筹码分布集中度90和70是什么意思? (2015-08-14 12:12:27) 转载▼ 标签: 股票 分类: 成交量能.筹码分析   那个集中度90,和集中度70,90和70是什么意思??集中度最大为100??图片上集中度90为12.17%软件怎么算出来的??如果不同软件算法不同,那么通用算法怎样??说明一个什么问题呢??从中能得到什么信息? 在移动成本分布图上主要包含三种颜色的线条,白线.黄线和蓝线.其中白线表示在当前股价下处于亏损状态的筹码(即交易者的买入价高于光标锁定日的收盘价),黄线显…

Transactions (用户事务分析) 用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析. 1 . Transation Sunmmary (事务综述) 对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析 时间内用户事务的成功与失败情况. 能够直接推断出系统是否执行正常. 2 . Average Transaciton Response Time (事务平均响应时间) " 事务平均响应时间 " 显示的是測试场景执行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间, 通过它能够分析測试场景执行期间应用系…

1. t分布形状类似于标准正态分布2.  t分布是对称分布,较正态分布离散度强,密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平3.  对于大型样本,t-值与z-值之间的差别很小 作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布 应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种样本容量,真正的平均值抽样分布是t分布,因此,当存在疑问时,应使用t分布 样本容量对分布的影响- 当样本容量在 30-35之…

1. A股全市场的股权质押比例 2018年11月30日,A股全市场,质押股数占全市场总股本数比:9.997%,最近2周出现了3.2%的轻微回落.同历史时期相比,仍然处于高位. 2. A股全市场的解禁市值 2018年12月解禁总市值约为4451.8亿,2018年11月的解禁总市值约为1991.4亿,2019年1月的解禁市值2485.09亿. 12月的市场解禁压力巨大. 3. A股全市场的历史融资融券余额 最近4周,融资余额较为平稳:而融券余额却节节攀升,从下图可以看出,融券余额自今年2月以来一直都…

# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load in import numpy as np…

在上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11219358.html学习了Kotlin的扩展,继续这个话题继续拓展,首先提出这么一个问题:假如我们扩展的方法跟类中已有的方法一模一样,那最终调用的哪个方法呢?虽说这个问题有点白痴,但是为了学习得更加透彻有必要对这些细节也了解透,下面来试验一下: 调用看一下: 另外扩展方法也可以对已有方法进行重载,如下: 可空类型的扩展: 啥意思?我们知道Any是Kotlin所有类的顶层父类,所以我们可以对这个顶层类进行扩展,如…

浪尖的kafka源码系列以kafka0.8.2.2源码为例给大家进行讲解的.纯属个人爱好,希望大家对不足之处批评指正. 一,zookeeper在分布式集群的作用 1,数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是讲发布者将数据发布到zk节点上,共订阅者动态获取数据,实现配置的集中式管理和动态更新.例如,全局的配置信息,服务服务框架的地址列表就非常适合使用. 2,负载均衡 即软件负载均衡.最典型的是消息中间件的生产.消费者负载均衡. 3,命名服务(Naming Serv…

在PHP源码中,我们经常会看到很多函数前面有个PHPAPI,但这是什么呢? 于是我在php源码/main/php.h中找到了它的定义 #ifdef PHP_WIN32 # include "tsrm_win32.h" # include "win95nt.h" # ifdef PHP_EXPORTS # define PHPAPI __declspec(dllexport) # else # define PHPAPI __declspec(dllimport) #…

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒…

1. sqlSessionHolder 是位于mybatis-spring 包下面,他的作用是对于sqlSession和事务的控制 sqlSessionHolder 继承了spring的ResourceHolderSupport public abstract class ResourceHolderSupport implements ResourceHolder { //事务是否开启 private boolean synchronizedWithTransaction = false; p…

从jdbc的操作数据库来看:主要分为几步: 1 注冊载入JDBC驱动程序: 2 得到连接对象 Connection 3 创建 Statement对象 4 运行sql语句 5 处理结果 6 关闭资源释放资源 mybatis 在这个方面:首先进行加载xml文件,然后创建sqlfactory来进行操作, mybatis解决了jdbc的sql硬编码问题: 三.创建 Statement对象 .运行静态SQL语句.通常通过Statement实例实现. .运行动态SQL语句.通常通过PreparedState…

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标…

今天我们要说的是信息化时代下关于企业运营的两个热词:BI系统和KPI指标.一直到现在,企业运营的方方面面都在被数据化,成为庞大信息流的一部分,这一庞大的信息流,正以我们自己都尚未完全意识到的速度和规模,贯穿整个企业运营的命脉.然而,只有BI系统和KPI指标w完美结合,才是发展企业.提高企业的竞争力.让企业可以更快更好地发展的关键.        如果你对它们还处于陌生阶段,那我们先来脑补一下. BI系统         BI系统是所有IT系统中最适合于管理层和决策层使用的信息系统.ERP等各类信…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.…

原文地址:http://blog.csdn.net/trochiluses/article/details/21229283 IDE是并口硬盘,(5400-7200转): SATA是串口硬盘,(7200转): SCSI是服务器硬盘,(60.80针,10000转). 硬盘的传输速率:作为电脑中最重要的数据存储设备和数据交换媒介,硬盘传输速率的快慢直接影响了系统的运行速度.不同类型的硬盘,其传输速率往往差别很大.现在主流硬盘主要有三种:按照不同的接口可以分为并口ATA硬盘(即IDE硬盘).SCSI硬…

商业智能是一种提高企业智能化的手段,它可以满足企业发展的需要.提高企业的竞争力.同时,对于提高金融行业的风险管理.提升对外服务的质量都能够起到关键性的作用. 在市场竞争和银行业务转型期间,商业智能对于业务以及内部管理水平的提升起到了重要的作用,在银行数据大集中的背景之下,商业智能已经逐渐成为战略转型的选择之一.如何从业务和技术两个方面推动商业智能在金融行业的发展,已经得到当前金融行业相关人员的关注. 商业智能的应用 如今的金融行业市场正在发生着翻天覆地的变化.银行之间的竞争日益激烈,利率市场化已…

摘要:腾讯计费平台部为了解决基于内存的NoSQL解决方式HOLD平台在应对多种业务接入时的不足.结合团队在MySQL领域多年应用和优化经验,终于在MySQL存储引擎基础上,打造一套分布式SQL系统TDSQL.本文是对该系统架构分析. 腾讯计费平台部托管着公司90%以上的虚拟账户.如QB.Q点.包月服务.游戏的二级账户等,为了保证能顺畅支撑公司各大业务的实时在线交易.而且在各种灾难场景下数据是一致而且可用的,对系统的可用性.一致性切换要求很高,因此计费团队历来都很重视高一致性存储系统的建设. 到眼…

概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似的计算,由于这个模块并不依赖其它zipline模块,我们可以在我么的项目中单独使用它. 安装 pip install empyrical 它会依赖安装 numpy, scipy, pandas 等模块 使用 导入 from empyrical import ( alpha, beta, alpha_…

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; (analyze 不会重建索引) 遇到当前表的查询或其他性能不好时,就可以对相应的表进行一次分析. 1.如果你的表经常由几千万变成几百万,又变成几千万那么需要制定分析计划定期表分析,同时可以一并分析索引,计算索引中数据的分布情况,这样CBO会选择更加准确的执行计划. 2.如果表结构变化了也要做下,也就是经常对表做dml就需…

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了…

OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 ​ QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听.看.玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质服务的背后,是每…

前言 在大型分布式 IT 架构领域,微服务是一项必不可少的技术.从本质上来讲,微服务是一种架构风格,将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用,应用之间采用轻量级的通信机制进行通信.这些应用都是围绕具体业务进行构建,可以独立部署.独立迭代,也可能根据业务负载独立进行水平扩展. 微服务思想以及相关的技术为 IT 架构的发展带来了一系列深刻的变革: 易于开发和维护:一个应用只会关注一组特定的业务功能,通过服务拆分,能减少应用之间的耦合度,让开发和维护更加简单. 技术栈不受限制:在微服务架构中,…

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了…

一.下载nmon. 根据CPU的类型选择下载相应的版本:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php?n=Site.Downloadwget http://sourceforge.net/projects/nmon/files/download/nmon_x86_12a.zip/download 二.初始化nmon工具. #unzip nmon_x86_12a.zipArchive:  nmon_x86_12a.zip  inflating: nmon_x86_r…

1.简要介绍▪ 计算方法▪ DIFF▪ DEA▪ MACD▪ 构造原理▪ 缺点2.实战技巧3.运用技巧▪ 应用原理▪ 经典用法▪ 实战战法▪ 捕捉卖点▪ 买卖策略▪ 短线实战4.组合指标运用5.一般研判标准 1.简要介绍MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值.以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的"差离值"依据.所谓"差离值"(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值.因此,在持续的涨势中,12日EM…

合并日志文件可以使用 bash 的sort命令: -o log_all access*.log 也可以使用  awstats 提供的 logresolvemerge.pl -showsteps access*.log >log_all -showsteps 表示每8192行显示一次进度. -dnslookup=100 表示用100个线程对 访问 IP进行dns解析. 以上命令,将需要分析的日志合并成一个 log_all文件 如果后期在日志中添加了其它列,例如添加了 referance 或user…

背景:今天在LoadRunner11.0中使用rstat监控linux过程中,始终提示如下错: Monitor name :UNIX Resources. Cannot initialize the monitoring on 10.201.76.152. Error while creating the RPC client. Ensure that the machine can be connected and that it runs the rstat daemon (use rpci…

选取N幅同类目标物体的二维图像,并用上一篇博文的方法标注轮廓点,这样就得到训练样本集: 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差,因此所得到的数据并不具有仿射不变性,需要对其进行归一化处理.这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化.形状和位置的载体还是样本点的空间坐标.      普氏分析法是一种用来分析形状分布的方法.数学上来讲,就是不断迭代,寻找标准形状(canonical shape),并利用最小二乘法寻找每个样本形状到这个标准形状的仿射变化方式.(可参照维…

LoadRunner 最重要也是最难理解的地方--测试结果的分析.其余的录制和加压测试等设置对于我们来讲通过几次操作就可以轻松掌握了.针对 Results Analysis 我用图片加文字做了一个例子,希望通过例子能给大家更多的帮助.这个例子主要讲述的是多个用户同时接管任务,测试系统的响应能力,确定系统瓶颈所在.客户 要求响应时间是1 个人接管的时间在5S 内. 2.系统资源: 2.1 硬件环境: CPU:奔四2.8E 硬盘:100G 网络环境:100Mbps 2.2 软件环境: 操作系统:英文…