首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Heaiknashi图上获得无Candlesstick高-低值

在Heaiknashi图上获得无Candlesstick高-低值,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,了解Heaiknashi图是一种用于展示金融市场价格走势的图表类型,它是基于日本蜡烛图发展而来的一种技术分析工具。
  2. Heaiknashi图中的每个蜡烛代表一段时间内的价格走势,包括开盘价、收盘价、最高价和最低价。然而,如果你想在Heaiknashi图上获得无Candlesstick高-低值,意味着你只关注开盘价和收盘价,而不考虑最高价和最低价。
  3. 为了实现这个目标,你可以使用Heaiknashi图的特性之一,即将每个蜡烛的高度(即最高价和最低价之间的距离)设置为固定值。这样,无论实际的最高价和最低价是多少,蜡烛的高度都将保持不变。
  4. 在编程实现上,你可以使用前端开发技术来绘制Heaiknashi图,并在绘制每个蜡烛时,将最高价和最低价之间的距离设置为固定值。具体的实现方式可能因使用的编程语言和图表库而有所不同。
  5. 在应用场景方面,这种无Candlesstick高-低值的Heaiknashi图可以用于一些特定的金融分析需求,例如只关注价格的趋势而不关注价格的波动范围。
  6. 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:由于要求不能提及具体的云计算品牌商,这里无法给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但是,腾讯云作为一家知名的云计算服务提供商,提供了丰富的云计算产品和解决方案,可以根据具体需求在腾讯云官方网站上查找相关产品和文档。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

图表示学习Graph Embedding综述

目录 一、图嵌入概述 二、图嵌入的挑战 三、图嵌入的方法 一、图嵌入概述 图,社交网络、单词共存网络和通信网络,广泛地存在于各种现实应用中。...二、图嵌入的挑战 如前所述,图嵌入的目标是发现维图的维向量表示,而获取图中每个节点的向量表示是十分困难的,并且具有几个挑战,这些挑战一直在推动本领域的研究: 属性选择:节点的“良好”向量表示应保留图的结构和单个节点之间的连接...它通过联合优化这两个近似来实现这一点。该方法利用高度非线性函数来获得嵌入。模型由两部分组成:监督和监督。前者包括一个自动编码器,目的是寻找一个可以重构其邻域的节点的嵌入。...图卷积网络(GCN)通过在图上定义卷积算子来解决这个问题。该模型迭代地聚合了节点的邻域嵌入,并使用在前一次迭代中获得的嵌入及其嵌入的函数来获得新的嵌入。...最近几篇论文提出了利用图上的卷积来获得半监督嵌入的方法,这种方法可以通过为每个节点定义唯一的标签来获得监督嵌入。这些方法在卷积滤波器的构造上各不相同,卷积滤波器可大致分为空间滤波器和谱滤波器。

3.2K10

ICLR20 | GraphZoom:可缩放图嵌入

,很少有模型能够应用到大图上。...图嵌入旨在将节点、边或图编码为可最大程度保留图结构信息的维向量,随着研究的进行,图嵌入技术已在顶点分类、链接预测和社区检测等任务中有着不错效果。...在图嵌入步骤中,可以应用任何现有的监督图嵌入方法在最粗的级别上获取图的节点嵌入。嵌入优化通过使用适当的图过滤器将嵌入图重新嵌入到原始图上,这样可以保证在图上的嵌入是平滑的。...作者将简单的平滑(通图滤波)函数应用于k个随机向量来取代直接使用原始图拉普拉斯算子的第一向量,以获得用于k维图嵌入的平滑向量,这样就可以在线性时间内实现功能。...考虑到一个由图的拉普拉斯算子的特征向量u线性组合表示的随机矢量(图形信号)x,作者采用通图滤波器来快速滤出随机图信号的高频分量或与图拉普拉斯图的特征相对应的特征向量,通过在x上应用平滑函数,作者可以获得由前几个特征向量的线性组合表示的平滑的向量

