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波动范围指标(VRI)

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例如:153就是一个“水仙花数”,因为 1^3 + 5^3 + 3^3 = 15313+53+33=153 。

Sample Output 1

AttributeError: module ‘torch.distributed‘ has no attribute ‘deprecated‘的问题解决_Joey Chen&Wpl的博客-程序员ITS201

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\metya\Anaconda3\lib\site-packages\apex\__init__.py", line 4, in <module> from . import parallel File "D:\metya\Anaconda3\lib\site-packages\apex\par.

OC 基础 UITextField_冯汉栩的博客-程序员ITS201

计算机组成原理怎么考试,计算机组成原理考试及答案_知乎小知的博客-程序员ITS201

mysql将不同的表同时查询后计算字段求和_yanruo06280的博客-程序员ITS201_mysql多表联合查询并求和

最近在测试需求时,遇到了一个难题,需要计算的字段来自不同的数据表,每次都要单独从没个表查出来再手动加和或者进行其他运算。后来花了点时间写了一个sql,能够解决我的问题。一、问题 波动范围指标(VRI) 从A表中查出A.a、A.b两个字段,从B表中查出B.x字段,从C表中查出C.c字段,从D表中查出D.d字段,然后求A.a+A.b+B.x+C.c+D.d的和。要求查询时各个表的查询条件(包含where条件和group by 波动范围指标(VRI) 条件都相同)。二、解决办法原本想使用全连接,但是mysql(我使用的Navicat)不支持:.

Python网络编程与并发(2)_长得丑就要多读书的博客-程序员ITS201

【Spring Boot + Vue 实际案例】_超级大超越的博客-程序员ITS201_springbootvue项目案例

一个实际的案例介绍Spring Boot + Vue 前后端分离 - nele - 博客园

不动产中心考试计算机测试题,2005年全国计算机二级考试VFP笔试模拟题_weixin_39648539的博客-程序员ITS201

一、选择题(每小题 2 分,共 70分)下列各题A)、B)、C)、D)四个选项中,只有一个选项是正确的,请将正确选项涂写在答题卡相应位置上,答在试卷上不得分。(1)下列选项不符合良好程序设计风格的是________。A)源程序要文档化B)数据说明的次序要规范化C)避免滥用 goto 语句D)模块设主地要保证高耦合、高内聚(2)从工程管理角度,软件设计一般分为两步完成,它们是________。A)概.

构建MySQL服务器以及基本应用_刘 喆的博客-程序员ITS201

操作系统中的几种算法_csdn-唯一的博客-程序员ITS201_系统算法

gnome linux 重装_CentOS8 Linux操作系统中安装GNOME3桌面环境_知乎小知的博客-程序员ITS201

本篇文章介绍如何CentOS8 Linux操作系统中安装GNOME3桌面环境在和GDM(GNOME Display Manager)现实环境管理器。环 境CentOS8 Minimal安装GNOME3首先列出网络源中可以使用的Groups:[root@localhost ~]# yum grouplist<以上代码可复制粘贴,可往左滑>下一步我们需要“波动范围指标(VRI) Available Environmen.

DDR4 SDRAM - Understanding Timing Parameters_weixin_42238387的博客-程序员ITS201

引言 Introduction在 DDR 标准中有很多很多时序参数(timing parameter),但当你真的和 DDR4 打交道时,会发现经常访问或者读到的参数也就那么几个,它们相比剩下的参数要常用许多。所以,本文将基于具体的 DDR 命令,讨论那些经常用到的参数。这些命令真的很容易忘记,一段时间不怎么用到后,记忆就会马上模糊。本系列的另一篇文章:Timing Parameter Cheat Sheet,可以用作具体时序参数的快速查找手册。Note:本文所用到的图片都来自于 JEDEC D

波动范围指标(VRI)

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标准差等于方差的平方根:

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3. 极限范围

  • 最大范围是过去3根K线最高价的最大值。
  • 最小范围是过去3根K线最低价的最小值。

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  • 当VRI达到-0.30且前两个VRI值高于-0.30时,做多(买入)。
  • 当VRI达到0.30且前两个VRI值低于0.30时,做空(卖出)。

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来源:Medium
作者:Sofien Kaabar
翻译校对:数据黑客 波动范围指标(VRI)
原文标题:The Volatility Range Indicator — Creating a Profitable Contrarian Trading Strategy

