1.Python实现常见随机过程的双峰双峰模拟
2.动量震荡指标(AO)的源码怎么运用
3.声线年龄层怎么划分？
4.微信上现在遇到好多微信号显示出来已经购双封的提示，已购双封，源码是双峰双峰什么意思嘛？
5.请教：通达信右边筹码峰中90%成本集中度如何计算？

Python实现常见随机过程的模拟

       一、常见随机过程介绍

       1. 几何布朗运动（GBM）：这是源码Black-Scholes在年引入的期权定价过程的基础，尽管存在一些缺陷和与实证研究的双峰双峰冲突，GBM仍然是源码如何学会源码期权和衍生品估值的关键过程。

       2. CIR模型：这个平方根扩散过程，双峰双峰由Cox,源码 Ingersoll和Ross在年提出，用于描述均值回复的双峰双峰量，如利率或波动率，源码并且保持为正数。双峰双峰

       3. 跳跃扩散过程（Jump Diffusion）：Merton在年首次提出，源码将几何布朗运动与对数正态分布的双峰双峰跳动成分相结合，允许我们更好地评估如短期虚值（OTM）期权的源码定价，特别是双峰双峰当需要考虑在较大跳动可能性下进行定价。

       4. Heston模型：Heston在年提出了一种描述标的资产波动率变化的数学模型，它假设资产收益率的波动率不是恒定的，而是遵循一个随机过程。

       5. SABR模型：SABR模型由Hagan在年提出，它是一种随机波动率模型，假设隐含波动率是几何布朗运动，并且将隐含波动率设置为标的资产价格和期权行权价的函数，融合了随机波动率模型和局部波动率模型的思路，更准确地描绘了符合市场特征的隐含波动率曲线。

       二、常见随机过程的模拟

       1. 几何布朗运动

       几何布朗运动的随机微分方程如下，意味着我们在等价鞅测度下进行操作：

       其中，Wt是布朗运动，μ和σ为常数，εt服从正态分布（期望为0，方差为1）。

       通过欧拉离散化得到离散时间模型，用于模拟证券价格。

       案例分析1

       模拟证券初始价格为（日收益率均值为0.，波动率为0.），时间为1年，步长以日为单位，次数为次的几何布朗运动价格。

       注最终股价大致服从对数正态分布。

       注股价走势服从随机布朗运动。

       2. 平方根扩散过程（CIR模型）

       CIR模型（Square-Root Diffusion）由Cox-Ingersoll和Ross在年提出，用于模拟随机短期利率。其随机微分方程如下：

       参数解释：θ为平均利率；xt为现行短期利率；κ为调整速率；σ√xt表示利率较高时波动率较大。

       欧拉离散化后的方程用于模拟最终利率。

       案例分析2

       模拟初始利率为0.，均值回归系数κ=3.0，长期均值项θ=0.，波动率σ=0.1，时间为2年，步长以日为单位，次数为次的CIR模型利率。

       注最终利率分布频数最多时趋向于均值θ=0.。

       注模拟最终趋势趋向于均值θ=0.。

       3. 跳跃扩散过程

       跳跃扩散过程的随机微分方程描述为：

       参数说明：μ为漂移率；σ为证券波动率；Qt为跳跃强度为λ的泊松过程；η-1为跳跃高度；κ为跳跃均值v的预期；σJ为跳跃波动率。

       欧拉离散化后的方程用于模拟证券价格的跳跃扩散过程。

       案例分析3

       模拟证券价格的跳跃扩散过程，初始价格，漂移率μ=0.，收益率波动率σ=0.2，跳跃强度λ=0.，预期跳跃均值v=-0.6，跳跃强度波动率σJ=0.，时间为1年，步长以日为单位，模拟次数为次的股票价格。

       注最终价格呈现双峰的直方频数图。

       三、随机波动率模型（Heston Model）

       SABR模型（SABR Model）

       更多详细内容，欢迎查阅作者的书籍：《Python金融量化实战固定收益类产品分析》，本书适合金融与科技结合的actor模型 源码Python应用入门，包含丰富配套资源如源代码、视频导读和AI入门资料。

动量震荡指标(AO)的源码怎么运用

       动量震荡指标（AO）是从5根价格线的中点的移动平均线值减去根价格线的中点的移动平均线值得来的。通过将一系列所得结果组成柱状图能准确的发现当前动量的变化。比尔•威廉姆说仅用该指标就可能在金融市场中获利，观察该指标的变化就像阅读明天的《华尔街日报》。

       在交易软件中柱线图分为红绿两种颜色，它们围绕一根零轴线运动。当最新的一根柱线高于前一根柱线时它就是绿色的，相反，当最新的一根柱线低于前一根柱线时它就是红色的。AO能产生三种买入信号和三种卖出信号：

