GCN 假设图是无向的，因为利用了对称的拉普拉斯矩阵 (只有邻接矩阵 A 是对称的，拉普拉斯矩阵才可以正交分解)，不能直接用于有向图

GCN 不能处理动态图，GCN 在训练时依赖于具体的图结构，测试的时候也要在相同的图上进行。因此只能处理 transductive 任务，不能处理 inductive 任务。transductive 指训练和测试的时候基于相同的图结构，例如在一个社交网络上，知道一部分人的类别，预测另一部分人的类别。inductive 指训练和测试使用不同的图结构，例如在一个社交网络上训练，在另一个社交网络上预测。

个股在两点半之后出现大幅上涨，成交量放大，尤其是拉升后的股价创当天新高，并且在拉升后的个股仍然保持强势，此时投资者需要高度关注。如果这种走势出现在一个阶段性的地位，同事当天的成交量出现放大的情形。一般来说就意味着股价开始启动，短期内行情还是可以看高一线。此时投资者可以短线参与

图:“均线多头排列”选牛股之1

图卷积神经网络擅长处理transductive任务，无法完成inductive任务。图卷积神经网络进行图卷积操作时需要拉普拉斯矩阵，而拉普拉斯矩阵需要知道整个图的结构，故无法完成inductive任务，而图注意力网络仅需要一阶邻居节点的信息。（transductive指的是训练、测试使用同一个图数据，inductive是指训练、测试使用不同的图数据）

1、主营同比增长率≥50%;

2、主营三年复合增长率≥50%;

3、股东人数环比变化≤0%;

4、基金重仓股。

一、切忌逆势买进

二、无盈利不加仓

三、无计划不交易

这一条很好理解，但是却很难做到，因为可能每个股友都会有冲动进场的经历，本来坚持每天写交易计划的人就不多。你可以前天晚上制定第二天交易计划，也可以利用中午休市的时候制定或改变下午的交易计划，就是不能在交易变化中改变自己的交易计划，至少至少应该交易前在纸上写下应该怎么做，止损位置在哪里之后再进场。

四、只抓属于自己交易系统的盈利

五、每次只持仓两只股票

六、上午卖出，下午买进

这一点不能一概而论，原则上上午是交易比较激情的时间，一天的高点容易在这个时间段产生，而且上午卖出一旦买错下午还可以有补仓进场的机会。下午买进目的在于减少风险，减少持股时间，以便在第二天上午根绝盘面做出有利操作。

七、切忌全进全出，仓位管理很重要

有多少股友炒股喜欢全仓全进全出，相信这样做的不在少数。我个人不是激进派，也不喜欢激进操作，全进固然盈利的话涨幅惊人，但是作为散户炒股保本为第一要务，所以在建仓时尽量采用试仓-加仓的手法分批建仓。

八、多时间维度操作

九、切勿追涨杀跌

十、赢不赢利不重要，正不正确才重要

results = {} for x in bt_all.keys(): results[x] = {} results[x]['bt'] = bt_all[x]

在这一波反弹行情中，有些庄股出现了低位放量的现象，但股价却并没有上涨，而是进行了平台式的整理。随着反弹行情的结束，这部分庄股也走出了破位之势。应该说，这部分庄股的出货迹象还是十分明显的，只不过是这种出货手法具有相当的欺骗性，具体表现在低位与放量两个方面。

上一篇：买卖基金流程(基金关闭买卖入口)

下一篇：盐湖提锂概念股龙头(盐湖提锂概念股)