49570

从数据结构到算法:图网络方法初探

因此也催化出一系列在图上进行数据挖掘的任务,为用户推荐感兴趣的好友、判断蛋白质结构、预测交通流量、检测异常账户等等。...一个很自然的想法就是,既然直接在图上直接应用机器学习方法比较困难,那么能否先将节点或边用维向量表示出来,然后在这些向量上应用已经很成熟的机器学习算法。...图像和文本本质上是有规则的格栅结构的图,因此,很自然想到可以将已经在 CV、NLP 领域成功应用的模型拓展到图上词向量和图卷积。...encoder-decoder 背后的直觉想法是这样的:如果我们能从低位嵌入表示中学会解码维图信息,节点在图中的全局位置或节点的局部邻域结构,那么原则上,这些嵌入应包含下游机器学习任务所需的所有信息...图嵌入目前还面临着一些挑战,例如如何在超大规模图上高效进行分析,如何应对真实世界中不断变化的动态图,如何对图神经网络的黑盒模型进行解释,以及如何建模异质图。

65430

GEPIA:点点鼠标就能分析TCGA数据

随着公共数据库的建立和开放,越来越多的研究者可以接触到测序数据,非常适合我们这种“三”研究者(课题,经费,文章)运用公共数据找点事情干,可以是另辟蹊径从某个独特的视角重新分析已有的数据发发文章...ERBB2可能看不出非常大的差别,我找了两个奇葩一点的例子,一个是器官分布具有特异性,并且只在肿瘤中异常表达;一个是肿瘤情况下该表达的器官表达,不该表达的器官异常表达。...生存曲线图上面讲所有的参数进行了罗列,并计算了Logrank和HR。不需要呈现的也可以通过勾选来去除。...对应获得多少例分组到表达,多少例分组到表达,在生存曲线图上都显示记录了。...但是想含有希腊字母的其他基因,NF-kB,b-catenin,还是推荐使用Gene symbol,避免出错。

3.3K00

21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

维数据被转移到由拉普拉斯基的一部分产生的维空间[36]。一些研究人员利用传感器网络[37]来实现图信号的分布式处理。还有一些研究者假设图是平滑的情况下解决了这个问题。...图信号的重构 与经典的信号处理类似,图上的重构任务也可以被解释为数据插问题[45]。通过将样本投射到适当的信号空间上,研究人员获得信号。最小二乘法重构是实践中的一种可用方法。...矩阵分解的输入是以图表示的非关系型维数据特征,输出是一组顶点嵌入。如果输入的数据位于维流形中,那么用于嵌入的图学习可以被视为一个保留了结构信息的降维问题。基于矩阵分解的图学习主要有两种类型。...基于矩阵分解,顶点接近度可以在维空间中被逼近。保存顶点接近度的目的是使误差最小。[82]中采用了顶点接近矩阵的奇异分解(SVD)。...如何有效地识别网络结构信息,重要顶点和不可见的链接,引起了网络科学家的兴趣[87]。图数据具有维的特点,统的网络分析方法不能用于分析连续空间中的图数据。

2.5K30

【教程】用GraphSAGE和UnsupervisedSampler进行节点表示学习

请注意,节点嵌入也可用于其他图机器学习任务,链接预测、社区检测等。 监督的GraphSAGE         对监督GraphSAGE图表示学习方法的高层次解释如下。...监督的GraphSAGE模型: 在监督GraphSAGE模型中,节点嵌入是通过解决一个简单的分类任务来学习的:给定一大组从图上进行的随机行走中产生的 "正"(目标、背景)节点对(即在随机行走中某个背景窗口内共同出现的节点对...数据集中的每份出版物都由一个0/1的单词向量描述,表示字典中相应单词的缺席/存在。词典由1433个独特的词组成。...下游任务         使用监督的GraphSAGE计算的节点嵌入可以作为节点特征向量用于下游任务,节点分类。         ...在这种情况下,通过利用图形结构和节点的特征来学习图形中节点的维有意义表示的监督技术是非常有用的。