       1、在零轴线以上最新的绿柱线出现在红柱线之后就产生了碟型买入信号；

       2、最新的柱线从下向上穿越零轴线时就产生了穿越买入信号；

       3、在零轴线以下最新的峰值高于前一个峰值并出现了一个绿柱线就产生了双峰买入信号；

       4、在零轴线以下最新的红柱线出现在绿柱线之后就产生了碟型卖出信号；

       5、最新的柱线从上向下穿越零轴线时就产生了穿越卖出信号；

       6、在零轴线以上最新的峰值低于前一个峰值并出现了一个红柱线就产生了双峰卖出信号。

       需要注意的是在证券混沌操作法中第一个有效分形信号被突破之前，不采用任何AO信号。

       动量震荡指标（AO）的源码：

       Y:=(HIGH+LOW)/2;

       AO:MA(Y ,5 )-MA(Y , ),linethick0;

       ao1:=ref(ao,1);

       stickline(Ao>ao1,0,ao,0,0),colorgreen;

       stickline(Ao<ao1,0,ao,0,0),colorRED;

声线年龄层怎么划分？

       从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示

       大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。 但处理音频数据的样例非常的少见。 在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。 简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。

       音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式：

       · 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。

       · 可以计算频率图并分析图像数据等数据。

       · 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。

       · 可以使用语音到文本模型并像文本数据一样分析数据。

       在本文中，我们将介绍前三种方法。 首先看看音频数据的实际样子。

       音频数据的格式

       虽然有多个 Python 库可以处理音频数据，但我们推荐使用 librosa。 让我们加载一个 MP3 文件并绘制它的内容。

       # Import librosa

       import librosa

       # Loads mp3 file with a specific sampling rate, here kHz

       y, sr = librosa.load("c4_sample-1.mp3", sr=_)

       # Plot the signal stored in 'y'

       from matplotlib import pyplot as plt

       import librosa.display

       plt.figure(figsize=(, 3))

       plt.title("Audio signal as waveform")

       librosa.display.waveplot(y, sr=sr);

       这里看到的是句子的波形表示。

       1、波形 - 信号的时域表示

       之前称它为时间序列数据，但现在我们称它为波形？ 当只看这个音频文件的一小部分时，这一点变得更加清晰。 下图显示了与上面相同的内容，但这次只有 .5 毫秒。

       我们看到的是一个时间信号，它以不同的频率和幅度在值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间的变化，或扬声器膜（或耳膜）的物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据的描述也称为波形的原因。

       频率是该信号振荡的速度。 低频例如 Hz 可能是低音吉他的声音，而鸟儿的歌声可能是 Hz 的更高频率。 我们人类语言通常介于两者之间。

       要知道这个信号在单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，我们使用赫兹（Hz）来表示每秒的采样个数。 ' 或 k Hz表示美标采集了次。 我们在上图中可以看到的 1' 个时间点代表了 .5 毫秒（/ = 0.）的音频信号。

       2、傅里叶变换——信号的频域表示

       虽然之前的可视化可以告诉我们什么时候发生了（即 2 秒左右似乎有很多波形信号），但它不能真正告诉我们它发生的频率。 因为波形向我们显示了有关时间的信息，所以该信号也被称为信号的时域表示。

       可以使用快速傅立叶变换，反转这个问题并获得关于存在哪些频率的信息，同时丢弃掉关于时间的信息。 在这种情况下，信号表示被称为信号的频域表示。

       让我们看看之前的句子在频域中的表现。

       import scipy

       import numpy as np

       # Applies fast fourier transformation to the signal and takes absolute values

       y_freq = np.abs(scipy.fftpack.fft(y))

       # Establishes all possible frequency

       # (dependent on the sampling rate and the length of the signal)

       f = np.linspace(0,big rep 源码 sr, len(y_freq))

       # Plot audio signal as frequency information.

       plt.figure(figsize=(, 3))

       plt.semilogx(f[: len(f) // 2], y_freq[: len(f) // 2])

       plt.xlabel("Frequency (Hz)")

       plt.show();

       可以在此处看到大部分信号在 ~ 到 ~ Hz 之间（即 ² 到 ³ 之间）。 另外，似乎还有一些从 1' 到 ' Hz 的内容。

       3、频谱图

       我们并不总是需要决定时域或频域。 使用频谱图同时表示这两个领域中的信息，同时将它们的大部差别保持在最低限度。 有多种方法可以创建频谱图，但在本文中将介绍常见的三种。

       3a 短时傅里叶变换 (STFT)

       这时是之前的快速傅立叶变换的小型改编版本，即短时傅立叶变换 (STFT)， 这种方式是以滑动窗口的方式计算多个小时间窗口（因此称为“短时傅立叶”）的 FFT。

       import librosa.display

       # Compute short-time Fourier Transform

       x_stft = np.abs(librosa.stft(y))

