(一) avedev(x,n):返回x在n周期内的平均绝对偏差. 注: 1,n为有效值,但当前的k线数不足n根,该函数返回空值; 2,n为0时,该函数返回空值; 3,n为空值,该函数返回空值; 4,n不能为变量 算法举例:计算avedev(c,3);在最近一根k线上的值. 用麦语言函数可以表示如下: (abs(c-(c+ref(c,1)+ref(c,2))3)+abs(ref(c,百度推广文章-精橙五,1)-(c+ref(c,1)+ref(c,2))3)+abs(ref(c,2)-(c+ref(c,1)+ref(c,2))3))3; 例: avedev(c,5);返回收盘价在5周期内的平均绝对偏差. 表示5个周期内每个周期的收盘价与5周期收盘价的平均值的差的绝对值的平均值,判断收盘价与其均值的偏离程度 (二) devsq(x,n): 计算数据x的n个周期的数据偏差平方和. 注: 1,n为有效值,但当前的k线数不足n根,该函数返回空值; 2,n为0时,该函数返回空值; 3,n为空值,该函数返回空值; 4,n不支持为变量 算法举例:计算devsq(c,3);在最近一根k线上的值. 用麦语言函数可以表示如下: square(c-(c+ref(c,1)+ref(c,2))3)+square(ref(c,1)-(c+ref(c,1)+ref(c,可穿戴设备的未来 平台与服务,2))3)+square(ref(c,可穿戴设备的未来 产品展望 日常生活主流,2)-(c+ref(c,电子锁,1)+ref(c,2))3); 例: devsq(c,5);计算数据收盘价5个周期的数据偏差平方和. 表示收盘价与收盘价均值偏差分别平方之后求和,devsq(c,5)表示5个周期的收盘价与收盘价均值偏差分别平方之后求和. 可穿戴设备的未来 产品展望 日常生活主流 由于消费者一般都习惯在日常生活中随身携带智能手机,因此附属式可穿戴产品与智能手机搭配使用并不是问题.附属式可穿戴产品的主要瓶颈,是将数据处理能力转给智能手机的同时,也额外增加了智能手机的任务,因此将消耗智能手机更多的电力.而一旦智能手机没电,则附属式可穿戴产品也将无法正常使用. 要从根本上解决这个问题,需要智能手机的续航能力得到突破性进展.而在目前电池技术尚未有实质性进展的情况下,附属式可穿戴产品依然将成为大众消费者日常使用主流的原因,在于以下几点: (1)智能手机深度使用者数量庞大,每日频繁充电甚至随时充电已经成为常态,多加一个可穿戴产品对智能手机的电量消耗实际上影响不大.如果用户不是智能手机深度使用者,那每日充一次电即可满足可穿戴产品额外增加的电量消耗. (2)日常生活中可进行充电的场合越来越多,办公室,火车站汽车站飞机场,咖啡厅等都提供充电服务,随时充电成为可能. (3)用户可携带移动充电器随时为补充电量.