ipython是一个 python 的交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。安装 ipython : pip install ipython进入ipython： 直接输入 ipython 使用：tab键自动补齐:没啥说的，和Linux的自动补全功
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2024-03-06 15:12:17
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量化投资常用技能——指标篇3量化投资常用技能 系列文章目录前言一、RSI指标介绍二、RSI指标的数学计算过程三、RSI指标的代码实现和绘图主要的计算部分的计算方法完整的绘图代码四、RSI指标的一般研判标准单个RSI指标的基本应用长短RSI指标的一般研判标注指标缺陷 前言由于这一部分主要是给大家介绍指标的数学公式和计算方法，更深入的了解它们，其中有众多的数学公式和理论推导过程，我尽可能排版的工整，方
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2024-08-09 13:47:22
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# Python RSI 公式及其应用
相对强弱指数（RSI，Relative Strength Index）是一个常用于技术分析的动量指标，旨在评估股票或其他资产相对于其自身历史表现的强弱程度。RSI 的值范围从 0 到 100，通常被用于识别超买或超卖状态。本文将介绍 RSI 的计算过程，并提供 Python 代码示例，帮助读者理解该指标的应用。
## RSI 的计算公式
RSI 的计算
原创
2024-10-15 04:27:36
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第一步：画表格打开一张空白的EXCEL工作表，先按下图所示画出样子。图中M1:P1是合并单元格，用于填写“年”，S1:T1是合并单元格，用于填写“月”，为了醒目设置成浅蓝色底纹。 第二步：设置公式为了让第二行中的“星期”能自动显示，需要设置公式，如下：在D2单元格中输入公式=IF(WEEKDAY(DATE($M$1,$S$1,D3),2)=7,"日",WEEKDAY(DATE($M
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2023-11-27 10:40:59
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X % 2^n = X & (2^n - 1)
因为相信,所以看见.
原创
2021-07-15 14:44:46
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# 使用Python计算ATR（平均真实区间）教程
在金融分析中，ATR（Average True Range）是一个重要的指标，常用于衡量市场的波动性。今天，我们将一起学习如何使用Python计算ATR，并在完成后用图表呈现结果。以下是实现ATR的主要步骤：
## 处理流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
前言想起了过去那段被前言毕业论文支配的日子，需要编辑超级多的公式，Word 自带的公式功能虽然能用，但是用起来没那么舒服和方便。最近一年来也时常需要编辑公式，随着版权意识的加强，我很多软件都购入了正版，由于 MathType 界面很丑，还有点贵，我选择了界面更好看、价格也更合适我的国产公式编辑器——AxMath。软件介绍及使用体验。AxMath 是一款 Windows 上的国产公式编辑器，附带排版
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2023-11-01 17:25:38
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eCPM代表着每千次网页爆光转换率(或者是每千次爆光有效成本)，PRM代表每千次访问的收入。 两个术语经常是一样的，但它们被用于不同的上下文中。当广告商想在特定的网站上投放广告，他们常常会计算eCPM来评估他们是否能够投放此广告。（爆光度越大的平台投放ad的eCPM应该越小，尽管它的广告费总额更贵。）广告商将会比较多种渠道并决定哪一个的广告点击转化效率更好。 最优的选择即是选择最低的e
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2024-05-13 17:51:09
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# Python中的指数移动平均(EMA)计算
在金融分析中，指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种广泛使用的技术指标，它能够帮助交易者平滑价格数据，识别趋势并降低噪声。与简单移动平均（SMA）不同，EMA赋予最近的数据更多的权重。这使得EMA能够更加敏感地反映最新的价格变化。
## 1. EMA的计算公式
EMA的计算公式如下：
\[ EMA_
# 如何在Python中实现标准差（Standard Deviation）计算
在数据分析和统计学中，标准差是一个重要的指标，用于衡量数据集的离散程度或变异性。本文将指导您逐步在Python中实现标准差的计算。
## 标准差计算流程
在开始编写代码之前，让我们先明确实现标准差计算的主要步骤。以下是实现标准差的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
# 用Python计算MACD指标
在金融领域，MACD（移动平均收敛散度）是一种常用的技术分析工具，用于判断资产价格的趋势。MACD结合了移动平均线的优点，可以帮助交易者识别市场的买入和卖出信号。本文将介绍MACD的计算公式、含义，并通过Python实现代码示例。
## MACD的基本概念
MACD由三个部分组成：
1. **MACD线**：短期指数移动平均（EMA）减去长期EMA。
2.
