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Exponential Moving Average - EMA Laden des Spielers. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm zu handeln. Einführung einer Suite von WolframAlpha-Powered Finance Apps WolframAlpha hat eine Reihe von Anwendungen veröffentlicht Die alle Ihre finanziellen Bedürfnisse zu decken. Die Apps sind äußerst leistungsstarke Tools, so dass Sie über Ihre Business8217s Finanzen und den Markt im Großen und Ganzen im Büro oder unterwegs informiert bleiben. Die Wolfram Stock Trader8217s Professional Assistant ist ideal für diejenigen, die Computational Knowledge, wie es die Börse betrifft. Sie können fast alles in Bezug auf: Technische Charting-Marktzitate Equity-Bewertung Wert bei Risiko-Optionen Hedging-Berechnungen Die verschiedenen Funktionen sind leistungsstark, so let8217s erforschen sie ein wenig. Wenn Sie eine Funktion wie Technical Charting auswählen, erhalten Sie zunächst eine Liste mit sechs Abfragetypen No Indicators (Volume Only), Moving Averages, Band Indicators, Oscillators, Stochastics und Parabolic Stop Amp-Reversal. Wenn Sie eine dieser Optionen auswählen, werden weitere Optionen geöffnet. In Band-Indikatoren können Sie beispielsweise festlegen, ob SMA oder EMA eingeschlossen werden sollen (oder nicht). Sie können diese Indikatoren für alle börsennotierten Unternehmen über jeden beliebigen Zeitraum, und die meisten haben verschiedene Parameter, die gezwickt werden können (zB die Länge der gleitenden Durchschnitte.) We8217ll wählen Technical Charting, gefolgt von Band Indicators und dann Bollinger Bands SMA . Anhängen mit der technischen Charting-Funktion, wahlen wir8217ll Simple Moving Average, und haben die app ein illustratives Diagramm, das eine Firmengründung Geschichte im Laufe von mehreren Monaten. Wenn Sie studieren oder aktiv an der Welt der Finanzen teilnehmen, dann eine andere App, die gut funktioniert in Verbindung mit dem Wolfram Stock Trader8217s Professional Assistant ist der Wolfram Corporate Finance Professional Assistant. Verfügbar auf iOS und PC. Bietet die Wolfram Corporate Finance Professional Assistant einen vollständigen Satz von finanziellen und mathematischen Definitionen sowie Tools, um leistungsstarke Berechnungen im Zusammenhang mit: Zeit-Wert des Geldes Equity Bewertung Fixed Income Capital Budgeting Ruhestand Budgetierung Zinsen und Steuersätze Lebenshaltungskosten Die Wolfram Corporate Finance Professional Assistant App erlaubt Ihnen, genau in Ihren Berechnungen zu sein. In der Value-at-Risk-Funktion können Sie beispielsweise Täglicher Wert bei Risiko, Jahresrendite, jährliche Volatilität oder Cutoff Percentile auswählen. Angenommen, Sie wählen Täglicher Wert bei Riskthe app wird für die Value at Risk mit Log-Normalverteilung zu lösen. Sie können dann Ihren Anfangswert, den durchschnittlichen jährlichen Renditeprozentsatz, den jährlichen Volatilitätsprozentsatz und den Cutoff-Prozentsatz auswählen. Oder nehmen Sie an, Sie wollen mit dem Time-Value-of-Money-Feature, getan in Form von Amortisation zu berechnen. Für diese Funktion, wie fast alle von ihnen, haben Sie mehrere Möglichkeiten, die Sie wählen können, um eine Amortisation auf Anfängliche Darlehensbetrag, Zahlungsbetrag, Zahlungsaufteilung, Zinssatz und Anzahl der Perioden zu berechnen. Angenommen, Sie wählen Anfängliche Darlehen Betrag sind eine Reihe von zusätzlichen Modifikatoren können Sie ändern, wie