Normalization Binary Options

Normalizetable. py 8211 Matrix-Normalisierungsalternativen zur Verdünnung Zur Durchführung vieler nachgeschalteter Analysen nach OTU-Kommissionierung (neben metagenomeSeq8217s fitZIG und DESeq OTU differentielle Häufigkeitstests) muss die OTU-Matrix normalisiert werden, um unebene Spalten (Sample) Summen zu berücksichtigen, die am meisten resultieren Moderne Sequenzierungstechniken. Diese Methoden versuchen, die Zusammensetzungsfähigkeit zu korrigieren. Rarefying wirft einige Daten weg, indem sie auf eine konstante Summe verdünnt und extrem niedrige Tiefenproben wegwerfen. Selbst mit diesen neuen Normierungstechniken würden wir empfehlen, Proben mit geringer Tiefe wegzuwerfen (z. B. weniger als 1000 Sequenzen / Probe). DESeq / DESeq2 gibt negative Ergebnisse für niedrigere OTUs als Ergebnis seiner Log-Transformation aus. Für die meisten ökologisch sinnvollen Metriken (z. B. UniFrac / Bray Curtis) sind dies Probleme. Für diese Frage gibt es derzeit keine gute Lösung. Beachten Sie, dass man der Matrix hinzugefügt wird, um log (0) zu vermeiden. Es wurde gezeigt, dass die Gruppierungsergebnisse in hohem Maße von der Wahl des Pseudocount abhängig sein können (z. B. sollte sie 0,01 statt 1 betragen), für weitere Informationen Costea, P. et al. (2014) 8220A fairer Vergleich8221, Nature Methods. DESeq / DESeq2 kann auch eine sehr langsame Laufzeit haben, insbesondere bei größeren Datensätzen. In diesem Skript implementieren wir die Varianzstabilisierungstechnik DESeq28217s. Wenn Sie diese Alternativen zu rarefying verwenden, empfehlen wir metagenomeSeq8217s CSS (kumulative Summenskalierung) Transformation für die Metriken, die Fülle-basiert sind. Es wird nicht empfohlen, diese neuen Methoden mit Präsenz - / Abwesenheitsmetriken zu verwenden, zum Beispiel binäres Jaccard oder ungewichtetes UniFrac. Für mehr über metagenomeSeq8217s CSS, siehe Paulson, JN, et al. 8216Differentielle Häufigkeitsanalyse für mikrobielle Marker-Gen-Surveys8217 Naturmethoden 2013. Für DESeq siehe Anders S, Huber W. 8216Differentielle Expressionsanalyse für Sequenzzähldaten.8217 Genom Biology 2010. Für DESeq2 lesen Sie bitte, dass Love, MI et al. 8216Moderierte Schätzung der Faltungsänderung und Dispersion für RNA-Seq-Daten mit DESeq2,8217 Genom Biology 2014. Wenn Sie diese Methoden verwenden, bitte CITE die entsprechende Referenz sowie QIIME. Für jede dieser Methoden muss das Clustering nach Sequenztiefe als verwechselbare Variable überprüft werden, z. B. Durch Färbung durch Sequenzen / Probe auf einem PCoA-Plot und Testen auf Korrelationen zwischen Taxa-Abundanzen und Sequenzierungstiefe mit z. B. Adonis in Vergleichsliste. Oder Beobachtungsmetadatacorrelation. py. Anmerkung: Wenn die Eingabe-BIOM-Tabelle Beobachtungsmetadaten enthält (z. B. Taxonomie-Metadaten für jede OTU), werden diese Metadaten bei der Verwendung von DESeq2 nicht in die normalisierte Ausgabe-BIOM-Tabelle aufgenommen. Bei der Verwendung von CSS werden die Taxonomie-Metadaten in die normalisierte Ausgangstabelle aufgenommen, jedoch nicht im gleichen Format wie die Eingabetabelle (z. B. 8220NA8221 wird für fehlende taxonomische Ebenen hinzugefügt). Diese Diskrepanz tritt auf, weil die zugrunde liegenden R-Pakete, die verwendet werden, um die Metadaten der Normierungstaxonomie in einem anderen Format durchzuführen. Als Umgehung kann der Befehl 8220biom add-metadata8221 verwendet werden, um die ursprünglichen Beobachtungsmetadaten zu der normalisierten Ausgabetabelle hinzuzufügen, falls dies gewünscht wird. Um beispielsweise die ursprünglichen Taxonomie-Metadaten auf die normalisierte Normalausgabe aufzunehmen, kann 8220biom add-metadata8221 mit der repräsentativen taxonomischen Zuordnungsdatei von assigntaxonomy. py verwendet