美联储加息25个基点并暗示暂停，鲍威尔称“现在降息为时过早”
1. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
2. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
3. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
4. 什么叫做法秤数？
平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。
公式为：
总数量和÷总份数=平均数
平均数×总份数=总数量和
总数量和÷平均数=总份数
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
如：
3，4，5的平均数为：
(3+4+5)/3=4
中位数，就是一组数据按照一定顺序排列之后，如果这些数一共有偶数个数字，就取中间两个数字的平均数。
如：1348
这一组数据已经按照从小到大的顺序排列了，且一共有偶数个数字，就取中间的两个数字：34，做平均数，得出的结果是3.5，那么，3.5就是本组数据的中位数。
如果这组数据有基数个数字，那么就取中间的一个数。
如：356920
6就是本组数据的中位数
5. CYE指标是什么？
1.CYE指标又叫趋势指标,是计算机模拟人的感觉用数值分析的方法对即日的K线进行一次拟合和趋势的判断;
2.CYE以 0轴为界，其上为上升趋势,否则为下降趋势.
3.CYEL是长期趋势（long），CYES是短期趋势（short）。 CYE指标又叫趋势指标。所谓趋势就是当前的走势方向。判断趋势的方法是股价通道或者均线。股市中有个趋势理论，认为趋势一旦形成就将延续。但在近来的实践中，发现趋势理论也有需要修改的地方。对中国股市而言，在一年一度的中级行情中，趋势理论表现是很好的，但当一个中级趋势走完之后，股市表现为趋势一旦形成即刻完结。
6. 什么叫做法秤数？
平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。
公式为：
总数量和÷总份数=平均数
平均数×总份数=总数量和
总数量和÷平均数=总份数
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
如：
3，4，5的平均数为：
(3+4+5)/3=4
中位数，就是一组数据按照一定顺序排列之后，如果这些数一共有偶数个数字，就取中间两个数字的平均数。
如：1348
这一组数据已经按照从小到大的顺序排列了，且一共有偶数个数字，就取中间的两个数字：34，做平均数，得出的结果是3.5，那么，3.5就是本组数据的中位数。
如果这组数据有基数个数字，那么就取中间的一个数。
如：356920
6就是本组数据的中位数
7. sar指标的最佳参数？
大多数sar指标参数设置：（4,2,2,20），4是天数的参数，第一个2是加速因子参数，第二个2是加速因子增量参数，20是反向临界参数。抛物线指标sar的计算工作主要是针对每个周期不断变化的sar的计算，也就是停、止损位置的计算。在计算sar之前，先要选定一个周期。
短线sar指标的最常选择天数是4，在这种情况下，信号的准确度比较高，而且适用性广，对从多转空的变化趋势十分敏感。
8. 什么叫做法秤数？
平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。
公式为：
总数量和÷总份数=平均数
平均数×总份数=总数量和
总数量和÷平均数=总份数
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
如：
3，4，5的平均数为：
(3+4+5)/3=4
中位数，就是一组数据按照一定顺序排列之后，如果这些数一共有偶数个数字，就取中间两个数字的平均数。
如：1348
这一组数据已经按照从小到大的顺序排列了，且一共有偶数个数字，就取中间的两个数字：34，做平均数，得出的结果是3.5，那么，3.5就是本组数据的中位数。
如果这组数据有基数个数字，那么就取中间的一个数。
如：356920
6就是本组数据的中位数
9. sar指标的最佳参数？
大多数sar指标参数设置：（4,2,2,20），4是天数的参数，第一个2是加速因子参数，第二个2是加速因子增量参数，20是反向临界参数。抛物线指标sar的计算工作主要是针对每个周期不断变化的sar的计算，也就是停、止损位置的计算。在计算sar之前，先要选定一个周期。
短线sar指标的最常选择天数是4，在这种情况下，信号的准确度比较高，而且适用性广，对从多转空的变化趋势十分敏感。
10. CYE指标是什么？
1.CYE指标又叫趋势指标,是计算机模拟人的感觉用数值分析的方法对即日的K线进行一次拟合和趋势的判断;
2.CYE以 0轴为界，其上为上升趋势,否则为下降趋势.
3.CYEL是长期趋势（long），CYES是短期趋势（short）。 CYE指标又叫趋势指标。所谓趋势就是当前的走势方向。判断趋势的方法是股价通道或者均线。股市中有个趋势理论，认为趋势一旦形成就将延续。但在近来的实践中，发现趋势理论也有需要修改的地方。对中国股市而言，在一年一度的中级行情中，趋势理论表现是很好的，但当一个中级趋势走完之后，股市表现为趋势一旦形成即刻完结。
11. CYE指标是什么？
1.CYE指标又叫趋势指标,是计算机模拟人的感觉用数值分析的方法对即日的K线进行一次拟合和趋势的判断;
2.CYE以 0轴为界，其上为上升趋势,否则为下降趋势.
