衡量股票趋势的指标最重要的就是均线系统，因为它是应用最为广泛的趋势追踪指标，所以均线是不可或缺的，把它作为捕捉大盘主趋势的基石。但是纯粹的均线由于噪音等原因，使得经常会出现误操作，需要进行更多的处理机制，包括极点、过滤微小波动、高低点比较策略、高低点突破策略、长波的保护机制、长均线的保护机制等概念和技术细节。1．均线简化股票价格的波动会让人感觉价格变化飘忽不定，很难把握。为了便于捕捉趋势，所以需要
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2024-06-05 12:26:08
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确定性时间序列分析方法一、时间序列特点时间序列数据的变化趋势有以下4种: 叠加或耦合形成的： 二、确定性时间序列分析 确定性时间序列分析方法将时间序列看做主要是由长期趋势、季节变动、循环变动和随机变动综合作用的结果。确定性数时间序列分析就是设法消除随机型波动，拟合确定性趋势。因而形成了长期趋势分析、季节变动分析、循环变动测得等一系列确定性时间序列分析方法。
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2023-08-26 13:00:32
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6.影响时间序列的因素长期趋势T：由各个时期普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用使发展水平在一个长时期内沿着一个方向，呈现上升或者下降变动的趋势，是时间序列分析的重点。如医疗设备进度引起的人的寿命程上升的趋势季节因素S：使现象以一定时期为一周期呈现的比较有规律的上升、下降交替运动的影响因素，主要指自然因素、社会因素，比如旅游景点门票销售量循环因素C:使现象呈现出以若干年（>=3年)为一个周
景气是经济景气的简称，指经济总体的运行发展态势和活跃程度，是用来分析经济活跃程度的经济概念。经济活动发展具有周期性扩张的特征，因而常用景气波动、景气循环等术语来表达经济周期波动的特点。 经济景气周期波动理论是研究产业景气周期波动的理论基础，因此研究产业景气周期波动必须了解经济景气周期波动分析理论与实践的发展。经济周期波动的研究最早可回溯到19世纪50年代马克思、恩格斯揭示资本主义经济危机和
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2024-09-29 07:57:40
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近期，受到两融市场波动和外部环境变化等因素影响，A股市场短期波动有所加大。业内人士指出，个别股票和行业短期积累了较多的涨幅是出现调整的主要原因，整体来看，A股的估值水平仍然处于较低位置，短期扰动不会改变市场整体回稳向好的趋势。
两融搅动市场
近期，两融市场的波动引发了市场的关注。10月9日，由于静态市盈率超过300倍，多家券商确认将中芯国际、佰维存储等数只股票的融资融券
是最重要的，你能不能满足老板的需求，这里不是说具体的业务需求，而是来自上面的一些需求，硬性的、软性的、实的、虚的、绩效的、甚至情绪价值需
数据归一化数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。虽然这里有一系列可行的方法，但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的。特征归一化常用的方法包含如下几种：min-max标准化逐样本均值消减(也称为移除直流分量)Z-scoremin-max标准化（Min-Max Normalization）（线性函数归一化）定义：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使得结果映射到0-1之间。本质：把数变
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2023-12-19 16:41:25
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1、离散化方法——等宽法将数据的值域分成具有相同宽度的区间，区间的个数由数据本身的特点决定或者用户指定，与制作频率分布表类似。pandas 提供了 cut 函数，可以进行连续型数据的等宽离散化，其基础语法格式如下。pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)使用等宽法
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2023-08-30 11:17:17
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随着科学技术的不断发展和进步以及人们的安防意识不断加强，人们对于安防技术的要求越来越高。电子监控在许多领域中都得到了广泛的应用，如交通监控、军事侦查、公共场所安全防范等。清晰的图像能够准确地锁定犯罪证据和犯罪嫌疑人，能够清晰地锁定违章行为，识别违章的车牌，能够清晰地还原人体内部结构。可是，由于环境、人为、监控系统等因素的影响，很容易导致监控的影像出现模糊不清的情况，为了确保电子监控系
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2023-08-16 17:29:27
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# Python 中的 STL 去季节性与去趋势
在数据分析中，时间序列分析是一个重要的领域。为了更好地理解和预测数据中的模式，我们常常需要去除季节性和趋势。STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）是一种常用的分解方法，它将时间序列数据分解为季节性、趋势和随机成分。本文将介绍如何使用 Python 中的 STL 进行去季节性和去趋势处理，提供代码
原创
2024-09-29 04:46:40
