在文章《三均线策略是否好于双均线（上）》中，我跟大家说过，将60日均线作为判断趋势的依据，同时通过10/30日均线找买卖点是大多数投资者最常用的方法。 但是三条均线可不止这一种用法，所以本文，继续探讨其他方法。 上篇文章中的收益率是负数，如下：   本文，我们换一个方法，毕竟三条均线理论上应该有三个金叉死叉。以我们目前用的10/30/60为例分别是： 10和30，金叉，死叉。 10和60，金叉，死叉。 30和60，金叉，死叉。   上一次是以60日均线作为判断方向的依据，10和30日均线作为买卖点。 我当然可以用30日均线作为判断方向的依据，10和60日均线作为买卖点。 也可以用10日均线作

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以目前的技术，其中任何一种网络都能够提供更好的伸缩性、故障恢复和诊断信息;此外，以其中任何一种网络为基础建设SAN都不需要对现有设施进行全面升级。由于降低了管理成本，SAN的基本设施的最初成本也就变得并不昂贵。 SAN的组成通常包括服务器(主机)、存储设备(磁带或者磁盘阵列)以及桥接器和多路复用器，并且所有这些设备都连接在光纤通道的交换机上。

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Python爬虫项目是使用Python编写的应用程序，用于自动化地从互联网上获取数据。通过编写爬虫程序，可以模拟人类用户在网页上浏览和提取信息的行为，从而实现对网页内容的抓取、解析和提取。 以下是一些常见的Python爬虫项目示例： 网页内容爬取：爬取特定网站的新闻、博客文章、商品信息等内容，并保存到本地文件或数据库中。 图片下载器：从指定网站或图片分享平台上爬取图片，并保存到本地目录中。 数据采集与分析：从多个网站上爬取数据，并进行整合和分析，例如舆情分析、价格比较等。 信息监控：定期爬取网站上的更新信息，并发送通知或生成报告，如股票价格变动、天气预报等。 社交媒体数据分析：爬取社交媒体平台（如Twitter、Instagram）上的用户数据、帖子内容等，进行用户行为分析和趋势研究。 音乐/视频资源下载：从音乐或视频分享网站上爬取并下载喜欢的歌曲、电影等。 在实现Python爬虫项目时，可以使用Python的第三方库和工具来简化开发过程，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等。这些库提供了丰富的功能和工具，用于解析HTML、处理网络请求、自动化

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NumPy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，它为Python提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及用于处理数组的各种函数和工具。 使用NumPy，你可以进行各种数值计算和数据分析任务，包括： 多维数组操作：NumPy的核心是ndarray对象，它支持高效的多维数组运算。你可以使用NumPy进行数组的创建、索引、切片、重塑、合并以及广播等操作。 数值计算：NumPy提供了大量的数学函数，包括基本的数学运算、三角函数、指数和对数运算、线性代数运算、统计函数等。这些函数可以直接作用于数组，使得数值计算更加高效和方便。 数据处理：NumPy可以处理大规模的数据集，包括数据的读取、过滤、排序、去重、统计以及聚合等。你可以使用NumPy对数组进行逐元素操作，也可以使用矢量化操作对整个数组进行处理。 随机数生成：NumPy内置了强大的随机数生成函数，包括各种概率分布的随机数生成、随机排列、随机抽样等。这些函数对于模拟实验、蒙特卡洛方法和随机算法等场景非常有用。 动态内存管理：NumPy封装了底层的C/C++代码，通过使用动态内存管理和优化的算