Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday chart. Introducing 'n suite van WolframAlpha-Powered Finansies Apps WolframAlpha het 'n suite van programme vrygestel dat dekking van al jou finansiële behoeftes. Die programme is diep kragtige instrumente, sodat jy ingelig oor jou business8217s finansies en die mark te bly in die algemeen, terwyl in die kantoor of op die pad. Die Wolfram Stock Trader8217s Professionele Assistent is ideaal vir diegene wat computational kennis soos dit betrekking het op die aandelemark. Jy kan byna enigiets wat verband hou met navraag: Tegniese Kartering Market Kwotasies Equity Waardasie Waarde at Risk Options Verskansing Berekenings Die verskillende funksies is kragtig, so let8217s hulle ondersoek 'n bietjie. As jy 'n 'n funksie soos Tegniese Kartering kies, eerste word 'n lys van ses navraag typesNo Indicators (Deel Slegs), Moving gemiddeldes, Band Indicators, Ossillators, Stochastics, en Paraboliese Stop amp Terugskrywing. Die keuse van enige van hierdie open verdere keuses. In Band Indicators, byvoorbeeld, kan jy kies om in te sluit (of nie) SMA en EMO. Jy kan hierdie aanwysers vir enige openbaar verhandelde maatskappy grafiek oor enige arbitrêre tydperk, en die meeste het verskillende parameters wat gebruik kan tweaked (bv die lengte van bewegende gemiddeldes.) We8217ll kies Tegniese Kartering, gevolg deur Band Aanwysers, en dan Bollinger Bands SMA . Vashou aan die funksie Tegniese Kartering, we8217ll Eenvoudige bewegende gemiddelde kies, en het die jeug te skep 'n illustratiewe grafiek uitbeelding van 'n company8217s geskiedenis in die loop van 'n paar maande. As you8217re studeer of aktiewe deelname aan die wêreld van finansies, en dan die ander artikels wat werk goed saam met die Wolfram Stock Trader8217s Professionele Assistent is die Wolfram Korporatiewe Finansies Professionele Assistent. Beskikbaar op IOS en PC. die Wolfram Korporatiewe Finansies Professionele Assistent bied 'n volledige stel finansiële en wiskundige definisies sowel as gereedskap om kragtige berekenings uit te voer met betrekking tot: tydwaarde van geld Equity Waardasie Vaste Inkomste kapitaalbegroting Aftrede Begroting rente en belasting Tariewe lewenskoste Die Wolfram Korporatiewe Finansies professionele Assistent app laat jou toe om presies in jou berekeninge wees. In die Value at Risk funksie, byvoorbeeld, kan jy Daily Value kies op die spel, gemiddelde jaarlikse Keer terug, Jaarlikse Volatiliteit, of Cutoff Percentile. Aanvaar jy kies Daily Value by Riskthe app sal los vir die waarde op risiko met behulp van log-normaalverdeling. Jy kan dan kies jou aanvanklike waarde, gemiddelde jaarlikse opbrengs persentasie, jaarlikse wisselvalligheid persentasie, en afgesnyde persentiel. Of dink jy wil om te bereken met die tydwaarde van geld funksie, in die vorm van amortisasie. Om dié funksie, soos byna almal van hulle, jy het verskeie choicesyou kan kies om 'n amortisasie op Aanvanklike leningsbedrag, betaling Bedrag, betaling Uiteensetting, Rentekoers bereken, en aantal periodes. Veronderstel jy Aanvanklike Lening Amountthere kies is 'n aantal bykomende wysigers jy kan verander soos jy goeddink. Indien slegs you8217re belangstel in sommige van die Wolfram Stock Trader8217s Professionele Assistent en Wolfram Korporatiewe Finansies Professionele Assistent apps8217 funksies, ook we8217ve vrygestel programme wat fokus op net een of twee van die Wolfram Korporatiewe Finansies Assistant8217s funksies. Hulle is: Ongeag watter gebied van finansies you8217re fokus op, you8217ll n WolframAlpha-aangedrewe IOS of PC app wat jou needs. Documentation tsmovavg uitset tsmovavg (tsobj, s, lag) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddeld vir finansiële tydreekse voorwerp vergader vind , tsobj. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (vektor, s, lag, dowwe) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1). uitset tsmovavg (vektor, e, timeperiod, dowwe) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. (2 / (timeperiod 1)). uitset tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (vektor, t, numperiod, dowwe) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (tsobj, w, gewigte) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (vektor, w, gewigte, dowwe) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die vektor deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. uitset tsmovavg (vektor, m, numperiod, dowwe) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die vektor. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. dowwe 8212 dimensie te bedryf saam positiewe heelgetal met waarde 1 of 2 Dimension te bedryf saam, wat as 'n positiewe heelgetal met 'n waarde van 1 of 2. dowwe is 'n opsionele insette argument, en as dit nie gebruik word as 'n inset, die verstek waarde 2 word aanvaar. Die standaard van dowwe 2 dui op 'n ry-georiënteerde matriks, waar elke ry is 'n veranderlike en elke kolom is 'n waarneming. As dowwe 1. die insette is veronderstel om 'n kolomvektor of-kolom-georiënteerde matriks, waar elke kolom is 'n veranderlike en elke ry 'n waarneming wees. e 8212 aanwyser vir eksponensiële bewegende gemiddelde karakter vektor Eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod is die tydperk van die eksponensiële bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n tydperk van 10 eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Lengte van tyd positiewe getal Kies Jou CountryWolfram taal Revolusionêre kennisgebaseerde programmeertaal. Wolfram Wolk Sentraal infrastruktuur vir Wolframs wolk produkte amp dienste. Wolfram Wetenskap Tegnologie-sodat die wetenskap van die computational heelal. Berekenbaar Document Format Berekening-aangedrewe interaktiewe dokumente. Wolfram Engine sagteware enjin implementering van die Wolfram taal. Wolfram Natuurlike taal verstaan System-Knowledge gebaseer breë ontplooi natuurlike taal. Wolfram Data Framework Semantiese raamwerk vir werklike data. Wolfram Universal Ontplooiing System Instant ontplooiing oor wolk rekenaar, selfoon, en nog baie meer. Wolfram Knowledge Saamgestel berekenbaar kennis brandstof WolframAlpha. Dit vind van die meeste Onhigiëniese Kos in die Verenigde Koninkryk 21 Julie 2016 mdash Jon McLoone. International Business 38 Strategiese Ontwikkeling Die Verenigde Koninkryk, soos baie ander lande, loop 'n voedsel higiëne inspeksie stelsel wat probeer om te verseker dat maatskappye met 'n swak higiëne standaarde verbeter of is gesluit. Soos dikwels die geval is, kan die ingesamel vir operasionele redes data 'n ryk bron van insig wanneer dit as 'n geheel. Vrae soos 8220Where in die Verenigde Koninkryk het die armste kos hygiene8221, 8220What soorte plekke is die mees unhygienic8221, en 8220What soorte kos is die mees unhygienic8221 lente in jou gedagtes. Ek het gedink ek sou Mathematica en 'n bietjie basiese data wetenskap toe te pas en verskaf die antwoorde. Die data wat ingesamel is, meer as die helfte van 'n miljoen rekords, word daagliks opgedateer en is openlik beskikbaar by 'n API. maar hierdie API blyk te wees wat gerig is op die uitvoering van individuele soektogte, so ek het gevind dat dit meer doeltreffend by die 414 lêers van hierdie webtuiste plaas. Alle inligting in hierdie blog post is 'n uittreksel op 15 Julie, kan 2016. Jy die Wolfram taal-kode vir die invoer en ander nutsprogramme in die CDF vind aan die voet van hierdie pos. Oxford As warmup, ek begin met iewers het ek geweet, so hier is die datastel wat my plaaslike stad van Oxford. Daar is 1285 plekke om kos te koop in Oxford, en die gradering stelsel grade hulle van 0 (8220Urgent verbetering necessary8221) deur 5 (8220Very good8221). Ons kan die graderings te gooi op 'n kaart van Oxford en sien, soos ek sou verwag, konsentrasies van maatskappye regoor die toerisme-sentrum en langs die groot arteriële paaie. Ons kan sien dat die oorgrote meerderheid gegradeer 4 of 5 (in groen). Ons moet net bekommerd oor die 0, 1, en 2 graderings (8220Urgent verbetering necessary8221, 8220Major verbetering necessary8221, en 8220Improvement necessary8221) wees, sodat let8217s kyk na net diegene. Daar is voor die hand liggend trosse in die sentrum (waar al die toeriste gaan) en saam Cowley Road (wat lei tot Tempel Cowley), en dit is waar baie studente lewe. Maar hulle het ook baie goeie ondernemings. So om te normaliseer vir daardie, moet ons die gemiddelde telling vir 'n plek te vind. Aangesien daar geen twee instellings is op presies dieselfde plek, ek moet 'n funksie wat al die data versamel binne 'n sekere afstand van 'n geo posisie en bevind dat die gemiddelde telling te skep. Ons kan nou daardie funksie oor die hele kaart rooster 