91330

21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

维数据被转移到由拉普拉斯基的一部分产生的维空间[36]。一些研究人员利用传感器网络[37]来实现图信号的分布式处理。还有一些研究者假设图是平滑的情况下解决了这个问题。...图信号的重构 与经典的信号处理类似,图上的重构任务也可以被解释为数据插问题[45]。通过将样本投射到适当的信号空间上,研究人员获得信号。最小二乘法重构是实践中的一种可用方法。...矩阵分解的输入是以图表示的非关系型维数据特征,输出是一组顶点嵌入。如果输入的数据位于维流形中,那么用于嵌入的图学习可以被视为一个保留了结构信息的降维问题。基于矩阵分解的图学习主要有两种类型。...基于矩阵分解,顶点接近度可以在维空间中被逼近。保存顶点接近度的目的是使误差最小。[82]中采用了顶点接近矩阵的奇异分解(SVD)。...如何有效地识别网络结构信息,重要顶点和不可见的链接,引起了网络科学家的兴趣[87]。图数据具有维的特点,统的网络分析方法不能用于分析连续空间中的图数据。

1.2K20

《机器学习实战》算法总结

缺失 ---- 使用可用特征的均值来填补缺失 使用特殊来填补缺失-1 忽略有缺失的样本 使用相似样本的均值添补缺失 使用另外的机器学习算法预测缺失。...k-近邻算法 ---- 优点:精度、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度、空间复杂度。 适用数据范围:数值型和标称型。 k近邻算法的一般流程 收集数据:可以使用任何方法。...AdaBoost ---- 优点:泛化错误率,易编码,可以应用在大部分分类器上,参数调整 缺点:对离群点敏感。 适用数据类型:数值型和标称型数据。...准备数据:回归需要数值型数据,标称型数据将被转成二型数据。 分析数据:绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析,在采用缩减法求得新回归系数之后,可以将新拟合线绘在图上作为对比。...准备数据:需要数值型数据来计算距离,也可以将标称型数据映射为二型数据再用于距离计算。 分析数据:使用任意方法。 训练算法:不适用于监督学习,即监督学习没有训练过程。

50540

降本增效!隧道车辆检测雷达在智能照明调光系统中的应用

何在确保隧道安全营运的前提下,达到“绿色、发展、节约集约、碳环保”的要求,是隧道照明调光控制技术不断优化发展的主要目标。...三、雷达特性1、检测距离远,可达200米2、精度,可准确检测车辆信息3、可覆盖1~4个车道,降低检测成本4、抗干扰,不受天气、光照强度影响5、安装方式多样,侧装、吊装均可6、无须中断交通,施工和维护简单...7、24.15GHz频段,与车载雷达互不干扰8、产品功耗,用电少9、连接方式简单,雷达可直接控制装置连接四、雷达应用当隧道入口或隧道内车接近或通行时,TBR-511/510车辆检测雷达获得车通行信号...,系统通过与原有隧道照明系统控制器信号连接,控制隧道照明灯具,实施灯具调光,使照明亮度降低至限水平。...应急情况,设备故障或隧道内车辆事故时,跟随式照明智能调光系统的现场应急控制系统启动,退出调光模式,照明系统的工作状态调整为灯具全开状态,保证行车安全。

28510

数据分析之RFM分析

文/黄成甲 RFM分析 应用背景: 在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。...M越大,表示客户价值越高,反之则表示客户价值越。 RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献,进行客户价值细分的一种方法。 ?...“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示,用颜色深浅表示交易金额均值的大小,颜色越深,表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。...四.RFM分析应用 为客户分组,即将三个指标分别分为“”和“”两种,高于均值的为“”,低于均值的为“”。...因此有三件事要做: 计算出各个指标得分的平均值; 将各个变量高于平均分的定义为“”,低于平均分的定义为“”; 根据三个变量“”“”的组合来定义客户类型;”“”“”为高价值客户。

1.8K30

R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种监督的数据可视化技术,可用于可视化维(通常为2维)表示形式的维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...通常使用灰度查看,邻居距离的区域表示相似的节点组。距离较大的区域表示节点相异得多。U矩阵可用于识别SOM映射内的类别。...为了获得连续的聚类,可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类的向量 data$cluster <- cluster_assignment...缺点包括: 由于训练数据集是迭代的,因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的,数值的数据,这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解

2.1K00

6小时上线核酸检测地图,为西安加油!