       # Apply logarithmic dB-scale to spectrogram and set maximum to 0 dB

       x_stft = librosa.amplitude_to_db(x_stft, ref=np.max)

       # Plot STFT spectrogram

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_stft, sr=sr, x_axis="time", y_axis="log")

       plt.colorbar(format="%+2.0f dB")

       plt.show();

       与所有频谱图一样，颜色代表在给定时间点给定频率的量（响度/音量）。 +0dB 是最响亮的，-dB 接近静音。 在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。

       3b 梅尔谱图

       作为 STFT 的替代方案，还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。 这个尺度解释了我们人类感知声音音高的方式。 计算 mel 标度，以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。

       梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似，主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。

       # Compute the mel spectrogram

       x_mel = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)

       # Apply logarithmic dB-scale to spectrogram and set maximum to 0 dB

       x_mel = librosa.power_to_db(x_mel, ref=np.max)

       # Plot mel spectrogram

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_mel, sr=sr, x_axis="time", y_axis="mel")

       plt.colorbar(format="%+2.0f dB")

       plt.show();

       与 STFT 的区别可能不太明显，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 .

       3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC)

       梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是上面梅尔频谱图的替代表示。 MFCC 相对于 梅尔谱图的优势在于特征数量相当少（即独特的水平线标度），通常约为 。

       由于梅尔频谱图更接近我们人类感知音高的方式，并且 MFCC 只有少数几个分量特征，所以大多数机器学习从业者更喜欢 使用MFCC 以“图像方式”表示音频数据。 但是对于某些问题，STFT、mel 或波形表示可能会更好。

       让我们继续计算 MFCC 并绘制它们。

       # Extract 'n_mfcc' numbers of MFCCs components (here )

       x_mfccs = librosa.feature.mfcc(y, sr=sr, n_mfcc=)

       # Plot MFCCs

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_mfccs, sr=sr, x_axis="time")

       plt.colorbar()

       plt.show();

       数据清洗

       现在我们更好地理解了音频数据的样子，让我们可视化更多示例。

       在这四个示例中，我们可以收集到有关此音频数据集的更多问题：

       · 大多数录音在录音的开头和结尾都有一段较长的静默期（示例 1 和示例 2）。 这是我们在“修剪”时应该注意的事情。

       · 在某些情况下，由于按下和释放录制按钮，这些静音期会被“点击”中断（参见示例 2）。

       · 一些录音没有这样的静音阶段，即一条直线（示例 3 和 4）。

       · 在收听这些录音时，有大量背景噪音。

       为了更好地理解这在频域中是如何表示的，让我们看一下相应的 STFT 频谱图。

       当听录音时，可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率的不同背景噪声，而样本 4 中的背景噪声相当恒定。 这也是我们在上图中看到的。 样本 3 在整个过程中都非常嘈杂，而样本 4 仅在几个频率上（即粗水平线）有噪声。 我们不会详细讨论如何消除这种噪音，因为这超出了本文的范围。

       但是让我们研究一下如何消除此类噪音并修剪音频样本的“捷径”。 虽然使用自定义过滤函数的更手动的方法可能是从音频数据中去除噪声的最佳方法，但在我们的例子中，将推荐使用实用的 python 包 noisereduce。

       import noisereduce as nr

       from scipy.io import wavfile

       # Loop through all four samples

       for i in range(4):

       # Load audio file

       fname = "c4_sample-%d.mp3" % (i + 1)

       y, sr = librosa.load(fname, sr=_)

       # Remove noise from audio sample

       reduced_noise = nr.reduce_noise(y=y, sr=sr, stationary=False)

       # Save output in a wav file as mp3 cannot be saved to directly

       wavfile.write(fname.replace(".mp3", ".wav"), sr, reduced_noise)

       聆听创建的 wav 文件，可以听到噪音几乎完全消失了。 虽然我们还引入了更多的代码，但总的来说我们的去噪方法利大于弊。

       对于修剪步骤，可以使用 librosa 的互助联盟源码 .effects.trim() 函数。每个数据集可能需要一个不同的 top_db 参数来进行修剪，所以最好进行测试，看看哪个参数值好用。 在这个的例子中，它是 top_db=。

       # Loop through all four samples

       for i in range(4):

       # Load audio file

       fname = "c4_sample-%d.wav" % (i + 1)

       y, sr = librosa.load(fname, sr=_)

       # Trim signal

       y_trim, _ = librosa.effects.trim(y, top_db=)

       # Overwrite previous wav file

       wavfile.write(fname.replace(".mp3", ".wav"), sr, y_trim)

       现在让我们再看一下清理后的数据。

       看样子好多了

       特征提取

       数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。

       1、开始检测

       通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。

       # Extract onset timestamps of words

       onsets = librosa.onset.onset_detect(

       y=y, sr=sr, units="time", hop_length=, backtrack=False)

       # Plot onsets together with waveform plot

       plt.figure(figsize=(8, 3))

       librosa.display.waveplot(y, sr=sr, alpha=0.2, x_axis="time")

       for o in onsets:

       plt.vlines(o, -0.5, 0.5, colors="r")

       plt.show()

       # Return number of onsets

       number_of_words = len(onsets)

       print(f"{ number_of_words} onsets were detected in this audio signal.")

