Momentum Indicator Functions ADX - Average Directional Movement Index 函数名:ADX 名称:平均趋向指数 简介:使用ADX指标,指标判断盘整.振荡和单边趋势. 公式: 一.先决定股价趋势(Directional Movement,DM)是上涨或下跌: “所谓DM值,今日股价波动幅度大于昨日股价波动幅部分的最大值,可能是创高价的部分或创低价的部分:如果今日股价波动幅度较前一日小,则DM = 0.” 若股价高点持续走高,为上涨趋势

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似的计算,由于这个模块并不依赖其它zipline模块,我们可以在我么的项目中单独使用它. 安装 pip install empyrical 它会依赖安装 numpy, scipy, pandas 等模块 使用 导入 from empyrical import ( alpha, beta, alpha_

RSI: 相对强弱指数,RSI的原理简单来说是以数字计算的方法求出买卖双方的力量对比 强弱指标理论认为,任何市价的大涨或大跌,均在0-100之间变动,根据常态分配 认为RSI值多在30-70之间变动,通常80甚至90时被认为市场已到达超买状态,至此市场价格自然会回落调整.当价格低跌至30以下即被认为是超卖状态,市价将出现反弹回升. 与MACD.KDJ等指标的背离现象研判一样,RSI的背离中,顶背离的研判准确性要高于底背离.当股价在高位,RSI在80以上出现顶背离时,可以认为股价即将反转向下,投资

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

(转贴)布林线BOLL用法 布林线是股市中经常用到的技术指标之一,它反映了股价的波动状况.山版软件指标图中的布林线由三条组成,上边的白线(up)是阻力线,下边的黄线(down)是支撑线,中间的粉红线(mb)为平均线.当股价盘整时,阻力线和支撑线收缩,称为收口:股价向上或向下突破时,阻力线和支撑线打开,称为开口,证明股价即将产生大的波动. 布林线一般的应用规则是,当股价向下击穿支撑线(黄线down)的时候买点出现,而向上击穿阻力线(白线up)卖点出现.而平均线(粉红线mb)是考验一个趋势(无论是上

最近开发的一个模块需要根据机房各节点的负载情况(如网卡IO.load average等指标)做任务调度,刚开始对Linux机器load average这项指标不是很清楚,经过调研,终于搞清楚了其计算方法和影响因素,作为笔记,记录于此. 1. load average         当在shell终端键入top命令时,默认情况下,在输出内容的第一行会有load average这项指标值,如下所示: top - 19:10:32 up 626 days, 4:58, 1 user, load av

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

1. Disk I/O, 硬盘IO速度 硬盘的IO速度一直都是数据库的瓶颈,所以有条件的情况下尽可能的使用高IO的磁盘. 可以使用微软的工具SQLIO测试磁盘的IOPS 2. CPU的主频, DW和传统的OLTP数据库在使用场景上不一样. 传统的OLTP数据库具有[事务小][并发多]的特点:而DW的数据库相比较具有[事务大][并发少]的特点. 所以对比起来,传统的OLTP数据库可以使用[低主频][多核]的硬件架构,而DW建议使用[高主频][少核]方案. 上述都是相对情况,对于不差钱的土豪,高主频

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神--------------------------------------------------------------------主要内容包括: 聚合的两个核心概念:桶(bucket)和指标(metric) 桶和指标的深入理解 示例说明 --------------------------------------------------------------------- 1.聚合的两个核心概念 在Elasticsearch的聚合中需要掌握两个核心的概

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推

Market Facilitation Index 市场促进指数指标 MFI指标的计算方式为: MFI=High(最高价)-Low(最低价))/ Volume(成交量) MFI上升,成交量上升,表示价格现有的趋势会保持继续 MFI下降,成交量下降,表示价格现有的趋势可能已经结束了 MFI上升,成交量下降,表示现有的价格趋势已经没有了动力的维持,不会持续太久 MFI下降,成交量上升,表示现有的趋势的一个可能性逆转,现没有趋势的一个强                                

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

不得不说千万不要随意更改版本,我用的1.13的版本,然后学到这一步时,还因yaml文件不同,卡住了很久,然后各种google才找到解决办法  https://www.linuxea.com/2112.html 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api. 资源指标:metrics-server 自定义指标: prometheus,k8s-prometheus-adapter 因此,新一代架构: 1

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

我是如何使计算时间提速25.6倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/aemqfz 在显著性目标检测任务中有个重要的评价指标, E-measure, 需要使用在闭区间 [0, 255] 内连续变化的阈值对模型预测的灰度图二值化. 直接的书写方式就是使用 for 循环, 将对应的阈值送入指标得分计算函数中, 让其计算分割后的预测结果和真值mask之间的统计相似度. 在显著性目标检测中, 另一个指标, F-measure, 同样涉及到连续变化的阈值二值化处

我是如何使计算提速>150倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/lwgt38 书接上文<我是如何使计算时间提速25.6倍>. 上篇文章提到, F-measure使用累计直方图可以进一步加速计算, 但是E-measure却没有改出来. 在写完上篇文章的那个晚上, 重新整理思路后, 我似乎想到了如何去使用累计直方图来再次提速. 速度的制约 虽然使用"解耦"的思路可以高效优化每一个阈值下指标的计算过程, 但是整体的 for 循环

前段时间,在对系统进行改版后,经常会有用户投诉说页面响应较慢,我们看了看监控数据,发现从接口响应时间的平均值来看在500ms左右,也算符合要求,不至于像用户说的那么慢,岁很费解,后来观察其它的一些指标发现确实是有问题,这个指标就是P95,P99.9,我们发现虽然平均响应时间并不高,但P95和P99.9却达到了2s以上,说明我们的接口确实存在慢查询.于是捞取了一些慢查询的请求日志终于发现问题.那么P95.P99又代表什么意思呢? 通常,我们对服务响应时间的衡量指标有Min(最小响应时间).Max(

以阿里云的maxcompute的数据仓库架构为例, 从上往下定义, dwp的数据,来源是dws+dim,最主要是dws.这里不讨论dim的作用. dws的数据来源于dwd. dwd的数据来源于ods. -------- 接下来我们定义原子指标和派生指标. 派生指标定义在dws层.并且绑定原子指标.所有的应用数据由派生指标去group by. 原子指标定义在dwd层+虚拟层.原子指标绑定一个dwd的度量值,但是有可能会有计算,所以不完全在dwd,运行的时候可能会进行计算.称为一个虚拟的层. 当然可

内容整理自官方文档 系列 Sentry 企业级数据安全解决方案 - Relay 入门 Sentry 企业级数据安全解决方案 - Relay 运行模式 Sentry 企业级数据安全解决方案 - Relay 配置选项 日志记录 Relay 将日志生成到标准错误流 (stderr),默认情况下具有 INFO 日志记录级别.例如,启动 Relay 后,您可能会看到如下输出: INFO relay::setup > launching relay from config folder .relay INF