'n bewegende gemiddelde waarde van higiëne te skep. Ek gebruik 0.4 myl vir die gemiddelde skyf, wat groot genoeg is om 'n hele paar instansies op 'n tyd in te samel, maar klein genoeg om te verhoed dat saam vervaag die hele stad. My aanvanklike intuïsie bewys reg. Cowley Road en die gebied tussen die middestad en die stasie is gebiede van swak gemiddelde higiëne, maar daar is ook 'n hotspot in die suidweste dat ek can8217t verduidelik. Die beste gemiddelde higiëne is in die noorde, Walton Manor om Summer, wat die duur dele van Oxford en die Headington gebied is. Watter rade faal om ons te beskerm Ek is bly dat die data is geloofwaardig en ek het dit verstaan, maar daar is nog 'n probleem wat ons in ag moet neem voor jy gaan vir ons antwoorde: kwaliteit data. Terwyl die Voedselhigiëne Waardering Skema beheer word deur die nasionale Food Standards Agency, is dit uitgevoer word deur meer as 400 verskillende plaaslike owerhede. Is hulle almal besig met 'n bestendige werk Een van die beloofde voordele van 'n oop data is dat ons ons regerings kan hou accountable8212so let8217s dit te doen. Dit is die soort van analise wat ek hoop sentrale regering te doen. Ons kan maklik kyk na wat op die top van die werklading deur die tel van die fraksie van besighede wat nog nie gegradeer. Unrated instellings So as jy uit eet in Noord-Norfolk, kan jy senuweeagtig wees om te ontdek dat byna 25 maatskappye het nog nooit geïnspekteer. Verdagte in 'n ander manier is dat sowat 'n derde van die owerhede elke besigheid het geïnspekteer. Dit sal wonderlik wees as dit waar is, maar aangesien nuwe besighede gereeld moet oopmaak, sal jy verwag om 'n paar wat wag inspeksie vind, so dit kan net daarop dui dat hierdie owerhede don8217t rekord (of dalk selfs weet) nuwe instellings tot hulle geïnspekteer. Keer sedert gradering Ons kan ook sien hoe dikwels die gemiddelde vestiging geïnspekteer. Die beste owerhede inspekteer inrigtings ten minste een keer per jaar. Maar skrikwekkend, Croydon het 'n gemiddelde keer sedert inspeksie van meer as 3,5 jaar. Baie kan verander in dié tyd. Ek can8217t sien 'n maklike manier om te meet as die verskillende owerhede die toepassing van die reëls op 'n konsekwente manier as hulle inspekteer, sodat ek net gaan hê om te vertrou dat die waardes is ekwivalent. Streeks verskille So terug na ons oorspronklike vrae. Eerste Ek gaan uitgooi alle data wat nie 'n numeriese telling. Ongelukkig, dit sluit Skotland, wat 'n ander skema wat net 'n pas-of-fail-tipe slot bied loop. Ons het nog baie data te werk with8230 Die goeie nuus is dat die meeste ondernemings is 8220Good8221 of 8220Very good.8221 Gemiddelde telling waarde regoor die land is 4,37. Hier is 'n vinnige kaart van al die 0-gegradeerde maatskappye in die land. Die maklikste manier om groep die data is deur die plaaslike owerheid dat dit afgehaal, want dit is gestoor in elke rekord. Teen daardie mate, Newham in Londen is die ergste, met 'n gemiddelde telling van 3,4. En die beste is Torridge in Devon op 4,86. Maar ons kan die kode sleutel gebruik om baie presies te wees. 'N Volledige Verenigde Koninkryk poskode gedeel met sowat 15 eiendomme. Dit is te fyn korrelige, as ons 'n baie post sal vind met net een restaurant. Ons moet 'n versameling om enigiets oor 'n woonbuurt aflei nie, so ek sal net die eerste deel van die kode te gebruik, en gooi uit al post wat nie ten minste 10 inrigtings bevat. Ten slotte, ek speler wat 'n poskode API agteruitwyk vir die gedeeltelike poskode vertaal na 'n plek naam. Die resultaat sit E13, in Oos-Londen, aan die onderkant van die lys, met aangrensende post E12, E7, E8, en E15 ook op die lys. Inderdaad, byna almal van die ergste post is dele van Londen, afgesien van 'n paar Birmingham post. Bo-aan die beste higiëne gegradeer post is Craigavon in Noord-Ierland, met 'n perfekte telling. Plaaslike tendense Kan ons aflei paar langafstand tendense vir die hele land, ons het baie van data en is nie op soek na n baie klein funksies. Daar is 'n baie vinniger metode as die een wat ek gebruik op Oxford. In wese, deur saamgevoeg oor vierkante streke eerder as omsendbrief, ek kan elke geo posisie keer rond, eerder as om dit herhaaldelik te toets vir lidmaatskap van die streek. Ek rond al die plekke tot die naaste 20 myl en dan saamvoeg al die punte wat nou dieselfde plek te deel. dan