开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pinescript - EMA交叉和随机交叉

Pinescript是一种专门用于编写交易策略和指标的编程语言，它是TradingView平台上的一种脚本语言。Pinescript提供了丰富的功能和库，使得开发者可以轻松地创建自定义的技术指标和交易策略。

EMA交叉是指指数移动平均线的交叉，它是一种常用的技术分析指标。EMA交叉可以帮助判断股票或其他金融资产的趋势变化，当短期EMA线从下方穿过长期EMA线时，被视为买入信号；当短期EMA线从上方穿过长期EMA线时，被视为卖出信号。

随机交叉是指随机指标的交叉，随机指标是一种用于衡量股票或其他金融资产超买超卖情况的指标。随机交叉可以帮助判断股票或其他金融资产的买入卖出时机，当随机指标的K线从下方穿过D线时，被视为买入信号；当随机指标的K线从上方穿过D线时，被视为卖出信号。

Pinescript提供了一系列内置函数和变量，可以方便地计算EMA交叉和随机交叉。开发者可以使用Pinescript编写自定义的EMA交叉和随机交叉指标，并将其应用于TradingView平台上的股票或其他金融资产的图表中。

腾讯云并没有直接提供与Pinescript相关的产品或服务。然而，腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务，可以支持开发者在云端进行前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等领域的应用开发和部署。

以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以用于支持Pinescript相关的开发和部署：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：提供可扩展的计算能力，支持各类应用的部署和运行。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供稳定可靠的云端数据库服务，支持高性能的数据存储和访问。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供强大的人工智能算法和模型训练平台，支持开发者进行机器学习和深度学习的应用开发。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ti-ai

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

交叉编译学习笔记（一）——交叉编译和交叉工具链

交叉编译学习笔记（一）——交叉编译和交叉工具链最近看论文看的烦，又重新拾起之前没有完全完成的交叉编译，准备在网上找资料，好好研究一下。...交叉编译了解交叉编译之前，首先要介绍本地编译，才能进一步对比本地编译与交叉编译的区别。 1....交叉编译交叉编译是和本地编译相对应的概念。交叉编译是指在当前平台下编译出在其他平台下运行的程序，即编译出来的程序运行环境与编译它的环境不一样，所以称为交叉编译(Cross Compile)。 3....交叉工具链一般所说的工具链，指的是本地平台自己的工具链。而用于交叉编译的工具链，就是交叉工具链。交叉工具链中，gcc编译器、ld链接器以及其他的相关工具，都是用来跨平台交叉编译的。...交叉工具链中最重要的工具还是编译器gcc，所以我们也经常把交叉工具链简称为交叉编译器，即严格意义上来讲，交叉编译器指的是交叉编译版本的gcc，但为了叫法上的方便，我们平常说的交叉编译，其实指的都是交叉工具链

5.4K7 0

交叉验证，K折交叉验证的偏差和方差分析

交叉验证交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便，是一种行之有效的模型选择方法。1....3.模型选择方法的评价衡量一个模型评估方法的好坏，往往从偏差和方差两方面进行。...留P交叉验证，取决于P的大小，P较小时，等同于留一交叉验证的情况。P较大，会产生较大的偏差，不可忽略。K折交叉验证，同样取决于K的大小。K较大时，类似留一交叉验证；K较小时，会产生不可忽略的偏差。...4.针对K折交叉验证的k的选择，及偏差和方差分析对于k的选择，实践中一般取k =10。这里有一种情况，k = N，（N为训练样本数量）。...在这种情况下，k折交叉验证也称为留一交叉验证（leave-one-out cross validation）。

