MACD指标是股票交易中经典的一款技术分析指标，该指标由两条曲线和柱线组成。 基本用法：MACD金叉：DIFF由下向上突破DEA，为买入信号。MACD死叉：DIFF由上向下突破DEA，为卖出信号。...MACD绿转红：MACD值由负变正，市场由空头转为多头。MACD红转绿：MACD值正转负，市场多头转空头。...DEA在盘整局面失误率高，配合RSI及KDJ指标可以适当弥补缺点。 效果如下： 源代码： #property copyright "Copyright 2021,EATrader."...clrRed #property indicator_style3 STYLE_SOLID #property indicator_width3 1 //--- plot macd hist-...#property indicator_label4 "Macd-" #property indicator_type4 DRAW_HISTOGRAM #property indicator_color4
1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析，MACD指标是根据均线的构造原理，对股票收盘价进行平滑处理，计算出算术平均值以后再进行二次计算，它是属于趋向类指标。...2 遍历数据表数据，绘制MACD指标 同K线指标一样，根据不同的计算周期， MACD指标也可以分为日指标、周指标、月指标乃至年指标。...4 MACD指标的指导意义 根据MACD各项指标的含义，可以通过DIF和DEA两者的值、DIF和DEA指标的交叉情况（比如金叉或死叉）以及BAR柱状图的长短与收缩的情况来判断当前股票的趋势。...因此，在实际使用中，投资者可以用MACD指标结合其他技术指标，比如之前提到的均线，从而能对买卖信号进行多重确认。...该方法在第31行中返回包含MACD指标的stockDataFrame对象。
需要注意的是，但是在严重不平衡的数据中，这个评估指标并不合理。比如这个病毒的发病率为 0.1％，模型可以把所有人判定为健康人，模型 Accuracy 直接高达99.9%，但这个模型并不适用。...为了更好地应对上述问题，衍生出了一系列其他评估指标。 三、精度 Precision Precision：在模型识别为 Positive 的样本中，真正为 Positive 的样本所占的比例。...cdn.nlark.com/yuque/__latex/9f557d7c881df224be1389a6c9408b8f.svg)] 如果模型目标是：宁愿错杀，不可漏掉，我们应该更关注 Recall 指标...五、Fβ-Score 与 F1-Score Precision和Recall都是越高越好，但这个两个指标间相互矛盾，此消彼长，因此无法保证二者都很高。...计算ROC曲线右下角面积得到AUC，该指标可以实现对模型性能的定量化描述。
判断逃顶还是抄底，最简单的方式就是判断是否顶背离还是底背离，例如通过MACD，你可以编写指标用来判断是顶背离还是底背离，集成到股票软件上，例如： 当然，交易软件上面的指标，还是有局限性，因为不能帮助咱们自动交易...要自动交易，还是需要写代码，然后通过代码判断一些技术指标或者其他自定义指标。而上面的顶底背离，就需要用到MACD指标来进行计算。...先创建一个基础技术指标类，用来后续处理多种基础技术指标使用。例如今天要说的EMA指标实现算法。算法实现如图所示。 EMA可以用来干嘛呢？...EMA（指数移动平均）可以用来计算出MACD、DIFF、DEA、背离等等。可以说是各种技术指标里面最经常要用到的指标。...EMA的数学公式如下： 例如下面咱们使用EMA基础指标，来计算出MACD指标数据。控制器里面新增一个测试EMA的api接口，用来计算EMA和MACD使用。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。...响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。...吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。...QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞吐量有关的几个重要是：并发数、响应时间。...QPS（TPS），并发数、响应时间它们三者之间的关系是： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 性能计数器 性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着