werden. Verwendung: normalizetable. py Optionen - i, - - inputpath Pfad zur Eingabe-BIOM-Datei (zB die Ausgabe von OTU-Kommissionierung) oder Verzeichnis mit eingegebenen BIOM-Dateien für die Stapelverarbeitung ERFORDERLICH, wenn nicht übergeben - l - o, - - outpath Ausgabedateiname für Einzel-Datei Betrieb oder Ausgabe-Verzeichnis für die Batch-Verarbeitung ERFORDERLICH, wenn nicht übergeben - l - s, - - outputCSSstatistics Ausgabe CSS-Statistik-Datei. Hierbei handelt es sich um ein Verzeichnis für die Stapelverarbeitung und einen Dateinamen für die Standardeinstellung für einzelne Dateien: False - z, - - DESeqnegativestozero Ersetzen Sie negative Zahlen, die durch die DESeq-Normalisierungstechnik mit Nullen erzeugt werden: False - a, - - Algorithmus Normalisierungsalgorithmus BIOM-Tabelle (n). Standard: CSS Verfügbare Optionen sind: CSS, DESeq2 - l, - - listalgorithms Verfügbare Normalisierungsalgorithmen anzeigen und Standard verlassen: Falsche BIOM-Tabelle mit normalisierten Zählungen. Einfache Datei CSS Matrix Normalisierung: Normalisieren Sie eine rohe (nicht normalisierte / nicht-verdünnte) otutable. biom mit CSS: Einzelne Datei DESeq2 Matrix Normalisierung: Trading-Strategie - mit der Normalisierung Theory Um ehrlich zu sein habe ich keine Ahnung, ob dies ein wirklich gut - Bekannte Weise zu handeln oder nicht, aber ich dachte nur an die Theorie und basiert meine binäre Option Test Trades auf sie. Alles, was es tut, ist Banking auf die zugrunde liegenden Vermögenswert wieder normal, nachdem sie in einer Weise, die nicht passt. Dies ist eine Methode zu handeln, indem Vorhersagen auf der Grundlage einer Rückkehr zur Normalisierung oder Normalisierung. Das erste, was in dieser Strategie zu tun ist, erhalten Daten und analysieren. Eine Sache, die ich tat, war Blick auf den Durchschnitt unterschiedlich zwischen dem Intra-Tag hoch und niedrig des SPX und Nasdaq 100 in den letzten 3 Jahren. Dann überlappte ich dieses Diagramm mit der Nettoveränderung im Preis von offen bis zu schließen. Die Normalität, die ich fand, war, dass an den Tagen gab es die größte Unterschied in der intraday hoch und niedrig war an Tagen, wenn der Preis ging weit in eine Richtung. So können Sie erwarten, höhere Volatilität in eine Richtung, wenn der Preis beginnt an der offenen und steigt oder fällt den ganzen Tag nach oben oder unten. Der Handel, den Sie mit diesem Setup, indem Sie für Tage, wenn der Preis hat einen hohen intra-day hoch zu niedrig von über 1,2 verteilt im Vergleich zum Schlusskurs, aber nicht viel bewegen vom offenen zum Schlusskurs. Grundsätzlich würde dies wie ein W-oder seitwärts Markt mit großen Bereichen aussehen. Wenn dies geschieht, würde das Ziel sein, einen Würgehandel am nächsten oder nächsten Woche aufzubauen, abhängig von Ihrem Zeitrahmen und spielen die erwartete Bewegung zurück zur Normalisierung, was eine hohe Volatilität in einer Richtung wäre. Hohe Volatilität in einer Richtung bedeutet, dass Sie einen Gewinn durch die Festlegung der Geld Positionen, die sehr profitabel, wenn der Streik in beide Richtungen erreicht wird. Das ist aber nur ein Beispiel. Es gibt noch viele andere. Wenn es einen sehr starken Trend über viele Jahre, die mit einem abrupten Hügel oder Dip in einem Zins-Derivat-Spiel gebrochen ist, könnten Sie spielen einen Handel die endet günstig, wenn der Zinssatz wieder zu einer normaleren Preiskurve oder eine, die ist Normalisiert. Die andere Seite zu diesem ist herauszufinden, was verursacht die Pause von normalen Preisen und herauszufinden, ob es nur eine Anomalie oder etwas Sinnvoller war. Das beste Beispiel für die Verwendung dieser derivativen Handelsstrategie wäre, wenn die Börse 2008 abgestürzt wäre. Das meiste Geld wäre gemacht worden, indem man lange