市场价格 反转，立即清算 仓位。


  　　有时候 随行就市交易，但是当行情接近 尾声的时候，我们 一定要注意，一旦出现反转，形势不对，就要 反击。


  比如，在 多头市场买入后，市场立即 回撤，大幅下跌。


   这个时候不要慌张，最好反思一下。


  如果能确定是反转，就要立即 清仓，进行反击。


   积极应对 挑战　　任何事情都要辩证地看待。


   数据新闻在带来机遇的同时，也带来了挑战。


  在 媒体融合的大潮下， 经济新闻要适应 大数据时代的发展趋势，仍然面临着各种挑战。


  因此，经济新闻媒体必须顺应时代发展潮流，采取有效的改革措施，积极应对挑战。


  　　一是要 培养具有/数据素养/的数据队伍。


  在大数据时代，传统新闻工作者的数据素养达不到要求。


  只能依靠证券金融机构的分析后进行报道，过于被动。


  因此，经济新闻报道应该培养和招聘专业 能力强的数据分析人员，成立数据团队，改变这种被动局面。


  数据团队的成员不在于/多/，而在于/精/。


  成员不仅要有经济相关的专业知识，还要有大数据思维，有较强的数据分析和处理能力。


  因此，人才的培养要从专业学习开始。


  例如，一些财经类高校开设经济学、新闻学等方向的课程，利用其独特的经济优势进行专业教学。


  这样才能使学生在市场分工越来越明确的大数据时代，发挥专业优势，适应市场需求。


  　　第二，加强/ 数据库/建设，强化技术创新。


  在大数据时代背景下，满足受众需求是经济新闻的生存之道。


  只有及时、准确地收集、分析、处理数据，获取第一手资料，才能实现。


  如今，经济新闻的竞争很大程度上取决于数据整合的能力。


  因此，加强数据库的建立是刻不容缓的。


  如美国著名财经期刊《时代周刊》、《福布斯》等，它们都得益于财经数据库，提升品牌竞争力。


  /值得注意的是，对于金融等具有持续数据形成机制的行业的信息采集，用户数据信息将在这个数据库的建立中发挥更重要的作用和地位。


  /对于单一媒体来说，建立数据库可能有一定难度。


  在规模经济的驱动下，可以通过建立多家媒体的合作平台，实现资源共享。


  通过资源数据的共性和技术合作，可以提高财经数据的准确性，从而提高经济媒体的权威性和公信力，达到互利共赢的效果。


  此外，在专业设备上要与时俱进，实现技术创新，培养员工的机器学习能力。


  订单越多，其中有直接的关系。


  但是 当你在 承担风险的时候， 如果你的判断正确，如果 你有正确的 洞察力，那么 你就不需要 努力工作。


  但是如果你犯了 错误，你的 假设和实际的事件过程不一样，你就需要很认真的研究， 找出错误的地方。


  越是不成功，你就越要努力纠正这种情况。