Sie sehen. Wenn you8217re nur daran interessiert, einige der Wolfram Stock Trader8217s Professional Assistant und Wolfram Corporate Finance Professional Assistant apps8217 Funktionalität, we8217ve auch freigegebene Apps, die auf nur ein oder zwei der Wolfram Corporate Finance Assistant8217s Features konzentrieren. Sie sind: Unabhängig davon, welche Bereich der Finanzierung you8217ll finden Sie eine WolframAlpha-powered iOS oder PC-Anwendung, die Ihren Bedürfnissen entspricht. Dokumentation tsmovavg Ausgabe tsmovavg (tsobj, s, lag) liefert den einfachen gleitenden Durchschnitt für finanzielle Zeitreihe Objekt , Tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Ausgabe tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Zeitdauer nonnegative integer Wählen Sie Ihr CountryWolfram Language Revolutionäre wissensbasierte Programmiersprache. Wolfram Cloud Zentrale Infrastruktur für Wolframs Cloud-Produkte amp services. Wolfram Science Technology - ermöglicht die Wissenschaft des rechnerischen Universums. Computable Document Format Berechnete interaktive Dokumente. Wolfram Engine Software-Engine, die die Wolfram Language implementiert. Wolfram Natural Language Understanding System Wissensbasierte breit angelegte natürliche Sprache. Wolfram Data Framework Semantisches Framework für reale Daten. Wolfram Universal Deployment System Sofortige Bereitstellung über Cloud, Desktop, Mobile und vieles mehr. Wolfram Wissensdatenbank WolframAlpha. Finden der meisten unhygienischen Lebensmittel in Großbritannien 21. Juli 2016 mdash Jon McLoone. International Business 38 Strategische Entwicklung Das Vereinigte Königreich betreibt wie viele andere Länder ein Lebensmittelhygiene-Inspektionssystem, das sicherstellt, dass Betriebe mit schlechten Hygienestandards verbessert oder stillgelegt werden. Wie es oft der Fall ist, können die aus betrieblichen Gründen gesammelten Daten eine umfassende Einsichtsquelle liefern, wenn sie als Ganzes betrachtet werden. Fragen wie 8220What in Großbritannien hat die ärmsten Lebensmittel Hygiene8221, 8220What Arten von Orten sind die meisten unhygienic8221, und 8220What Arten von Lebensmitteln sind die meisten unhygienic8221 Frühling in den Sinn. Ich dachte, ich würde Mathematica und ein wenig grundlegende Datenwissenschaft anwenden und die Antworten geben. Die gesammelten Daten, über eine halbe Million Datensätze, wird täglich aktualisiert und ist offen über eine API verfügbar. Aber diese API scheint auf die Durchführung einzelner Lookups ausgerichtet sein, so fand ich es effizienter zu importieren die 414-Dateien von dieser Website statt. Alle Daten in diesem Blog-Eintrag wurde am 15. Juli 2016 extrahiert. Sie finden den Wolfram-Sprachcode für den Import und andere Dienstprogramme in der CDF am Fuße dieses Beitrags. Oxford Als ein Aufwärmen, begann ich mit irgendwo ich wusste, so ist hier der Dataset repräsentiert meine lokale Stadt von Oxford. Es gibt 1.285 Plätze, zum der Nahrung in Oxford zu kaufen, und das Bewertungschema kennzeichnet sie von 0 (8220Verbesserung notwendig8221) bis 5 (8220Very good8221). Wir können die Bewertungen auf eine Karte von Oxford werfen und sehen, wie ich erwarten würde, Konzentrationen von Einrichtungen rund um das touristische Zentrum und entlang der Hauptverkehrsstraßen. Wir können sehen, dass die überwiegende Mehrheit mit 4 oder 5 bewertet wird (grün). Wir sollten nur besorgt über die 0, 1 und 2 