3.8K3 0

一文总结熵、交叉熵和交叉熵损失

作者 | Vijendra Singh 编译 | VK 来源 |Medium 交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。...为了全面理解，我们需要按照以下顺序理解概念:自信息, 熵，交叉熵和交叉熵损失。自信息 "你对结果感到惊讶的程度" 一个低概率的结果与一个高概率的结果相比，低概率的结果带来的信息量更大。...交叉熵损失紫色线代表蓝色曲线下的面积，估计概率分布（橙色线），实际概率分布（红色线）在上面我提到的图中，你会注意到，随着估计的概率分布偏离实际/期望的概率分布，交叉熵增加，反之亦然。...因此，我们可以说，最小化交叉熵将使我们更接近实际/期望的分布，这就是我们想要的。这就是为什么我们尝试降低交叉熵，以使我们的预测概率分布最终接近实际分布的原因。...因此，我们得到交叉熵损失的公式为：在只有两个类的二分类问题的情况下，我们将其命名为二分类交叉熵损失，以上公式变为：

1.1K2 0

相对熵和交叉熵

1.2 定义对于离散随机变量，其概率分布和的相对熵定义为： DKL(P∥Q)=−∑iP(i)ln⁡Q(i)P(i)=EP[−ln⁡QP]D_{\mathrm{KL}}(P \Vert...对于连续随机变量，其概率分布和的相对熵定义为： DKL(P∥Q)=−∫−∞∞p(x)ln⁡q(x)p(x)dx=Ep[−ln⁡qp]D_{\mathrm{KL}}(P \Vert Q)...交叉熵 2.1 简介交叉熵是指基于的分布来编码服从的分布的样本所需要的平均比特数。...2.2 定义对于离散随机变量，其概率分布和的交叉熵定义为： H(P,Q)=−∑iP(i)ln⁡Q(i)=EP[−ln⁡Q]H(P, Q) = -\sum_{i} P(i) \ln{...对于连续随机变量，其概率分布和的交叉熵定义为： H(P,Q)=−∫−∞∞p(x)ln⁡q(x)dx=Ep[−ln⁡q]H(P, Q) = - \int_{-\infty}^{\infty

8393 0

交叉熵损失函数和对数损失函数_多分类交叉熵损失函数公式

如果使用交叉熵作为损失函数原文链接：为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

8643 0

交叉熵损失函数的概念和理解

除了数学表达式相似以外,完全可以将这里的熵和其热力学概念联系起来....在对符号进行编码时,如果假设了其他的概率而非真实概率 ,则对每个符号所需的编码的长度就会更大.这正是交叉熵所发挥作用的时候....例如,ASCII会对每个符号赋予相同的概率值 .下面计算采用ASCII编码时单词"HELLO"的交叉熵: 从而采用ASCII编码时,每个字符需要8个位,这与预期完全吻合....作为一个损失函数假设p为所期望的输出和概率分布("编码"),其中实际值有100%,而其他任何值为0,将q作为由模型计算得到的输出,请牢记,sigmoid函数的输出是一个概率值....有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输出越接近,交叉熵也会越小,这正是损失函数所需要的

1.1K2 0

熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍

交叉熵（也称为对数损失）是分类问题中最常用的损失函数之一。但是，由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性，我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。...所以，在这篇文章中，让我们看看熵背后的基本概念，把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的示例。什么是熵？...例如，假设一个地方的天气是随机的，每天都有50-50个晴天或下雨的机会。 ? 现在，如果一个气象站告诉你明天会下雨，那么他们已经把你的不确定性降低了2倍。...因此，现在我们可以将交叉熵表示为真概率分布p和预测概率分布q的函数，其表示为： ? 注意，我们示例中使用的是以2为基数的。如你所见，它看起来与熵方程非常相似，除了我们在这里使用预测概率的对数。...然后我们把它与熵和交叉熵联系起来。最后，我们以一个例子来说明交叉熵损失函数的实际应用。希望本文能澄清熵、交叉熵和KL散度背后的基本概念及其相互关系。

1.1K3 0

Module partitions和符号交叉引用（声明和实现分离）

但是实际上这里在 base.ixx 里的 class derived 和 derived.ixx 里的 class derived 不是同一个类。因为他们是处于不同模块内的，作用域和可见性也都不同。...Module partitions 按目前 Modules 文档的说法，是禁止跨模块交叉引用的。...为了实现模块可以跨多个文件和让接口与实现隔离，可以使用 Module partitions 功能。...最早关于 Module partitions 的提案和要解决的问题可参见 http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2017/p0775r0....简单来说 Module partitions 有几个特性: 使用 : 符号来分隔base模块名和partition名。 base模块名决定了链接符号的所有权。