auf sehr stabile Unternehmen oder auf den breiteren Indizes wie dem DJIA oder SPX ging. Da es nicht erwartet wird, dass alle Unternehmen auf dem steilen Absturz korrekt geschätzt werden, sollten Sie lange an der Unterseite erhalten haben und Ihre Positionen verkauft haben, während der Markt gerechtester die Firmen über Zeit schätzte. Es war eine einfache V-Erholung, wo die Preise drängten die Preise auf Impulse, die extrem war. Ein weiterer Weg, um in die Normalisierung Handel ist es, einen Blick auf die durchschnittliche hoch zu niedrig von einem zugrunde liegenden Vermögenswert. Wenn der Durchschnitt 1,2 Veränderung gegenüber dem aktuellen Durchschnittspreis des zugrunde liegenden Indikators ist, und es hat ein paar Tage, wo die Veränderung war nur 0,2, können Sie dies als Zeichen der Bewegung zu kommen. Umgekehrt könnten Sie überschüssige Volatilität als Maßstab, dass der Preis könnte beginnen, ziehen Sie zurück auf Bewegung, die eine gute Zeit, um Premium in den Optionen Märkte zu sammeln wäre. Normalisierung wird verwendet, um Text zu einer einzigartigen, gleichwertigen Form zu konvertieren. Software kann äquivalente Zeichenfolgen zu einer bestimmten Sequenz normalisieren, wie z. B. die Normierung von zusammengesetzten Zeichenfolgen in vorkomponierte Zeichen. Die Normalisierung ermöglicht eine einfachere Sortierung und Suche nach Text. Die ICU-Normalisierungs-APIs unterstützen die Standard-Normalisierungsformulare, die in Unicode Technical Report 15 (Unicode-Normalisierungsformulare) und den Abschnitten Normierung, Sortierung und Suche in Kapitel 5 des Unicode-Standards detailliert beschrieben sind. ICU unterstützt auch verwandte, zusätzliche Operationen. Einige davon sind in Unicode Technical Note 5 (Canonical Equivalence in Applications) beschrieben. ICU 4.4 fügt die Normalizer2 API (in Java C und C), ersetzt fast alle der alten Normalizer API. Es gibt ein Design-Dokument mit vielen Details. Die gesamte ersetzte alte API ist nun als dünner Wrapper um die neue API implementiert. Hier eine Zusammenfassung der Unterschiede: Benutzerdefinierte Daten: Die neue API verwendet nicht-statische Funktionen. Eine Normalizer2-Instanz kann aus Standard-Unicode-Normalisierungsdaten oder aus einer benutzerdefinierten (anwendungsspezifischen) Datendatei mit benutzerdefinierten Daten erstellt werden, die mit dem neuen gennorm2-Tool verarbeitet werden. Beispiele für mögliche benutzerdefinierte Daten umfassen UTS 46 IDNA-Zuordnungen, MacOS X-Dateisystemnormierung und eine Kombination von NFKC mit Fallfaltung (siehe Unicode FCNFKCClosure-Eigenschaft). Durch die Verwendung einer einzigen Datendatei und eines einzigen Verarbeitungsschritts für Kombinationen wie NFKC-Fallfaltung wird die Leistung für solche Operationen verbessert. NFKCCasefold: ICU 4.4 unterstützt die Kombination von NFKC, Fallfaltung und Entfernen ignorierbarer Zeichen, die mit Unicode 5.2 eingeführt wurde. Die alte unorm. icu-Datendatei (die in Java verwendet wurde, wurde in der gemeinsamen Bibliothek in C / C hartcodiert) wurde durch zwei neue Dateien, nfc. nrm und nfkc. nrm ersetzt. Wenn nur kanonische oder nur Kompatibilitätszuordnungen benötigt werden, kann die andere Datendatei entfernt werden. Es gibt auch eine neue nfkccf. nrm-Datei für NFKCCasefold. FCD: Die alte API unterstützt die FCD-Verarbeitung nur für NFC / NFD-Daten. Normalizer2 unterstützt es für alle Datendateien, einschließlich NFKC / NFKD und benutzerdefinierte Daten. FCC: Normalizer2 unterstützt optional eine zusammenhängende Komposition, die fast die gleiche wie NFC / NFKC ist, außer dass die normalisierte Form auch den FCD-Test bestanden hat. Dies wird auch für jede Standard - oder benutzerdefinierte Datendatei unterstützt. Schnellprüfung: Für eine optimierte