sal ek herhaal die proses, die verskuiwing van die boks sentrums deur 5 myl om 'n bewegende gemiddelde vierkante te skep. Die Wolfram taal-kode is aangeheg in 'n CDF aan die onderkant van die blog. Hier is die gevolg. Daar is dus 'n onhigiëniese sentrum in Londen (soos ons reeds gesien het) wat versprei na Birmingham (gaan regoor noord Oxford) voordat hy oos by Manchester totdat dit Hull bereik. Daar is nog 'n noemenswaardige lae omgewing in Suid-Wallis rond, maar nie gesentreer op, Cardiff. Oor die algemeen, die platteland verskyn meer higiënies te wees, veral Noord-Devon, Noord-Wallis, en Oos-Cumbria. Watter soort inrigtings is minstens higiëniese Genoeg plaaslike antropologie. Let8217s oorweeg watter soort kos veilig is. Die ontleding van die Type maatskappy sleutel is gerusstellend voorspelbaar. Kitskos is die ergste skole en hospitale is die beste. Ons kan dieper te boor deur iets oor die voedsel van die maatskappy se naam afleidings. Hier is 'n funksie om die gemiddelde higiëne gradering vir alle inrigtings wat 'n bepaalde woord te meet. Om die soektog te verminder en te verseker genoeg data vir gevolgtrekkings, sal ek kies uit 'n lys van al die woorde wat in ten minste 100 verskillende sake name. En nou vir elke woord, bereken ons die gemiddelde telling vir besighede met behulp van daardie woord in hul name. Aantrekkelijke, 8220lucky8221 verskyn op die lys van die ergste woord assosiasies. Die ergste is 8220halal.8221 Met die uitsondering van Dixy (wat blyk te wees meestal gekoppel word aan 'n ketting), hulle is woorde wat verband hou met 'n klein, onafhanklike besighede. Ons kan dit makliker te sien, al is minder presies, as 'n WordCloud van die 80 ergste-gegradeerde woorde. Die woorde wat verband hou met die beste graderings is meestal groot kettings, wat kan vermoedelik meer moeite in goeie bestuursprosesse sit. Aan die bokant van die lys is die Japannese-geïnspireerde restaurant ketting Wagamama, gevolg deur luukse supermarkgroep Waitrose. Daar is ook 'n paar skool - en hospitaal verwante woorde. Natuurlik, niks hiervan het noodwendig iets te doen met hoe goed die kos smaak, en dit is nie bewys of daar enige verband tussen bevrediging van die kos inspekteurs en die maak van veilige voedsel. As jy regtig omgee vir voedselhigiëne, dan is die beste raad is waarskynlik net om nooit onbeskof wees om die kelner tot nadat jy gekry het jou kos Aflaai hierdie post as 'n lêer Berekenbare Document Format (CDF). Nuut op CDF. Kry jou kopie gratis met hierdie eenmalige aflaai. Cool post, Jon Wanneer jy besig was om die gekleurde kaarte, het jy probeer om 'n pre-bereken Naaste funksie in plaas van 'n volledige Kies pas vir elke rooster punt Ek was onlangs gevra om 'n prototipe UI wat filter koördinate (slegs sowat 8000) ingesluit te maak deur afstande van 'n plek aangepas in reële tyd deur 'n glyer. Ek was gelukkig om dit Naaste ondersteun GeoPosition sien met 'n goeie prestasie hupstoot in vergelyking met die Gekose. Nie seker of dit sal so nuttig gewees het vir hierdie voorbeeld, maar ek het gedink I8217d noem dit. Ek hou van die scroll bars en blaai op Dataset uitgange. Is dit 'n nuwe funksie in V11 Geplaas deur Anonymous 21 Julie 2016 by 10:36 amQuick Beantwoord Hoe gebruik ek finansiële aanwysers as funksies Finansiële aanwysers neem OHLCV (Open, High, Low, in die buurt, Volume) datastelle as argumente en terugkeer 'n lys van waardes. Byvoorbeeld, die funksie FinancialData bied Google8217s OHLCV waardes: FinancialData gee 'n lys van pare, elk bestaande uit die datum en die OHLCV waardes op daardie datum. Kyk na die eerste paar waardes in data: Die eerste lys verteenwoordig die datum van 19 Augustus 2004. Die tweede lys gee die oop, hoog, laag, naby, en volume waardes vir die voorraad op daardie datum, onderskeidelik. Byvoorbeeld, kan ons 'n eenvoudige bewegende gemiddelde op die data uit te voer. FinancialIndicatorSimpleMovingAverage verteenwoordig 'n funksie wat ons data neem en gee die eenvoudige bewegende gemiddelde. Om die eenvoudige bewegende gemiddelde van toepassing op die data, evalueer: Deur te kyk na die dokumentasie vir die SimpleMovingAverage aanwyser, kan jy vind hoe om die tyd reeks spesifiseer wat die gemiddelde dek. Die funksie FinancialIndicatorSimpleMovingAverage, 50 gemiddeldes oor vyftig dae byvoorbeeld.
No comments:
Post a Comment