1.通达信变动率指标roc源码
2.股票指标公式都有哪些?越全越好!谢谢!
3.roc指标最佳参数设置？
4.全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1
通达信变动率指标roc源码
指标的应用都是有差异的，ROC是变动率指标，与MACD指标、RSI指标等都是比较常用的参考指标之一。每个指标都有其特殊的参数位置，同时每个指标都有一个特殊的aes 文件加密 c源码准确度极高的位置，那么通达信变动率指标roc源码如何？roc指标是以当日的收盘价和N天前的收盘价比较，通过计算股价某一段时间内收盘价变动的比例，应用价格的移动比较来测量价位动量，达到事先探测股价买卖供需力量的强弱，进而分析股价的趋势及其是否有转势的意愿，属于反趋势指标之一。
变动率指标roc源码
不同的炒股软件有很多，通信达就是其中之一，通达信变动率指标roc源码是：A1：=AMO/VOL/；ROC：*（A1-REF（A1，））/REF（A1，网络在线订餐系统源码）；MAROC：MA（ROC，6）；EROC：EMA（ROC，9）；ZERO：0，COLOR，POINTDOT。
roc指标使用技巧：当这个ROC向上突破0值的时候，就是一个买入信号的发出，这时就是表示市场当天收盘价是已经超过之前N个交易日的收盘价了，说明市场上的股票在持续走强中，投资者要多多关注后面的趋势。
当这个ROC向下跌破0值的时候，就是一个卖出信号的公布，进一步的说明市场上股价走势正在转为弱势，这时投资者经常会进行在适当的时候卖出，但是eclipse 没有源码提示如果这个股价在0值附近处于窄幅横盘波动时，该卖点失效。
当这个ROC与指标均线形成高位死叉的时候，就是卖出信号的出现，这时一般是表示股价会在短期内进行涨幅的巨大，但是这个是随时会下降回落的投资者应该注意谨慎这种情况。
股票指标公式都有哪些?越全越好!谢谢!
目前,证券市场上的各种技术指标数不胜数。能够熟习应用和综合分析几种就行了。
强弱指标(RSI)、随机指标(KD)、趋向指标(DMI)、平滑异同平均线(MACD)、能量潮（OBV)、心理线、乖离率等。这些都是攻城掠地私服源码很著名的技术指标,在股市应用中长盛不衰。而且,随着时间的推移,新的技术指标还在不断涌现。包括： MACD（平滑异同移动平均线） DMI趋向指标（趋向指标） DMA EXPMA（指数平均数）TRIX（三重指数平滑移动平均） TRIX（三重指数平滑移动平均） BRAR CR VR（成交量变异率） OBV（能量潮） ASI（振动升降指标） EMV（简易波动指标） WVAD（威廉变异离散量） SAR（停损点） CCI（顺势指标） ROC（变动率指标） BOLL（布林线） WR（威廉指标） KDJ（随机指标） RSI（相对强弱指标） MIKE（麦克指标）.
roc指标最佳参数设置？
roc指标最佳的参数设置一般情况就是三根超买线：
第一根是超买线(参数值5-)
第二根是超买线(参数值-）
第三根是超买线(参数值-)
roc指标源码：
ROC:*(CLOSE-REF(CLOSE,N))/REF(CLOSE,N);
MAROC:MA(ROC,M);
全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1
二分类问题的结果有四种：
逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错
true positive-TP：预测为1，预测正确即实际1
false positive-FP：预测为1，预测错误即实际0
true negative-TN：预测为0，预测正确即实际0
false negative-FN：预测为0，预测错误即实际1
混淆矩阵
直观呈现以上四种情况的样本数
准确率accuracy
正确分类的样本/总样本：(TP+TN)/(ALL)
在不平衡分类问题中难以准确度量：比如%的正样本只需全部预测为正即可获得%准确率
精确率查准率precision
TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率
查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比
召回率查全率recall
TP/(TP+FN)：在实际为1的样本中你预测为1的概率
查全率在检索系统中：检出的相关文献与全部相关文献的百分比，衡量检索的覆盖率
实际的二分类中，positive-1标签可以代表健康也可以代表生病，但一般作为positive-1的指标指的是你更关注的样本表现，比如“是垃圾邮件”“是阳性肿瘤”“将要发生地震”。
因此在肿瘤判断和地震预测等场景：
要求模型有更高的召回率recall，是软件公司 源码安全个地震你就都得给我揪出来不能放过
在垃圾邮件判断等场景：
要求模型有更高的精确率precision，你给我放进回收站里的可都得确定是垃圾，千万不能有正常邮件啊
ROC
常被用来评价一个二值分类器的优劣
ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR）：FP/(FP+TN)
假阳性率，即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比。
在实际为0的样本中你预测为1的概率
纵坐标为true positive rate（TPR）：TP/(TP+FN)
真阳性率，即实际有病，但根据筛检被判为有病的百分比。
在实际为1的样本中你预测为1的概率，此处即召回率查全率recall
接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。
第一个点，(0,1)，即FPR=0,TPR=1，这意味着无病的没有被误判，有病的都全部检测到，这是一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。
第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。
第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，没病的没有被误判但有病的全都没被检测到，即全部选0
类似的，第四个点（1,1），分类器实际上预测所有的样本都为1。
经过以上的分析可得到：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。
ROC是如何画出来的
分类器有概率输出，%常被作为阈值点，但基于不同的场景，可以通过控制概率输出的阈值来改变预测的标签，这样不同的阈值会得到不同的FPR和TPR。
从0%-%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR，对应在图中，得到的ROC曲线，阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。
一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的，如图紫线
ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈，故ROC经常被使用。
AUC
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，完全随机的二分类器的AUC为0.5，虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。
同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。
AUC的排序本质
大部分分类器的输出是概率输出，如果要计算准确率，需要先把概率转化成类别，就需要手动设置一个阈值，而这个超参数的确定会对优化指标的计算产生过于敏感的影响
AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释：随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本，同时分类器会输出两样本为1的概率，那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。
因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力，这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了。
作为优化目标的各类指标
最常用的分类器优化及评价指标是AUC和logloss，最主要的原因是：不同于accuracy，precision等，这两个指标不需要将概率输出转化为类别，而是可以直接使用概率进行计算。
顺便贴上logloss的公式
F1
F1兼顾了分类模型的准确率和召回率，可以看作是模型准确率和召回率的调和平均数，最大值是1，最小值是0。
额外补充AUC为优化目标的模型融合手段rank_avg：
在拍拍贷风控比赛中，印象中一个前排队伍基于AUC的排序本质，使用rank_avg融合了最后的几个基础模型。
rank_avg这种融合方法适合排序评估指标，比如auc之类的
其中weight_i为该模型权重，权重为1表示平均融合
rank_i表示样本的升序排名 ，也就是越靠前的样本融合后也越靠前
能较快的利用排名融合多个模型之间的差异，而不用去加权样本的概率值融合
贴一段源码：
M为正类样本的数目，N为负类样本的数目，rank为分类器给出的排名。
可以发现整个计算过程中连直接的概率输出值都不需要，仅关心相对排名，所以只要保证submit的那一组输出的rank是有意义的即可，并不一定需要必须输出概率。