这个指标在计算时，先对真实值与预测值的距离（橙色线段长度）求和，再取平均值。...，常用于衡量预测准确性指标，一般 MAPE < 10 认为是较好的模型。...以上提到的 MAE、MSE、MAPE，RMSE 都会计算均值，它可以消除样本数量对评价指标的影响，使得评估指标的大小不会太依赖于样本数量，而是更多地反映模型的误差。...五、决定系数 该指标需要了解另外三个指标： Sum of Squares of the Regression，SSR 计算预测数据与真实数据均值之差的平方和，反映的是模型数据相对真实数据均值的离散程度...也就是说，这两个指标对异常点较敏感，因此它们更适用于噪声较少的数据集。 对于噪声较多的数据集可以考虑 MAE，MAPE 来作为评估指标。
由于系统通常是分层运行的，在更原始的基础设施之上会构建更复杂的层，因此在计划监控策略时，按层级式考虑指标会大有裨益。 01 基于主机的指标 在指标层次结构的最底层是基于主机的指标。...02 应用指标 或许你要查看的下一类指标是应用程序指标。这些是与依赖于主机级资源（例如服务或应用程序）的处理或工作单元有关的指标。...04 服务器池指标 在处理水平扩展的基础设施时，需要添加另一层基础设施指标，也就是服务器池指标。尽管有关单个服务器的指标很有用，但在规模上，将服务通过一组计算机执行以及响应请求的能力来表现会更好。...05 外部依赖指标 你可能还希望将一些和外部依赖性相关的指标添加进监控系统中。...未完待续，预告： 系列（三）：指标 & 监控 & 告警系统的重要特质 推荐阅读：指标&监控&告警入门详解（一） 欢迎联系云监控小助手微信号，加群讨论：） ?
什么是指标，监控和告警？ 指标，监控和告警都是相互关联的概念，共同构成监控系统的基础。它们提供系统运行状况的可见性，帮助您了解用量或行为趋势、以及每次变更的影响。...如果指标超出了您的预期范围，监控系统可以发送通知提示运维人员进行查看，以及帮助定位异常原因。 在本节中，我们将研究这些单独的概念以及它们的组合含义。 什么是指标，为什么要收集指标？...许多 Web 服务器，数据库服务器和其他软件也提供了自己的指标，这些指标也可以上报。 对于其他组件，尤其是您自己的应用程序，您可能必须通过添加代码或接口才能展示这些指标。...指标是用于了解历史趋势，关联各种因素以及衡量性能，消耗或错误率变化的基本值。 什么是监控？ 指标代表系统中的数据，而监控则是收集，汇总和分析这些指标的值以提高对业务模块的特征和行为的认知的过程。...告警是监控系统中的响应模块，它在指标值发生变化时执行操作。告警的定义由两个部分组成：基于指标的条件或阈值，以及当指标值超出设置的条件或阈值时需要执行的操作。
1.2 古典概率模型——求导AUC 文章【最浅显易懂的图解AUC和GAUC】有提及： 另一种定义更常用，分别随机从正负样本集中抽取一个正样本，一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率。...无法反应召回率、精确率等在实际业务中经常关心的指标。...AUC毕竟是线下离线评估指标，与线上真实业务指标有差别。差别越小则AUC的参考性越高。...总结起来，样本数据包含的信息越接近线上，则离线指标与线上指标gap越小。而决策链路越长，信息丢失就越多，则更难做到线下线上一致。...参考文献 1 AUC的理解与计算 2 最浅显易懂的图解AUC和GAUC 3 为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？ 4 如何理解机器学习和统计中的AUC？ 5 多高的AUC才算高？
一个重要的相关功能是，可以在监控系统中通过简单的设置完成对新增指标的监控。这取决于在核心监控配置中定义指标的方式，以及可用于将指标数据发送到系统的机制的种类和质量。...定义新指标通常比添加其它机器复杂，但是降低添加或调整指标的复杂度将帮助您的团队在适当的时间范围内响应不断变化的需求。 07 灵活而强大的告警 评估监控系统最重要的方面之一是它的告警功能。...性能（Performance）：性能是衡量系统完成工作效率的常用指标。性能是一个笼统的术语，通常包含诸如吞吐量，延迟或资源消耗之类的指标。 饱和度（Saturation）：饱和度是对所用容量的度量。...数据点（Data point）：数据点是单个指标的单个度量。 数据集（Data set）：数据集是某一指标的数据点的集合。 单位（Units）：单位是测量值的上下文。...推荐阅读： 指标&监控&告警入门详解（一） 指标&监控&告警入门详解（二） 欢迎联系云监控小助手微信号，加群讨论：） ?
2.1 MACD分析 第一个问题，什么是什么是MACD指标，请看下图： ? ...2.1.2 TA-Lib库进行指标运算 ? ? 2.1.3 接下来我们自己动手一步步计算MACD指标、然后画出图形 效果图： ?...传入的参数序列必须是Numpy序列 返回的值 macd:差离值 macdsignal:信号线 macdhist:MACD柱状图值 方法: 使用股票的收盘价格(close)去计算MACD指标数据...label="绿色MACD值", color='g') # 显示一下K线图对比MACD指标图 candlestick_ochl(axes, arr, width=0.2, colorup='r',...相反，若股价创新高，但MACD并没有相应创新高（熊市背离或底背离），视为利空讯息。 ? ? ? 我们对MACD做个总结 MACD是一种中长线的研判指标。
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。...监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。micrometer 度量指标库，对springboot应用程序监控指标的采集主要体现在JVM的众多的监控项。1....JVM 常用监控指标图片2....JVM监控项详解序号指标类型含义原文1logback_events_totalcounter记录到日志的错误级别事件数Number of error level events that made it...通过监控JVM Memory Pools(Heap)指标，我们可以发现以下问题：内存溢出：如果Used指标持续增长，并且已经接近或达到Max指标的值，那么就可能发生了内存溢出。
在江西VTE风险预测和山东案件自动分发比赛中，笔者见到了F2-Score评估指标，此类指标与以往F1-Score不同，出题方选择使用不同的beta权重来更加侧重Precision或者Recall某一指标...Fbeta指标简介 Fbeta-measure 是一种可配置的单分指标，用于根据对正类的预测来评估二元分类模型。 Fbeta-measure 是使用精度和召回率计算的。...image.png 当准确率和召回率都很重要，但需要侧重其中一个时，例如当假阴性比假阳性更重要时，或者相反时，Fbtea将会是一个很有用的指标。...精确率和召回率 在我们深入研究 Fbeta指标之前，我们还是要回顾用于评估分类模型所做预测的精确率和召回率度量的基础知识。...预测某些错误正样本的示例显示精确率会显著下降，突出表明该指标与最小化false positives有关。
作者：王千发 编辑：王抒伟 零 全篇概述： 对于分类算法，我们熟知的评价指标是准确率(accuracy)，但是在实际问题中，我们想要得到一个优秀的模型，仅仅使用准确率是不够的。...因此，对于这类不平衡数据集，我们需要引入其他评价指标，分类模型的评价指标主要有准确率（accuracy），召回率（recall），精确率（precision），F1-Measure，ROC曲线和AUC等...而F1值是召回率和精确率的调和均值，也就是F=2*P*R/(P+R)，是综合了二者之后的评价模型的指标。...以上这些指标和ROC曲线绘制，通过sklearn包中metrics模块都可以比较容易实现。
cac8253efbd543d8281ca5207ce05bc7.png] （本篇GBDT集成模型部分内容涉及到机器学习基础知识、决策树、回归树算法，没有先序知识储备的宝宝可以查看ShowMeAI的文章 图解机器学习...| 机器学习基础知识 、决策树模型详解 及 回归树模型详解） 1）Boosting核心思想 Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。...2）GBDT详解 GBDT的原理很简单： 所有弱分类器的结果相加等于预测值。 每次都以当前预测为基准，下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差（预测值与真实值之间的误差）。...[](http://image.showmeai.tech/machine_learning_algorithms/176.png) ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程...图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程 图解机器学习算法：从入门到精通系列教程
