रुझान सूचक

• वीपीटी के उच्च मूल्यों के साथ होने वाली बाजार मूल्य में कमी बुलंद विचलन के संकेत के रूप में की जाती है जो कि दबाव बेचने में संभावित गति को दर्शाता है और संभवतः आसन्न तेजी के बाजार में उलट है।

Google डेटा को कैसे अनाम बनाता है

अनाम बनाना, डेटा प्रोसेसिंग की एक तकनीक है जिसमें व्यक्ति की निजी पहचान बताने वाली जानकारी को हटा दिया या बदल दिया जाता है; इसके नतीजे के रूप में अनाम डेटा मिलता है जिसे किसी एक व्यक्ति से जोड़ा नहीं जा सकता. यह निजता के लिए Google की प्रतिबद्धता का भी एक महत्वपूर्ण हिस्सा है.

अनाम डेटा का विश्लेषण करके उपयोगकर्ताओं की पहचान की रक्षा करते हुए, हम सुरक्षित और उपयोगी उत्पाद और सेवाएं बना पाए हैं, जैसे सर्च क्वेरी को अपने आप पूरा करना, और फ़िशिंग और मैलवेयर जैसे सुरक्षा जोखिमों को बेहतर पहचान पाए हैं. हम अनाम बनाए गए डेटा को बाहर भी शेयर कर सकते हैं, जिससे हमारे उपयोगकर्ताओं की निजता को खतरे में डाले बिना उसे दूसरों के लिए उपयोगी बनाया जा सकता है.

आपके डेटा की रक्षा करने के लिए हम दो तकनीकों का उपयोग करते हैं

डेटा के कुछ निश्चित तत्वों को लोगों से अधिक आसानी से जोड़ा जा सकता है. उन लोगों की रक्षा में, डेटा के किसी भाग को हटाने के लिए हम सामान्यीकरण का उपयोग करते हैं या उसके कुछ भाग को किसी सामान्य मान से बदल देते हैं. उदाहरण के लिए, हम क्षेत्र कोड या फ़ोन नंबर वाले सभी भागों को अंकों के एक जैसे क्रम से बदलने के लिए सामान्यीकरण का उपयोग कर सकते हैं.

सामान्यीकरण से हमें के–अनामिकता पाने की सुविधा मिलती है. के–अनामिकता इस क्षेत्र में प्रचलित एक शब्द है जिसे समान लोगों के समूह में लोगों की पहचान छिपाने की एक तकनीक के रूप में इस्तेमाल किया जाता है. के–अनामिकता में के एक संख्या है जो किसी समूह का आकार बताती है. अगर डेटा समूह के किसी भी व्यक्ति के लिए, समान गुणों वाले कम से कम के–1 लोग हैं, तो हमने उस डेटा समूह के लिए के–अनामिकता प्राप्त कर ली है. उदाहरण के लिए, किसी ऐसे डेटा समूह की कल्पना कीजिए जिसमें के का मान 50 है और गुण पिन कोड है. अगर हम उस डेटा समूह के किसी भी व्यक्ति को देखें, तो हमें हमेशा उसी पिन कोड वाले 49 दूसरे लोग मिलेंगे. इसलिए, हम केवल किसी व्यक्ति के पिन कोड का इस्तेमाल करके उसे पहचान नहीं पाएंगे.

डेटा में नॉइज़ जोड़ना

विशेषता सूचक निजता (जो एक उद्योग मानक शब्द भी है) एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डेटा में गणितीय नॉइज़ जोड़ने के लिए किया जाता है. विशेषता सूचक निजता की सहायता से, यह तय करना मुश्किल बनाया जा सकता है कि क्या कोई व्यक्ति किसी डेटा समूह का भाग है, क्योंकि दिए गए एल्गोरिद्म का आउटपुट आवश्यक रूप से एक जैसा ही रुझान सूचक दिखाई देगा, चाहे किसी एक व्यक्ति की जानकारी शामिल की गई हो या न की गई हो. उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि हम पूरे भौगोलिक क्षेत्र में फ़्लू की खोजों के सामूहिक रुझान को माप रहे हैं. विशेषता सूचक निजता प्राप्त करने के लिए, हम डेटा समूह में नॉइज़ जोड़ते हैं. इसका मतलब है कि किसी दिए गए पड़ोस में हम फ़्लू की खोज कर रहे लोगों की संख्या जोड़ या घटा सकते हैं, लेकिन ऐसा करने से पूरे विस्तृत भौगोलिक क्षेत्र में रुझान की हमारी माप प्रभावित नहीं होगी. इस बात पर ध्यान देना भी ज़रूरी है कि डेटा में नॉइज़ जोड़ने से वह कम उपयोगी बना सकता है.

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रुझान सूचक

स्वचालित रूप से मैं कई प्रवृत्ति संकेतक का उपयोग कर बाजार का विश्लेषण करने के लिए। यानी बोलिंजर बैंड्स и Linear Regression Slope । वे इस तरह के रूप में तकनीकी विश्लेषण उपकरणों के साथ संयोजन के रूप में उत्कृष्ट संकेतों प्रदान IQ Option प्राइस चार्ट के नीचे एक अलग विंडो में खुलता है। и Stoch.

संकेतक एक दल रुझान सूचक परिसंपत्ति मूल्य सीमा के रूप में। समर्थन लाइनों - गलियारे के शीर्ष लाइन प्रतिरोध की लाइन, और कम बुलाया।

प्राइस बैंड रुझान सूचक के आरोही या अवरोही दिशा माध्यम से, मैं संपत्ति की सामान्य प्रवृत्ति के बारे में चिंतित हूँ।

यहाँ यह एक लाइव चार्ट पर कैसा दिखता है:

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द्विआधारी विकल्प प्राइवेट लिए सूचक (प्रवृत्ति सूचक कीमतों और मात्रा)

को देखते हुए जीने का ग्राफिक सूचक लागू तकनीकी विश्लेषण और द्विआधारी विकल्प के लिए मात्रा संकेतक को दर्शाता है। यह एक प्रतिशत के रूप में गणना की है, और पिछली अवधि की तुलना में लेनदेन की मात्रा परिवर्तित रुझान सूचक करने के तरीके से पता चलता है। रुझान सूचक मूल्य और मात्रा यह प्रवृत्ति और अपनी ताकत की दिशा पुष्टि करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

आप इस तुलना एलईडी द्विआधारी विकल्प सूचक की मात्रा संतुलनयह अपने अधिक से अधिक सटीकता ध्यान देने योग्य है। लाइव चार्ट पर, यह एक अलग विंडो में दिखाई देता है एक वक्र की तरह लग रहा है। प्राइवेट सूचक अपने दम पर विन्यस्त किया जा सकता है। आंकड़ों की गणना स्वचालित रूप से किया जाता है।