Bewertungen (8220Verbesserung notwendig8221, 8220Major Verbesserung notwendig8221 und 8220Verbesserung notwendig8221), so let8217s schauen nur diejenigen. Es gibt offensichtliche Cluster im Zentrum (wo alle Touristen gehen) und entlang Cowley Road (führt zu Temple Cowley), wo viele Studenten leben. Aber diese haben auch viele gute Einrichtungen. Um also zu normalisieren, müssen wir die durchschnittliche Bewertung für einen Standort finden. Da keine zwei Betriebe an genau der gleichen Stelle sind, muss ich eine Funktion erstellen, die alle Daten innerhalb einer bestimmten Entfernung einer geografischen Position sammelt und die durchschnittliche Bewertung findet. Wir können diese Funktion nun über das gesamte Kartenraster ausführen, um einen gleitenden Mittelwert der Hygiene zu erzeugen. Ich habe 0,6 Meilen für die durchschnittliche Festplatte, die groß genug ist, um einige Betriebe zu einem Zeitpunkt zu sammeln, aber klein genug, um zu vermeiden, Unschärfe die ganze Stadt zusammen verwendet. Meine anfängliche Intuition erwies sich als richtig. Cowley Road und der Bereich zwischen dem Stadtzentrum und dem Bahnhof sind Bereiche von schlechter durchschnittlicher Hygiene, aber es gibt auch einen Hotspot im Südwesten, dass ich can8217t erklären kann. Die beste durchschnittliche Hygiene ist im Norden, Walton Manor to Summertown, die die teuren Teile von Oxford und der Headington Bereich sind. Welche Räte scheitern uns, uns zu schützen, bin ich froh, dass die Daten plausibel sind und ich es verstanden habe, aber es gibt ein anderes Problem, das wir berücksichtigen müssen, bevor wir für unsere Antworten: Datenqualität. Während das Food Hygiene Rating Scheme von der nationalen Food Standards Agency kontrolliert wird, wird es von über 400 verschiedenen lokalen Behörden betrieben. Sind sie alle eine konsequente Arbeit Einer der versprochenen Vorteile der offenen Daten ist, dass wir unsere Regierungen rechenschaftspflichtig8212so let8217s halten können. Das ist die Art von Analyse, die ich hoffe, dass die Zentralregierung es auch tut. Wir können leicht zu sehen, wer ist auf der Oberseite der Arbeitsbelastung durch die Zählung der Anteil der Unternehmen, die noch nicht bewertet werden. Unrated Betriebe Also, wenn Sie essen in North Norfolk, könnten Sie nervös zu entdecken, dass fast 25 von Betrieben noch nie untersucht worden sind. Verdächtig in einer anderen Weise ist, dass rund ein Drittel der Behörden jedes Unternehmen geprüft haben. Das wäre groß, wenn es wahr wäre, aber da neue Unternehmen regelmäßig öffnen müssen, würden Sie erwarten, ein paar zu finden, die Inspektion warten, so dass dies nur darauf hindeuten kann, dass diese Behörden aufnehmen (oder vielleicht sogar wissen über) neue Einrichtungen, bis sie Werden geprüft. Zeit seit der Bewertung Wir können auch sehen, wie oft die durchschnittliche Einrichtung kontrolliert wird. Die besten Behörden kontrollieren die Betriebe mindestens einmal jährlich. Aber alarmierend, hat Croydon eine durchschnittliche Zeit seit Inspektion von über 3,5 Jahren. In dieser Zeit kann sich viel ändern. Ich kann eine einfache Art zu messen, wenn die verschiedenen Behörden die Regeln in einer konsistenten Weise anwenden, wenn sie zu inspizieren, so bin ich nur zu haben, zu vertrauen, dass die Werte gleichwertig sind. Regionale Unterschiede Also zurück zu unseren ursprünglichen Fragen. Zuerst werde ich alle Daten werfen, die keine