       >>> 7 onsets were detected in this audio signal

       2、录音的长度

       与此密切相关的是录音的长度。录音越长，能说的单词就越多。所以计算一下录音的长度和单词被说出的速度。

       duration = len(y) / sr

       words_per_second = number_of_words / duration

       print(f"""The audio signal is { duration:.2f} seconds long,

       with an average of { words_per_second:.2f} words per seconds.""")

       >>> The audio signal is 1. seconds long,

       >>> with an average of 4. words per seconds.

       3、节奏

       语言是一种非常悦耳的信号，每个人都有自己独特的说话方式和语速。因此，可以提取的另一个特征是说话的节奏，即在音频信号中可以检测到的节拍数。

       # Computes the tempo of a audio recording

       tempo = librosa.beat.tempo(y, sr, start_bpm=)[0]

       print(f"The audio signal has a speed of { tempo:.2f} bpm.")

       >>> The audio signal has a speed of . bpm.

       4、基频

       基频是周期声音出现时的最低频率。在音乐中也被称为音高。在之前看到的谱图图中，基频(也称为f0)是图像中最低的亮水平条带。而在这个基本音之上的带状图案的重复称为谐波。

       为了更好地说明确切意思，下面提取基频，并在谱图中画出它们。

       # Extract fundamental frequency using a probabilistic approach

       f0, _, _ = librosa.pyin(y, sr=sr, fmin=, fmax=, frame_length=)

       # Establish timepoint of f0 signal

       timepoints = np.linspace(0, duration, num=len(f0), endpoint=False)

       # Plot fundamental frequency in spectrogram plot

       plt.figure(figsize=(8, 3))

       x_stft = np.abs(librosa.stft(y))

       x_stft = librosa.amplitude_to_db(x_stft, ref=np.max)

       librosa.display.specshow(x_stft, sr=sr, x_axis="time", y_axis="log")

       plt.plot(timepoints, f0, color="cyan", linewidth=4)

       plt.show();

       在 Hz 附近看到的绿线是基本频率。 但是如何将其用于特征工程呢？ 可以做的是计算这个 f0 的具体特征。

       # Computes mean, median, 5%- and %-percentile value of fundamental frequency

       f0_values = [

       np.nanmean(f0),

       np.nanmedian(f0),

       np.nanstd(f0),

       np.nanpercentile(f0, 5),

       np.nanpercentile(f0, ),

       ]

       print("""This audio signal has a mean of { :.2f}, a median of { :.2f}, a

       std of { :.2f}, a 5-percentile at { :.2f} and a -percentile at { :.2f}.""".format(*f0_values))

       >>> This audio signal has a mean of ., a median of ., a

       >>> std of 4., a 5-percentile at . and a -percentile at ..

       除以上说的技术意外，还有更多可以探索的音频特征提取技术，这里就不详细说明了。

       音频数据集的探索性数据分析 (EDA)

       现在我们知道了音频数据是什么样子以及如何处理它，让我们对它进行适当的 EDA。 首先下载一个数据集Kaggle 的 Common Voice 。 这个 GB 的大数据集只是来自 Mozilla 的 + GB 大数据集的一个小的快照。 对于本文这里的示例，将只使用这个数据集的大约 9' 个音频文件的子样本。

       看看这个数据集和一些已经提取的特征。

       1、特征分布调查

       目标类别年龄和性别的类别分布。

       目标类别分布是不平衡的

       下一步，让我们仔细看看提取的特征的值分布。

       除了 words_per_second，这些特征分布中的大多数都是右偏的，因此可以从对数转换中获益。

       import numpy as np

       # Applies log1p on features that are not age, gender, filename or words_per_second

       df = df.apply(

       lambda x: np.log1p(x)

       if x.name not in ["age", "gender", "filename", "words_per_second"]

       else x)

       # Let's look at the distribution once more

       df.drop(columns=["age", "gender", "filename"]).hist(

       bins=, figsize=(, ))

       plt.show();

       好多了，但有趣的是 f0 特征似乎都具有双峰分布。 让我们绘制与以前相同的内容，但这次按性别分开。

       正如怀疑的那样，这里似乎存在性别效应！ 但也可以看到，一些 f0 分数（这里特别是男性）比应有的低和高得多。 由于特征提取不良，这些可能是异常值。 仔细看看下图的所有数据点。

       # Plot sample points for each feature individually

       df.plot(lw=0, marker=".", subplots=True, layout=(-1, 3),

       figsize=(, 7.5), markersize=2)

       plt.tight_layout()

       plt.show();

       鉴于特征的数量很少，而且有相当漂亮的带有明显尾部的分布，可以遍历它们中的每一个，并逐个特征地确定异常值截止阈值。

       2、特征的相关性

       下一步，看看所有特征之间的相关性。 但在这样做之前需要对非数字目标特征进行编码。声卡切换 源码 可以使用 scikit-learn 的 OrdinalEncoder 来执行此操作，但这可能会破坏年龄特征中的正确顺序。 因此在这里手动进行映射。

       # Map age to appropriate numerical value

       df.loc[:, "age"] = df["age"].map({

       "teens": 0,

       "twenties": 1,

       "thirties": 2,

       "fourties": 3,

       "fifties": 4,

       "sixties": 5})

       # Map gender to corresponding numerical value

       df.loc[:, "gender"] = df["gender"].map({ "male": 0, "female": 1})

       现在可以使用 pandas 的 .corr() 函数和 seaborn 的 heatmap() 来更深入地了解特征相关性。

       import seaborn as sns

       plt.figure(figsize=(8, 8))

       df_corr = df.corr() *

       sns.heatmap(df_corr, square=True, annot=True, fmt=".0f",

       mask=np.eye(len(df_corr)), center=0)

       plt.show();

       非常有趣！提取的 f0 特征似乎与性别目标有相当强的关系，而年龄似乎与任何其他的特征都没有太大的相关性。

       3、频谱图特征

       目前还没有查看实际录音。 正如之前看到的，有很多选择（即波形或 STFT、mel 或 mfccs 频谱图）。

       音频样本的长度都不同，这意味着频谱图也会有不同的长度。 因此为了标准化所有录音，首先要将它们剪切到正好 3 秒的长度：太短的样本会被填充，而太长的样本会被剪掉。

       一旦计算了所有这些频谱图，我们就可以继续对它们执行一些 EDA！ 而且因为看到“性别”似乎与录音有特殊的关系，所以分别可视化两种性别的平均梅尔谱图，以及它们的差异。

       男性说话者的平均声音低于女性。 这可以通过差异图中的较低频率（在红色水平区域中看到）的更多强度来看出。

       模型选择

       现在已经可以进行建模了。我们有多种选择。关于模型，我们可以……

       · 训练我们经典（即浅层）机器学习模型，例如 LogisticRegression 或 SVC。

       · 训练深度学习模型，即深度神经网络。

       · 使用 TensorflowHub 的预训练神经网络进行特征提取，然后在这些高级特征上训练浅层或深层模型

       而我们训练的数据是

       · CSV 文件中的数据，将其与频谱图中的“mel 强度”特征相结合，并将数据视为表格数据集

       · 单独的梅尔谱图并将它们视为图像数据集

       · 使用TensorflowHub现有模型提取的高级特征，将它们与其他表格数据结合起来，并将其视为表格数据集

       当然，有许多不同的方法和其他方法可以为建模部分创建数据集。因为我们没有使用全量的数据，所以在本文我们使用最简单的机器学习模型。

       经典（即浅层）机器学习模型

       这里使用EDA获取数据，与一个简单的 LogisticRegression 模型结合起来，看看我们能在多大程度上预测说话者的年龄。除此以外还使用 GridSearchCV 来探索不同的超参数组合，以及执行交叉验证。

       from sklearn.linear_model import LogisticRegression

       from sklearn.preprocessing import RobustScaler, PowerTransformer, QuantileTransformer

       from sklearn.decomposition import PCA

       from sklearn.pipeline import Pipeline

       from sklearn.model_selection import GridSearchCV

       # Create pipeline

       pipe = Pipeline(

       [

       ("scaler", RobustScaler()),

       ("pca", PCA()),

       ("logreg", LogisticRegression(class_weight="balanced")),

       ]

       )

       # Create grid

       grid = {

       "scaler": [RobustScaler(), PowerTransformer(), QuantileTransformer()],

       "pca": [None, PCA(0.)],

       "logreg__C": np.logspace(-3, 2, num=),

       }

       # Create GridSearchCV

       grid_cv = GridSearchCV(pipe, grid, cv=4, return_train_score=True, verbose=1)

       # Train GridSearchCV

       model = grid_cv.fit(x_tr, y_tr)

       # Collect results in a DataFrame

       cv_results = pd.DataFrame(grid_cv.cv_results_)