1.6K2 0

Rust 交叉编译 macOS 为 Linux 和 Windows

Rust 支持交叉编译，可以在 macOS 平台编译出 Linux 或者 Windows 可运行的程序，或者在 Linux 平台编译 macOS 或者 Windows 可运行的程序。...\n"); } macOS 编译为 Linux 和 Windows 可用二进制程序编译为 Linux 平台想要实现Linux平台可以运行的程序，那么就需要使用musl来替代glibc，musl实现了

6210 0

揭示相对熵和交叉熵的本质

，其中就有神经网络中常用的以相对熵和交叉熵构建的损失函数。...那么什么是相对熵和交叉熵呢？下面就分别进行介绍。...设某离散型随机变量有两个概率分布和，它们之间的相对熵（relative entropy）定义为：在信息论中，通常会按照7.3节（7.3.2）式的约定，写作：在上述定义中约定：...是针对同一个随机变量而言，这点特别要注意，不是两个随机变量的概率分布。...于是，由（7.4.8）式知，可以用交叉熵判断相对熵的情况——比较（7.4.1）式和（7.4.4）式，交叉熵的形式更简单。

1K2 0

用cmake交叉编译到iOS和Android

最近看了下最新版本的cmake的文档，很惊喜地发现他已经支持直接设置Android和OSX的一些变量了，然后有瞄了一眼NDK，发现里面现在也停工官方的cmake支持。...索性干脆试试用cmake做对android和iOS平台的一些库的交叉编译，这样用cmake的环境监测系统就会比原来写Makefile+脚本要简单多了。...编译iOS工程 iOS 只要设置CMAKE_OSX_SYSROOT，CMAKE_SYSROOT和CMAKE_OSX_ARCHITECTURES就可以了，其他都是自动的。...另外Android这个工具链还允许我们选择用哪个STL库（ANDROID_STL选项）、设置NDK目录（ANDROID_NDK选项）和设置使用gcc还是clang（ANDROID_TOOLCHAIN选项...具体来说就是*find_library*和*find_path*之类的函数。所以有一些依赖库检测的脚本需要在这种情况下跳过检查，直接用。

3.7K1 0

Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

为了让 Softmax 函数在数值计算层面更加稳定，避免它的输出出现 nan这种情况，一个很简单的方法就是对输入向量做一步归一化操作，仅仅需要在分子和分母上同乘一个常数 C，如下面的式子所示理论上来说...交叉熵函数体现了模型输出的概率分布和真实样本的概率分布的相似程度。它的定义式就是这样：在分类问题中，交叉熵函数已经大范围的代替了均方误差函数。...我们来看一下，在 Python 中是如何实现交叉熵函数的： ▌交叉熵损失函数的求导过程就像我们之前所说的，Softmax 函数和交叉熵损失函数是一对好兄弟，我们用上之前推导 Softmax 函数导数的结论...比如 Pytorch 的说明文档，就明确地告诉读者 CrossEntropyLoss 这个损失函数是 Log-Softmax 函数和负对数似然函数（NLLoss）的组合，也就是说当你使用它的时候，没有必要再在全连接层后面加入...还有许多文章中会提到 SoftmaxLoss，其实它就是 Softmax 函数和交叉熵函数的组合，跟我们说的 CrossEntropyLoss 函数是一个意思，这点需要读者自行分辨即可。