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引入离散化，就是把一些很离散的点给重新分配。举个例子，如果一个坐标轴很长(>1e10)，给你1e4个坐标，询问某一个点，坐标比它小的点有多少。很容易就知道，对于1e4个点，我们不必把他们在坐标轴上的位置都表示出来，因为我们比较有多少比它小的话，只需要知道他们之间的相对大小就可以，而不是绝对大小，这，就需要离散化。而离散化又分为两种，分为的两种是对于重复元素来划分的。第一种是重复元素离散化后的
# Python正向化处理：数据预处理的基础
在数据分析和机器学习中，数据的质量往往直接影响到模型的效果。为了提高数据的可用性，正向化处理成为了一项重要的预处理步骤。本文将通过定义、步骤与示例等方面带您深入了解Python中的正向化处理。
## 什么是正向化处理？
正向化处理（Normalization），又称归一化处理，是一种数据处理技术。它的目的是将特征缩放到一个特定的范围，通常是0到1
原创
2024-09-18 06:15:01
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# Python离散化处理入门指南
离散化处理是数据预处理中的一种技术，主要用于将连续变量转换为离散变量。其主要应用包括特征工程、数据分类等。在这篇文章中，我会带你了解如何在Python中实现离散化处理，给出详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
我们将遵循以下的步骤进行离散化处理，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-03 07:12:04
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1、关于平滑处理“平滑处理“（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。2、图像滤波与滤波器图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和
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2023-10-11 12:30:13
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代码开源在
https://
github.com/BBuf/Image-p
rocessing-algorithm
，感兴趣给我来个星星呗。
1. 前言这是OpenCV图像处理算法朴素实现专栏的第17篇文章。今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法，作者来自清华大学，论文原文见附录。2. 雾天退化模型之前在介绍何凯明博士的暗通道去雾论文
图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到
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2023-12-31 22:07:03
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一、为什么进行标准化处理在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。因此，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理。数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指
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2023-09-27 21:18:46
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数据的无量纲处理定义及方法数据的无量纲处理定义 在对实际问题建模过程中，特别是在建立指标评价体系时，常常会面临不同类型的数据处理及融合。而各个指标之间由于计量单位和数量级的不尽相同，从而使得各指标间不具有可比性。在数据分析之前，通常需要先将数据规范化，利用规范化后的数据进行分析。数据规范化处理主要包括同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据的同趋化处理主要解决不同性质的数据问题，对不同性质指标直接累
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2024-08-22 15:01:50
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# 归一化处理在数据分析中的应用
## 引言
在进行数据分析的过程中，我们经常会遇到各种数据，这些数据可能来自不同的源头、采集方式和度量单位。为了能够更好地比较和分析这些数据，我们需要对其进行归一化处理。归一化处理是一种常见的数据预处理方法，可以将不同尺度和范围的数据转化为统一的标准，使得数据之间具有可比性，从而更好地进行分析和建模。
## 什么是归一化处理
归一化处理是将数据转化为一定范
原创
2023-09-05 08:05:20
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# 图像羽化处理Python实现
## 1. 简介
图像羽化处理是一种图像特效技术，通过对图像进行模糊处理，使得图像边缘呈现柔和的效果。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现图像羽化处理。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们先来看一下实现图像羽化处理的整体流程。下表展示了实现图像羽化处理的五个主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1.
原创
2023-11-12 08:49:43
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