       # Select the columns we are interested in

       col_of_interest = [

       "param_scaler",

       "param_pca",

       "param_logreg__C",

       "mean_test_score",

       "mean_train_score",

       "std_test_score",

       "std_train_score",

       ]

       cv_results = cv_results[col_of_interest]

       # Show the dataframe sorted according to our performance metric

       cv_results.sort_values("mean_test_score", ascending=False)

       作为上述 DataFrame 输出的补充，还可以将性能得分绘制为探索的超参数的函数。 但是因为使用了有多个缩放器和 PCA ，所以需要为每个单独的超参数组合创建一个单独的图。

       在图中，可以看到总体而言模型的表现同样出色。 当降低 C 的值时，有些会出现更快的“下降”，而另一些则显示训练和测试（这里实际上是验证）分数之间的差距更大，尤其是当我们不使用 PCA 时。

       下面使用 best_estimator_ 模型，看看它在保留的测试集上的表现如何。

       # Compute score of the best model on the withheld test set

       best_clf = model.best_estimator_

       best_clf.score(x_te, y_te)

       >>> 0.

       这已经是一个很好的成绩了。 但是为了更好地理解分类模型的表现如何，可以打印相应的混淆矩阵。

       虽然该模型能够检测到比其他模型更多的 岁样本（左混淆矩阵），但总体而言，它实际上在对 岁和 岁的条目进行分类方面效果更好（例如，准确率分别为 % 和 %）。

       总结

       在这篇文章中，首先看到了音频数据是什么样的，然后可以将其转换成哪些不同的形式，如何对其进行清理和探索，最后如何将其用于训练一些机器学习模型。如果您有任何问题，请随时发表评论。

       最后本文的源代码在这里下载：

       /post/5cfeda9d3dc

       作者：Michael Notter

微信上现在遇到好多微信号显示出来已经购双封的提示，已购双封，是什么意思嘛？

       微信双封是指微信中投诉人和被投诉人都会同时被封号。微信已购双封是指此微信已经购买双封软件，如果被投诉就会使投诉双方都被封账号。

       其实这个微信双封根本开不了，更别说什么安装了。微信官方根本没推出双封功能，网传的微信双封功能是虚假信息，不要听信谣言购买双封服务，可能遭遇诈骗。

扩展资料：

       以下行为或情况会导致微信个人账号被封：

       1、干扰微信正常运营、侵犯其他用户或第三方合法权益。

       发布、传送、传播、储存违反国家法律法规禁止的内容：如分裂国家、贩卖毒品枪支、涉黑涉暴、色情、非法博彩、诈骗等违反法律法规的内容。

       发布、传送、传播、储存侵害他人名誉权、肖像权、知识产权、商业秘密等合法权利的内容。

       涉及他人隐私、个人信息或资料的。

       侵害他人名誉权、肖像权、知识产权、商业秘密等合法权利的。

       其他违反法律法规、政策及公序良俗、社会公德或干扰微信正常运营和侵犯其他用户或第三方合法权益内容的信息。

       2、违反微信软件使用规范。

       删除本软件及其副本上关于著作权的信息。

       对本软件进行反向工程、反向汇编、反向编译，或者以其他方式尝试发现本软件的源代码。

       对腾讯拥有知识产权的内容进行使用、出租、出借、复制、修改、链接、转载、汇编、发表、出版、建立镜像站点等。

请教：通达信右边筹码峰中%成本集中度如何计算？

       百分之成本集中度为：(COST()-COST(5))/((COST()+COST(5));根据公式可以计算出来。

       股票筹码一般指筹码（金融证券行业专业术语）在股市技术分析领域特指流通股票持仓成本分布。“筹码分布”准确的学术名称应该叫“流通股票持仓成本分布”，英文名字叫“CYQ”。“筹码分布”的市场含义可以这样理解：它反映的是在不同价位上投资者的持仓数量。%表明中度控盘，%以上高度控盘。%集中度就是指在这个价格区间内所有持股的数量占总持股数量的比例，占比越高说明拥有这个价格区间的集中度越高。

       %集中称为大集中，%集中称为小集中。

       例如大集中在9元到元之间，而小集中在9元到元之间。这说明9元是一个相对较强的支撑位，如果大集中9元到元，小集中7元到元。这说明元是一个较大的压力位。 如果大小集中几乎重合，那才叫筹码高度集中。筹码分析方法是与指标分析、均线分析、公式分析、K线形态分析等分析方法并列的低级技术分析法，仅供刚入市股民参考。

       筹码集中度公式

       原理: COST(X)，表示X%获利盘的价格是多少，即有X%的持仓量在该价格以下，其余(-X)%在该价格以上，为套牢盘。当X=时，表示获利盘和套牢盘各为%，是一个成本平衡点，实际上就是所有筹码的平均成本。

