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更新于 10-26 00:15

数据与分析

16,962 个结果

algo-forecast-arima

该技能用于构建 ARIMA 时间序列预测模型,支持趋势与季节性分解。ARIMA(p,d,q) 结合自回归(AR)、差分(I)与移动平均(MA),季节性变体为 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,s)。适用于具有明显趋势或季节性的单变量序列预测,如销量、需求、流量。要求数据平稳(通过差分实现),需通过 ADF 检验判断平稳性,并用 Ljung-Box 检验残差。不适用于多变量预测、超长期预测或不规则事件驱动数据。

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ict-trading-model

该技能基于严格的ICT/SMC框架分析流动性市场,将ICT术语转化为可验证的逐K线模型。它支持解释概念、标注图表、验证交易设置和制定条件性计划,但仅用于分析,不执行交易。需要结合多时间帧偏见、流动性扫荡、位移、收盘确认的MSS/BOS、PD阵列和交易时段过滤。输出状态分为confirmed、developing、invalidated或no-trade,并区分观察、推导、解释和缺失数据。

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figure-style

Figure Style 是一个用于科研制图与图表质量检查的技能,适用于单个图表或子图的绘制、清理、标注与审阅场景。它提供一份制图检查清单:根据数据形态和所要表达的结论选择图表类型,而非依据装饰效果;为坐标轴标注单位、说明数据变换、在可用时展示不确定性或重复结构;颜色仅用于有意义的分组,并保持各子图调色板可访问且一致;保存前需渲染图表并检查文字、刻度标签、图例、裁剪和重叠问题;同时保存图像以及重新生成它所需的代码和数据。该技能强调可验证的数据来源优先,认为精致但数据不可验证的图表不可接受。该技能本身未提供具体的安装命令、平台限制或收费信息。

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