神奇指标优化
指标优化:运营效率提升策略
# 指标优化:运营效率提升策略## 引言在当今竞争激烈的商业环境中,企业需要不断提高运营效率以保持竞争力。
通过优化关键指标,企业可以发现并改进低效的业务过程,提高生产力和资源利用率。
本文将探讨指标优化的重要性,并介绍一些提升运营效率的策略。
## 1. 指标优化的重要性指标优化对于企业运营效率的提升至关重要。
以下是几个理由:### a. 发现低效点通过分析关键指标,企业可以发现低效的业务过程和环节。
这些低效点可能导致资源浪费、时间延误和成本增加。
通过优化这些低效点,企业可以提高工作效率,减少浪费,并降低成本。
### b. 提高生产力指标优化有助于提高生产力。
通过分析生产过程的关键指标,如生产速度、设备利用率和缺陷率等,企业可以识别出生产瓶颈和优化机会。
通过消除或减少生产瓶颈,并优化工艺流程,企业可以提高生产效率和产量。
### c. 提升资源利用率指标优化还可以提升企业的资源利用率。
通过分析和优化关键指标,如库存周转率、资产利用率和员工产能等,企业可以更有效地管理和利用其资源。
这有助于减少闲置资源和降低成本,并提高企业的竞争力。
### d. 提升客户满意度通过优化关键指标,如订单处理时间、客户投诉率和交付准时率等,企业可以提升客户满意度。
高效的业务过程和及时的交付将增强客户对企业的信任和忠诚度,进而促进业务增长和市场份额的提升。
## 2. 提升运营效率的策略以下是一些提升运营效率的策略:### a. 流程优化流程优化是提升运营效率的重要策略之一。
企业可以通过重新设计和简化业务流程来消除冗余和繁琐的步骤,并提高工作效率。
使用流程图或价值流图等工具可以帮助企业识别并改进低效的环节。
### b. 技术应用技术应用是提升运营效率的另一个关键策略。
企业可以利用信息技术和自动化工具来简化任务、提高生产效率和减少错误。
例如,使用ERP系统可以集中管理和跟踪企业的各个方面,从而提高运营效率。
### c. 员工培训和参与员工是运营效率的关键因素之一。
通达信指标公式源码缠论主神优化主图指标
NAA:=10;{源码120.调整时间长短。
最底10、21;}TA:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-L OW));ATR:=EMA(TA,5);{筹码峰高度调整线,源码181。
参数最低21.如果抓大牛把参数加大。
}VAR81:=REF(CLOSE,NAA)-REF(ATR,1);仙界线:=HHV(VAR81,5),COLORYELLOW;{筹码峰高度调整线,最低21.源码181}上:=(1+1/100)*仙界线;下:=(1-1/100)*仙界线;{上:=(1+7/100)*仙界线;下:=(1-7/100)*仙界线;中:=(上+下)/2;}XGD:DRAWBAND(上,RGB(258,88,0),下,RGB(258,88,0));{颜色亮度};{箱体}TC1S:=IF(H=HHV(H,48),H,DRAWNULL);TC2S:=CONST(BARSLAST(TC1S=H))+1;UPPERS:=CONST(IF(TC2S=1,H,REF(H,TC2S-1)));BC1S:=IF(L=LLV(L,48),L,DRAWNULL);BC2S:=CONST(BARSLAST(BC1S=L))+1;LOWERS:=CONST(IF(BC2S=1,L,REF(L,BC2S-1)));LPS:=CURRBARSCOUNT<=BC2S AND L=LOWERS;HPS:=CURRBARSCOUNT<=TC2S AND H=UPPERS;AB1S:=EMA(((2*C+H+L)/4-LLV(LOW,30))/(HHV(HIGH,30)-LLV(LOW,30))*100,8);BA1S:=EMA(AB1S,5);上轨:=REFDATE(REF(HHV(MAX(C,O),96),5),DATE);下轨:=REFDATE(REF(LLV(MIN(C,O),96),5),DATE);中轨:=((上轨)+(下轨))/2;YXHX:=DATE>=REF(DATE,BARSLAST(IF(BC2S>TC2S,LPS,HPS)));上沿:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,上轨,上轨),COLOR555555,LINETHICK2;中枢:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,中轨,中轨),COLOR555555,LINETHICK2;下沿:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,下轨,下轨),COLOR555555,LINETHICK2;{三K线}三K线:=IF(三K线,1,DRAWNULL);DG:=MAX(MAX(REFX(L,1),REFX(L,2)),REFX(L,3));GD:=MIN(MIN(REFX(H,1),REFX(H,2)),REFX(H,3));AA11:=(DG+GD)/2;A11:=AA11>REFX(L,3) AND REFX(L,2)< AA11 AND REFX(L,1) <AA11 ;A21:=FILTER(A11,BARSLAST(A11)+2);A41:=A11 AND A21;A51:=IF(REF(A41,1),H,0),NODRAW;STICKLINE(三K线=1 &&REF(A41,2),REF(GD,2),REF(DG,2),13,-1),COLORMAGENTA; DRAWKLINE(H,O,L,C);{峰谷}峰谷:=IF(峰谷,1,DRAWNULL);PA:=10;PB:=REF(HIGH,PA)=HHV(HIGH,2*PA+1);PC:=FILTER(PB,PA);PD:=BACKSET(PC,PA+1);PE:=FILTER(PD,PA);{高点}峰线:(REF(HIGH,BARSLAST(PE)))*峰谷,COLORRED,POINTDOT,LINETHICK2; AA21:=REF(LOW,PA)=LLV(LOW,2*PA+1);BB21:=FILTER(AA21,PA);CC21:=BACKSET(BB21,PA+1);DD21:=FILTER(CC21,PA);{低点}谷线:(REF(LOW,BARSLAST(DD21)))*峰谷,COLORGREEN,POINTDOT,LINETHICK2;{三角形中枢}时间:=4;A:=H=HHV(H,时间*5) AND HHV(H,时间*5)>REF(HHV(H,时间*5),1);B:=L=LLV(L,时间*5) AND LLV(L,时间*5)<REF(LLV(L,时间*5),1);CCA:DRAWLINE(A,H,B,L,0),COLORGREEN,LINETHICK2;CCB:DRAWLINE(B,L,A,H,0),COLORRED,LINETHICK2;N:=(0,1,1);{缠论高低点}局部低点预选A:=BACKSET(LLV(L,5)<REF(LLV(L,4),1),4);局部低点预选B:=BACKSET(局部低点预选A=0 AND REF(局部低点预选A,1)=1,2);局部低点预选C:=IF(局部低点预选B=1 AND REF(局部低点预选B,1)=0,-1,0); 局部高点预选A:=BACKSET(HHV(H,5)>REF(HHV(H,4),1),4);局部高点预选B:=BACKSET(局部高点预选A=0 AND REF(局部高点预选A,1)=1,2);局部高点预选C:=IF(局部高点预选B=1 AND REF(局部高点预选B,1)=0,1,0); 缺口判断:=IF(L>REF(H,1),1,IF(H<REF(L,1),-1,0));距前高天:=BARSLAST(局部高点预选C=1);距前低天:=BARSLAST(局部低点预选C=-1);小值周期:=LOWRANGE(L);大值周期:=TOPRANGE(H);低保留AA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留AB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR LLV(L,距前低天+2)<REF(LLV(L,距前低天+1),1)),-1,0);低保留S:=IF((低保留AA=-1 OR 低保留AB=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0);预判:=IF((距前低天<4 AND HHV(缺口判断,距前低天)!=1) OR REF(低保留S,距前低天)=0,1,0);判断:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND 预判=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天),1,0);高保留A:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)>REF(距前高天,1) AND HHV(H,距前低天+1)>REF(HHV(H,距前低天+1),1),1,0);高保留B:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND REF(低保留S,距前低天)=-1 AND (距前低天>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天)=1),1,0);高保留:=IF((高保留A=1 OR 高保留B=1 OR 判断=1) AND H>REF(L,距前低天+1),1,0);预判A:=IF((距前高天<4 AND HHV(缺口判断,距前高天)!=1) OR REF(高保留,距前高天)=0,1,0);判断A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND 预判A=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天),-1,0);低保留A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留B:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR 判断A=-1),-1,0);低保留:=IF((低保留A=-1 OR 低保留B=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0); 距前高天A:=BARSLAST(高保留=1);距前低天A:=BARSLAST(低保留=-1);预判X:=IF((距前低天A<4 AND HHV(缺口判断,距前低天A)!=1) OR REF(低保留,距前低天A)=0,1,0);判断X:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND 预判X=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天A),1,0); 高保留XA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)>REF(距前高天A,1) AND HHV(H,距前低天A+1)>REF(HHV(H,距前低天A+1),1),1,0);高保留XB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND REF(低保留,距前低天A)=-1 AND (距前低天A>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天A)=1),1,0);高保留X:=IF((高保留XA=1 OR 高保留XB=1 OR 判断X=1) AND H>REF(L,距前低天A+1),1,0);预判XA:=IF((距前高天A<4 AND HHV(缺口判断,距前高天A)!=1) OR REF(高保留XA,距前高天A)=0,1,0);判断XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND 预判XA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天A),-1,0); 低保留XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)>REF(距前低天A,1) AND LLV(L,距前高天A+1)<REF(LLV(L,距前高天A+1),1),-1,0);低保留XB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND (距前高天A>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天A)=-1 OR 判断XA=-1),-1,0);低保留X:=IF((低保留XA=-1 OR 低保留XB=-1) AND L<REF(H,距前高天A+1),-1,0);距前高天YA:=BARSLAST(高保留X=1);距前低天YA:=BARSLAST(低保留X=-1);预判YX:=IF((距前低天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前低天YA)!=1) OR REF(低保留X,距前低天YA)=0,1,0);判断YX:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND 预判YX=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天YA),1,0);高保留YXA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)>REF(距前高天YA,1) AND HHV(H,距前低天YA+1)>REF(HHV(H,距前低天YA+1),1),1,0);高保留YXB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND REF(低保留X,距前低天YA)=-1 AND (距前低天YA>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天YA)=1),1,0);高保留YX:=IF((高保留YXA=1 OR 高保留YXB=1 OR 判断YX=1) ANDH>REF(L,距前低天YA+1),1,0);预判YXA:=IF((距前高天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前高天YA)!=1) ORREF(高保留YXA,距前高天YA)=0,1,0);判断YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND 预判YXA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天YA+1) AND小值周期>REF(大值周期,距前高天YA) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天YA),-1,0);低保留YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)>REF(距前低天YA,1) AND LLV(L,距前高天YA+1)<REF(LLV(L,距前高天YA+1),1),-1,0);低保留YXB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND (距前高天YA>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天YA)=-1 OR 判断YXA=-1),-1,0);低保留YX:=IF((低保留YXA=-1 OR 低保留YXB=-1) AND L<REF(H,距前高天YA+1),-1,0);AAAD:=IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND H>REF(H,REF(距前高天YA,1)+2),1,IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND L<REF(L,REF(距前低天YA,1)+2),-1,0));极点保留:=IF(AAAD=0,高保留YX+低保留YX,AAAD);局部极点:=IF(极点保留=-1,L,IF(极点保留=1,H,DRAWNULL)),CIRCLEDOT,COLORLIMAGENTA;C1:DRAWLINE(极点保留=-1,局部极点,极点保留=1,局部极点,0),COLORMAGENTA;C2:DRAWLINE(极点保留=1,局部极点,极点保留=-1,局部极点,0),COLORWHITE;DRAWTEXT(极点保留=1,局部极点,'卖'),COLORGREEN;DRAWTEXT(极点保留=-1,局部极点,'买'),LINETHICK2,COLORRED;{均线}{MA1:EMA(C,M1),LINETHICK2,COLORWHITE;MA2:EMA(C,M2),LINETHICK2,COLORYELLOW;MA3:EMA(C,M3),LINETHICK2,COLORRED;}MC:=100;NN:=0.4;MIDZ:MA(CLOSE,MC),COLORWHITE,LINETHICK3;AN:=EMA((EMA(C,29)+EMA(C,31)+EMA(C,33))/3,3);A1:=EMA((EMA(C,1)+EMA(C,3)+EMA(C,5))/3,3),COLOR1010FF;A15D:IF(K2!=2, AN-(A1-AN*0.977),DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK3; M5:=MA(C,3),COLORRED,LINETHICK3;{11、变色下插线}B55:=ATAN((A15D/REF(A15D,1)-1)*100)*180/3.1416;IF(55>30 AND A15D>REF(A15D,1),A15D,DRAWNULL),COLORCYAN,LINETHICK3;B100:=ATAN((M5/REF(M5,1)-1)*100)*180/3.1416;IF(B55<0 AND A15D<REF(A15D,1),A15D,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK3;{12、黄色起飞跑道};{13、飓风眼启爆,K线下方蓝色柱,股价启动信号,无函数}AHC1:=CLOSE*VOL;AHC2:=EMA((EXPMA(AHC1,2)/EXPMA(VOL,2)+EXPMA(AHC1,5)/EXPMA(VOL,5 )+EXPMA(AHC1,10)/EXPMA(VOL,10)+EXPMA(AHC1,20)/EXPMA(VOL,20))/4,10),COLOR YELLOW;风向R:=1.06*AHC2,LINETHICK2,COLORWHITE;吹:=1.13*AHC2,LINETHICK2,COLORWHITE;ZT:=REF(C,1)*1.1-C<0.01 AND H=C;飓风:=CROSS(C,风向R) AND ZT;STICKLINE(飓风,L*0.98,L*0.80,2,0),COLORBLUE;OUT1:=CROSS(M5,A15D);DRAWICON(OUT1,L*1.02,13);{红球};。
多目标优化hv指标 -回复
多目标优化hv指标-回复多目标优化(HV指标)是一种用于评估多目标优化问题解的有效指标。
多目标优化问题在许多实际情况中都非常常见,例如资源分配、投资组合、路径规划等。
由于这些问题往往具有多个冲突的目标,因此如何找到一个平衡的解决方案成为一个重要的挑战。
HV指标作为一种常用的多目标优化评价指标,被广泛应用于各种领域,包括工程、运筹学和计算机科学等。
首先,我们需要了解HV指标是如何计算的。
HV指标的全称是Hypervolume Indicator,它通过计算目标函数值空间中解域内被目标函数值支配的体积来量化解的质量。
这个指标的基本想法是,一个好的解应该能够尽可能地占据目标函数值空间中更多的体积。
因此,HV指标的值越大,表示解的质量越好。
其次,我们来看一下HV指标的计算步骤。
首先,我们需要将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
这可以通过引入一个权重向量来实现,该权重向量用于将多个目标函数线性组合为一个单一的优化目标。
然后,我们使用某种优化算法,例如遗传算法或粒子群优化算法,来搜索解空间中的有效解。
在每一代或迭代中,我们根据解的目标函数值来计算HV指标。
最后,通过比较不同解的HV指标值,我们可以确定最佳的解决方案。
在实际应用中,HV指标经常被用来评估多目标优化算法的性能。
通过计算算法生成的一组Pareto最优解的HV指标值,我们可以比较不同算法的效果。
通常情况下,我们希望算法生成的解集能够尽可能接近真实的Pareto前沿。
因此,如果一个算法的HV指标值接近于1,表示该算法生成的解集与真实Pareto前沿的覆盖程度较高。
此外,HV指标还可以用于帮助决策者进行决策。
例如,在产品组合问题中,决策者可能需要在多个目标之间做出权衡。
通过计算不同产品组合的HV指标值,决策者可以从中选择一个最佳的产品组合,以满足多个目标之间的平衡。
综上所述,多目标优化(HV指标)是一种有效的评估多目标优化解的指标。
它通过计算解的目标函数值空间中被目标函数值支配的体积来量化解的质量。
法院 优化考核指标
法院优化考核指标
优化考核指标需从以下几个方面入手:
1. 公正性:法院的考核指标应该注重公正性,即对法官的评价应该客观、公正,不受其他因素的干扰。
可以建立一个完善的考核制度,明确评价标准,避免主观因素的介入,确保评价结果的公正性。
2. 专业能力:法院的考核指标应该注重法官的专业能力,包括法律知识的掌握程度、办案经验、执法水平等方面。
可以通过考试、案件质量评估、执法效率等方式来评价法官的专业能力。
3. 效率性:法院的考核指标应该注重效率性,即法官的办案效率和工作效率。
可以考核法官的办案速度、案件处理周期等指标,以及法官的工作量和工作质量等指标,确保法院的工作能够高效运转。
4. 公众满意度:法院的考核指标应该注重公众满意度,即法院的工作结果是否得到公众的认可。
可以通过问卷调查、投诉处理情况等方式来评价法院的公众满意度,以及法官在审判过程中是否对当事人进行了及时、公正的沟通和解释。
5. 司法公信力:法院的考核指标应该注重司法公信力,即法院的判决结果是否得到公众的信任。
可以通过监督评估、案件质量评估等方式来评价法院的司法公信力,以及法官在审判过程中是否遵守法律、秉持公正的原则。
最后,需要强调的是,优化考核指标需要有科学性和操作性,并且需要经过相关方面的讨论和研究,确保指标的合理性和可行性。
同时,还应该注重与法官的交流和沟通,在考核过程中充分听取法官的意见和建议,形成共识,增强法官对考核制度的认同和支持。
通达信指标公式源码缠论主神优化主图指标
NAA:=10;{源码120.调整时间长短。
最底10、21;}TA:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-L OW));ATR:=EMA(TA,5);{筹码峰高度调整线,源码181。
参数最低21.如果抓大牛把参数加大。
