1.5日振幅小于5%的源码公式源码
2.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

5日振幅小于5%的公式源码

       这没啥用，建议还是源码弄点实在的比较好。

       下面是源码通达信版的振幅公式源码：

       T: (HHV(H,5) - LLV(L,5))/REF(O,4) < 0.;

       该公式源码表示的是5日内最高价与最低价的差值与前一日开盘价的比值小于0.，用来判断股票价格的源码波动幅度是否在一定范围内。然而，源码这并未提供实际的源码检查更新源码指导意义，因此建议寻找更有用的源码指标进行参考。

       在股市分析中，源码需要考虑多种因素才能做出准确的源码判断，单凭这个公式可能无法全面评估股票的源码走势。因此，源码建议投资者结合其他技术指标和基本面分析，源码综合判断投资决策。源码查找locate源码

       具体来说，源码投资者可以结合MACD、源码KDJ、RSI等技术指标，以及公司的财务状况、行业地位、pink前端源码市场环境等因素，进行深入分析。同时，注意风险管理，合理设置止损点，避免过度追涨杀跌。移车源码

       总结来说，虽然通达信版的振幅公式源码可以提供一定参考，但在实际操作中，还需要结合其他因素进行综合分析。因此，建议投资者在使用这类公式时保持审慎态度，修改cpython源码避免盲目跟风。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。