3.CYEL是长期趋势（long），CYES是短期趋势（short）。 CYE指标又叫趋势指标。所谓趋势就是当前的走势方向。判断趋势的方法是股价通道或者均线。股市中有个趋势理论，认为趋势一旦形成就将延续。但在近来的实践中，发现趋势理论也有需要修改的地方。对中国股市而言，在一年一度的中级行情中，趋势理论表现是很好的，但当一个中级趋势走完之后，股市表现为趋势一旦形成即刻完结。
12. prc与roc的区别？
2.roc
ROC曲线上几个关键点的解释：
( TPR=0,FPR=0 ) 把每个实例都预测为负类的模型，坐标原点，真正和假正都是零，即全预测为负
( TPR=1,FPR=1 ) 把每个实例都预测为正类的模型，对角线顶点
( TPR=1,FPR=0 ) 理想模型，左上角顶点
roc横左标为 FPR，纵坐标为TPR，反应假正率与真正率的情况，又由于1-tpr=fnr，1-fpr=tnr，所以也可以说反应了假负率与真负率的关系。
曲线越靠近左上角，曲线下面的面积越大，即auc越大
如果ROC是光滑的，那么基本可以判断没有太大的过拟合，否则可能样本太少了
3.PRC， precision recall curve
横坐标为召回率，纵坐标为准确率，准确率和召回率都是越高越好，所有prc曲线先看是否光滑，再看位置，越偏右上角越好
F1是准确率和召回率的调和平均值。当P和R接近就也越大，一般会画连接(0,0)和(1,1)的线，线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1（光滑的情况下），此时的F1对于PRC就好象AUC对于ROC一样。
下面是两个场景：
1. 地震的预测
对于地震的预测，我们希望的是RECALL非常高，也就是说每次地震我们都希望预测出来。这个时候我们可以牺牲PRECISION。情愿发出1000次警报，把10次地震都预测正确了；也不要预测100次对了8次漏了两次。
2. 嫌疑人定罪
基于不错怪一个好人的原则，对于嫌疑人的定罪我们希望是非常准确的。及时有时候放过了一些罪犯（recall低），但也是值得的。
对于分类器来说，本质上是给一个概率，此时，我们再选择一个CUTOFF点（阀值），高于这个点的判正，低于的判负。那么这个点的选择就需要结合你的具体场景去选择。反过来，场景会决定训练模型时的标准，比如第一个场景中，我们就只看RECALL=99.9999%（地震全中）时的PRECISION，其他指标就变得没有了意义。
13. 什么叫做法秤数？
平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。
公式为：
总数量和÷总份数=平均数
平均数×总份数=总数量和
总数量和÷平均数=总份数
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
如：
3，4，5的平均数为：
(3+4+5)/3=4
中位数，就是一组数据按照一定顺序排列之后，如果这些数一共有偶数个数字，就取中间两个数字的平均数。
如：1348
这一组数据已经按照从小到大的顺序排列了，且一共有偶数个数字，就取中间的两个数字：34，做平均数，得出的结果是3.5，那么，3.5就是本组数据的中位数。
如果这组数据有基数个数字，那么就取中间的一个数。
如：356920
6就是本组数据的中位数
14. sar指标的最佳参数？
大多数sar指标参数设置：（4,2,2,20），4是天数的参数，第一个2是加速因子参数，第二个2是加速因子增量参数，20是反向临界参数。抛物线指标sar的计算工作主要是针对每个周期不断变化的sar的计算，也就是停、止损位置的计算。在计算sar之前，先要选定一个周期。
短线sar指标的最常选择天数是4，在这种情况下，信号的准确度比较高，而且适用性广，对从多转空的变化趋势十分敏感。
15. sar指标的最佳参数？
大多数sar指标参数设置：（4,2,2,20），4是天数的参数，第一个2是加速因子参数，第二个2是加速因子增量参数，20是反向临界参数。抛物线指标sar的计算工作主要是针对每个周期不断变化的sar的计算，也就是停、止损位置的计算。在计算sar之前，先要选定一个周期。
短线sar指标的最常选择天数是4，在这种情况下，信号的准确度比较高，而且适用性广，对从多转空的变化趋势十分敏感。
16. CYE指标是什么？
1.CYE指标又叫趋势指标,是计算机模拟人的感觉用数值分析的方法对即日的K线进行一次拟合和趋势的判断;
2.CYE以 0轴为界，其上为上升趋势,否则为下降趋势.
3.CYEL是长期趋势（long），CYES是短期趋势（short）。 CYE指标又叫趋势指标。所谓趋势就是当前的走势方向。判断趋势的方法是股价通道或者均线。股市中有个趋势理论，认为趋势一旦形成就将延续。但在近来的实践中，发现趋势理论也有需要修改的地方。对中国股市而言，在一年一度的中级行情中，趋势理论表现是很好的，但当一个中级趋势走完之后，股市表现为趋势一旦形成即刻完结。