}VAR81:=REF(CLOSE,NAA)-REF(ATR,1);仙界线:=HHV(VAR81,5),COLORYELLOW;{筹码峰高度调整线,最低21.源码181}上:=(1+1/100)*仙界线;下:=(1-1/100)*仙界线;{上:=(1+7/100)*仙界线;下:=(1-7/100)*仙界线;中:=(上+下)/2;}XGD:DRAWBAND(上,RGB(258,88,0),下,RGB(258,88,0));{颜色亮度};{箱体}TC1S:=IF(H=HHV(H,48),H,DRAWNULL);TC2S:=CONST(BARSLAST(TC1S=H))+1;UPPERS:=CONST(IF(TC2S=1,H,REF(H,TC2S-1)));BC1S:=IF(L=LLV(L,48),L,DRAWNULL);BC2S:=CONST(BARSLAST(BC1S=L))+1;LOWERS:=CONST(IF(BC2S=1,L,REF(L,BC2S-1)));LPS:=CURRBARSCOUNT<=BC2S AND L=LOWERS;HPS:=CURRBARSCOUNT<=TC2S AND H=UPPERS;AB1S:=EMA(((2*C+H+L)/4-LLV(LOW,30))/(HHV(HIGH,30)-LLV(LOW,30))*100,8);BA1S:=EMA(AB1S,5);上轨:=REFDATE(REF(HHV(MAX(C,O),96),5),DATE);下轨:=REFDATE(REF(LLV(MIN(C,O),96),5),DATE);中轨:=((上轨)+(下轨))/2;YXHX:=DATE>=REF(DATE,BARSLAST(IF(BC2S>TC2S,LPS,HPS)));上沿:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,上轨,上轨),COLOR555555,LINETHICK2;中枢:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,中轨,中轨),COLOR555555,LINETHICK2;下沿:IF(AB1S>0 AND AB1S-BA1S<=0 AND YXHX,下轨,下轨),COLOR555555,LINETHICK2;{三K线}三K线:=IF(三K线,1,DRAWNULL);DG:=MAX(MAX(REFX(L,1),REFX(L,2)),REFX(L,3));GD:=MIN(MIN(REFX(H,1),REFX(H,2)),REFX(H,3));AA11:=(DG+GD)/2;A11:=AA11>REFX(L,3) AND REFX(L,2)< AA11 AND REFX(L,1) <AA11 ;A21:=FILTER(A11,BARSLAST(A11)+2);A41:=A11 AND A21;A51:=IF(REF(A41,1),H,0),NODRAW;STICKLINE(三K线=1 &&REF(A41,2),REF(GD,2),REF(DG,2),13,-1),COLORMAGENTA; DRAWKLINE(H,O,L,C);{峰谷}峰谷:=IF(峰谷,1,DRAWNULL);PA:=10;PB:=REF(HIGH,PA)=HHV(HIGH,2*PA+1);PC:=FILTER(PB,PA);PD:=BACKSET(PC,PA+1);PE:=FILTER(PD,PA);{高点}峰线:(REF(HIGH,BARSLAST(PE)))*峰谷,COLORRED,POINTDOT,LINETHICK2; AA21:=REF(LOW,PA)=LLV(LOW,2*PA+1);BB21:=FILTER(AA21,PA);CC21:=BACKSET(BB21,PA+1);DD21:=FILTER(CC21,PA);{低点}谷线:(REF(LOW,BARSLAST(DD21)))*峰谷,COLORGREEN,POINTDOT,LINETHICK2;{三角形中枢}时间:=4;A:=H=HHV(H,时间*5) AND HHV(H,时间*5)>REF(HHV(H,时间*5),1);B:=L=LLV(L,时间*5) AND LLV(L,时间*5)<REF(LLV(L,时间*5),1);CCA:DRAWLINE(A,H,B,L,0),COLORGREEN,LINETHICK2;CCB:DRAWLINE(B,L,A,H,0),COLORRED,LINETHICK2;N:=(0,1,1);{缠论高低点}局部低点预选A:=BACKSET(LLV(L,5)<REF(LLV(L,4),1),4);局部低点预选B:=BACKSET(局部低点预选A=0 AND REF(局部低点预选A,1)=1,2);局部低点预选C:=IF(局部低点预选B=1 AND REF(局部低点预选B,1)=0,-1,0); 局部高点预选A:=BACKSET(HHV(H,5)>REF(HHV(H,4),1),4);局部高点预选B:=BACKSET(局部高点预选A=0 AND REF(局部高点预选A,1)=1,2);局部高点预选C:=IF(局部高点预选B=1 AND REF(局部高点预选B,1)=0,1,0); 缺口判断:=IF(L>REF(H,1),1,IF(H<REF(L,1),-1,0));距前高天:=BARSLAST(局部高点预选C=1);距前低天:=BARSLAST(局部低点预选C=-1);小值周期:=LOWRANGE(L);大值周期:=TOPRANGE(H);低保留AA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留AB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR LLV(L,距前低天+2)<REF(LLV(L,距前低天+1),1)),-1,0);低保留S:=IF((低保留AA=-1 OR 低保留AB=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0);预判:=IF((距前低天<4 AND HHV(缺口判断,距前低天)!=1) OR REF(低保留S,距前低天)=0,1,0);判断:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND 预判=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天),1,0);高保留A:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)>REF(距前高天,1) AND HHV(H,距前低天+1)>REF(HHV(H,距前低天+1),1),1,0);高保留B:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天,1)<=REF(距前高天,1) AND REF(低保留S,距前低天)=-1 AND (距前低天>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天)=1),1,0);高保留:=IF((高保留A=1 OR 高保留B=1 OR 判断=1) AND H>REF(L,距前低天+1),1,0);预判A:=IF((距前高天<4 AND HHV(缺口判断,距前高天)!=1) OR REF(高保留,距前高天)=0,1,0);判断A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND 预判A=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天),-1,0);低保留A:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)>REF(距前低天,1) AND LLV(L,距前高天+1)<REF(LLV(L,距前高天+1),1),-1,0);低保留B:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天,1)<=REF(距前低天,1) AND (距前高天>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天)=-1 OR 判断A=-1),-1,0);低保留:=IF((低保留A=-1 OR 低保留B=-1) AND L<REF(H,距前高天+1),-1,0); 距前高天A:=BARSLAST(高保留=1);距前低天A:=BARSLAST(低保留=-1);预判X:=IF((距前低天A<4 AND HHV(缺口判断,距前低天A)!=1) OR REF(低保留,距前低天A)=0,1,0);判断X:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND 预判X=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天A) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天A),1,0); 高保留XA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)>REF(距前高天A,1) AND HHV(H,距前低天A+1)>REF(HHV(H,距前低天A+1),1),1,0);高保留XB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天A,1)<=REF(距前高天A,1) AND REF(低保留,距前低天A)=-1 AND (距前低天A>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天A)=1),1,0);高保留X:=IF((高保留XA=1 OR 高保留XB=1 OR 判断X=1) AND H>REF(L,距前低天A+1),1,0);预判XA:=IF((距前高天A<4 AND HHV(缺口判断,距前高天A)!=1) OR REF(高保留XA,距前高天A)=0,1,0);判断XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND 预判XA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A+1) AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天A) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天A),-1,0); 低保留XA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)>REF(距前低天A,1) AND LLV(L,距前高天A+1)<REF(LLV(L,距前高天A+1),1),-1,0);低保留XB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天A,1)<=REF(距前低天A,1) AND (距前高天A>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天A)=-1 OR 判断XA=-1),-1,0);低保留X:=IF((低保留XA=-1 OR 低保留XB=-1) AND L<REF(H,距前高天A+1),-1,0);距前高天YA:=BARSLAST(高保留X=1);距前低天YA:=BARSLAST(低保留X=-1);预判YX:=IF((距前低天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前低天YA)!=1) OR REF(低保留X,距前低天YA)=0,1,0);判断YX:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND 预判YX=1 AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA+1) AND 大值周期>REF(小值周期,距前低天YA) AND 大值周期>REF(大值周期,距前高天YA),1,0);高保留YXA:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)>REF(距前高天YA,1) AND HHV(H,距前低天YA+1)>REF(HHV(H,距前低天YA+1),1),1,0);高保留YXB:=IF(局部高点预选C=1 AND REF(距前低天YA,1)<=REF(距前高天YA,1) AND REF(低保留X,距前低天YA)=-1 AND (距前低天YA>=4 OR HHV(缺口判断,距前低天YA)=1),1,0);高保留YX:=IF((高保留YXA=1 OR 高保留YXB=1 OR 判断YX=1) ANDH>REF(L,距前低天YA+1),1,0);预判YXA:=IF((距前高天YA<4 AND HHV(缺口判断,距前高天YA)!=1) ORREF(高保留YXA,距前高天YA)=0,1,0);判断YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND 预判YXA=1 AND 小值周期>REF(大值周期,距前高天YA+1) AND小值周期>REF(大值周期,距前高天YA) AND 小值周期>REF(小值周期,距前低天YA),-1,0);低保留YXA:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)>REF(距前低天YA,1) AND LLV(L,距前高天YA+1)<REF(LLV(L,距前高天YA+1),1),-1,0);低保留YXB:=IF(局部低点预选C=-1 AND REF(距前高天YA,1)<=REF(距前低天YA,1) AND (距前高天YA>=4 OR LLV(缺口判断,距前高天YA)=-1 OR 判断YXA=-1),-1,0);低保留YX:=IF((低保留YXA=-1 OR 低保留YXB=-1) AND L<REF(H,距前高天YA+1),-1,0);AAAD:=IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND H>REF(H,REF(距前高天YA,1)+2),1,IF(高保留YX=1 AND 低保留YX=-1 AND L<REF(L,REF(距前低天YA,1)+2),-1,0));极点保留:=IF(AAAD=0,高保留YX+低保留YX,AAAD);局部极点:=IF(极点保留=-1,L,IF(极点保留=1,H,DRAWNULL)),CIRCLEDOT,COLORLIMAGENTA;C1:DRAWLINE(极点保留=-1,局部极点,极点保留=1,局部极点,0),COLORMAGENTA;C2:DRAWLINE(极点保留=1,局部极点,极点保留=-1,局部极点,0),COLORWHITE;DRAWTEXT(极点保留=1,局部极点,'卖'),COLORGREEN;DRAWTEXT(极点保留=-1,局部极点,'买'),LINETHICK2,COLORRED;{均线}{MA1:EMA(C,M1),LINETHICK2,COLORWHITE;MA2:EMA(C,M2),LINETHICK2,COLORYELLOW;MA3:EMA(C,M3),LINETHICK2,COLORRED;}MC:=100;NN:=0.4;MIDZ:MA(CLOSE,MC),COLORWHITE,LINETHICK3;AN:=EMA((EMA(C,29)+EMA(C,31)+EMA(C,33))/3,3);A1:=EMA((EMA(C,1)+EMA(C,3)+EMA(C,5))/3,3),COLOR1010FF;A15D:IF(K2!=2, AN-(A1-AN*0.977),DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK3; M5:=MA(C,3),COLORRED,LINETHICK3;{11、变色下插线}B55:=ATAN((A15D/REF(A15D,1)-1)*100)*180/3.1416;IF(55>30 AND A15D>REF(A15D,1),A15D,DRAWNULL),COLORCYAN,LINETHICK3;B100:=ATAN((M5/REF(M5,1)-1)*100)*180/3.1416;IF(B55<0 AND A15D<REF(A15D,1),A15D,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK3;{12、黄色起飞跑道};{13、飓风眼启爆,K线下方蓝色柱,股价启动信号,无函数}AHC1:=CLOSE*VOL;AHC2:=EMA((EXPMA(AHC1,2)/EXPMA(VOL,2)+EXPMA(AHC1,5)/EXPMA(VOL,5 )+EXPMA(AHC1,10)/EXPMA(VOL,10)+EXPMA(AHC1,20)/EXPMA(VOL,20))/4,10),COLOR YELLOW;风向R:=1.06*AHC2,LINETHICK2,COLORWHITE;吹:=1.13*AHC2,LINETHICK2,COLORWHITE;ZT:=REF(C,1)*1.1-C<0.01 AND H=C;飓风:=CROSS(C,风向R) AND ZT;STICKLINE(飓风,L*0.98,L*0.80,2,0),COLORBLUE;OUT1:=CROSS(M5,A15D);DRAWICON(OUT1,L*1.02,13);{红球};。
