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  • 企业技术分析和基本面分析
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    2007-05-17 12:57:00

       (1)两者的联系。两者的起点与终点一致,都为了更好把握投资时机,进行科学决策,以达到赢利目的。两者实践基础相同,都是人们在长期投资实践中逐步总结归纳并提炼的科学方法,他们自成体系,既相对独立又相互联系。两者在实践中的运用相辅相成,都对投资者具有指导意义。基本分析设计股票的选择,技术分析决定投资的最佳时机。两者的结合,即选准对象和把握机会,才能在证券投资中有所斩获。
        (2)两者的区别。
        第一,两者分析的依据不同。基本分析根据价格变动的原因,各种宏微观因素预测证券的未来行情。其方法具由某种主观性,即在搜集各种客观资料的基础上,依据分析家的经济金融知识和经验得出某种倾向性的看法,不同的分析家面对同样的资料,有时竟会得出截然不同的判断。技术分析依据市场价格变化规律,采用过去及现在的资料数据,得出将来的行情,其依据是"历史会重复""。通过市场连续完整的经验数据,采用统计分析归纳出典型的模式,其方法更为客观,也更加直观,甚至可直接得出买卖证券的拐点,这是技术分析的优势。 

        第二,两者的思维方式不同。基本面分析是理论性思维,它例举所有影响行情的因素,再一一研究它们对价格的影响,属于质的分析,具有一定前瞻性。技术分析是一种经验性的思维,通过所有因素变动,最终反映在价格和交易量的动态指标上。它忽略产生这些因素的原因,利用已知资料数据,给出可能出现的价格范围和区间,它侧重历史数据,是量的分析,具有一定的滞后性。

        第三,两者投资策略不同。基本面分析侧重于证券的内在投资价值,研究价格的长期走势,而往往忽略短期数天的价格波动。人们从中得出应该投资哪些质地优良,具有发展潜力的证券品种,以避开那些投机严重或企业连续亏损的证券商品。技术分析侧重于对市场趋势的预测,它告诉人们获利并不在乎于你买什么证券品种,哪怕是亏损公司股票;也不在乎你买多少数量,而在于你在什么价位区间买入,在什么价位区间卖出,具有直观性和可操作性。
        第四,两者投资操作方法不同。基本面分析着重研究各种因素与价格的内在联系和逻辑,它涉及面广,要求分析人员具有较强的专业理论知识,对国家宏观、微观经济、方针政策都要有所涉及,要有政治上的敏感性和敏锐的洞察力,还须具备搜集各类信息和从中筛选出有用内容,有准确判断和推理的能力。技术分析着重于图表分析,使用证券的价量资料用统计方法得出某种结论。操作人员应掌握一定的数理统计知识,注意数据的连贯性,在一定的模式下,操作相对容易。

        第五、两者分析方法优势互补。基本面分析涉及面广,所得结论一般不会发生严重偏差,有助于证券市场的长期稳定,并引导投资者关心国家大事,有利于投资者整体素质的提高。技术分析揭示行情变化趋势,可剔除市场偶发事件的影响。这种数据的滚动连贯性,也是趋势的延伸,具有合理性。它不需要人们掌握专门的金融证券知识,或齐全的情报数据,对广大非专业投资者有着积极的意义。两种方法配合使用,可最大限度地弥补各自的缺陷。

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  • 为了让读者更全面的了解ToF技术,本文将会分析3D视觉传感技术基本原理,ToF镜头的相关产业链信息,ToF技术的具体应用以及ToF技术的未来发展前景。 具体内容概要 一、3D视觉方案技术介绍 双目立体视觉法 结构光法 ...

    现行的深度传感镜头作为智能手机的一大创新,已在目前主流智能手机上广泛应用。因苹果在最新版iPad Pro上搭载了D-ToF(直接飞行时间法)深度传感镜头引起了极大的关注,推动了3D视觉在消费场景的新应用机会。为了让读者更全面的了解ToF技术,本文将会分析3D视觉传感技术的基本原理,ToF镜头的相关产业链信息,ToF技术的具体应用以及ToF技术的未来发展前景。

    具体内容概要

    一、3D视觉方案技术介绍

           双目立体视觉法

           结构光法

    二、时间飞行法(ToF)

           ToF原理介绍

           飞行测量技术(D-ToF)

           飞行测量技术(I-ToF)

           ToF产业链介绍

           ToF镜头模组组成核心硬件:

           发射端:

            (1)发光单元

            (2)准直镜头

            (3)DOE扩散片(Diffuser)

           接收端:

            (1)窄带滤光片和光学镜头

            (2)红外CIS(图像传感器)

    三、ToF技术应用场景

           手机

           汽车

           人脸识别/安保系统

           工业领域/物流

    四、ToF市场前景

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    3D视觉方案技术介绍

    3D视觉传感技术是一项重要的科学突破。它是一种深度传感技术,增强了摄像机进行面部和目标识别的能力。相对于2D技术,3D技术除了显示对象的X和Y值之外,还可以提供记录场景或对象的深度值,在感知和处理日常活动的方式上带来了独特的进步,制造商争先恐后地将这些新的进步融入到手机等消费产品中。该技术利用光学技术模拟人类视觉系统,促进了增强现实、人工智能和物联网的出现和应用。

    目前市面上主流的3D光学视觉方案有三种:双目立体视觉法(Stereo Vision,在下文称双目法),结构光法(Structured Light,在下文称结构光)以及飞行时间法(Time of Flight, ToF在下文称ToF)。此文主要探讨的是ToF,同时会对其他两种主流方案进行技术比较。目前较为成熟的方案是结构光和ToF。其中结构光最为成熟,已经在工业3D视觉中大规模应用。ToF的概念是扎根于深度传感器的。这里的深度传感器是指采用像素阵列来获取整个场景的高分辨率深度分布。对于深度传感器来说,一般用于测量深度的方案分别有结构光、双目和ToF三种,其中结构光(iPhone目前的Face ID就是使用了基于结构光的深度传感器)和双目技术都是基于几何原理做间接深度估计,而ToF则是测量发射光和反射光之间的飞行时间并根据光速来直接估计深度。

    1、双目立体视觉法(Stereo Vision)

    双目立体视觉法的技术原理是通过从两个视点观察同一物体,从而来获得同一物体在不同视角下的图像。通过三角测量原理来计算图像像素间的位置偏差(视差)来获取物体的三维图像,比如把一只手指放在鼻尖前方,左右眼看到手指会有一个错位的效果,这个位置差被称为视差。相机所要拍摄的物体离相机越近,视差越大,离相机越远,视差就越小。由此可以得出,当两个相机的位置等条件已知时,就可以通过计算相似三角形的原理来得出从物体到相机的距离。过程跟人类眼睛的工作原理相似。在双目立体视觉系统的硬件结构中,通常采用两个摄像机作为视觉信号的采集设备,通过双输入通道图像采集卡与计算机连接,把摄像机采集到的模拟信号经过采样、滤波、强化、模数转换,最终向计算机提供图像数据。

    双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Lawrence Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构,并对物体的形状和空间关系进行描述,把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景,标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入,研究的范围从边缘、角点等特征的提取,线条、平面、曲面等几何要素的分析,直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析,并建立起各种数据结构和推理规则。特别是在1982年,David Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括,创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用,在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系,使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

    一个完整的双目立体视觉系统通常可分为数字图像采集、相机标定、图像预处理与特征提取、图像校正、立体匹配、三维重建六大部分。双目立体成像法具有高3D成像分辨率、高精度、高抗强光干扰等优势,而且可以保持低成本。但是需要通过大量的CPU/ASIC演算取得它的深度和幅度信息其算法极为复杂较难实现,同时该技术易受环境因素干扰,对环境光照强度比较敏感,且比较依赖图像本身的特征,因而拍摄暗光场景时表现差。双目立体视觉法还有另一个限制,它过度的依赖于被拍摄物体的表面纹理,如果被摄物体表面没有明显的纹理,使用双目立体视觉法会无法匹配与之对应的像素的问题。

    2、结构光法(Structured Light)

    该技术是一种主动双目视觉技术,结构光技术的基本原理是,通过近红外激光器,将具有已知的结构特征(比如离散光斑、条纹光、编码结构光等)的光线投射到被拍摄物体上,再由专门的红外摄像头进行采集三维物体物理表面成像的畸变情况,再通过观测图案与原始图案之前发生的形变由此来得到图案上的各个像素的视差。这个技术通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构,再将获取到的信息进行更深入的应用。其工作原理可看作是另一种双目法,红外激光器和红外摄像头可当做是双目立体视觉法中的左右双目的观测原理。

    结构光在消费电子领域的商用最早可追溯到2009年,微软与以色列3D感测公司 PrimeSense合作发布了搭载结构光模组的体感设备Kinect一代,2010年11月上市后,该产品成为 2011 年销售最快的消费电子设备。尽管产品大获成功,但第一代 Kinect 的准确度、图像分辨率和响应速度并不理想。2017年苹果发布iPhone X,首次搭载 3D 结构光模组,可实现3D人脸识别技术,成为苹果近几年最大的创新。此前由于半导体工艺等多方面技术的限制,3D 感测很难应用到体积非常有限、功耗要求低的手机上,因此iPhone X 的发布是结构光技术的重大突破,市场对结构光技术的热情重新点燃。主要结构光方案厂商还有美国的英特尔、高通/Himax,以色列 Mantis Vision 以及国内华为、奥比中光等公司。iPhone X 发布后,国内小米、华为和 OPPO 也先后发布了首款搭载结构光模组的智能手机,其中小米采用的是以色列 Mantis Vision 公司的解决方案,华为采用的是自研方案,OPPO采用的是国内公司奥比中光的解决方案。苹果在2018年和2019年的iPhone新产品中也全部搭载了结构光模组。

    结构光技术相较于双目技术有一个好处,结构光的红外激光器发射出了光,可以照亮被扫描物体,所以它不需要像双目结构一样依赖于光源,而且在较平整,没有图案的物体表面也可以测算出物体的三维深度。综上所述,结构光相较于双目结构有两个优点:(1)在场景较暗的场景下也可以运作正常(2)在没有明显纹理的物体上也可以实现深度扫描。

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    飞行时间法介绍

    ToF是Time of Flight的缩写,直译为飞行时间,通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测这些发射和接收光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差,来换算被拍摄景物的距离,以产生深度信息,此外再结合传统的相机拍摄,就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。

    ToF最早的商用可追溯到 2006 年 7 月,衍生自CSEM(瑞士电子与微技术中心)的 MESA Imaging公司成立,并推出商用ToF摄像头产品系列 SwissRanger,最开始应用于汽车的被动安全检测。ToF技术首次应用到智能手机是在 2016 年,Google 和联想合作推出了全球首个搭载ToF模组的智能手机 Phab2 Pro,采用的是pmd/英飞凌的ToF方案,该手机可实现一些如三维测量等简易的 AR 应用,但并没有引起市场较大的反响。2018年8月6日,OPPO 在北京召开了ToF技术沟通会, 并在8月23日发布了其首部搭载 ToF 摄像头的智能手机 OPPO R17 Pro,采用了 Sony 的解决方案。随后在 2018 年 12 月,vivo 发布了其首部搭载 ToF 摄像头的智能手机 vivo NEX 双屏版,采用了松下的解决方案; 华为发布了其首部搭载 ToF 摄像头模组的智能手机荣耀 V20,采用的是 OPPO R17 Pro 相同的 ToF方案。进入 2019 年后,安卓厂商纷纷加入 ToF 镜头的阵营。此后,有越来越多的手机厂商在手机上搭配ToF镜头。

    典型ToF测量设置描绘在图中,它包含几个构建块:(a)脉冲/调制光源(在ToF中一般使用VCSEL,请见下文解释)(b)光学扩散片将光扩散传播出去,接着当光从物体上反射回来时,用(c)一组透镜收集从物体上折射回来的光。接着经过一个滤光片将折射回来的光收集起来并且适当地调整光源的波长,接着通过改善背景噪声抑制令光波可被芯片所识别。最后,测量系统的核心是由固态量程图像传感器(d),由一组光探测器(像素)组成,能够直接或间接地测量光脉冲从光源到目标并返回传感器所需的飞行时间。该系统还需要一个合适的传感器接口,为传感器提供电源、所需的偏置电压/电流信号、数字控制相位,并从传感器读取数据流,这通常需要进一步的小处理以获得3D体积数据。最后,传感器接口负责与外部(到PC或处理单元)的通信。

    ToF 技术具有以下的优点:1、软件复杂性低,设计与应用简单 2、在暗光与强光环境下表现不错 3、功耗不高 4、有较远的探测距离 5、成本低 6、响应速度快,缺点则在于室外受自然光红外线影响大、远距离无法保证精度。

     

    飞行时间测量技术(D-ToF)

    在经典的飞行时间测量中,直接飞行时间(Direct ToF,D-ToF,下文称为D-ToF)的原理比较直接,即直接发射一个光脉冲,之后测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔,就可以得到光的飞行时间。探测器系统在发射光脉冲产生的同时启动一个高精度的秒表。当探测到目标发出的光回波时,秒表停止并直接存储往返时间。目标距离z可通过以下简单方程估算: 其中表示光在空气中传播的速度。D-ToF通常用于单点测距系统,但由于像素级亚纳秒电子秒表的实现困难,D-ToF的成本以及技术难度相较于I-ToF更高。这项技术特别适用于基于SPAD的ToF系统。目前主流的主流的ToF技术所采用的SPAD(single- photon avalanche diode,单光子雪崩二极管)是一种高灵敏度的半导体光电检测器,其被广泛运用于弱光信号检测领域。结合D-ToF技术,可用来精确检测记录光子的时间和空间信息,继而通过三维重极算法进行场景的三维重构。苹果在2020年发布的第四代iPad Pro中就运用到了D-ToF技术。D-ToF的原理看起来虽然很简单,但是实际能达到较高的精度很困难而且成本对比I-ToF要高很多。除了对时钟同步有非常高的精度要求以外,还对脉冲信号的精度有很高的要求。普通的光电二极管难以满足这样的需求。而D-ToF中的核心组件SPAD由于制作工艺复杂,能胜任生产任务的厂家并不多,并且集成困难。所以目前研究D-ToF的厂家并不多,更多的是在研究和推动I-ToF。

    飞行时间测量技术(I-ToF)

    D-ToF的另一种解决方案是所谓的间接ToF(Indirect ToF,I-ToF,下文称为I-ToF),而I-ToF的原理则要复杂一些。在I-ToF中,发射的并非一个光脉冲,而是调制过的光。接收到的反射调制光和发射的调制光之间存在一个相位差,通过检测该相位差就能测量出飞行时间,从而估计出距离。其中往返行程时间是从光强度的时间选通测量中间接外推的。在这种情况下,不需要精确的秒表,而是需要时间选通光子计数器或电荷积分器,它们可以在像素级实现,只需较少的计算工作和硅面积。I-ToF是基于ToF相机的电子和照片混合设备的自然解决方案。

    1、ToF产业链介绍

    3D传感产业生态链包括光源、光学单元(透镜及滤光片等)、图像传感器及模组制造等直接硬件环节,此外还包括软件、处理器、3D系统设计等。

    2、ToF镜头组成核心硬件

    发射端:1)发光单元:

    ToF镜头的发光单元通常为能发出特定波长红外线的垂直腔面发射激光器(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,又译垂直共振腔面射型激光,在下文称VCSEL),VCSEL能以相对较小功率发射出较高的信号。VCSEL是一种半导体,其激光垂直于顶面射出,与一般用切开的独立芯片制成,激光由边缘射出的边射型激光有所不同。传统的光电转换技术一般是用的LED等发光器件,这种发光器多采用的是边缘发射,缺点是体积较大,所以会比较难于半导体技术相结合。20世纪90年代垂直腔表面发射激光VCSEL技术成熟后,解决了发光器件和半导体技术结合的问题,因此迅速得到普及。VCSEL是很有发展前景的新型光电器件,也是光通信中革命性的光发射器件。此外,ToF中泛光照明器的VCSEL输出光束无需经过编码,因此器件制作上更为简单,可供选择的 VCSEL 供应商也更多。顾名思义,边发射激光器是沿平行于衬底表面、垂直于解理面的方向出射,而面发射激光器其出光方向垂直于衬底表面,如下图:

    VCSEL 是 3D Sensing 中重要的部件之一,不仅体现在其功能在体现在其价值量之中。随着 3D Sensing 在手机中进一步渗透,VCSEL 的市场规模将随之扩大。ToF不仅可以在手机中使用,还可以在光通讯、激光雷达等多个领域中使用,市场空间巨大。据市场研究机构 Yole 预测,到 2023 年,整个 VCSEL 市场将达到 35 亿美元,年复合增长率达到 48%。VCSEL 领域具有市场大、增长快、应用广等特点,未来对 VCSEL 的关注度将会日渐提升。从图中可看出未来在VCSEL赛道,主要集中的领域是消费电子、工业领域以及通信。VCSEL 是化合物半导体激光器,因此对应化合物半导体产业链,包括晶圆、外延片(EPI)、IC 设计、晶圆代工和封测等环节。

    发射端:2)准直镜头:

    利用光的折射原理,将波瓣较宽的衍射图案校准汇聚为窄波瓣的近似平行光。采用准直镜头对 VCSEL 出射光束进行准直、形成散斑等整形处理。WLO(Wafer-level Optics,在下文称为WLO)晶圆级光学器件,是指晶圆级镜头制造技术和工艺。与传统光学器件的加工技术不同,WLO工艺在整片玻璃晶圆上,用半导体工艺批量复制加工镜头,多个镜头晶圆压合在一起,然后切割成单颗镜头,具有尺寸小、高度低、一致性好等特点。

     

    发射端:3)DOE扩散片:

    DOE衍射光学元件(Diffractive Optical Elements,在下文称为DOE)在3D摄像头结构光方案中的作用就是利用光的衍射原理,将激光器的点光源转换为散斑图案(pattern)。首先根据特定衍射图像的光学需求,设计并制作出三维母模,然后根据母模再制作出DOE光栅,光栅表面具有三维的微结构图案,尺寸都在微米级别。激光器发射的线性激光通过DOE的时候发生衍射,衍射光的角度和数量是受DOE上pattern的控制,衍射出来的光斑具备lighting code信息。DOE主要是用于结构光成像技术的摄像头中,DOE的制造成本相对较高。

    在ToF的发射成像技术中主要运用的是扩散板(在下文称为Diffuser),主要是为显示器提供一个均匀的面光源,ToF投射器主要包括VCSEL + Diffuser,而ToF的VCSEL并不像结构光那样对编码图案有一定要求,只是最常规的规则排列,器件制作上更为简单,装配精度要求也更低。Diffuser是DOE的一种,也属于波束整形器,用于对输入光束进行均一化,通过使较大折射角处具有更大屈光度,使得较窄的光束扩展到更宽的角度范围内,并具备均匀的照明场。TOF 中的 Diffuser 的设计制作难度,比 3D 结构光点阵投影仪中的 DOE 要简单很多。

    根据光大证券测算,考虑到疫情影响预计2020年全球智能机出货量有所下降,滞后的 5G 需求有望在2021年释放,预计 20~21 年全球智能机出货量分别为 12.6/15.0 亿部,其中 iphone 出货量 1.7/2.1 亿部,安卓机 10.9/12.9 亿部。假设 20~21 年前置结构光在 iphone 的渗透率分别为92%/95%,在安卓的渗透2%/5%,推算结构光摄像头出货量 1.8/2.7 亿颗。假设 20~21 年后置 TOF 在 iphone 的渗透率分别为 25%/50%,在安卓的渗透率 7%/15%,加上 ipad 出货量,推算后置 TOF 摄像头出货量 2.7/4.4 亿颗。假定DOE/Diffuser单价1美元测算,对应DOE 20~21年市场规模1.8/2.7亿美元;Diffuser市场规模 2.7/4.4 亿美元;窄带滤光片按 20~21 年单价 1/0.75 美元测算,对应市场规模 9/10.5 亿美元。

    接收端:1)窄带滤光片和光学镜头:

    ToF模组依靠窄带滤光片和光学镜头来收集反射回的光线。滤光片只允许对应波长的红外线通过,抑制其他光线,并降低噪声。近红外识别系统中所用到的窄带滤光片及超薄高性能镀膜也是基于结构光及ToF的3D摄像头技术关键。3D摄像头在接收反射光时要求只有特定波长的光线能够穿过镜头,拦截频率带之外的光线,即隔离干扰光、通过信号光凸显有用信息,因此需要滤光片在接收端过滤掉非工作波段的光波。

    在窄带滤光片赛道,难度和价值量都高于传统摄像头所用的滤光片,目前仅有 VIAVI 和水晶光电的技术较为成熟,这两家也是苹果iPhone X的窄带滤光片供应商。目前全球仅水晶光电和唯亚威(Viavi)两家企业具备大批量供货的能力。

    接收端:2)红外CIS(下文称为图像传感器):

    早年的ToF传感器,多采用CCD(Charge-coupled Device,中文为电荷耦合元件,是一种图像传感器,下面简称CCD),而CMOS是另一种目前市场上更为主流的图像传感器(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补金属氧化物半导体,在下文简称CMOS)。CCD的感光利用率更高,但是功耗十分大,发热严重,也是此前ToF方案未能应用在手机中的原因之一。随着图像传感器厂商不断提高CMOS传感器的技术,通过背照式(Backside Illumination,在下文简称BIS)设计、电流辅助光子演示(CPAD)技术,并将高速率多帧图像合成单张图像用以计算最终的深度,在降低图像噪声的同时降低了功耗,从而使ToF应用于手机成为可能,但对应的ToF传感器芯片成本也高出很多。

    CMOS图像传感器市场集中度较高,2017年,前十大厂商市场份额合为94%,其中前三家厂商索尼(Sony)、三星(Samsung)、豪威科(Omnivision)市场份额合计占比达73%,CR3较2014年的63%有明显提升。从CIS市场增速来看,根据IC Insights2018年预测,2017-2022年销售额CAGR为8.8%,销售量CAGR为11.7%;根据Yole2018年预测,2017-2023年销售额CAGR为9.4%,而该机构最新预测显示,受到新冠肺炎疫情影响,2020年增速将回落至7%,2021年略有反弹(增速为12%),预计2025年CIS市场规模将达到280亿美元。

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    TOF技术应用场景

    ToF技术应用场景

    ToF技术具有丰富的应用场景,在手机、汽车、工业、人脸识别、物流、安抚监控、健康,游戏、娱乐、电影特效、3D打印和机器人等诸多领域都有应用。以下将举例ToF在不同领域中的实际应用。

     

    手机:

    目前ToF技术在手机领域的三个应用主要是:安全(人脸识别,支付)、摄影、娱乐(增强现实,在下文简称AR)。

    ToF技术镜头在手机中用于安全领域的人脸识别和金融支付主要是在运用在手机中的前置摄像头中,此前在手机前置摄像头中运用的三维技术大部分是结构光技术。由于结构光在成本上比ToF要高且工艺更复杂,因此现在的手机人脸识别技术开始从结构光技术向ToF技术转移。代表机型:华为Mate 30 Pro,三星Galaxy S10+5G、Vivo NEX双屏版。例如在Vivo NEX双屏版中,ToF前置摄像头可以运用3D人脸建模技术来进行人脸识别和自拍图片优化。

     

    手机摄影:在手机摄影方面,ToF技术让镜头实现对焦更快、精准抠像、探测景深、背景虚化等功能。代表机型:Oppo R17 Pro(国内首台使用ToF技术手机)、华为P30 Pro。

    手机娱乐/教育:AR建模与体感游戏。代表机型:荣耀V20、OPPO R17 Pro,iPad Pro。

    汽车:

    ToF相机主要应用在三个领域,一个是座舱内部的驾驶者疲劳监测、手势识别、人脸识别。第二个领域是固态激光雷达。ToF相机可以看做一种固态激光雷达。第三个领域是自动泊车领域。在汽车电子领域,以ADAS(Advanced Driver Assistant System,高级驾驶辅助系统)渗透率不断提高为代表的汽车智能化趋势也正加速演进,而作为激光雷达、智能摄像头等深度测距传感器领域最主流的方案,ToF市场也正持续受益。而汽车电子领域以ADAS渗透率不断提高为代表的汽车智能化趋势也正加速演进,作为激光雷达、智能摄像头等深度测距传感器领域最主流的方案,ToF市场正持续受益。根据 AutoLab的数据,2015年10月国内市场各种功能的ADAS的渗透率分别为:BSD 3.8%,AP 2.6%,FCW 2.6%,AEB 2.4%,SVC 2.3%,LDW 1.7%,ACC 1.3%, LKS 0.8%。全球整车市场ADAS的渗透率也低于10%,欧美地区市场接近8%,新兴 国家市场则仅为2%,仍有很大提升空间。据PR Newswire咨询公司测算,未来全球 ADAS渗透率将大幅提升,预计2022年全球新车ADAS搭载率将达到50%。

     

    人脸识别/安保系统:

    ToF技术将深度信息添加到2D图像中可以提取有用的信息,并且可以大大提高场景信息的质量。例如,二维传感无法区分真人和照片。提取深度信息可以更好地对人进行分类,跟踪人的面部和身体特征。ToF深度传感可以为安全认证提供高质量、可靠的人脸识别。分辨率和深度精度越高,分类算法越好。这可以用于简单的功能,例如允许访问移动设备/我们的个人家庭空间,或者用于高端使用情况,例如商业敏感区域的安全门访问控制。随着深度传感技术获得更高的分辨率和深度精度,人们的分类和跟踪将变得更加容易。人工智能的使用将使分类具有非常高的可信度,从而创造新的和新兴的应用领域。一个用例用于商业自动开门功能,特别是在阳光强烈的区域。确保一扇门只为一个人而不是其他任何东西打开,可以提高建筑管理的效率,以及安保和安全。

    工业领域/物流:

    ToF也可为机器人带来视觉效应。ToF深度传感的一个重要应用将是在工业、制造和施工过程中。通过生产过程实时准确地标注和分类对象的能力在工业领域也是非常重要的。精确的深度传感可以确定仓库的空间利用率。从生产线上下来的产品需要快速地确定尺寸以便转移。高分辨率深度传感将允许实时确定目标物体的边缘和线条,并进行快速的体积计算。神经网络方法已经被用于这种体积测定。工厂内产品的自主转移继续增加。像自动导向车(Autonomous guided vehicles,AGV)这样的自主车辆需要在工厂和仓库中更快地自我导航。高精度的深度传感技术将允许传感器实时绘制环境地图,在地图中定位自己,然后绘制最有效的导航路径。这种技术在工厂自动化中的应用面临的最大挑战之一是可能在同一区域工作的其他传感器的干扰。在人类与机器人的合作问题上,安全性永远是要考虑的首要问题,尤其是当机器人身处较为拥挤的工作环境中,它们必须能辨认人与机械以及机械的动作,并作出迅速的反应以避免受伤。因此,自动化工厂中的各类机器人都需要自主避障,如果以激光雷达来解决,成本则需要增加数万元,用双摄像头方案又需要大量的运算和双摄像头精准位置的调教,而ToF则成为解决上述难题的极具性价比的最佳选择。ToF技术也可用在日用的扫地机器人身上,机器人可依靠ToF镜头来给屋子实现智能扫描并精准建图。

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    TOF市场前景

    根据Yole数据,2019年全球3D成像和传感市场规模为50.48亿美元,其中,移动&消费应用占比40%,是最大的应用领域,工业、国防&航空航天和汽车应用占比分别为21%、17%、17%;Yole预测2025年全球3D成像和传感市场规模达150.79亿美元,2019-2025年CAGR超过20%,移动&消费应用继续为最大的应用领域,2025年市场规模为81.65亿美元,占比为54%,汽车应用上升为第二大应用领域,2025年市场规模为36.73亿美元,占比为24%。其中ToF传感器未来几年在终端将迎来高速增长。据IHS Markit报告,2018年全球ToF sensor传感器市场规模为 3.7亿美元,占整个3D感测市场的33%,2019年其市场规模同比增长 35%,市场份额达到5亿美金,占比提高至40%左右。基于ToF方案的多方面优势,尤其是成本优势,预计 2022 年,TOF sensor市场规模有望达到7亿美金。这一市场的增长主要是由汽车行业对ToF传感器的需求不断增加、智能手机中3D相机的采用不断增加以及此类智能手机的使用不断增加所推动的。

    3D机器视觉系统在各个行业的应用不断增加,工业4.0的部署不断增加,为ToF传感器市场的增长提供了重大机遇。从具体应用领域来看,未来三年ToF主要的应用市场还是来自智能手机市场,预计2020年对应市场规模超过6亿美元,占整个市场的90%以上其次是平板电脑市场、建筑物检测、智能家居、汽车中控、无人机等应用领域。未来ToF技术将不断渗透到中高端甚至中端机型的功能中去。如果中高端机型被普及ToF技术,那么需求体量将会大幅上升。而随着手机每天使用的3D应用程序不断增加,ToF将来的需求量势必会更大。

    不过,目前虽然市场上已推出过众多手机带有ToF功能,如利用美图功能可优化手机拍照的景深效果、“三维建模”功能可实现体型测量等,但这些功能对于用户来说大多只停留在尝试的阶段,由于并不实用,长期来看难以拉动需求。但是伴随着今年以来疫情的影响,人们消费及生活方式加速向线上转变,ToF镜头主打的虚拟现实功能(AR)将在线上虚拟购物,虚拟游戏体验等方面起到良好的应用。日益增长的线上需求将会被进一步激发,未来会有更多内容厂商推动AR/VR的发展,加上国家对于5G的大力推广,AR/VR将在手机的应用发展得更加成熟。