# 在 Python 中实现欧拉角计算公式
在计算机图形学和机器人学中，欧拉角是一种用来描述空间中物体旋转的方式。在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现欧拉角的计算公式。以下是我们将遵循的步骤：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解欧拉角的概念及其计算公式 |
| 2 | 安装相关的 Python 库 |
| 3
# 使用Python实现PSNR计算公式的完整指导
## 引言
在图像处理领域，PSNR（峰值信噪比）是用来衡量图像重建质量的一个常用指标，特别是在压缩和传输图像的情况下。本文将指导你使用Python实现PSNR的计算，适合刚入行的小白开发者。我们将从概念到实现逐步进行讲解，并使用表格、状态图和旅行图来帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概述
在我们开始编码之前，首先需要了解实现PSNR
在交易信号发出后，我们需要一些程序化的流程，来验证信号的有效性，其中信号发出后N日的涨跌幅就是一个比较常见的任务布林带交易策略我们以布林带（BOLL）交易策略为示例：中轨线 = N日移动平均线上轨线 = 中轨线 + k 标准差下轨线 = 中轨线 - k 标准差交易信号：买点：收盘价下穿布林带下方卖点：收盘价上穿布林带上方我们在python中，使用talib.BBANDS()来计算，参数包含：中轨线
摘要：全球导航卫星系统（GNSS）是一种利用人造地球卫星进行全球定位和导航的技术。本文介绍了GNSS算法的原理和应用，包括伪距单点定位（PPP）、实时动态定位（RTK）和载波相位差分定位（PDOP）等算法。一、GNSS算法原理伪距测量 伪距测量是GNSS算法的基础，它通过测量卫星信号的传播时间来计算接收器与卫星之间的距离。伪距测量的基本公式为：ρ = c * Δt其中，ρ表示伪距，c表示光速，Δt
均方差函数（MSE Mean Square Error）计算预测值和真实值之间的欧式距离。预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小均方差函数常用于线性回归(linear regression)，即函数拟合(function fitting)。公式工作原理要想得到预测值a与真实值y的差距，最朴素的想法就是用。对于单个样本来说，这样做没问题，但是多个样本累计时，有可能有正有负，误差求和时就会导致相互抵
集合&函数上1.集合（set）1.1.集合简介2.函数上2.1.函数简介2.2 函数的参数2.2.1 必须参数(位置参数)2.2.2 关键字参数2.2.3.默认参数2.2.4.可变参数（不定长参数）2.3.参数传递类型2.3.参数的拆包3.作业3.1.第一题3.2.第二题3.3.第三题 1.集合（set）1.1.集合简介• 集合表现形式set 集合和列表非常相似；集合数据类型属于Pyth
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2024-09-09 16:29:42
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FPS（Frames Per Second）是衡量帧速率的一个重要指标。在游戏和高性能计算中，FPS的计算直接影响用户体验和系统性能。本文将详细讲解如何在Python中计算FPS，并提供相应的实现过程及技术细节。以下是我们将要涵盖的内容，按逻辑顺序展开。
## 环境配置
在开始编程之前，我们需要配置适合的环境。Python的版本以及相关依赖库是确保我们计算FPS功能正常的基础。
### 思维
# Python MRR 计算公式：深入解析与实践
## 什么是 MRR？
**MRR**（Monthly Recurring Revenue）是月度经常性收入的缩写，它是一种衡量订阅型商业模型中收入的关键指标。MRR 代表每月可预测的收入，通常适用于 SaaS（Software as a Service）等业务模式。它帮助企业理解他们的收入流，并为未来的财务决策提供重要的参考。
## MR
原创
2024-10-14 05:22:24
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本系列文章译自Python之父 Guido van Rossum 的系列博客“The History of Python”。这个博客系列对我们理解Python及其演变很有帮助，经Guido同意，在这里翻译推荐给大家，希望大家喜欢，也请大家多多指教！1 问题在支持多重继承的编程语言中，从父类中查找方法的顺序一般称做方法解析顺序(Method Resolution Order)，或者 MRO。(在 P
