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漫画:寻找股票买入卖出的最佳时机

————— 第二天 ————— 什么意思呢?让我们来举个例子,给定如下数组: 该数组对应的股票涨跌曲线如下: 显然,从第2天价格为1的时候买入,从第5天价格为8的时候卖出,可以获得最大收益: 此时的最大收益是 8-1=7。 在上面这个例子中,最大值9在最小值1的前面,我们又该怎么交易?总不能让时间倒流吧? ———————————— 以下图为例,假如我们已经确定价格4的时候为卖出时间点,那么此时最佳的买入时间点是哪一个呢? 我们要选择价格4之前的区间,且必须是区间内最小值,显然,这个最佳的选择是价格2的时间点。 第1步,初始化操作,把数组的第1个元素当做临时的最小价格;最大收益的初始值是0: 第2步,遍历到第2个元素,由于2<9,所以当前的最小价格变成了2;此时没有必要计算差值的必要(因为前面的元素比它大),当前的最大收益仍然是0: 第3步,遍历到第3个元素,由于7>2,所以当前的最小价格仍然是2;如我们刚才所讲,假设价格7为卖出点,对应的最佳买入点是价格2,两者差值7-2=5,5>0,所以当前的最大收益变成了5: 第4步,遍历到第4个元素,由于4>2,所以当前的...

手把手教你EMD算法原理与Python实现

点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号,属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件,1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法,其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1],IMF分量是具有时变频率的震荡函数,能够反映出非平稳信号的局部特征,用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。 网友Aeo[2]提供了下面的算法过程分析。 算法过程分析 筛选(Sifting) 求极值点通过Find Peaks算法获取信号序列的全部 极大值和 极小值 拟合包络曲线通过信号序列的 极大值和 极小值组,经过 三次样条插值法获得两条光滑的波峰/波谷拟合曲线,即信号的 上包络线与 下包络线 均值包络线将两条极值曲线平均获得 平均包络线 中间信号原始信号减均值包络线,得到 中间信号 判断本征模函数(IMF)IMF需要符合两个条件:1)在整个数据段内,极值点的个数和过零点的个数必须相等或相差最多不能超过一个。2)在任意...

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