       反过来，WINNER(Y)，表示以Y价格卖出股票的获利盘比例，那么WINNER(Y2)-WINNER(Y1)表示从Y1至Y2价格区间的获利盘比例，也就是该区间的筹码比例，这个比例越大，就表示筹码越多。

       我们以平均成本为中心，上至- -个涨停板价位，下至- -个跌停板价位，在此价格区间内，如果筹码比例越大，就表示筹码越集中。下面公式中，当筹码集中度大于等于%时，筹码就高度集中了。值越大，表示筹码越集中，符合人们的习惯。而通达信系统自带的筹码集中度SCR指标，值越小，表示筹码越集中，与人们的习惯相反。

       一般来说， 股价在经过长时间的低位横盘整理后，主力收集了大量筹码，筹码集中度比较高，主力高度控盘，拉升在即。筹码集中度高是主升浪前期的特征之一。在筹码分布图中，显示为比较狭小的单以尖峰形态。还有一种极端情形，如果筹码集中度很低，也有可能在筹码分布图中，显示出双峰形态，平均成本位于两峰之间的谷底附近。

       { 筹码集中度原理:平均成本线上下各%价格区间内占流通盘的比例}

       尖峰价:= COST();{ 平均成本线}

       筹码1:=WINNER(尖峰价); { 也可调成;}

       筹码2:=WINNER(尖峰价); { 也可调成}

       筹码集中度: (筹码2-筹码1); 上界: ，POINTDOT;

       下面是通达信系统自带的筹码集中度公式:

       P1:=;

       A:=P1+(-P1)/2;

       B:=(-P1)/2;

       CC:=COST(A);

       DD:=COST(B);

       SCR:(CC-DD)/(CC+DD)/2;

       下面是两个公式的效果对比:

       筹码集中度选股公式:

       { C筹码集中度XG}

       { N:=;

       N1:=;

       平台整理:

       =COUNT(CLOSE>0，0)>N AND

       (HHV(CL OSE，N)-

       LLV(CL OSE，N))/LLV(CLOSE，N)(N1/);}

       尖峰价:= COST();

       筹码1:=WINNER(尖峰价);

       筹码2:=WINNER(尖峰价);

       筹码集中度:=筹码2-筹码1;

       BL:=;

       相对低位:=C天数:=BARSCOUNT(C);

       XG1:=筹码集中度>BL AND相对低位{ AND平台整理} AND天数> ;

       XG: COUNT(XG1，1)>=1。

筹码峰选股方法

       筹码集中度是指某只个股票的筹码集中程度，也就是一只个股的筹码被庄家掌握的程度。

       比方说%，表明中度控盘，%以上高度控盘。值越大越集中，个股一般上涨空间越大。

       假集中就是筹码并不是真的集中在一个人手里，而是在很多人手里，大家暂时不约而同的看法一致，因此不卖，但是不代表不想卖，而想卖得更高价，也就是筹码锁定性实际上并不好！当出现意外情况，比如大盘跌，大家纷纷做空，做空导致形态破位引来了更强的抛压。这就是树倒猢狲散，主力纷纷杀跌的现象

怎样利用筹码集中度选股

       方法如下：

       1、第一、筹码低位单峰密集突破买法：经过长时间的盘整，筹码峰逐渐由顶部向低处移动，开始形成单峰密集形态。在关键的一天，股价突破了单峰密集的筹码高点。这时候需要有成交量的配合，预示着上升趋势将开始。单峰越密集，一旦突破上攻越强。操作要点：单峰密集型筹码一旦突破，未来看涨，适时买入。

       2、回调密集顶峰支撑：股价在低位横排后，形成单峰密集筹码，然后大量突破单峰筹码。价格小幅上涨后，有退步的趋势。如此密集的筹码峰值，将对股价形成强有力的支撑，不可后退，再次大举出击。在这种情况下，多半是主力上涨浪的开始，买入的最佳时机是踩下筹码峰值支撑，然后大涨的概率就大了。操作要点：低位密集支撑，后市看好，买入机会。

       三、突破前期高单峰密度：股价经过一轮上扬后，在高位以单峰密集筹码的形式出现。股价的上涨突破了此前的高密集筹码高峰，创下历史新高。这个时候可以买。单峰密集筹码峰作为止损仓位。这个仓位没有破，持股主要是坐等涨。这种买入方式只适合短线操作。主要是快进快出。严格执行纪律。操作要点：短线操作。前期突破筹码高位，短线看涨。

       筹码分布的组成

       1筹码柱：筹码柱由不同长度的筹码磁珠组成。每个横向主力代表一个价格。列的长度代表价格对应的交易量。列越长，该价格的交易越多。如果股价长期保持在某个价位附近，并且有大量交易，通常对应的筹码会非常密集，形成一个小的三头封装。这种山丘就是我们常说的筹码峰。