优化CCI并找底通达信指标公式源码
优化CCI并找底通达信指标公式源码在通达信软件中,CCI(顺势指标)是一种常用的技术分析指标,用于判断股价的超买超卖状态。
CCI指标源码如下所示:```python'''该CCI函数传入参数为:high,low,close,n,例如:cci(高价,低价,收盘价,计算周期)计算方法:1.计算典型价(Typical Price):=(High+Low+Close)/32.计算典型价的移动平均数:=SMA(Typical Price,N)3.计算MD(平均绝对偏离) =SUM(ABS(Typical Price-SMA),N)=(Typical Price-Moving Average)/0.015/MD其中,SMA是简单移动平均数,SUM是求和函数,ABS是取绝对值函数。
'''def cci(high, low, close, n):typical_price = (high + low + close) / 3moving_average = []md = []cci_value = []for i in range(len(typical_price)):if i < n:moving_average.append(None)md.append(None)cci_value.append(None)else:moving_average.append(sum(typical_price[i-n:i]) / n)md_value = sum(abs(typical_price[i-n:i] - moving_average[i])) / nmd.append(md_value)cci_value.append((typical_price[i] - moving_average[i]) / (0.015 * md_value))return cci_value```以上是一个简单的CCI指标的计算函数,需要传入股价的高价、低价、收盘价以及计算周期n,返回一个CCI指标值的列表。
神奇优化间谍机构通达信指标公式源码
神奇优化间谍机构通达信指标公式源码指标的优化过程通常分为以下几个步骤:
1.定义指标目标:首先,您需要明确您想要优化的指标是什么。
这可能包括其中一种价格变动的趋势、超买或超卖条件的识别,或其他一些特定的技术指标。
2.数据准备和清洗:为了进行指标的优化,您需要准备和清洗相应的数据。
这可能包括价格数据、成交量数据等。
您需要确保数据是准确、完整并且没有错误。
3.指标策略设计:在这个步骤中,您需要定义一些指标参数。
这些参数可以是固定的,也可以是可变的。
您可以使用不同的技术指标,如移动平均线、相对强弱指标(RSI)、布林带等等。
根据您的指标目标,您需要选择适当的指标和参数。
4.指标回测:对已定义的指标进行回测,以评估其在历史数据上的表现。
回测过程可以根据时间序列数据逐步进行,以模拟市场环境,并根据指标的买卖信号来计算收益。
5.参数优化:根据回测的结果,您需要针对指标的参数进行优化。
这可以通过使用一些优化算法来实现,例如遗传算法、粒子群优化等。
您可以尝试不同的参数组合,然后选择最佳的参数组合。
6.指标评估:一旦优化完成,您需要评估指标的性能。
通常,您需要使用一些评估指标,例如夏普比率、胜率等。
这些指标可以帮助您确定指标的有效性和可行性。
7.实盘测试:在完成优化和评估之后,您可以将优化的指标应用于实盘。
在实盘测试期间,您需要密切观察指标的表现,并根据需要进行调整和改进。
指标数据持续优化方案
指标数据持续优化方案
在进行指标数据持续优化时,可以采取以下方案:
1. 数据收集与清洗:确保数据的准确性和完整性,建立有效的数据收集与清洗机制。
对于不符合规范的数据进行排除或修正,以减少错误的干扰。
2. 数据分析与解读:通过数据分析工具和技术,对指标数据进行深入分析和解读。
发现其中的关联性和趋势性,以便更好地理解和利用数据。
3. 建立数据模型:利用历史数据和业务知识,建立预测模型或回归模型,对未来的指标数据进行预测。
通过模型的应用,可以更好地进行业务决策和规划。
4. 监控与反馈机制:建立实时的指标数据监控与反馈机制,及时了解数据变化和异常情况。
对于异常情况,及时分析原因并采取相应措施,以维持数据的准确性和稳定性。
5. 持续改进流程:建立持续改进的流程和机制,对指标数据的优化方案进行评估。
通过收集用户反馈、定期评审和改进计划的执行情况,不断提升优化方案的效果和稳定性。
6. 数据共享与应用:将指标数据共享给相关部门和人员,并引导他们将数据应用于业务决策和运营优化中。
通过数据的广泛应用,可以实现更好的绩效管理和业务增长。
7. 定期培训与学习:定期组织培训和学习,加强员工对指标数据的理解和应用能力。
提升整个组织对数据的重视程度和数据驱动决策的能力。
通过以上方案的实施,可以不断提升指标数据的质量和价值,为业务决策和运营管理提供可靠的依据。
JDJ优化指标
JDJ优化指标今天的这个指标也是属于优化版的一个指标,他就是优化版JDJ 指标,这个指标名为“JDJ修正”,下面我们就来看下这个指标到底有什么神奇之处!JDJ与MACD等指标都是被称为经典型指标,同时也是股民们最常用的一个技术指标,不过很多股民发现,所谓的金叉、死叉表现的非常滞后,对于实战指导意义可以说几乎不存在的。
所以今天猎庄人教大家几手牛逼的JDJ使用技巧,大家拿回去好好收藏!一、JDJ应用要则:JDJ随机指标反应比较敏感快速,是一种进行中短期趋势波段分析研判的较佳的技术指标。
一般对做大资金大波段的人来说,一般当月JDJ值在低位时逐步进场吸纳;主力平时运作时偏重周JDJ所处的位置,对中线波段的循环高低点作出研判结果,所以往往出现单边式造成日JDJ的屡屡钝化现象;日JDJ对股价变化方向反应极为敏感,是日常买卖进出的重要方法;对于做小波段的短线客来说,30分钟和60分钟JDJ又是重要的参考指标;对于已指定买卖计划即刻下单的投资者,5分钟和15分钟JDJ可以提供最佳的进出时间。
二、JDJ指标的使用技巧:1、JDJ指标是三条曲线,在应用时主要从五个方面进行考虑:JD的取值的绝对数字;JD曲线的形态;JD指标的交叉;JD指标的背离;J指标的取值大小。
从JD的取值方面考虑。
JD的取值范围都是0~100,将其划分为几个区域:80以上为超买区(买方力量大于卖方力量)2、如果J、D、J值都大于50时,为多头市场,后市看涨;如果J、D、J值都小于50时,为空头市场,后市看空。
3、JDJ指标图形中,D曲线运行速度最慢,敏感度最低;其次是J曲线,J曲线敏感度最强。
三、下面就给大家介绍下关于修正JDJ指标的绝佳买点在哪个位置。
1、强势区,J值跌破0,J值上拐,是绝佳买点。
这句话包含3个条件:(1)20日线在60日线上方;(2)J值跌破0;(3)J值上拐。
使用过JDJ这个指标的朋友应该都知道JDJ还存在这一点不足,那就是存在着滞后性,但是这个修正过的JDJ,大家可以保存一下。
神奇趋势指标公式
神奇趋势指标公式
摘要:
1.神奇趋势指标公式的概述
2.神奇趋势指标公式的构成
3.神奇趋势指标公式的应用
4.神奇趋势指标公式的优缺点
正文:
一、神奇趋势指标公式的概述
神奇趋势指标公式,是一种在金融市场上广泛应用的技术分析工具。
它是通过对价格、成交量等数据的分析,来预测市场趋势的一种方法。
这种指标公式能够帮助投资者更好地把握市场的变化,从而做出更为明智的投资决策。
二、神奇趋势指标公式的构成
神奇趋势指标公式主要由三部分构成:趋势线、支撑线和阻力线。
趋势线是通过连接一系列价格高点或低点形成的,它能够显示价格的发展趋势。
