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  • 结果表明:加权荧光光谱能有效降低荧光测量对藻种种类、生长期、生长环境的依赖性,提高蓝藻门叶绿素浓度的测量准确性;测量结果的相对误差为0.1%~30.4%,平均相对误差为12.8%,相对误差最大可降低104.1%。
  • 数据分析入门

    2019-10-09 13:08:29
    描述性数据分析:属于初级数据分析,常见的分析方法有对比分析法,平均分析法,交叉分析法 探索性数据分析和验证性数据分析:属于高级数据数据分析,常见的分析方法有相关分析,因子分析,回归分析,这部分就是人工...

    数据分析的种类

    1. 描述性数据分析:属于初级数据分析,常见的分析方法有对比分析法,平均分析法,交叉分析法
    2. 探索性数据分析和验证性数据分析:属于高级数据数据分析,常见的分析方法有相关分析,因子分析,回归分析,这部分就是人工智能的线性回归呀,等一些

    数据分析在公司的位置就相当于一个企业的舵手,利用数据的力量准确的分析出企业应该走向何方!!!

    数据分析在企业的日常经营分析中的主要三大作用

    1. 现状分析:主要分析现阶段企业的整体运营状况,常以日报,周报,月报的形式体现。
    2. 原因分析:就是针对于企业某一个现状进行分析,常以专题的形式向老板汇报
    3. 预测分析:针对于公司的历史运行数据,对公司的未来的走势进行预测,通常在制定企业季度,年度等计划时进行,或者需要招商引资,需要做出报表。
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  • 平摊分析

    2011-11-29 23:22:00
    平摊分析种类 1),聚集分析:n个操作所构成的序列的总时间在最坏情况下为T(n) 平摊代价为:T(n)/n 2),记账:平摊代价高的操作,当做存储,用来补偿平摊代价低得操作。 3),势能:平摊代价=实际代价+i点的...
    平摊分析种类
    

    1),聚集分析:n个操作所构成的序列的总时间在最坏情况下为T(n) 平摊代价为:T(n)/n

    2),记账法:平摊代价高的操作,当做存储,用来补偿平摊代价低得操作。

    3),势能法:平摊代价=实际代价+i点的势能-(i-1)点的势能

    平摊分析总结

    平摊分析可用来证明在一系列操作中,即使单一的操作具有较大的代价,通过对所有操作求平均后,平均代价还是很小的。平摊分析与平均情况分析的不同之处在于它不牵涉到概率。这种分析保证了在最坏情况下每个操作具有平均性能。

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  • 移动平均线(Moving Average,简称MA)是利用统计分析的方法,将一定时期内的价格加以平均并将不同时间的平均值连接起来,便得到了移动平均线。移动平均线是用来观察价格波动趋势的技术指标之一,可帮助投资者确认...
    1.移动平均线定义

    移动平均线(Moving Average,简称MA)是利用统计分析的方法,将一定时期内的价格加以平均并将不同时间的平均值连接起来,便得到了移动平均线。移动平均线是用来观察价格波动趋势的技术指标之一,可帮助投资者确认现有的价格趋势,判断未来潜在的价格走势,发现价格即将反转的信号

    2.移动平均线的种类

    移动平均线的计算方法包含算术平均法、加权平均法和指数平滑移动法三种。根据计算方法的不同,移动均线可分为简单移动平均线(Simple Moving Average,简称SMA)、加权移动平均线(Weighted Moving Average,简称WMA)和指数平均数指标(Exponential Moving Average)。

    3.移动平均线的周期

    根据计算时间的长短,移动平均线又可分为短期、中期和长期移动平均线。最常见的移动平均线分别为5日、10日、20日、50日、100日、200日及250日。其中,5日和10日通常被视为短期移动平均线的计算周期;中期移动平均线计算周期通常为20日及50日;长期移动平均线则大多以100日、200日甚至250日为计算周期。

    4.简单移动平均线案例

    创建简单移动平均线策略,周期15天的简单移动平均线策略
    买入与卖出算法:

    • 收盘价大于sma,买入
    • 收盘价小于等于sma,卖出
       #self.data.close是表示收盘价
            #收盘价大于sma,买入
            if self.data.close>self.sma:
                self.buy()
            
            #收盘价小于等于sma,卖出
            if self.data.close<=self.sma:
                self.sell()
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Wed May 13 14:37:09 2020
    
    @author: 觉醒2020
    """
    
    # =============================================================================
    # #框架使用流程
    # #1.创建cerebro
    # #cerebro = bt.Cerebro(**kwargs)
    # #2.增加数据
    # #cerebro.adddata(data)
    # #3.增加策略
    # #cerebro.addstrategy(MyStrategy, myparam1=value1, myparam2=value2)
    # #4.增加其他元素
    # #例如增加观察者addobserver (or addobservermulti)
    # #5.改变broker
    # #cerebro.broker = broker
    # #6.接收通知
    # #Cerebro.notify_store
    # #运行cerebro
    # #result = cerebro.run(**kwargs)
    # #创建图表
    # #cerebro.plot()
    # =============================================================================
    
    
    from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                            unicode_literals)
    
    import datetime
    import backtrader as bt # 引入backtrader框架
    
    
    
    #简单移动平均线策略
    #买入与卖出算法:
    #   收盘价大于sma,买入
    #   收盘价小于等于sma,卖出
    
    
    class StrategyClass(bt.Strategy):
        '#简单移动平均线策略'
        
        def __init__(self):
            #sma源码位于indicators\sma.py
            #指标必须要定义在策略类中的初始化函数中
            #简单移动平均线
            self.sma=bt.ind.SimpleMovingAverage(period=15)
            
        def next(self):
            #self.data.close是表示收盘价
            #收盘价大于sma,买入
            if self.data.close>self.sma:
                self.buy()
            
            #收盘价小于等于sma,卖出
            if self.data.close<=self.sma:
                self.sell()
                
    
    cerebro=bt.Cerebro()
    datapath=".\\datas\\test\\000001.XSHE"
    data=bt.feeds.GenericCSVData(dataname=datapath,
                                 fromdate = datetime.datetime(2018, 1, 1),
                                 todate = datetime.datetime(2020, 3, 20),
                                 nullvalue=0.0,
                                 dtformat=('%Y-%m-%d'),
                                 datetime=0,
                                 high=3,
                                 low=4,
                                 open=1,
                                 close=2,
                                 volume=5,
                                 openinterest=-1)
    cerebro.adddata(data)
    
    cerebro.addstrategy(StrategyClass)
    #设置金额,默认是100000
    cerebro.broker.set_cash(200000)
    cerebro.run(maxcpu=1)
    cerebro.plot()
    
    

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  • 【算法】平摊分析

    千次阅读 2011-11-29 23:22:29
    平摊分析种类 1),聚集分析:n个操作所构成的序列的总时间在最坏情况下为T(n) 平摊代价为:T(n)/n 2),记账:平摊代价高的操作,当做存储,用来补偿平摊代价低得操作。 3),势能:平摊代价=实际代价+i点的...
     平摊分析种类
    

    1),聚集分析:n个操作所构成的序列的总时间在最坏情况下为T(n) 平摊代价为:T(n)/n

    2),记账法:平摊代价高的操作,当做存储,用来补偿平摊代价低得操作。

    3),势能法:平摊代价=实际代价+i点的势能-(i-1)点的势能

    平摊分析总结

    平摊分析可用来证明在一系列操作中,即使单一的操作具有较大的代价,通过对所有操作求平均后,平均代价还是很小的。平摊分析与平均情况分析的不同之处在于它不牵涉到概率。这种分析保证了在最坏情况下每个操作具有平均性能。

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