接下来的48小时,这张西安地图上,有1357个小蓝点(核酸检测点)被点亮,超过35000人使用过。 许长鹏的难题变成了:如何在最短时间内,开发上线小程序版?...就在“西安核酸检测地图”上线后不久,市民的反馈像雪片般飞来:有人留言说,有些地方设置了流动检测点,但是在系统上没有显示;有人则希望能看到检测点的更多信息,比如检测时间、人数、排队情况等等…… 获得这些反馈后...一张西安市的地图上,密密麻麻分布着蓝色的标记,每个标记都是一个核酸检测点,点击标记后还能看到核酸检测点的地址信息。...凭借自己的经验,他很快想到了快速搭建微信小程序的办法——腾讯云微搭代码产品。 腾讯云微搭的可视化拖拉拽、自定义组件、表单引擎等代码能力,对紧急需求下快速构建小程序等“轻应用“特别适合。...另外,考虑到使用人数可能会出现暴增的情况,云开发和微搭的弹性伸缩能力也足够支撑流量、并发的洪峰场景,避免出现打不开的情况。 许长鹏马上找到了腾讯云相关的负责人。

65340

学会五种常用异常值检测方法,亡羊补牢不如积谷防饥

在这种情况下,离群点被定义为低于箱形图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于箱形图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测。 ? 来源:维基百科 ?...这种方法的缺点是维度越高,精度就越。你还需要做一些假设,例如估计 eps 的正确,这可能是一个挑战。...之前的所有方法都在试图寻找数据的常规区域,然后将任何在此定义区域之外的点都视为离群点或异常值。 这种方法的工作方式不同。...它利用了这样一个事实:异常值只是少数,并且它们具有与正常实例非常不同的属性。 该算法适用于维数据集,并且被证明是一种非常有效的异常检测方法。...「」和「」的定义取决于应用,但一般实践表明,超过平均分三个标准差的分数被认为是异常的。

81110

使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

自组织_映射神经网络(SOM)是一种监督的数据可视化技术,可用于可视化维(通常为2维)表示形式的维数据集。...通常使用灰度查看,邻居距离的区域表示相似的节点组。距离较大的区域表示节点相异得多。U矩阵可用于识别SOM映射内的类别。...为了获得连续的聚类,可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类的向量 data$cluster <- cluster_assignment...缺点包括: 由于训练数据集是迭代的,因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的,数值的数据,这些数据很难获得

1K30

KANO模型

Better-Worse系数图 根据第四部统计得出的Better系数和Worse系数,Better系数为Y轴、Worse系数为X轴,制作二维图表,把各个需求的Better系数和Worse系数作为y和x标在图上...第一象限(期望特性)表示:better 系数值,worse 系数绝对也很高的情况。...第二象限(魅力特性):better 系数值,worse 系数绝对的情况。即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度和忠诚度会有很大提升。...第三象限(差异特性):better 系数值,worse 系数绝对的情况。即无论提供或不提供这些功能,用户满意度都不会有改变,这些功能点是用户并不在意的功能。...第四象限(必备特性):better 系数值,worse 系数绝对的情况。

94910

【ML】2020年图机器学习的最新趋势

将代码转换为一个抽象语法树,然后GNN对其进行预处理以获得代码嵌入。该思想给出一个处于初始状态的图形,通过多轮图形编辑操作符(添加或删除节点,替换节点或类型)对其进行修改。...在一项大型的消融研究中,作者观察到旧的方法,RESCAL模型,仅通过适当调整超参数就可以获得SOTA性能。 在这个领域还有许多其他有趣的文章。...Allen等人展示了模型如何在回答给定查询的Wikipedia图上检索推理路径。Tabacof & Costabello涉及了图嵌入模型的概率校准这一重要课题。...然后,对图进行粗化:通过局部谱方法将每个节点投影到维空间中,并聚合成簇。任何监督的图嵌入方法,深度步或深度图信息挖掘,都可以在小图上获得节点嵌入。...我们已经看到了这个领域的转变,从图上深度学习的启发式应用到更合理的方法和关于图模型范围的基本问题。