支撑线是在价格下跌时,价格多次止跌的点连成的线,它表示价格的下跌有一定的支撑。
阻力线则是在价格上涨时,价格多次止涨的点连成的线,它表示价格的上涨有一定的阻力。
三、神奇趋势指标公式的应用
在实际操作中,投资者可以通过观察神奇趋势指标公式的变化,来判断市场的走势。
当价格突破趋势线时,可能预示着市场趋势的变化。
当价格突破支撑线或阻力线时,可能预示着价格的下跌或上涨将会持续。
四、神奇趋势指标公式的优缺点
神奇趋势指标公式的优点在于,它能够直观地显示价格的趋势,帮助投资者更好地把握市场的变化。
同时,它也能够为投资者提供一定的买卖信号,帮助投资者做出更为明智的投资决策。
然而,神奇趋势指标公式也有其缺点。
首先,它是基于历史数据进行分析的,因此,对于未来的预测能力有限。
多目标优化hv指标
多目标优化hv指标
HV指标(Hypervolume Indicator)是一种在多目标优化中使用的评估指标,用于衡量优化算法产生的解集在目标空间中所覆盖的超体积。
在多目标优化中,我们通常面临的是在多个目标之间存在冲突或竞争的情况。
优化算法旨在寻找一组解,即所谓的Pareto 前沿,这些解在每个目标上都没有相应解更好,即无法同时改善所有目标。
HV指标提供了一种方式来衡量这些Pareto前沿的质量和多样性。
HV指标通过计算Pareto前沿和一个参考点之间的超体积来量化解集的质量。
参考点是一个位于目标空间中的某个点,它代表了我们希望在所有目标上达到的最优值。
HV指标越大,表示解集的质量越好,即解集更好地覆盖了目标空间。
使用HV指标有助于评估不同优化算法在多目标优化问题上的性能,并进行比较和选择。
它提供了一种客观的标准来评估算法的优劣,可以在实践中帮助研究人员和决策者做出更好的决策。
需要注意的是,HV指标在使用过程中可能存在一些局限性,
如对目标空间的维度和参考点的选择敏感性等。
因此,在使用HV指标时应考虑到具体问题的特点,并结合其他评估指标和技术进行综合评估和分析。
指标优化方案
指标优化方案简介指标优化是企业和组织中非常重要的一项工作,通过对关键指标进行分析和优化,能够帮助企业实现更好的经营绩效和业务发展。
本文将介绍一个指标的优化方案,帮助企业进行指标优化。
目标本方案的目标是帮助企业提高关键指标的表现,并最终实现商业目标。
具体的目标如下:1.分析关键指标的当前状态,找出问题和改进的空间。
2.制定优化策略和计划,明确目标和时间表。
3.实施优化措施,监控指标变化,及时调整策略。
4.评估优化效果,总结经验教训。
步骤步骤一:确定关键指标首先,需要明确需要优化的关键指标。
关键指标应该与企业的战略目标密切相关,对企业的绩效有重要影响。
通过对关键指标的分析,可以找出存在的问题和改进的空间。
步骤二:分析当前状态在确定了关键指标之后,需要对其进行详细的分析,了解当前的情况。
分析的内容可以包括:•趋势分析:通过对指标的历史数据进行分析,了解其发展趋势和变化规律。
这有助于预测未来的表现和问题。
•对比分析:将关键指标与同行业或竞争对手进行对比,找出差距和改进的空间。
•细分分析:将关键指标按照不同维度进行细分,找出不同细分群体的差异性和改进的机会。
通过以上分析,可以深入了解关键指标的现状,为下一步的优化工作打下基础。
步骤三:制定优化策略和计划在分析了关键指标的当前状态之后,需要制定相应的优化策略和计划。
优化策略和计划应该基于对当前状态的分析,明确优化的目标和措施。
优化策略和计划的内容可以包括:•目标设定:明确优化的目标和预期效果。
例如,提高销售额10%或降低成本5%等。
•优化措施:确定具体的优化措施,包括业务流程改进、技术系统升级、市场战略调整等。
•时间表:制定优化工作的时间计划,确保工作按时进行和完成。
通过制定清晰的优化策略和计划,可以指导后续的优化工作。
步骤四:实施优化措施在制定了优化策略和计划之后,需要开始实施优化措施。
实施优化措施应该根据优化计划按时进行,并根据实际情况进行调整。
实施优化措施的关键步骤如下:•跟踪指标变化:对关键指标进行持续跟踪和监测,了解优化措施的效果。
文案优化的指标有哪些
文案优化的指标有哪些在当今数字化的营销世界中,文案扮演着至关重要的角色。
无论是用于网站页面、社交媒体帖子、广告宣传还是产品描述,优秀的文案都能够吸引目标受众的注意力,传递清晰的信息,并激发他们采取行动。
然而,要确定一篇文案是否成功,是否需要进行优化,我们需要依靠一系列的指标来评估。
接下来,让我们一起探讨一下文案优化的主要指标。
一、阅读量与曝光量阅读量和曝光量是最直观的指标之一。
它们反映了有多少人看到了你的文案。
如果一篇文案在发布后只有寥寥无几的阅读量,那么很可能意味着它在传播渠道、标题吸引力或者发布时间等方面存在问题。
然而,需要注意的是,高阅读量并不一定意味着文案就是优秀的,还需要结合其他指标进行综合评估。
二、点击率(CTR)点击率指的是点击文案链接或与文案进行互动的用户比例。
例如,如果在社交媒体上发布了一篇文案并附带了链接,点击率就是点击该链接的人数与看到该文案的人数之比。
高点击率通常表示文案的标题、引言或者视觉元素足够吸引人,能够激发用户进一步了解的欲望。
但点击率高也可能只是因为标题具有误导性,用户点击后发现内容与预期不符,所以还需要结合其他指标来判断文案的质量。
三、停留时间用户在文案页面上的停留时间是衡量文案吸引力和可读性的重要指标。
如果用户在短时间内就离开页面,这可能意味着文案内容不够精彩、难以理解或者没有提供有价值的信息。
相反,如果用户停留时间较长,说明文案能够引起他们的兴趣并保持关注。
不过,停留时间也可能受到页面布局、加载速度等因素的影响,因此需要综合分析。
四、转化率转化率是文案优化中最为关键的指标之一。
它衡量的是通过文案的引导,有多少用户完成了预期的行动,如购买产品、注册会员、填写表单等。
高转化率意味着文案能够有效地说服用户采取行动,实现营销目标。
为了提高转化率,文案需要清晰地传达价值主张,解决用户的痛点,并提供明确的行动呼吁。
五、跳出率跳出率指的是用户在只访问了一个页面(通常是文案所在页面)后就离开网站的比例。
神奇优化的间谍机构通达信指标公式源码
此指标使用简单,很方便可以看到机构进场VAR1C:=(HIGH - MIN(OPEN,CLOSE));VAR2C:=(CLOSE - OPEN);VAR3C:=(MIN(OPEN,CLOSE) - LOW);VAR4C:=(HIGH - LOW);VAR5C:=((VOL * VAR1C) / VAR4C);VAR6C:=((VOL * VAR2C) / VAR4C);VAR7C:=((VOL * VAR3C) / VAR4C);VAR8C:=((VAR5C - VAR6C) - VAR7C);VAR4:=MA(CLOSE,5);VAR5:=MA(CLOSE,10);VAR6:=MA(CLOSE,30);VAR7:=MA(CLOSE,60);VAR8:=EMA(COST(85),7);VAR9:=EMA(COST(15),7);VARA:=(SUM(((CLOSE * VOL) * 100),4) / SUM((VOL * 100),4));VARB:=(INTPART((VARA * 100)) / 100);VARC:=(SUM(((CLOSE * VOL) * 100),7) / SUM((VOL * 100),7));VARD:=(INTPART((VARC * 100)) / 100);VARE:=(SUM(((CLOSE * VOL) * 100),28) / SUM((VOL * 100),28));VARF:=(INTPART((VARE * 100)) / 100);短线趋势:(EMA(CLOSE,5) - EMA(CLOSE,10));中线趋势:EMA(短线趋势,9);VAR10:=((0 - ((100 * (HHV(CLOSE,5) - CLOSE)) / (HHV(CLOSE,5) - LLV(LOW,5)))) + 100);VAR11:=((0 - ((100 * (HHV(CLOSE,10) - CLOSE)) / (HHV(CLOSE,10) - LLV(LOW,10)))) + 100);VAR12:=((0 - ((100 * (HHV(CLOSE,20) - CLOSE)) / (HHV(CLOSE,20) - LLV(LOW,20)))) + 