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Z-Score

The z-score (also known as the standard score) measures how many standard deviations a data point is from the mean of a dataset. It helps determine whether a data point is typical or unusual compared to the dataset.
The formula for the z-score is:
z = \frac{x - \mu}{\sigma}
Where:
• x = the value being evaluated
• \mu = the mean of the dataset
• \sigma = the standard deviation of the dataset
Interpretation:
• A positive z-score indicates the data point is above the mean.
• A negative z-score indicates the data point is below the mean.
• A z-score of 0 means the data point is exactly at the mean.
The formula for the z-score is:
z = \frac{x - \mu}{\sigma}
Where:
• x = the value being evaluated
• \mu = the mean of the dataset
• \sigma = the standard deviation of the dataset
Interpretation:
• A positive z-score indicates the data point is above the mean.
• A negative z-score indicates the data point is below the mean.
• A z-score of 0 means the data point is exactly at the mean.
오픈 소스 스크립트
트레이딩뷰의 진정한 정신에 따라, 이 스크립트의 작성자는 이를 오픈소스로 공개하여 트레이더들이 기능을 검토하고 검증할 수 있도록 했습니다. 작성자에게 찬사를 보냅니다! 이 코드는 무료로 사용할 수 있지만, 코드를 재게시하는 경우 하우스 룰이 적용된다는 점을 기억하세요.
면책사항
해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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