    在智能手机之外,ToF在3D成像技术方面仍有很大的潜力,随着体感交互、3D识别与感知、环境感知等技术与应用的发展,市场对3D视觉与识别技术的兴趣日益浓厚。在未来可能是sensor市场的一个驱动引擎,可以应用在自动驾驶、医疗检测和物体识别等多种新兴领域。未来几年,ToF技术将在终端迎来高速增长。随着ToF技术的不断成熟和应用场景的不断丰富,手机摄像头、手势交互UI(用户界面)、汽车电子ADAS、安防监控等多个领域,对ToF深度传感器的数量需求都将大幅增长。

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    本文涉及公司总目录

    时间截止:2020年6月

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    资料参考

    来源:溪林投资,资料参考来源:西南证券,电子发烧网,赛迪集成电路研究所,电子产品世界,半导体行业观察,东方财富证券研究所,广发证券,Markets and Markets

    Miles Hansard, Seungkyu Lee, Ouk Choi, Radu Horaud. Time of Flight Cameras: Principles, Methods, and Applications. Springer, pp.95, 2012, SpringerBriefs in Computer Science, ISBN 978-1-4471-4658- 2. 10.1007/978-1-4471-4658-2 . hal-00725654

    Piatti, D., Remondino, F., & Stoppa, D. (n.d.). State-of-the-Art of TOF Range-Imaging Sensors.

    M.Attamimi,A.Mizutani,T.Nakamura,T.Nagai,K.Funakoshi,andM.Nakano.Real-time 3D visual sensor for robust object recognition. In IROS, pages 4560–4565, 2010.

    来源:新机器视觉(ID:vision263com)

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  • 华为数据分析技术面试

    千次阅读 多人点赞 2020-01-19 11:44:01
    就其中可能是大家最想知道的技术面试大家分享一下。 正文 首先面试的形式是电话面试,时间大概是35分钟(鬼知道我这么能聊)。 首先是先寒暄了几句。问了我现在在哪个城市,然后强调了一下是签德科,这是招聘的...

    华为数据分析师技术面试感受

    前言

    年末华为的各个部门好像都在招人。笔者收到了个面试邀请,是数据分析师的。好像只有三个步骤,投递简历,技术面试,业务面试。就其中可能是大家最想知道的技术面试和大家分享一下。

    正文

    首先面试的形式是电话面试,时间大概是35分钟鬼知道我这么能聊)。

    首先是先寒暄了几句。问了我现在在哪个城市,然后强调了一下是签德科,这是招聘的基础。目前社招的17级及以下的都是走德科哈。至于德科和华为的关系,建议大家自行百度。(当然之后我如果签了,我肯定也会分享出来这方面的感受)

    然后说进行技术面试,先自我介绍
    我:“XXXX”(大概三分钟)

    接着是询问你简历里的和数据分析的项目
    因为我的工作是做图像识别,而且公司做图像的只有我一个。所以这方面的所有步骤我都很清楚,而这个又是和数据分析能扯到关系的。所以回答的算是很不错。

    再然后就是问数据分析的问题,猜测应该是考察对数据分析的了解的。建议了解下数据预处理和相关算法。
    问题有
    1.如何去衡量一个模型是一个好模型。
    我:“如何衡量一个模型的好坏应该有五点,准确率,速度,强壮型,可规模性,可解释性。然后就这五点我都举了各自的例子”

    2.如何去优化一个模型。
    我:“模型的优化,还是要看你对模型的哪一点不满意。你要是对准确性不满意,那么可以尝试把多个弱分类器组成一个强分类器;对速度不满意,可以import numba,然后在函数前面加@jit;对别的不满意就针对性的去改就好。。。XXX说了一堆”

    3.如何提高模型的准确性。
    我就举了些别人的经验,之前网上看的kaggle一些大神的经验分享,这时候就派上了用场。没吃过猪肉,但我见过猪跑啊。别人的名人名言,从我嘴里出来,那就是我的了。

    4.过大的数据的准确度要怎么提高。
    说实话,这个我就不知道了,完全不知道。我回答是“您提到了以亿级别的数据量,我第一个考虑到的就是时间问题。”我先打了一下擦边球,然后说了不太清楚。

    5.你处理的最大的数据量是什么级别的,百万的?千万的?亿?十亿?
    。。。。。。不好意思,最高就十万(TAT)

    6.你做图像处理的时候,如何防止处理过程中的丢失数据对结果的影响?
    说到了图像,瞬间我就可以举一反三。从图像金字塔扯到深度学习里的池化层。归根到底,应该就是具有特征的数据不丢就行。

    7.你觉得你已经有了很大的训练数据,这时候又有了些新的数据,你觉得这些新的数据对你是否有用。
    我先回答的是要看这些数据是否具有我需要的特征,然后我再做决定。然后我又改了下我的回答,改成了有用。我会把这些数据给放到我的测试集里去。也不知道我回答的对不对。

    8.你有没有用过python做过一些爬虫类的项目?
    答“没有,但我用python做过按键精灵。Python 实现按键精灵的功能,超简单详细

    大概就这8个,没有什么其他问题了,问完之后就和我说,我技术面试过了,还差个业务面,这个面试不会问技术的问题了。接着评价我的广度够了,深度不够。(这个肯定啊,我深度在图像上啊)

    下一步就是我问他了,这一部分我写下我获取到的信息。
    部门是企业交付与服务部,负责华为全国的AI项目。这个工作base在成都,但需要经常出差,短则一两星期,长则半年。出差地大多是北京和广州。顺带提一下,面试电话的来源也是在广州。
    工作时间跟着项目走(这个大家都懂)
    至于薪资,想来各位会比较感兴趣。说实话,我没问,之后还有个业务面,那个时候的面试官肯定会主动的去问你的,到时候先漫天要价好了。

