下の
abs(x), log(x), sign(x)
絶対値,対数,符号関数などです.次の操作符+, -, *, /, >, <
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平等か?||
論理やx ? y : z
そして,この3つの操作は,
rank(x)
:横断の順序,位置の百分比を返します. 複数の指標を指定する池を指定する必要があります. 単一の行業では計算できません. 直接元の結果を返します.delay(x, d)
序列d周期前の値である.sma(x, d)
序列d周期の単純な均線である.correlation(x, y, d)
:時間列xとyが過去d周期における相関系数である.covariance(x, y, d)
:時間列xとyが過去d周期の共角差である.scale(x, a)
データを集約して,sum(abs(x))=a
(aは1を默認している) ーdelta(x, d)
:時間列xの現在値を周期d前の値から減算します.signedpower(x, a)
: x^a
。decay_linear(x, d)
:時間序列xを重量とする周期dの移動平均値,重量はd,d-1,d-2....1 (統一処理後) である.indneutralize(x, g)
業界分類 g に対する中立処理は,現在サポートされていません.ts_{O}(x, d)
:時間列xに過去d周期でO操作を行う (Oはmin、max等を具体的に表すことができる.以下説明します),dは整数に変換される.ts_min(x, d)
:過去d周期最小値である.ts_max(x, d)
:過去d周期最大値である.ts_argmax(x, d)
: ts_max(x, d)
場所.ts_argmin(x, d)
: ts_min(x, d)
場所.ts_rank(x, d)
:過去d周期間の時間配列のx値の順序 (パーセント順序) ーmin(x, d)
: ts_min(x, d)
。max(x, d)
: ts_max(x, d)
。sum(x, d)
過去d周期の和である.product(x, d)
:過去d周期の積である.stddev(x, d)
■過去d周期における標準差、