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IPv6_侠客岛的含笑的博客-程序员ITS304

互联网通信协议第6版(英文:Internet Protocol version 6,缩写:IPv6)是互联网协议的最新版本,用于分组交换互联网络的网络层协议,旨在解决IPv4地址枯竭问题。 IPv6意图替换IPv4,而IPv4在2014年5月仍然在网络交通上占有96%。 在2014年10月,通过IPv6使用Google服务的用户百分率首次超过5%。 IPv6的计划是创建未来互联网扩充的基础,其

Mysql REPEATABLE-READ 可重复读事务隔离级别 MVCC下的幻读问题验证_DangerShi的博客-程序员ITS304

我们知道在RR可重复读事务隔离级别下,是存在幻读问题的。但是在网上看到有一种说法是在Mysql的RR事务隔离级别下,mysql通过MVCC(多版本并发控制)解决了幻读问题的。所以就查了下资料,决定通过实践来验证一下这个问题。实践是检验真理的唯一标准!这里先说结论:Mysql在可重复读事务隔离级别下,是存在幻读问题的。验证过程:先查看下当前数据库的事务隔离级别,确认为REPEATABLE-READ级别。创建测试表CREATE TABLE `test` ( `id`..

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第089讲: Pygame:游戏胜利 | 学习记录(小甲鱼零基础入门学习Python)_一只没有脚的猪的博客-程序员ITS304

之前我们通过摩擦摩擦,可以使得小球变绿色,并不再随机移动:现在我们需要设置在小球变绿之后只用键盘来控制他。——通过 w,a,s,d 或者 ↑,↓,←,→ ,来完成对变成绿色的小球的 向上,向左,向下,向右 的控制。.

2017全国大学生电子设计大赛B题 | 板球控制系统(四)机械设计相关_王向阳的博客-程序员ITS304_板球系统

转载请注明出处。 转眼2019了诶,可能有些同学又该问了,哇向阳哥,你这个鸽子放的好,转眼大半年了一年都没更新,我也知道啊,说好的源码呢,挖的机械的坑呢?咕咕咕咕我也不想啊,我这不是懒吗!过年有空了,又到了收红包泡妹子玩游戏. 呸,学习准备比赛码代码的时候了,终于有点空闲,于是乎今晚先把机械的大坑填了。 咱话先说在最前面。机械这玩意,靠经验,也考想象力,更要命的还是出了.

Shopee 的分布式数据库实践之路_TiDB_PingCAP的博客-程序员ITS304_tidb 波动范围指标(VRI) 分表

分布式技术的发展,深刻地改变了我们编程的模式和思考软件的模式。值 2019 岁末,PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术 ”专题, 邀请众多技术团队共同参与,一起探索这个古老领域的新生机。本文出自 Shopee DBA 刘春辉。Shopee 于 2015 年底上线,是东南亚地区领先的电子商务平台,覆盖东南亚和台湾等多个市场,在深圳和新加坡分别设有研发中心。本文系.

计算机科学与技术 大学书单,北京大学(北大)计算机科学与技术(智能科学与技术)高分学长推荐参考书目. _蒋伯雍的博客-程序员ITS304

原标题:北京大学(北大)计算机科学与技术(智能科学与技术)高分学长推荐参考书目招生目录及考试科目 参考书目 考研真题 学院简介北京大学信息科学技术学科具有悠久的历史,最早可以追溯到上世纪50年代数学力学系的计算数学专业和物理系的无线电物理、电子物理、半导体物理专业。1958年12月,在物理系无线电物理、电子物理等专业基础上成立了无线电电子学系,1996年更名为电子学系;1978年,在数学系计算数.

FLUKE CFP2-100-Q的重新认证结果真实有效完全值得信任_山东朗坤网络卫士的博客-程序员ITS304

光纤测试的结果可以被重新认证吗?许多已通过ISO/IEC 14763-3:2014光纤限值测试的报告,经常被要求根据ANSI/TIA-568.3-D-1对光纤进行测试。简而言之,答案是肯定的,对于通过福禄克网络的FLUKE CFP2-100-Q光损耗测试仪(OLTS)使用一个测试限值而获得的结果,可以利用另一个限值对其进行重新认证。但有一个附带条件,只要我们拥有重新认证所需的所有数据即可。对于光纤测试,无论初始测试时采用哪种标准,损耗就是损耗。只要您知道如何使用OLTS进行初始测量,则可以获取测量值,应

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【量化笔记】波动volatility相关技术指标以其含义

目录Average True Range (ATR)计算操作Bollinger Bands计算操作Bollinger BandWidth%BUlcer Index计算 Average True Range (ATR) 参考:.

描述性统计分析案例题_SPSSAU描述性分析指标如何选择?

