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通达信是一款在中国广受欢迎的股票交易分析软件，其强大的自定义公式系统使得投资者能够根据自己的交易策略编写选股公式。标题中的“通达信选股公式源码抄底70+%成功率 超级短线王 盘中预警 成功率70+%.doc”暗示了这个文档可能包含一个特别设计的选股公式，用于在盘中预警那些有高概率触底反弹的股票，声称成功率超过70%。这种公式对于短线交易者尤其有价值，因为它能在市场波动中迅速捕捉到潜在的买入机会。 量化策略是投资领域中的一种方法，它利用计算机程序和数学模型来代替人为判断进行决策。这种策略基于大量的历史数据和统计分析，旨在消除人为情绪的影响，实现更高效、更理性的投资。私募量化选股策略通常由专业的投资机构或团队开发，它们会运用复杂的算法来寻找市场的非有效性，以此获得超额收益。 在提供的压缩包文件中，包含了一些图片文件（5.png、7.png、1.png、6.png、3.png、2.png、4.png），这些图片很可能是公式源码的截图或者与之相关的图表，展示了一些关键指标的解释、公式的工作原理，或者是在实际应用中的效果展示。例如，这些图片可能包含以下内容： 1. 公式源码：显示了具体的编程语言（如TALIB语言）和用于计算的函数，比如MA（移动平均线）、MACD（异同移动平均线）、KDJ（随机指标）等，这些都是量化分析中常见的技术指标。 2. 数据可视化：可能包含了股票价格走势图，用以展示公式触发买入或卖出信号的时刻，以及随后的市场表现。 3. 回测结果：可能展示了在历史数据上的模拟交易结果，包括收益率、最大回撤等关键性能指标，以验证公式的有效性。 4. 参数设置：可能涉及到公式中可调整的参数，如周期长度、阈值等，投资者可以根据市场环境和自身风险承受能力进行优化。 理解并应用这些量化策略需要一定的编程基础和金融知识，包括对股票市场、技术分析、统计学的理解。投资者在使用这类公式时，应当谨慎对待成功率的宣称，因为市场是动态变化的，过去的表现并不保证未来的结果。同时，投资者应结合自身的投资目标、风险偏好和市场状况，理性评估和使用这些工具。

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### 遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略 #### 摘要 本文探讨了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）的混合应用，旨在通过融合两种算法的优点来提高求解复杂优化问题的能力。文章概述了遗传算法与禁忌搜索算法的基本原理及其在解决高维度组合优化问题中的应用；接着，通过对比分析，阐述了这两种算法的特点及差异；提出了一种将禁忌搜索算法的记忆特性融入遗传算法的新型混合策略，并通过旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的实际案例验证了该混合策略的有效性。 #### 关键词 - 遗传算法 - 禁忌搜索 - 混合策略 - 旅行商问题 #### 1. 遗传算法与禁忌搜索算法概述 ##### 1.1 遗传算法 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的全局优化技术，它模仿生物进化的过程来寻找最优解。其核心思想包括： - **初始化**：随机生成一组初始解，即种群。 - **选择操作**：根据适应度函数评价个体的质量，并据此进行选择。 - **交叉操作**：模拟生物遗传学中的基因交换，以一定的概率将两个个体的部分特征组合成新的个体。 - **变异操作**：以较小的概率改变个体的一部分特征，增加种群多样性。 - **终止条件**：当满足预设的迭代次数或达到满意的解时停止算法。 遗传算法能够在大规模的解空间中快速探索，尤其适用于处理高维度和非线性的优化问题。然而，遗传算法也存在一些局限性，比如容易陷入局部最优解、收敛速度较慢等问题。 ##### 1.2 禁忌搜索算法 禁忌搜索算法是一种局部搜索算法，其特点是引入了“记忆”机制来避免陷入局部最优解。禁忌搜索的核心步骤包括： - **初始解**：设定一个初始解，并记录下来。 - **邻域结构**：定义一个邻域结构，该结构描述了如何从当前解生成一系列可能的新解。 - **禁忌表**：用于存储最近被访问过的解，防止重复搜索同一解。 - **选择操作**：从当前解的邻域中选择一个未被禁忌的最好解作为下一个解。 - **更新禁忌表**：根据一定的规则更新禁忌表，以控制搜索过程中的动态行为。 - **终止条件**：当达到预定的迭代次数或找到满意解时停止搜索。 禁忌搜索算法的优势在于能够有效利用记忆机制跳出局部最优解，但缺点是可能会过早收敛，且对初始解的选择较为敏感。 #### 2. 遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略 为了克服各自算法的局限性，本文提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略。该策略的主要特点包括： - **记忆功能的引入**：将禁忌搜索算法的记忆特性融入遗传算法的搜索过程中，以提高全局搜索能力。 - **新重组算子的设计**：构建了一种结合了禁忌搜索特性的重组算子，以增强遗传算法的多样性。 - **变异算子的改进**：将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子，通过动态调整禁忌表来实现更有效的局部搜索。 #### 3. 实验结果与分析 以经典的旅行商问题为例，通过对比遗传算法和混合策略的效果，验证了混合策略的有效性和优越性。实验结果表明，在求解复杂组合优化问题时，混合策略相比于单一遗传算法在以下几个方面表现更为优秀： - **收敛速度**：混合策略能够更快地接近最优解。 - **解的质量**：混合策略找到的解质量更高，更接近全局最优解。 - **稳定性**：混合策略的性能更加稳定，不易受到初始条件的影响。 #### 结论 通过本文的研究，我们发现将遗传算法与禁忌搜索算法进行混合，可以有效地利用各自的优点，从而在解决复杂优化问题时展现出更好的性能。未来的研究方向可以进一步探索更多类型的混合策略，以及如何更有效地结合其他启发式算法来提高求解效率和准确性。

详细介绍了SAP中计划策略，介绍了需求类的应用，详解了SAP中按单和按库生产的计划策略如10，11,70……并展示了一些系统的截图

浅谈Angular路由复用策略 Angular路由复用策略是指在Angular应用程序中，如何智能地处理路由的生命周期，以便提高用户体验。路由复用策略的核心是RouteReuseStrategy，负责决定何时复用路由-state和如何构建组件。 在默认情况下，Angular 使用DefaultRouteReuseStrategy，不进行任何处理。当路由离开时，组件状态也被删除。但是，在某些特殊场景下，这种默认行为可能不太友好，例如，在移动端中用户通过关键词搜索商品，然后滚动到第二页并找到想要看的商品时，路由至商品详情页，然后一个后退……用户懵逼了。 为了解决这个问题，Angular提供了RouteReuseStrategy，允许开发者自定义路由复用策略。RouteReuseStrategy提供了四个方法：shouldDetach、store、shouldAttach和shouldReuseRoute。shouldDetach方法决定是否允许复用路由，store方法将路由快照存储在缓存中，shouldAttach方法决定是否允许还原路由，shouldReuseRoute方法决定是否复用路由。 在实现RouteReuseStrategy接口时，可以自定义路由复用策略。例如，可以创建一个SimpleReuseStrategy，缓存路由快照和组件实例对象，并在shouldReuseRoute方法中判断是否复用路由。 Angular路由复用策略的优点是可以提高用户体验，减少组件的重新构建，并提高应用程序的性能。但是，需要注意的是，RouteReuseStrategy从Angular 2开始就已经是实验性，当前依然如此，需要小心使用。 Angular路由复用策略是Angular应用程序中一个非常重要的概念，对于提高用户体验和应用程序性能有着重要的意义。