2.4K1 0

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证

在临床医疗实践中，许多事件的发生是随机的,对个体患者来说治疗措施的疗效、远期预后常常是不确定的和不可准确预测的，究竟何种选择最好很难简单做出决定。...cp值根据cp值对决策树进行剪枝 able[**which.min**(CARTmodel$c **prune**(CARTmodel, cp= C 对数据进行预测得到训练集混淆矩阵准确度和MSE...的算下错率预测分类号输出结果到excel **brules.table**(CARTmodel2)[,**c**("Subrule","Variable","Value")] 变量重要程度随机森林...筛选样本* test=**as.data.frame**(data[index,]) *#训练集* *#正确率* precisek/k ## [1] 0.7285714 随机森林交叉验证.../k ## [1] 0.8424495 逻辑回归交叉验证 (cv.err <- **cv** summary(cv.err) 十折交叉验证 *#正确率* precisek/k ## [1]

2920 0

简单算法；冒泡排序和用指针交叉互换

冒泡排序用指针交叉互换来写一点简单的算法复习c语言一.冒泡排序 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include #include<string.h...Print(arr, sz); return 0; } 其中void Sort(int arr[],int sz)中的int arr[]可以写成int* arr因为二者都是数组名首地址二.用指针交叉互换

451 0

Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型：内连接外连接全连接自连接交叉连接在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...交叉连接交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了将表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。

4.2K2 0

pandas系列7-透视表和交叉表

透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据...foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 4, ....: 'D': np.random.randn(24), # 如何生成随机数...for data analysis\pydata-book-2nd-edition\examples\tips.csv") df.head() # 目的：展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # 交叉表...crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts = pd.crosstab(df['day'], df['size']) # 第一个参数是行索引，第二个参数是列属性

1.2K1 1

KL散度以及交叉熵和信息熵

一句话三者关系信息熵完美编码，交叉熵不完美编码，相对熵是两者的差值。即：相对熵 = 交叉熵 - 信息熵。什么是KL散度 KL散度的概念来源于概率论和信息论中。

6051 0

读懂 TS 中联合类型和交叉类型的含义

{1, 2} 和 {4, 5} 的并集是 {1, 2, 4, 5}。集合也可以交叉。两个集合的交集是一个集合，它只包含两个集合中出现的那些数字。...类型 Foo 是包含 foo 和 name 属性的所有对象的集合。六、了解联合类型和交叉类型有了这些知识，你现在就可以了解联合和交叉类型的含义了。...交叉类型 A & B 表示一个集合，该集合是与类型 A 关联的一组值和与类型 B 关联的一组值的交集。...只有具有这三个属性（foo、bar 和 name）的对象才属于交集。七、交叉类型的真实示例联合类型非常普遍，所以让我们关注一个交叉类型的例子。...八、总结本文为了帮助读者更好地理解 TypeScript 中的联合类型和交叉类型，我们引入了文氏图、集合理论及类型和集合之间的关系这些内容。

6K2 0

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证

相关视频在临床医疗实践中，许多事件的发生是随机的,对个体患者来说治疗措施的疗效、远期预后常常是不确定的和不可准确预测的，究竟何种选择最好很难简单做出决定。...cp值根据cp值对决策树进行剪枝 able[**which.min**(CARTmodel$c **prune**(CARTmodel, cp= C 对数据进行预测得到训练集混淆矩阵准确度和MSE...brules.table**(CARTmodel2)[,**c**("Subrule","Variable","Value")] 变量重要程度 ---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 随机森林...筛选样本* test=**as.data.frame**(data[index,]) *#训练集* *#正确率* precisek/k ## [1] 0.7285714 随机森林交叉验证.../k ## [1] 0.8424495 逻辑回归交叉验证 (cv.err <- **cv** summary(cv.err) 十折交叉验证 *#正确率* precisek/k ## [

2552 0

Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

Python Scikit-Learn 中级教程：网格搜索和交叉验证在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。...Scikit-Learn 提供了网格搜索（Grid Search）和交叉验证（Cross-Validation）等工具，帮助我们找到最佳的超参数组合。...结合网格搜索和交叉验证将网格搜索和交叉验证结合起来，可以更全面地评估模型性能，并找到最佳超参数。...总结网格搜索和交叉验证是优化机器学习模型的强大工具。...在实际应用中，建议使用这两个工具来提高模型的准确性和泛化能力。希望本篇博客对你理解和使用网格搜索和交叉验证有所帮助！

7901 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