    面试前的准备

    既然通过了技术面,那么分享下我的准备,给大家做一做参考。
    1.了解技术分析师是做什么的,这个去搜下他们的招聘需求就知道了,里面也有些相关的知识。
    2.了解“数据挖掘的十大算法”分别是C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。了解他们的优点,缺点,适用的数据类型和场景。对其中的一部分算法用代码跑了一下,感受了一下。
    3.数据库的相关知识,恶补了我的mySQL。(虽然面试官基本没问)
    4.平时的积累,我也觉得挺有用的。说出一些大牛的观点和对问题解决的思路,感觉也有点用。

    这篇文章发之前和我的面试官沟通了一下,比较担心隐私的问题,不过还是获得了允许的。希望对各位看官有用,以及麻烦能点个赞和要个关注。承诺周更。有不清楚的可以留言给我,会及时回复的。

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  • 基本面分析技术分析

    千次阅读 2007-05-17 13:08:00
    股票投资分析方法通常可以分为两大类:基本面分析和技术分析。投资者经常争论哪一种方法更好。本课中将讨论为什么两种方法对成功投资都至关重要。 如何看待基本面分析和技术分析之争? 就我个人的经验,这并不是一个...

     股票投资分析方法通常可以分为两大类:基本面分析和技术分析。投资者经常争论哪一种方法更好。本课中将讨论为什么两种方法对成功投资都至关重要。

    如何看待基本面分析和技术分析之争?

    就我个人的经验,这并不是一个非此即彼的问题。在分析的时候,你必须对这两个方面都作出考虑。一方而,要运用基本面分析的方法考虑公司的竞争力、经营情况、产品和技术情况,另一方面,也要运用技术分析的方法来判断该股票当前的市场表现。基本面分析是你购买每支股票的基础,它是你区分良莠的保证。

    基本面分析中最重要的是什么?

    我们可以发现,公司的赢利能力是影响该公司股价的最重要因素之一。这意味着你应当只买这样的股票:持续的赢利增长、销售增长、高利润率和高股东权益收益率。每股收益可作为衡量公司成长性和赢利能力的指标之一。
    根据对过去最成功的股票的分析和我们多年的投资经验,我们发现它们大多数是成长型公司的股票,在其股价达到峰值之前,其平均每股收益的过去三年年增长率在30%以上。因此,应当集中投资于这种类型的股票。这是我选择股票的一条最重要的原则。如果某个公司没有三年的赢利记录呢? 过去十年内某些公开发行股票的公司并没有公开的连续三年的盈利增长记录,但实际上它们大多数是有盈利的。相关资料可以在公司的公告信息中找到。在这种情况下,如果一家公司过去六年来每个第四季度的盈利增长都保持在50%以上,这种投资对象应该是理想的。我对那种亏损或是一般的盈利情况在将来会得到改善的许诺不感兴趣,因为大量的历史经验表明那些成功的公司在其股价出现大幅增长之前都有极高的利润增长率。其他重要的基本因素是什么?比如,销售额在过去几个季度中应当有加速增长或比上年同期有超过25%的增长,这些因素也同等重要。在相同条件下,我更倾向于选择那些在近期的销售量、利润增长率、股东权益增长率等方面始终在行业内位于领头羊的公司。什么是"股东权益收益率"? 股东权益收益率是一项财务指标,它可以衡量某一公司运用资金 的效率。我们分析发现,股价表现优异的公司,绝大部分的股东权益收益率在20%以上,并有管理者持股,亦即管理层持有公司股权的一定份额——这种做法有利于实现绩效挂钩。一家公司必须有比别人独特的产品或服务,这一点也很重要。作为投资者,你应当了解你所投资的公司生产什么或从事哪些业务。该公司应该有实力强的机构投资并处于支柱行业。你可以利用操作良好的共同基金、银行和其它机构投资者的研究成果,顶尖的机构通常会在买进大量股票时对该公司作彻底的基本面分析。

    技术分析和基面分析有何不同?

    技术分析主要是通过图表对市场运动作分析、研究和判断的。图表分析师以股票交易的价量作为重要指标并以此来反映股票的供求情况。你应当学会使用那些同时反映了股票价格和交易量的日表或周表。通过使用图表,你可以形象地看到某支股票的市场运行是否正常,是否有机构正在建仓,买卖时机是否适宜。技术分析的过程也是学习与鉴别有效的价格渡动模式的过程。

    基本面分析和技术分析缺一不可

    在基本面发生变化之前,量价图表将会提示我们潜在的问题或投资机会。交易量是使你能正确判断某支股票的供求关系的重要指标之一。你必须了解你的股票价格上涨或下跌时,其交易量与通常情况相比是萎缩还是放大。这一点很重要,也是我们为什么在《投资者商报》上提供“交易量比例”的原因。交易量是大机构可能正在买卖你所持有的股票的信号,这会给该支股票的价格带来冲击。重视它等于重视你的身家性命。最好的机构投资者总是同时使用基本面分析和技术分析以作出投资决定的。

    本课要点

    ●同时运用基本面分析和技术分析的投资风格是发现胜出股票的法宝。
    ●基本面分析关注的是公司的盈利及增长、销售额、利润率和股东权益收益率。它帮助你缩小选股范围并选出那些质地良好的股票。
    ●技术分析包括学会阅读量价图表并择机买卖。

    技术分析的缺陷

    1.技术分析的基础是建立在已往历史的数据上,并假定它会在未来重复。然而事实上,股市是永远不会重复的,股市某一天的走势与任何一天都不同,股市的未来,也不是套用历史数据就可以简单预测的。

    2.技术分析无法判定股票的供求关系。股票供求关系的变化是股市运行的直接动因,股票供求取决于资金面的供给、新股发行速度、入市意愿等因素,而这些因素在来来都具有不确定性,这是技术分析无法判定的。

    3.技术分析无法改变宏观经济与政策面、公司行业基本面、消息面上的不确定性。

    4.在以庄家为主力的市场中,由于股价由庄家决定,所"存在许多的骗线问题。如渡浪骗线、均线骗线、指数骗线、尾盘骗线、K 线骗线、指标骗线等,投资者如果只简单以技术分析作入市参考的话,就很容易掉入庄家的陷阱。实际上,在一个人人都懂技术分析的市场上,技术分析自然就失去了它的可靠性。试想,如果谁都认为某一天技术上发出了买入信号,那么,这个技术上的信号还会准确吗?这是技术分析自身存在的悖论。

