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2.pca主成分分析
3.化繁为简——论五大市场风格
4.由繁入简――看再修订后WHO的化繁化繁MDS分型

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       BBI指标是综合了多日移动平均线的权重平均，是为简为简一种均线型指标，通常包括3日、指标6日、源码用日、软件日等4条线。化繁化繁github开源码商用在运用移动平均线时，为简为简投资者可能会对参数值的指标选择有不同偏好。而BBI指标解决了中短期移动平均线期间长短的源码用合理性问题，通常表现为一条白色的软件线，但容易出现失真和滞后现象。化繁化繁在重新修改和编写后，为简为简BBI指标由红色线和绿色线组成，指标增加了红色柱子和蓝色柱子的源码用视觉元素，使指标更加直观易懂。软件接下来，我们一起来深入了解一下重新修改后的BBI指标吧！

       指标使用要点：

       1. 当红线被突破时，持仓操作，表示市场趋势为多头。

       2. 红色柱子上升，蓝色柱子下降，表明市场力量正在发生转变，多头占优。php 音乐源码

       3. 出现“钱袋”形态时，意味着当天的市场行情较为强势，可能有进一步上升的空间。

       通过上述重新修改的BBI指标，投资者可以更直观、清晰地了解市场动态，做出更加精准的投资决策。指标的直观显示形式和明确的信号提示，使得投资者能够迅速抓住市场机会，有效降低投资风险，实现资产的稳定增长。

pca主成分分析

       主成分分析（PCA）：英文全称 Principal Component Analysis，简称 PCA，其名字暗示了其提炼关键信息的核心作用。PCA 通过适当的数学变换，将原始变量转换成线性组合的主成分，这些主成分在变差总信息量中占据较大比例，从而简化事物分析。主成分在变差信息量中的比例越高，其在综合评价中的重要性越大。

       PCA 的思想精髓在于简化复杂问题，抓住核心要素，即降维思想。android源码地址这种方法自然要以精度为代价，因为它要寻找最能代表原始变量信息的几个主成分，从而降低数据的维度。

       解决问题时，由于每个变量都不同程度地反映了研究问题的某些信息，并且变量之间存在一定的相关性，所以统计数据之间存在信息重叠。当变量数量过多时，会增加计算的复杂性和分析的难度。PCA 的目的就是在减少变量的同时，尽可能保留原始数据的信息。

       PCA 的原理基于这样一个事实：评估涉及的众多变量之间存在一定的相关性，因此必然存在一些起支配作用的因素。通过研究原始变量和相关矩阵的内部结构，PCA 找出影响目标变量的几个综合指标，这些指标是原始变量的线性组合，不仅保留了原始变量的主要信息，而且彼此间不相关，并且具有一些更优越的性质，使得在评估复杂目标变量时，能够抓住主要矛盾。

       例如，在处理学籍数据时，oa 源码 php性别变量可以简化，因为男性和女性只有两种状态，可以通过一个二元变量表示，男为 1，女为 0。这种简化避免了数据的冗余。

       PCA 的基础是内积与投影的概念。内积运算是将两个向量映射为一个实数，其几何意义是向量 A 在向量 B 上的投影长度。特征向量和特征值是线性代数的概念，用于确定数据的主成分。主成分是初始变量的线性组合，这些组合中的新变量之间不相关，并且大部分初始变量都被压缩进前几个成分中。

       PCA 的流程和步骤包括：

       1. 数据标准化，将变量范围标准化，使数据可比较。

       2. 计算协方差矩阵，了解变量之间的相关性。

       3. 计算协方差矩阵的特征向量和特征值，识别主成分。

       4. 选择保留的主成分，形成特征向量矩阵。oa php 源码

       5. 沿主成分轴重新绘制数据，将数据从原始轴重新定位到主成分轴。

       PCA 的优点是能够化繁为简，减少计算量。缺点是可能会在一定程度上损失精度，并且它是一种线性降维技术，适用于线性问题。

       总结一下，当我们面对一个数据集，有m个样本和n个特征时，PCA 的步骤包括数据标准化、计算协方差矩阵、求特征向量和特征值、选择主成分，最后用这些主成分来表示原始数据。

