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指标-趋势线

05-28 3万+

ggplot2点图+线性趋势+公式+$R^2$+p值

schneesnow 于 2020-04-06 00:28:58 发布 6248 指标-趋势线 收藏 19

在这里插入图片描述

先看效果。

R语言代码如下,

【1】https://www.jianshu.com/p/d6a5eb41ecec
【2】https://www.zhihu.com/question/54776335/answer/141091529
【3】https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/stat_cor.html

07-15 1208

01-30 84

解决办法:首先导入&&子集化数据#I called mine Ancovas. --> 指标-趋势线 Note, export your df as .csv to work with it in R.Ancovas #Next, subset your data by the two conditions (e.g. "l"=light, "d"=dark), and both trea.

04-28 414

1. 载入包 library(ggplot2) library(ggsignif) library(ggpubr) library(reshape2) library(ggsci) 2. 对一组数据画箱线图 ### stat_signif :Create significance layer ## wilcox(秩合检验) ggplot(iris,aes(Species,Sepal.Length,fill=Species)) + geom_boxplot()+geo.指标-趋势线

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03-09 指标-趋势线 2910

摘自 http://f.dataguru.cn/thread-278300-1-1.html library(ggplot2) x=1:10y=rnorm(10)a=data.frame(x= x, y= y) # plot(y~x,data=a) lm_eqn = function(df)

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I am new to r but am using it for a project in which I wish to represent 3 different y values with same x value on the same scatteplot including linear regression lines for each along with the value. .

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05-28 3万+

数据可视化——R语言为ggplot图形添加P和显著性水平准备安装和加载R包示例数据均比较的方法用于添加P的R函数compare_means()stat_compare_means()指标-趋势线 独立双样本组间比较配对双样本组间比较多组样本的组间比较多个分组变量其他绘图方式 本文对一篇英文博客进行翻译,博客原文链接:Add P-values and Significance Levels to ggplots 概述:本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P和显著性水平: 比较两组或多组的均 自动地将P和显

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每次创建spring项目,第一次成功,第二次再去创建就会报Error message: Cannot download 'https://start.spring.io': connect timed out这个错误,网上搜了一堆解决的方法,这里总结一下,总有一个能解决你的问题 方案一:最有效的,必定解决的方法 将网址从默认改成aliyun的,方法如图: 方案二:如果你不想使用阿里云的网址,你可以在settings里面进行spring.io网页的check.

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R语言ggplot2快速入门直方图 助研科技技术员001编写 我们将用最简单的案例来说明即将说明的各种类型的直方图 若有疑问请咨询QQ3381528417或留言 普通直方图 代码 library(ggplot2) str(mpg) ##mpg数据集 p <- ggplot(指标-趋势线 mpg,aes(x=hwy)) p + geom_histogram() 结果 .

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原标题:30天学会R DAY19:ggplot2:组间比较如何标注P以下是过去各讲设计数据整理的内容第19天 ggplot2数据可视化(2)数据组间比较绘图方法在医学数据进行统计分析时,经常需要借助图形来表达均数、标准误、率、构成比、P,标签等指标,本章将对医学数据组间比较绘图方法。在进行绘图之前,我们先导入数据,并对数据进行前处理。elder1elder2newdatanewdata$sex.

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5种重要的股票图表型态

​图表型态分析是技术分析(technical analysis)的一部份,它能帮助交易员预测市场的未来走向,同时根据历史价格数据判断趋势是否会逆转。常见的图表型态包括三角形(triangle)、双顶和双底(double tops/bottoms)、头肩型(head and shoulders)、旗形(flag)、三角旗形(pennant)和楔形(wedge)。一些交易员会先进行基本面分析,然后参考价格图表,从而判断该买什么以及何时买入。一些交易员则完全根据图表上的讯号来做决定。

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趋势线及突破

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对称三角形

上升三角形

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Apple, iPad, 和 指标-趋势线 iPhone 是苹果公司(Apple Inc.)在美国和其他国家的注册商标。App Store是苹果公司(Apple Inc)的服务商标. Android是谷歌公司(Google Inc.)的注册商标。

利用机器学习进行K线量化模式识别分析(收藏)

小壁虎的春天 于 2020-07-09 10:33:09 发布 5128 收藏 34

谷歌Deepmind研发的围棋程序阿尔法狗(Alpha Go)打败了围棋职业选手的新闻,大家可能都关注过。阿尔法狗采用了蒙特卡洛树搜索算法、机器学习算法和深度神经网络技术。对阿法尔狗进行训练,可以让程序进行深度学习。程序算法也可以用在股票趋势分析上。今天就给大家讲讲如何通过程序,识别k线趋势变化。当然,我们给大家讲的模式识别算法没有阿尔法狗那么复杂。

k线图的英文名字叫做candlestick chart,又称为蜡烛图。k线起源于18世纪日本人Munehisa Homma发明,k线图用一根线记录了开盘收盘最高最低四个价位,另外各价格之间的距离和长短形态也可以作为当期多空力量对比的一种反应。K线图的绘制方法是,先把某日或者某个周期的最高价和最低价,垂直地连成一条直线;然后再找出当日或某一周期的开盘价和收盘价,连成一条长方柱体。在国内,阳线以红色表示,阴线以绿色表示。如果收盘价高于开盘价,柱体用红色来表示,或是在柱体上留白,称为”阳线”。如果收盘价低于开盘价,那么我们用绿色表示,或者在柱体上标记为黑色,即阴线。在欧美,阴线以红色表示,阳线以绿色表示。K线图分析,是基于历史数据寻找规律。在我们这篇文章中,采用的是欧美表示方法,红色是阴线,绿色是阳线。

最近我阅读了一本叫做《量化》(the Quants)的书籍,这本书中包含的量化概念,我相信一定能够吸引很多量化交易者。最吸引人的是,文艺复兴公司的James Simons,雇佣了很多的密码破解者来破解市场的密码。其中最吸引人的专家,名字叫做Leonard Baum,他是Baum-Welch法则的共同发明者。这是一个用来建立隐马科夫模型的算法。现在我并不想透露我在这一领域的工作的具体细节,但是我想要给一些简单的、与这些方法相关的量化分析的例子。

P( upday丨hammer)=P(upday,hammer)/P(hammer)

最令人吃惊的一件事情就是上表中的57.1%,state5 对应的是锤头k线,而state1对应的是红色下移k线(up move),这说明锤头k线后通常出现下移,这与我们的常识与直觉相背离。

我们可以将这一量化方法视为MCMC(Markov Chain Monte Carlo,马尔科夫链蒙特卡洛)、Baum 指标-趋势线 Welch和Viterbi算法的拓展。

统计学——线性回归决定系数R2

snowdroptulip 于 2018-01-10 13:19:17 发布 243784 收藏 222

决定系数(coefficient ofdetermination),有的教材上翻译为判定系数,也称为拟合优度。

其中:SST=SSR+SSE,SST(指标-趋势线 total sum of squares)为总平方和,SSR(regression sum of squares)为回归平方和,SSE(error sum of squares) 为残差平方和。

回归平方和 :SSR(Sum of Squares forregression) = ESS (explained sum of squares)