    综上所述,基本面分析和技术分析都难以独立解决投资者的所面临问题,因此,在股票投资时,最好是将基本面分析与技术分析综合起来运用,以基本面分析解决投资者的投资方向问题,即买什么;以技术分析解决投资者的买进时机问题,即什么时候买进最佳。
    欧奈尔总结出,股票投资60%取决于基本面,40%取决于技术面。我们认为是有一定道理的。基本面分析属于一种规范化分析。一般来讲,比较理性的投资者和那些受传统教育影响比较深的投资者更注重公司基本面的研究。从
    整体来看,我国股市投资风格重心开始向基本分面析倾斜,一些有实力的券商研究机构和基金管理公司对其关注的股票,都会投入大量的人力物力对它的基本面进行深入的研究,并以此作为决策参考。

    在基本面分析中,我们应该重点关注那些东西呢?
    发达国家的证券市场经过上百年的发展,信息披露比较规范,市场投资比较理性。所以,在发达国家市场中,投资者从公开信息中基本上就可以了解公司的全部,然后,投资者根据所掌握的这些信息进行择优选择,这样,市场就处于一种完全的理性状态。欧奈尔的高成长股票取决于公司的赢利能力、而公司的赢利能力常常反映在每股收
    益上的观点,就是基于这么一种市场状况。我国证券市场虽然发展速度比较快,但在信息披露、投资理念等
    许多方面,与西方发达国家相比还存在比较大的差距。所以,投资者如果照搬欧奈尔的做法,有可能陷入投资误区。

    第一,绩优股误区。绩优股在股市中俗称白马股,绩差股则有可能成为所谓黑马股。目前,我国股市上白马股常常涨不过黑马股,有些白马股甚至任凭指数狂飙,我自岿然不动。如蓝田股份1999年每股收益1.15元,在大盘涨幅达30%的情况下,它一直在l7.50元左右盘整(见蓝田股份日K线圈);而五粮液尽管每股收益达到1.35元,在1999年年报公布以后不涨反跌。造成这种现象的原因,并不是因为这些企业不行,而因为庄家没有看中这些企业。一般而言,庄家容易看中那些不容易引起投资者注意的股票,在低价位偷偷吸筹,建仓后不断拉升,同时通过业绩配合,将绩差股培育成绩优股,将黑马变成白马,从中赚取差价。而绩优股由于业绩已经明朗,普遍被投资者看好,庄家吸筹成本高,吸筹非常困难,所以庄家一般不选择绩优股做庄。这就是绩优股市场表现反而不如绩差股的重要原因。

    第二,报表误区。一只股票一旦经过疯狂炒作,报表包装是常常避免不了的,投资者以这样的报表为选股依据,就很容易掉入庄家的陷阱。

    第三,每股收益误区。企业收益主要来源于主营收入、营业外收入、投资收益等,其中营业外收入和投资收益大多为一次性收入,它对每股收益的贡献是一次性的,所以,投资者不能简单地将每股收益高等同于高成长,而应该看它的主营业务增长情况。

    根据这些情况,我们总结出基本面分析的四点经验,即"四看":
    一看公司的技术实力,因为技术是公司进一步发展的重要保证,是公司获取超额利润的基础;
    二看公司在行业中的地位和产品的市场占有率,从中了解公司发展的稳定程度;
    三看公司的主营业务是否突出,
    从中了解公司管理层是否一心一意在做主业;
    四看公司的股本结构是否合理,一般而言,小盘股易于炒作,也利于今后股本扩张,黑马股通常产生于小盘股。

     
    在一个投机市场,仅看公司的基本面是很难取得好的投资收益的。一方面是因为市场不理性,股价并不按公司的基本面排序;另一方面是因为业绩好的公司实在太少,很难找到有价值的股票。因此,技术分析往往是不可缺少的。
    技术分析应该关注哪些要点
    第一,关注成交量的变化。量价配合理想是股票运行的最好形态,这种情况经常出现在股价上升过程中。随着股价的逐步拈高,筹码的逐步集中,这种情况会被另一种情形所取代,股票开始进入无量空涨阶段,这就是我们通常所说的"强庄股"。股票一旦进入无量上涨阶段,任何技术分析都已失去作用,股票投资成为一种典型的博傻行为,胆大者赢。股票既然可以无量上涨,自然就可以无量下跌,当股价涨到一定阶段,庄家发现跟风者甚少时,股价可能无量下跌。所以,投资者一旦碰上无量上涨股,最好的方式就是观望。一般而言,股票怎么上就会怎么下。

    第二,关注股票运行形态。股票形态是我们进行投资决策的重要依据,基本面再好的股票,如果技术形态不行,也是涨不上去的,投资者千万不要去碰。通过股票形态分析,我们通常可以获得三点有价值的信息:
    1.股票是否已经见底,或是否见顶;
    2.判断股票的运行趋势;
    3.根据形态的不同,判断股价的上涨空间,寻找最佳买入点。

    第三,关注技术指标。技术指标是股价运行情况的反映。当股票走势比较强时,技术指标也比较强;当股票走势比较弱时,技术指标就会偏弱。一般来讲,技术指标由弱转强,或由强转弱,都需要一个过程,需要一个量的积累。同时,我们也应该看到,股票总是在强弱之间相互转化,反映在技术指标上,则意味着技术指标强到一定程度
    就会转弱,而弱到一定程度就会转强。这种强弱转化可以通过一系列指标反映出来,如RSI、KDJ等,这些指标在许多书上都有详细介绍,在此不再赘述。在这里我们需要提醒投资者一点的是,弱市中的强势股,当其技术指标处于超买状态时不要盲目追涨,因为它不久就可能回调;强市中的弱势股,当其技术指标处于超卖状态时也不要盲目买进,因为这种股票一般很难上涨,即使能上涨,其技术指标的修正也需要一段比较长的时间。

     

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空空如也

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企业技术分析和基本面分析