【性能测试】常见的性能测试指标 波动范围指标(VRI)

稳定性指标 可扩展性指标 可靠性指标 接下来从各自维度常见指标及指标含义看看各个性能测试指标 一、系统性能指标 系统性能指标,常见的有如下几类: 响应时间 系统处理能力 吞吐量 并发用户数 错误率 1.1 响应.

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系统性金融风险指标数据 1、数据来源:纽约大学斯特恩商学院波动实验室 (https://vlab.stern.nyu.edu/) 3、区域范围:全国 4、指标说明: 包含如下指标: SRISK %、SRISK(亿CN¥)、LRMES、Beta、相关性、波动率、.

数分面试:如何保证数据准确性?

数据分析方法论|利用对比分析有效地说明数据结果和结论

数据分析 - 1.周期性分析法(学习笔记)

所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如有人吐槽“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。 类似地: 吃喝玩乐类的消费,一般周六、周日比较多,这时候才有空出来玩。.

数据离散程度的衡量指标

数据中台常用术语整理

如何用科学的方法,保障数据准确性

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系统性金融风险指标数据 2、时间跨度:2007年1月至2020年12月 3、区域范围:全国 4、指标说明: 包含如下指标: SRISK % SRISK(亿CN¥) LRMES Beta 相关性 波动率 杠杆率

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指标 | 指标波动归因

数据分析之描述性统计分析

描述性统计分析1、概述2、数据的集中趋势分析2.1 定量数据:平均数2.2 顺序数据2.2.1.描述性统计分析 1、概述 \quad \quad描述性统计分析(Description Statistics)是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、.

数据分析师之所需要了解的产品系列知识(七)——如何对产品指标变化分析

数据仓库详细介绍(九.数据质量)流程与工具

作者l 波动范围指标(VRI) 李朋波 编辑l 李朋波本文目录CONTENTS ☞ 数据质量管理流程 ☞数据质量管理工具设计思路上篇我们主要介绍了以下三部分内容。第一部分,介绍了五种常见的数.

Python探索性数据分析——异常数据的检测与处理、数据的描述(集中、分散、分布、相关关系、波动)、数据的.

数据治理概述

元数据、数据元、数据源、源数据,这几意思毫不相干却都带着一个“yuan”词语,让多初学者抓狂。 数据元,标准定义:[GB/T 18391.1-2002,定义3.14] ,用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元,数据元.

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文章目录指标体系的作用1.建立业务量化衡量标准2.减少重复工作,提高分析效率3. 指标体系可以建立业务量化衡量的标准,数据分析的目的就是说明、衡量、预测业务的发展。 比方说衡量一个门店经营的状况,一个门店月净利

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数据的描述性统计

数据的描述性统计 波动范围指标(VRI) 标签(空格分隔): 对数据的描述性统计主要是指对结构化数据的描述分析,可从三个维度进行分析:数据的集中趋势、数据的离散程度和数据的分布形态。 描述数据集中趋势的指标有:众数、中位数、.

基于时间序列相似性度量的新能源负荷特性指标

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数据异常波动,应该如何分析?

数据分析—搭建指标体系

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指标体系管理

1、指标管理出现的问题. 指标消费,数据出口不统一,重复输出,输出口径不一致; 产品视角: 缺乏系统产品化支持从生产到消费数据流没有系统产品层面打通; 2、指标管理实现的目标: 技术目标: 统一指标和维度管理,指

信贷风控之数据监控与分析

数据监控的指标一般思路是产品的流程及与Kpi相关的核心指标。遵循的基本原则基本上是先总体再个体,顺着产品流程线。 开始乙方项目负责人方案及工作量估算材料甲方项目负责人初审Bid结束 算法的优缺点 一、优点 .

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数据可视化之热力图&相关系数图(原理+Python代码)

关于指标的理解

文章目录1.**纵向分析和横向分析**2.**电商行业**3.**广告投放**4.**基本指标**5. **经销商资金利用效果高低的指标是库销比**6. **业务分析模型**7.**可视化图表**8.**业务分析报告** 1.纵向分析和横向分析 波动范围指标(VRI) 纵向.

文本生成评价指标的进化与推翻

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机器学习常用性能指标总结metrics

本文转载自Prince1994的机器学习常用性能指标总结 序言 在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的.

KDJ算法详解,比百度百科要详细

1.指标>80 时,回档机率大;指标<波动范围指标(VRI) 20时,反弹机率大; 2.K在20左右向上交叉D时,视为买进信号; 3.K在80左右向下交叉D时,. 指标KDJ的计算比较复杂,首先要计算周期(n日、n周等)的RSV值,即未成熟随机指标.