       2筹码颜色：红色为盈利，蓝色为持市；红色和**的交界处是当前价格。

       3平均成本线：中间的黄线是当前市场所有仓位的平均成本线，是整个成本分布的重点。

       4、利润率：是在当前价格下的市场利润比例。利润率越高，越多人处于盈利状态。

       5 获利回吐：任意价格的获利回吐次数。

       6 %和%的区间表示市场上%和%的筹码分布的价格区间。

       7集中度：它显示了筹码的密度。值越高，越发散，反之亦然。

       8、筹码乖离率：利润筹码价格与平均成本之间的距离。盈利筹码价格是低于平均价格的负偏差。离得越远，负偏差越大。在顶部，离开是好的。

       筹码集中度与主力控盘度是相呼应的关系。一般来说控盘度越大，说明主力把控这个股票的涨跌能力越大。而在变化多端的股市里，当我们在交易的时候，每一次都在与庄家斗争。就庄家而言，他们的优势存在的地方很多，无论是在资金、信息还是人才上都有，我们这些散户想要用零碎的消息或是表面的资金流入流出量大小来摸清庄家的买卖动向是非常困难的。我们的投资容错率提高办法难道就没有吗？当然有！只要主力发生过交易，筹码分布图上都会留下一些痕迹，所以，今天就和大家好好的讨论一下，我们针对股市中的筹码分布图应该怎么理解，怎么去看，还有就是，对于这个筹码分布图，我们怎样去利用它去做出更好的投资策略。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：绝密机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！

       一、股市中的筹码是什么？

       我们所说的筹码，最根本的意思就是股票市场里可以自由交易的流通股，不管股价和交易次数变了多少次，在这段时间内，筹码的总量是不会变的。当主力选择了一只股票准备要开始炒作的时候，低价时买入股票才可以，这样的行为就叫吸筹。直到他们存留的股票足够多，当拉升股价变得相对容易的时候，就是控筹，拥有足够多的股票，进行主力控盘能力越强。

       二、筹码分布图有哪些参考作用？

       假如主力想操控一只股票，往往会经历试盘、吸筹、洗盘、拉升和出货这五个阶段，在前三个阶段要用不少的时间，少则3个月，长则有2-3年。针对大部分的散户，跟风买进去根本没有那么多耐心等待主升浪的行情的出现，通过参考筹码分布图可以知晓主力正在进行哪个阶段，最后洗盘的尾声阶段时适当介入，如此一来也就有了很大的几率可以跟上主力的节奏。除了能很好地判断主力控盘情况外，也可以用通过观察筹码分布图，然后抓住个股有效的支撑位和压力位，方便在跌破支撑位时清仓离场止损，或者又是难以冲过压力位的时候，逢高减仓，减小高位回调时给自己带来损失的可能性。当然炒股也可以说是一件很不容易的事，光靠自己分析肯定不是最优方法，建议大家可以用这个九大神器，助力你的投资决策：炒股的九大神器免费领取（附分享码）

       三、筹码分布图应该怎么看？看什么？

       假使需要展示筹码分布图，那么就在这个股的K线图界面上，在右上角的“筹码”上点击，出现在K线图右边的就是筹码分布，这里就用东方财富来介绍：

       图中所示，筹码分布图由**区域、白色区域和绿线组成。其中，**就是获利盘，套牢盘用白色表示，然而，那条绿线其实就是代表的是筹码的平均成本。其实筹码图的区域是由一根根长短不一的筹码柱子组合而成的。每一根横向的筹码柱子意思就是表示当前价格，然而，柱子的长短则是表示这个价位所对应的成交量是多少，柱子逐渐变长表示成交量也就随之变大了。假如在某个价位附近出现很多成交量形成一个小山头的情况，那么我们就会把这种山头称为筹码峰。

       正常看来，筹码形态分为单峰形态和多峰形态。单峰形态代表的其实就是筹码较为聚集，抛压和卖压都一样，我们就能够看出，这个位置显示的就是主力的成本价，比较利于后期主力的控盘拉升，说不定个股会迎来一波上涨的趋势，因此建议各位投资者逢低介入。若是筹码出现了很多个峰位时，也就是说，筹码不集中，非常不利于主力控盘，后期主力也有可能将以洗盘的办法把上方的套牢盘磨掉，因此强烈不建议投资者介入这股。

       虽然利用筹码分布图来分析主力行为可以为自己的投资决策降低一定的风险，但有时候，还是必须需要结合K线、量能及利空利好消息，才能进一步进行综合判断。如果不知道手里的股票好不好？直接点击下方链接测一测，立马获取诊股报告：免费测一测你的股票当前估值位置？

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