Les points {} ci-dessous représentent les caractères, toutes les expressions ne sont pas sensibles à la taille, et x représente la séquence de temps des données.
abs(x), log(x), sign(x)Les fonctions sont des valeurs absolues, des logarithmes et des symboles.Les opérateurs suivants:+, -, *, /, >, <Il y a aussi des gens qui ont été victimes de violences physiques.==Le problème est le suivant: est-ce égal?||Il y a aussi des gens qui sont en train de mourir.x ? y : zTroisième opérateur:
rank(x): l'ordre de l'intersection horizontale, renvoie le pourcentage où il se trouve. Il est nécessaire de spécifier un bassin pour sélectionner plusieurs indicateurs, qui ne peuvent pas être calculés pour un seul secteur et renvoie directement le résultat d'origine.delay(x, d): valeur avant la séquence d cycles.sma(x, d): simple ligne moyenne de la séquence d cycles.correlation(x, y, d): les coefficients correspondants de la séquence de temps x et y au cours d'un cycle d.covariance(x, y, d): différence de conjugaison des séquences de temps x et y au cours de d cycles.scale(x, a)Les données sont unifiées, ce qui permetsum(abs(x))=a(a est supposé être 1) ⋅delta(x, d): la valeur actuelle de la séquence de temps x moins la valeur avant le cycle d.signedpower(x, a) ： x^a。decay_linear(x, d): la séquence de temps x est une moyenne mobile de cycle d avec un poids d, d-1, d-2....1 ((après traitement d'unification)).indneutralize(x, g): Traitement neutre pour la catégorie g de l'industrie, actuellement non supporté.ts_{O}(x, d): sur la séquence de temps x au cours des cycles d passés (O peut représenter spécifiquement min, max, etc., ci-dessous), d est converti en entier.ts_min(x, d): la valeur minimale de la période d passée.ts_max(x, d): la valeur maximale de la période d passée.ts_argmax(x, d) ： ts_max(x, d)Je ne sais pas où.ts_argmin(x, d) ： ts_min(x, d)Je ne sais pas où.ts_rank(x, d): l'ordre des valeurs x de la séquence de temps de d cycles passés (ordre en pourcentage).min(x, d) ： ts_min(x, d)。max(x, d)： ts_max(x, d)。sum(x, d): la somme des cycles d passés.product(x, d): le produit des cycles d passés.stddev(x, d): le décalage standard de la période d précédente.