Kombination aus Schnellprüfung und Normalisierung gibt es eine neue spanQuickCheckYes () Funktion. Gefiltert: Die neue FilteredNormalizer2-Klasse kombiniert eine Normalizer2-Instanz mit einem UnicodeSet, um die Normalisierung auf bestimmte Zeichen zu beschränken. Die alte API-UNICODE32-Option wird z. B. über einen FilteredNormalizer2 mit einem UnicodeSet mit dem Muster: age3.2: implementiert. (Mit anderen Worten, die Unicode 3.2-Normalisierung benötigt jetzt die uprops. icu-Daten.) Benutzerfreundlichkeit: Im Allgemeinen vereinfacht der Umstieg auf eine Factory-Methode, ansonsten nicht-statische Funktionen und mehrere Datendateien, alle Signaturen der Funktion. Iteration: Die Unterstützung der iterativen Normalisierung wird nun durch Funktionen bereitgestellt, die Eigenschaften von Codepunkten testen, anstatt einen bestimmten Typ von ICU-Zeichen-Iterator zu erfordern. Die alte Implementierung sowieso nur holte die Code-Punkte und verwendet gleichwertige Code-Point-Test-Funktionen. Die neue API bietet auch eine breitere Palette solcher Testfunktionen. String-Schnittstellen: In Java sind Eingabeparameter nun CharSequence-Referenzen und die Ausgabe an StringBuilder oder Appendable. Die neue API ersetzt nicht einige Teile der alten API: Die Zeichenfolgenvergleichsfunktionen werden weiterhin nur auf der alten API bereitgestellt, obwohl sie mit dem neuen Code reimplementiert werden. Sie verwenden mehrere Normalizer2-Instanzen (FCD und NFD) und sind daher für die neue Klasse Normalizer2 schlecht geeignet. Gegebenenfalls ist ein modernisierter Austausch mit mehreren Normalizer2-Instanzen als Parameter möglich, aber nicht geplant. Die alten QuickCheck-Rückgabewerte werden auch von der neuen API verwendet. Datendateisyntax Das Werkzeug gennorm2 akzeptiert eine oder mehrere. txt-Dateien und generiert eine. nrm-Binärdatei für Normalizer2.getInstance (). Für gennorm2-Befehlszeilenoptionen rufen Sie gennorm2 --help auf. Gennorm2 startet ohne Daten. Wenn Sie Standard-Unicode-Normalisierungsdaten enthalten möchten, verwenden Sie die Dateien in / source / data / unidata / norm2 /. Sie können eine davon ändern oder zusammen mit einer oder mehreren zusätzlichen Dateien zur Verfügung stellen, die Zuordnungen hinzufügen oder entfernen. Hangul / Jamo-Daten (Mappings und ccc0) sind vordefiniert und können nicht geändert werden. Mappings in einer Textdatei können Mappings in vorherigen Dateien desselben gennorm2-Aufrufs überschreiben. Kommentare beginnen mit. Leerraum zwischen Token wird ignoriert. Zeichen werden als hexadezimale Codepunkte geschrieben. Kombinieren von Klassenwerten werden als Dezimalzahlen geschrieben. In jeder Datei kann jedes Zeichen höchstens eine Abbildung und höchstens einen Wert für ccc (kanonische Kombinationsklasse) haben. Ein ccc-Wert darf nicht 0 sein. (Ccc0 ist die Voreinstellung.) Ein Zwei-Wege-Mapping muss einer Folge von genau zwei Zeichen zugeordnet werden. Eine einseitige Abbildung kann auf null, eins, zwei oder mehr Zeichen abgebildet werden. Das Zuordnen auf Nullzeichen entfernt das ursprüngliche Zeichen in der Normalisierung. Das Generatorwerkzeug wird jede Abbildung rekursiv aufeinander anwenden. Gruppen von Zuordnungen, die von den Unicode-Normalisierungsalgorithmen verboten sind, werden als Fehler gemeldet. Wenn beispielsweise ein Zeichen eine Zwei-Wege-Zuordnung hat, kann keines seiner Zuordnungszeichen eine Einweg-Zuordnung aufweisen. Unicode 6.1 Optionale Unicode-Version (seit ICU 49 Standard: uchar. h UUNICODEVERSION) 00E10061 0301 Zweiweg-Abbildung 00AAgt0061 Einweg-Abbildung 0300..0314: 230 ccc für einen Codepunktbereich 0315: 232 ccc für einen einzelnen Codepunkt Möglich, Mappings aus vorherigen Quelldateien zu überschreiben, einschließlich Entfernen einer Zuordnung: