比特币的四年一减产的制度设计，强化了比特币比股市具有更明确的周期性，所以深入研究比特币的牛熊市峰终特性，有助于把握规律，尽可能长地在市场上活下来。
2017年12月比特币进入顶部的典型特征：
1.从2015年1月第一次见到低点900多元涨到2017年12月顶部130000元，时间跨度3年，涨近150倍。
2.在2017年9月14到2017年12月14日的三个月时间内，比特币从最低价格17000左右，涨到了130000左右，三个月涨幅达到8倍左右。短期涨幅太大。
3.矿机单日收益不断创新高，当时两台矿机一天就可以挖到价值500元的比特币，而矿机成本为21000元两台，42天即可回本。这使得矿机价格狂升到两台42000元。
4.新浪微博大V赵东、江卓尔等提示风险，莱特币创始人李启威清仓莱特币。
5.ICO筹码被散户疯抢，一上线就是预期获利10倍以上。
6.传统风投资本进入，徐小平、薛蛮子等为币圈项目站台，疯狂喊单。三点半群一夜红遍大并再北。
7.微信中不时看到有人获利上几千万，辞职旅游的对话截图。
2018年12月15比特币进入底部的典型特征：
1.比特币经历长达一年时间的下跌，跌幅达84%左右。
2.新闻媒体大量宣传矿场倒倒闭，矿机论斤卖，部分矿场关机，挖矿算力下降。
3.散户手里的山寨币，从高点下跌到只剩下5%的市值，空气币只余下千分之五左右市值。
4.各微信群、QQ群很少有人说话，即使有人提示这是底部附近区域，也没人应答。
5.新浪微博大V赵东、江卓尔提示这是底部区域，可以开始定投了。
6.新浪微博ahr999九神写了《囤比特币系列文章》，阐述囤比特币的重要性和方法。
下次投资注意事项：
多参照以上牛熊特征，投资大周期，走长线。
注意事项：
逃顶要诀：
1.当比特币从本次的底部21000元上涨50倍左右，开始注意风险。最多到100倍，必须出逃。
上涨50倍以后，可以设定10日均线为止盈线；上涨100倍以上，可以设定5日线为止盈线。
2.上涨时间三年左右，高峰时间，三个月一个周期观察。
3.观察60均线拐头向下时，币价跌破60日均线必走。
儿童的智力测定分为筛查量表和诊断量表，具体情况如下：
一、筛查量表：1、丹佛智力发展筛选量表：又称为DDST，通过检测孩子的应人能、应物能，粗细运动以及语言能来判断是否存在智力低下的可能性。2、年龄模拟法：让孩子照着图形来画，看他能达到几岁年龄所画的图形，来筛查是否存在智力低下。3、绘人试验：让孩子绘人，能够显示出大致的智商相当于的年龄水平；
二、诊断量表：1、盖塞尔发展量表：通过测试孩子的应人能、应物能、语言能和运动能等几个方面，检测智商水平，如果是＜75，考虑是智力低下。2、韦氏智力量表：适合于4-16岁的孩子以及成人来进行测量，通过各个侧面，比如计算能力、理解能力、填表、绘图、常识，语言等，来检测智力水平。
晕了，你说的是《数字飚榜》
、《时间线》Time line
9、《神话》The Myth
8、《大话西游》A Chinese Odyssey
7、《时光倒流七十年》Somewhere In Time
6、《12猴子》Twelve Monkeys
5、《救世主》The One
4、《时间机器》TheTimeMachine
3、《回到未来》三部曲BacktotheFuture
《魔鬼终结者》共四部
、《黑客帝国》
序号是错的，我记得第一是《神话》
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令Api，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
以上文章内容就是对ahr999指数和ahr999指数 qkl123的介绍到此就结束了，希望能够帮助到大家？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
标签： ahr999指数
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