一思路如上圖所示,峰谷差是交易中可以獲得的利潤。比較每一個值,可以得到峰值和谷值之間的最大差值,即最大利潤值。這里有一個簡單的方法來找到槽峰:第一時刻,下降趨勢轉為上升趨勢是低谷,而第一時刻,上升趨勢轉為下降趨勢的高峰。但在這種情況下,我們必須注意處理各種特殊情況。邏輯判斷的嵌套順序是非常重要的,因此不推薦這種方法。其次是第二種思維方式,即動態規劃方法。第一粘貼代碼:類解{公眾:Int maxProfit(向量< int >價格){如果(Prsiess)(空)返回0;向量< int >生長;對于(int i=0;i<psisies)(1);++i)增長率(價格(I + 1)-價格[I]);最大利潤=0;INT利潤=0;對于(int i=0;i <成長ths();++i){如果(利潤+增長[I]>0)利潤=增長[ I ];否則利潤=0;如果(利潤大于最大利潤)利潤最大化=利潤;}返回最大利潤;}};理解算法,我們首先需要明確的是,買和賣可以分為購買和銷售連續幾天。例如,在購買和出售的第一天,在第三天可以分為在第一天買的,第二天出售,購買第二天銷售在第三天。我們把第一天的價格設為MI,利潤可以分為(M2-M1)+(M3-M2)(M3-M1)。在此基礎上,我們可以得到該算法的主要步驟:首先,我們分裂的買進和賣出的每一天所有的利潤,然后不斷地把這些利潤。讓我們把M(i+1)m i的值設為AI,然后連續的AI就是我們想要的最大利潤?,F在的問題是,我們如何得到這段sigma ai?現在我們再從AP到AQ,讓P <問我,有三種情況:如果我是積極的,那么AI通過這種方式得到的一定是利潤最大的時期是從P到Q;如果愛是消極的,那么我們無論我們怎么買它虧錢,因為價格一直下降;如果AI是假定IVE或負數,然后讓我們設置J來做AP+A(P+1)+…+AJ<0,如下圖所示。第三種情況所以我們可以得出結論,如果利潤最大化是[ P +(P + 1)+ ] +(j + 1)+ AQ,顯然由于動態規劃的知識,甚至連最基本的知識,我們知道,如果這是利潤最大化,一個(J + 1)+(j + 2)+ AQ顯然會更大,所以如果和積累。負值出現,然后從零開始記錄(不影響歷史的最大累積總和)。作者:水橋美女這本書的版權歸作者所有。對于任何形式的轉載,請聯系作者授權并注明出處。您滿足20個交易日日均資產50萬,半年的交易經驗就可以開通融資,歡迎詳詢在線低傭開戶。

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