| XGBoost模型详解）。...本篇我们来学习一下GBDT模型（详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模型详解）的另一个进化版本：LightGBM。...但我们用到的机器学习算法，比如GBDT（参考ShowMeAI文章 GBDT详解）在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。 如果把整个训练数据一次性装进内存，会明显限制训练数据的大小。...| XGBoost模型详解），但XGBoost也依旧存在一些缺点，LightGBM针对其中的一部分进行了调整优化。...Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程 图解机器学习算法：从入门到精通系列教程
代表指标: MACD, 移动平均线。 评语: 半年不开张，开张吃半年。...技术指标 这里主要讨论一下常用的技术指标，比如MACD, 均线, RSI.除此之外还有一些有意思的图形指标,通过判断图表的形状来判断买卖，而图形派是既能做趋势跟随也能做价值回归 下面是它们的计算公式及介绍...指标数据 data["macd"], data["sigal"], data["hist"] = talib.MACD(data.close) # 计算移动平均线 data["ma10"] = talib.MA...指标数据 data["macd"], data["sigal"], data["hist"] = talib.MACD(data.close) # 计算移动平均线 data["ma10"] = talib.MA...ax_macd.plot(data.index, data["macd"], label="macd") ax_macd.plot(data.index, data["sigal"], label="
基础结构 图解 这个就是golang中map的结构，其实真的不复杂，我省略了其中一些和结构关系不大的字段，就只剩下这些了。...GET 图解 其实从结构上面来看，我们已经可以摸到一些门道了。...的位置： 通过key的后“B”位确定是哪一个桶 通过key的前8位快速确定是否已经存在 最终确定存放位置，如果8个格子已经满了，没地方放了，那么就重新创建一个bmap作为溢出桶连接在overflow 图解...这里主要图解说明一下，如果新来的key发现前面有一个格子空着（这个情况是删除造成的），就会记录这个位置，当全部扫描完成之后发现自己确实是新来的，那么就会放前面那个空着的，而不会放最后（我把这个称为紧凑原则...扩容条件3 当前不能正在扩容 图解 这张图表示的就是相同容量的扩容，实际上就是一种整理，将分散的数据集合到一起，提高扫描效率。
（本篇XGBoost部分内容涉及到机器学习基础知识、决策树/回归树/GBDT算法，没有先序知识储备的宝宝可以查看ShowMeAI的文章 图解机器学习 | 机器学习基础知识 、决策树模型详解 、回归树模型详解...）及图解机器学习 | GBDT模型详解） 1.算法原理可视化解读 关于XGBoost的原理，其作者陈天奇本人有一个非常详尽的Slides做了系统性的介绍，我们在这里借助于这个资料给大家做展开讲解。...（3）树集成方法 树集成的方法使用非常广泛，像GBM、随机森林等（详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模型详解 和 图解机器学习 | 随机森林分类模型详解）。...这里，xgboost的处理大家可以对比GBDT模型（可参考ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模型详解）来理解核心差异。...ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程 图解机器学习算法
移动平均线收敛差异 MACD 的全称为 Moving Average Convergence/Divergence，即移动平均线收敛差异指标，是一种常用于股价技术分析中的指标。...必须记住一点，由于 MACD 是基于移动平均方法进行计算的，因此它是一种滞后指标。这就解释了为什么 MACD 在股市上的作用很小，它无法得出准确的价格趋势。...相对强弱指标（RSI） RSI 的全称为 Relative Strength Index，即相对强弱指标，也是一种用于创建交易策略的技术指标。...RSI 指标评估了股价的向上力量与向下力量的比率。若向上的力量较大，则计算出来的指标上升；若向下的力量较大，则指标下降。 RSI 的结果为0到100之间的数字，一般按14天进行计算。...和 talib 进行交易策略的回测，使用的技术指标包括移动平均数、MACD、RSI 等等。
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