化繁为简——论五大市场风格

       在A股多家上市公司的繁杂市场中，行业分析虽有助于简化投资决策，但深入理解每个行业的复杂性并非易事，尤其在中信行业分类体系的三级划分中，包含个行业类别。面对众多决策环节，成为多个行业专家的要求显得艰巨。

       投资者为了简化资产分析，引入了“市场风格”这一抽象概念，主要关注消费、周期、稳定、成长和金融五类特性。消费风格以食品饮料、医药等8个行业为代表，侧重需求驱动，企业的竞争优势在于产品和服务的独特性。周期风格涉及汽车、机械等8个行业，受供给侧竞争影响，分析着重于库存指标。

       稳定风格包括电力、公用事业等，其收益稳定源于供需稳定的增长和政策保障。成长风格聚焦于电力设备、国防军工等，关注未来的潜在收益和市场扩张。金融风格则包括银行、房地产等，金融行业依赖货币发行和利率调整，以及资本成本和资产质量的管理。

       理解这些市场风格，投资者能更全面地把握市场，但同时也需深入分析各企业的商业模式、财务指标和行业特性，以评估投资价值和风险。

由繁入简――看再修订后WHO的MDS分型

       年WHO将发表修订后新的MDS分型，那么为什么做这些修订，有何益处？

       MDS分型命名的原则是病态造血和原始细胞、单核细胞计数，各类血细胞减少虽不是主要原则，但是MDS各分型的名称，以及预后评分中，依然占有重要地位。

       原始细胞确定标准未变。病态造血的定量标准还是，关于具体病态造血的描述和限定更为详细。原始细胞比例在预后和分型中有重要作用，因此即使原始细胞比例＜5，也应该写出具体比例，尤其在低于2时。因为在预后积分，＜2是原始细胞计数者预后更好。原始细胞比例达诊断急性髓系白血病，这一标准未变。

       关于难治性贫血伴单系病态造血（MDS-RCUD）有新变化。上一版分型为了更准确地预测临床预后，对原始细胞不增多的MDS分为单系或多系病态造血。RA及RARS亚型是单一红系病态造血，但单系病态造血也可发生于粒系，难治性中性粒细胞减少（RN），以及巨核系，难治性血小板减少（RT），虽然此类病例比单一的红系病态造血少见，临床也一直见到难治性中性粒细胞减少和血小板减少患者疾病进展为更高危MDS，甚至白血病。多数的单系病态造血的MDS患者表现为一系血细胞减少，但是难治性贫血伴单系病态造血（RCUD）及RARS可见二系血细胞减少。

       在随后应用中发现，病态造血的系列和血细胞减少系列有时也不一致，如红细胞病态造血，但是临床表现是中性粒细胞减少。

       因此，此次分型建议RCUD不再分出三个亚型，将之前的RCUD-RA、RCUD-RN、RCUD-RT，统一归为RCUD，不做那样细分了。

       而鉴于环状铁粒幼红细胞在预后中有独立的良好意义，且与分子生物学指标相契合（SF3B1突变），因此环状铁粒幼细胞，再次单列出来。原来的难治性贫血伴环状铁粒幼红细胞（RARS），改为MDS伴环状铁粒幼细胞伴单系病态造血；难治性血细胞减少伴多系病态造血（RCMD）中有环状铁粒幼细胞者，分为：MDS伴环状铁粒幼细胞及多系病态造血，以及MDS伴多系病态造血。

       MDS-U的诊断，外周血原始细胞计数1，要求最少在两个不同时间测得，从而将RCUD或者RCMD，在合并原始细胞1时归为MDS-U。

       形态学符合RCUD（即仅仅单系病态造血），但是若达到全血细胞减少――ANC＜1.8x/L，Hbg0/L，Plt＜x/L，诊断为MDS-U。

       病态造血的定量小于，并外周血原始细胞小于1，骨髓原始细胞小于5，但是有MDS特异相关的染色体异常，诊断为MDS-U。

       1、二系血细胞减少偶见，全血细胞减少应诊断为MDS-U。

       2、如果骨髓中原始细胞＜5，外周血中2-4，则诊断为RAEB-1。如RCUD和RCMD患者外周血原始细胞为1，应诊断为MDS-U。

       3、伴有Auer小体，原始细胞在外周血中＜5，骨髓中＜，应诊断为RAEB-2。