diff是差异度指标。因为diff主要用于比较两个概率分布的差异程度，它的数值越大，表示两个概率分布越不相似。diff指标常被用于机器学习中的模型评估，比如在分类问DIFF数值代表着多方力量的强弱，DIFF线出现一谷高于一谷的波动形态，说明多方力量在逐步转强，虽然此时仍是空方占据优势、拉低了股价，但趋势运行的状态却在发生改
numpy.diff(a, n=1,axis=-1) 1 沿着指定轴计算第N维的离散差值参数：a:输入矩阵n:可选，代表要执行几次差值axis:默认是最后一个示例：import numpy as np 用三种差商公式计算数值微分的Julia函数如下：diff_forward(f, x; h=sqrt(eps(Float64)))=(f(x+h)-f(x))/hdiff_central(f, x; h=cbrt(eps(Float64)))=(f(x+h/2)-f(x-h/2))/hdiff_backward(f, x; h
我们可以从上图看出箭头的位置DIFF的值都在210左右，3373的时候diff值是-283（可以理解为超买和超卖）如果你严格遵守模型来做的话你会在200的时候卖掉股票少赚⼀点利润，但是MACD指标的取值范围可以划分为0-100%,当MACD指标中的DIFF取值在20%以下，则说明个股进入超卖区域，是一种买入信号；|当DIFF取值在20%到80%之间，则说明个股进入徘徊期间，投资者应该
￣□￣｜｜ 计算完成后，diff指标的数值通常是两条MA线之间的差异值，这个差异值往往与价格的走势密切相关，因此，它可以用来预测价格走势的变化趋势。在使用diff指标时，需要注意的是，它通Diff指标是一种股票分析工具，它通常用于检测趋势和市场动向。Diff指标的名称源自指标计算中使用的差异值(difference),因此也称作“差异指标”。Diff指标本质
diff: 3.152 err: 0.00619 7 : diff: 3.1552 err: 0.00299 8 : diff: 3.1488 err: 0.00939 9 : diff: 3.22561 err: -0.06742 10 : diff: 3.22561 err: -0.06742 11 : diff: 3FPS3000算法中的取点方法，以及diff值的计算产生一组随机数(r_1, theta_1) , r_1 代表半径，theta_1 代表角度。这样如果给了一个点(x_0,y_0) ,就可以通过(r_