numerische Bewertung haben. Leider schließt dies Schottland, die ein anderes Schema, die nur eine Pass-oder-Fail-Typ-Schlussfolgerung führt ausschließt. Wir haben noch viele Daten zur Arbeit with8230 Die gute Nachricht ist, dass die meisten Einrichtungen 8220Good8221 oder 8220Sehr gut sind.8221 Der durchschnittliche Bewertungswert im ganzen Land ist 4.37. Hier ist eine schnelle Karte aller 0-Rating-Einrichtungen des Landes. Die einfachste Möglichkeit, die Daten zu gruppieren, ist die lokale Behörde, die sie gesammelt hat, da sie in jedem Datensatz gespeichert ist. Durch diese Maßnahme ist Newham in London das schlechteste, mit einer durchschnittlichen Bewertung von 3.4. Und das beste ist Torridge in Devon bei 4.86. Aber wir können die PostCode-Taste viel präziser. Eine vollständige britische Postleitzahl wird von rund 15 Immobilien geteilt. Das ist zu fein gekörnt, da wir viele Postleitzahlen mit nur einem Restaurant finden werden. Wir brauchen eine Sammlung, um irgendetwas über eine Nachbarschaft abzuleiten, also werde ich nur den ersten Teil der Postleitzahl verwenden und alle Postleitzahlen werfen, die nicht mindestens 10 Betriebe enthalten. Schließlich hakte ich eine Postleitzahl API, um zurück von der teilweisen Postleitzahl zu einem Positionsnamen zu übersetzen. Das Ergebnis setzt E13, in East London, am unteren Rand der Liste, mit benachbarten Postleitzahlen E12, E7, E8 und E15 auch auf der Liste. In der Tat, fast alle der schlimmsten Postleitzahlen sind Teile von London, abgesehen von ein paar Birmingham Postleitzahlen. Topping die besten Hygiene-Bewertung Postleitzahlen ist Craigavon ​​in Nordirland, mit einer perfekten Punktzahl. Regionale Trends Können wir einige Ferntrends ableiten Für das ganze Land haben wir viele Daten und suchen nicht nach sehr kleinen Features. Es gibt eine viel schnellere Methode als die, die ich auf Oxford. Im Grunde kann ich durch die Aggregation über quadratische Flächen und nicht kreisförmig jede einzelne Geo-Position einmal umrunden, anstatt sie wiederholt für die Mitgliedschaft in der Region zu testen. Ich runde alle Orte auf die nächsten 20 Meilen und sammle dann alle Punkte ein, die jetzt denselben Standort teilen. Ich dann wiederholen Sie den Prozess, Verschiebung der Box-Zentren um 5 Meilen, um eine gleitende durchschnittliche Quadrat zu schaffen. Der Wolfram-Sprachcode ist in einer CDF am unteren Rand des Blogs angebracht. Hier ist das Ergebnis. So gibt es ein unhygienisches Zentrum in London (wie wir bereits gesehen haben), die sich in Richtung Birmingham ausbreitet (um nördlich von Oxfordshire), bevor sie sich östlich von Manchester nach Hull wenden. Es gibt eine andere bemerkenswerte niedrige Fläche in Süd-Wales herum, aber nicht zentriert, Cardiff. Im Allgemeinen scheinen die ländlichen Gebiete hygienischer zu sein, insbesondere North Devon, North Wales und East Cumbria. Welche Art von Einrichtungen sind am wenigsten hygienisch genug regionale Anthropologie. Let8217s prüfen, welche Art von Lebensmitteln ist sicher. Die Analyse des BusinessType-Schlüssels ist beruhigend vorhersehbar. Fast Food ist die schlechtesten Schulen und Krankenhäuser sind die besten. Wir können tiefer bohren, indem wir etwas über das Essen vom Firmennamen ableiten. Hier ist eine Funktion zur Messung der durchschnittlichen Hygiene-Bewertung für alle Betriebe mit einem bestimmten Wort. Um die Suche zu reduzieren und sicherzustellen, dass