100);VAR13:=((0 - ((100 * (HHV(CLOSE,30) - CLOSE)) / (HHV(CLOSE,30) - LLV(LOW,30)))) + 100);VAR14:=REF(中线趋势,1);VAR15:=中线趋势;VAR16:=(VAR15 - VAR14);VAR17:=REF(短线趋势,1);VAR18:=短线趋势;VAR19:=(VAR18 - VAR17);VAR1A:=OPEN;VAR1B:=CLOSE;发现机构入场:IF((((((((VAR1A <= VAR4) AND (VAR1A <= VAR5)) AND (VAR1A <= VAR6)) AND (VAR1B >= VAR4)) AND (VAR1B >= VARF)) AND (VAR16 > 0)) AND (VAR19 > 0)),0.5,0),LINETHICK2,COLOR66FF00;短线指标:IF(((((CROSS(短线趋势,中线趋势) AND (短线趋势< 0)) AND (中线趋势< (0 - 0.2)+4)) AND (VAR11 > 45)) AND (VAR16 > 0)),0.4,0.1),COLORMAGENTA;BU:=CROSS(短线趋势,中线趋势);DRAWICON(CROSS(短线趋势,中线趋势),中线趋势,1);横盘突破:(LAST((H-L)/REF(C,1)<0.1,20,0) AND VOL>REF(VOL,1)*2 AND C>REF(C,1)*1.03AND "DMI.PDI">"DMI.MDI" AND "DMI.ADX">"DMI.ADXR" AND"DMI.ADXR">"DMI.MDI" AND "DMI.PDI">"DMI.ADX")/2;。
bias指标的神奇用法
bias指标的神奇用法Bias指标(Bias metric)是在机器学习和数据分析中常用的一种指标,用于评估模型或分析结果的偏见或倾向性。
它可以帮助我们发现并解决模型中存在的问题或结果的不准确性,同时也可以帮助我们改进数据收集和处理的流程。
除了常见的用法,Bias指标还有一些神奇的应用,本文将介绍其中几个参考内容。
1. 偏见检测与消除Bias指标可以用于检测和消除模型中的偏见。
比如,在分类任务中,如果模型对某一类别的预测结果总是偏向于错误的方向,我们可以通过分析Bias指标来确定是否存在偏见。
如果存在,可以尝试调整模型的参数或特征工程的方法,改进模型的性能。
2. 数据采样优化Bias指标可以帮助我们优化数据采样的过程,提高模型的泛化性能。
在进行数据收集时,如果样本之间存在明显的不均衡情况,训练出来的模型可能会对少数类别进行偏向性预测。
通过分析Bias指标,我们可以确定哪些样本类别需要增加采样量,以减少模型的偏见,提高整体预测效果。
3. 可解释性分析Bias指标可以帮助我们进行模型的可解释性分析。
对于黑盒模型(如深度神经网络),我们往往无法直接解释模型做出某种预测的原因。
通过分析Bias指标,我们可以发现模型在某些特定情况下的预测结果偏向性,从而更好地理解模型的行为,并采取相应的措施进行模型的优化和调整。
4. 敏感度分析Bias指标还可以用于模型的敏感度分析,帮助我们评估模型对输入数据中的不确定性的敏感程度。
通过分析Bias指标的变化,我们可以了解模型在不同数据分布下的预测偏差,从而更好地评估模型在不确定性输入数据下的可靠性和鲁棒性。
5. 数据预处理改进Bias指标可以帮助我们改进数据预处理的方法。
在某些情况下,原始数据中可能包含一些与目标任务无关的特征,这些特征可能会对模型的预测结果产生偏见。
通过分析Bias指标,我们可以找出这些与目标无关的特征,并对数据进行合理的预处理,去除不必要的偏见。
总之,Bias指标在机器学习和数据分析中有很多神奇的应用。
优化MACD和优化均线指标源码及安装教程
优化MACD和优化均线指标源码及安装教程一. 指标源码优化MACD(ymacd)指标源码:DIFF: EMA(CLOSE,8) - EMA(CLOSE,17),COLOR3300FF;DIFF2: EMA(CLOSE,8) - EMA(CLOSE,17),COLOR3300FF;DIFF3: EMA(CLOSE,8) - EMA(CLOSE,17),COLOR3300FF;DEA: EMA(DIFF,9),COLORC08000;DEA2: EMA(DIFF,9),COLORC08000;MACD : 2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;PARTLINE(1>0,0),POINTDOT,COLORC0C0C0;优化均线(yjx)指标源码:MA1:EMA(CLOSE,5),LINETHICK1,COLOR00FFFF;MA2:EMA(CLOSE,10),LINETHICK1,COLOR0000FF;MA3:EMA(CLOSE,21),LINETHICK1,COLOR0DFF00;MA4:EMA(CLOSE,34),LINETHICK1,COLORFF80FF;MA5:EMA(CLOSE,55),LINETHICK1,COLORFF0000;MA6:EMA(CLOSE,89),LINETHICK1,COLORMAGENTA;MA7:EMA(CLOSE,34),LINETHICK1,COLORFF80FF;MA8:EMA(CLOSE,55),LINETHICK1,COLORA00000;MA9:EMA(CLOSE,55),LINETHICK1,COLORFF0000;安装教程见下一页二.安装教程本书中的指标可以装在博易大师、汇金操盘手等看盘软件中,因为大多数看盘软件操作界面与汇金操盘手差不多,所以本教程选用汇金操盘手软件,并以优化MACD指标的安装为例。
优化均线(yjx) 和优化MACD(ymacd)的安装过程相同。
rsi指标优化公式
rsi指标优化公式In the realm of technical analysis, the Relative Strength Index (RSI) is a widely used momentum indicator that helps traders identify overbought and oversold conditions in the market. However, like any other indicator, the standard RSI formula may not always provide accurate signals in every market condition. Therefore, optimizing the RSI formula can be a crucial step in enhancing trading strategies.在技术分析领域,相对强弱指数(RSI)是一种广泛使用的动量指标,有助于交易者识别市场的超买和超卖情况。
然而,与其他指标一样,标准RSI 公式可能并不总是能在每种市场条件下提供准确的信号。
因此,优化RSI公式可能是增强交易策略的关键步骤。
One approach to optimizing the RSI is to adjust the period length. The standard RSI uses a 14-day period, but this can be modified to suit the trader's preferences and the characteristics of the asset being traded. For example, a shorter period may be more sensitive to price changes and suitable for short-term trading, while a longer period may provide smoother signals and be more appropriate for long-term strategies.优化RSI的一种方法是调整周期长度。