72710

如何看懂常用原理图符号、如何阅读原理图

然后我们将讨论这些符号如何在原理图上连接以创建电路模型,并提出一些建议和技巧。...您所见,这些组件的大小和引脚数量差异很大。 由于IC具有这样的通用电路符号,因此名称,和标签变得非常重要。每个IC应具有精确识别芯片名称的。...除符号外,原理图上的每个组件都应具有唯一的名称和,这有助于识别它。 位号和 (Value)有助于准确定义组件的内容。对于电阻器,电容器和电感器等原理图,该告诉我们它们有多少欧姆,法拉或亨利。...对于其他组件,集成电路,该可能只是芯片的名称。晶体可能将其振荡频率列为其。 位号(Default)通常是一个或两个字母和一个数字的组合。...3.1、网络,节点和标签 原理图网络告诉您组件如何在电路中连接在一起。网络表示为组件终端之间的线。有时(但并非总是)它们是一种独特的颜色,本原理图中的绿线: ?

3.6K31

即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点(3D检测也适用)

由于对不准确的先验财产(2D框)敏感,这些方法很难同时实现高精度和延迟。基于Anchor的框架通过对预定义的密集3D Anchor框进行得分和细化来获得3D边界框。...在评估过程中,具有高分类分数但具有GT的IoU的检测优先于具有低分数但具有IoU的那些检测,这导致在IoU阈值时AP较低。...在特征融合阶段,基于不同特征图上像素索引的比例关系,本文可以通过将先前的像素索引分别乘以1/2和1/4,获得输入图像1/8和1/16分辨率的两个特征图上候选关键点的像素索引。...本文可以将关键点分为4组:置信度但定位差、置信度和精确定位、置信度和差定位、置信度但精确定位。具有置信度的关键点具有充分的特征表示,该特征表示与实例很好地对齐,以进行很大的定位预测。...注意力权重 w_i 的取决于相关关键点的置信度分数和定位精度。置信度分数是Heatmap Y'∈[0,1]^{H/4×W/4×C} 通过 GT 关键点 p_i 的像素索引得到的采样

59110

2020年图机器学习的最新趋势

将代码转换为一个抽象语法树,然后GNN对其进行预处理以获得代码嵌入。该思想给出一个处于初始状态的图形,通过多轮图形编辑操作符(添加或删除节点,替换节点或类型)对其进行修改。...在一项大型的消融研究中,作者观察到旧的方法,RESCAL模型,仅通过适当调整超参数就可以获得SOTA性能。 在这个领域还有许多其他有趣的文章。...Allen等人展示了模型如何在回答给定查询的Wikipedia图上检索推理路径。Tabacof & Costabello涉及了图嵌入模型的概率校准这一重要课题。...然后,对图进行粗化:通过局部谱方法将每个节点投影到维空间中,并聚合成簇。任何监督的图嵌入方法,深度步或深度图信息挖掘,都可以在小图上获得节点嵌入。...我们已经看到了这个领域的转变,从图上深度学习的启发式应用到更合理的方法和关于图模型范围的基本问题。

57621

ICCV 2019 Oral | 期望最大化注意力网络 EMANet 详解

E步根据当前参数 计算隐变量Z的后验分布,并以之寻找完整数据的似然 : M步通过最大化似然函数来更新参数得到 : EM算法被证明会收敛到局部最大处,且迭代过程完整数据似然单调递增。...综上,EMA在获得秩重构特性的同时,将复杂度从Nonlocal的 降低至O(NKT)。实验中,EMA仅需3步就可达到近似收敛,因此T作为一个小常数,可以被省去。至此,EMA复杂度仅为O(NK)。...上一节中讨论了EMA如何在单张图像的特征图上进行迭代运算。而对于深度网络训练过程中的大量图片,在逐个批次训练的同时,EM参数的迭代初值 理应得到不断优化。...这样, 的更新轨迹便处在一个维球面上。 此处,我们可以考虑下EMA和A2Net[5]的关联。A2Net的核心算子如下: 其中 代表三个1*1卷积,它们的参数分别为 、 和 。...作为对比,Nonlocal和A2Net的模块作为语义分割头,在同样设置下分别达到 77.78%和77.34%的分数,而EMANet仅迭代一次时分数为77.34%,三者显著差异,符合上文对Nonlocal

1.3K21
领券