genug Daten für Schlussfolgerungen, werde ich eine Liste aller Wörter, die in mindestens 100 verschiedenen Firmennamen erscheinen. Und nun für jedes Wort, berechnen wir die durchschnittliche Bewertung für Unternehmen mit diesem Wort in ihrem Namen. Amüsant erscheint 8220lucky8221 auf der Liste der schlimmsten Wortzuordnungen. Das Schlimmste ist 8220halal.8221 Mit Ausnahme von Dixy (die meistens mit einer Kette verbunden zu sein scheint), sind sie Worte mit kleinen, unabhängigen Unternehmen verbunden. Wir können es leichter, aber weniger genau, als WordCloud der 80 Worst-rated Worte sehen. Die Worte mit den besten Bewertungen verbunden sind meist große Ketten, die vermutlich mehr Aufwand in gute Management-Prozesse setzen können. An der Spitze der Liste ist die japanisch inspirierte Restaurant-Kette Wagamama, gefolgt von upstream Supermarktkette Waitrose. Es gibt auch einige Schul - und Krankenhaus-in Verbindung stehende Wörter. Natürlich hat nichts von diesem nichts mit dem guten Geschmack zu tun, und es ist unbewiesen, ob es irgendeinen Zusammenhang zwischen dem Befriedigen der Nahrungsmittelinspektoren und der sicheren Nahrung gibt. Wenn Sie sich wirklich um Lebensmittelhygiene kümmern, dann ist der beste Rat wahrscheinlich nur, nie zu sein unhöflich zum Kellner, bis, nachdem Sie Ihre Nahrung erhalten haben, laden Sie diesen Beitrag als CDF-Datei (Computable Document Format) herunter. Neu bei CDF. Holen Sie sich Ihre Kopie kostenlos mit diesem einmaligen Download. Cool Post, Jon Wenn Sie die farbigen Karten, haben Sie versucht, mit einer vorberechneten Nearest-Funktion anstelle eines vollen Select pass für jeden Rasterpunkt Ich wurde vor kurzem gebeten, eine Prototyp-Benutzeroberfläche, die Filterung Koordinaten (nur etwa 8000) Durch Abstände von einer Stelle, die in Echtzeit durch einen Schieber eingestellt wird. Ich war froh zu sehen, dass Nearest unterstützt GeoPosition mit einem guten Performance-Boost im Vergleich zu den Select. Nicht sicher, ob es wäre hilfreich für dieses Beispiel, aber ich dachte I8217d erwähnen. Ich mag die Bildlaufleisten und Paging auf Dataset-Ausgänge. Ist das ein neues Feature in v11 Posted by Anonymous Wie nutze ich finanzielle Indikatoren als Funktionen Financial Indikatoren nehmen OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) - Datensätze als Argumente und eine Liste zurück Der Werte. Beispielsweise liefert die Funktion FinancialData die Werte für Google8217s OHLCV: FinancialData gibt eine Liste von Paaren zurück, die jeweils aus dem Datum und den OHLCV-Werten an diesem Datum bestehen. Betrachten Sie das erste Paar von Werten in Daten: Die erste Liste repräsentiert das Datum des 19. August 2004. Die zweite Liste gibt die Offen-, Höchst-, Tief-, Schließungs - und Volumenwerte für den Bestand an diesem Datum an. Zum Beispiel können wir einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf den Daten ausführen. FinancialIndicatorSimpleMovingAverage repräsentiert eine Funktion, die unsere Daten übernimmt und den einfachen gleitenden Durchschnitt zurückgibt. Um den einfachen gleitenden Durchschnitt auf die Daten anzuwenden, werten Sie aus: Durch das Betrachten der Dokumentation für das SimpleMovingAverage-Kennzeichen können Sie festlegen, wie der Zeitbereich festgelegt wird, den der Durchschnitt abdeckt. Die Funktion FinancialIndicatorSimpleMovingAverage, 50 im Durchschnitt über fünfzig Tage zum Beispiel.