āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāļāļēāļAIāļāļēāļāļāđāļēāļĒāđāļŦāļāļāđāđāļāđāļāļĢāļąāļ
āļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī | ChatGPT | Microsoft Copilot | Claude | Gemini | Perplexity |
---|---|---|---|---|---|
āļāļđāđāļāļąāļāļāļē | OpenAI | Microsoft | Anthropic | Perplexity AI | |
āđāļĄāđāļāļĨāļāļ·āđāļāļāļēāļ | GPT-3.5/GPT-4 | GPT-4 | Claude | PaLM 2/Gemini | GPT-3.5/GPT-4 |
āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļ āļēāļ | āļĄāļĩ (GPT-4) | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļ | āļāļĩ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ | āļāļĩ |
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ | Windows, Edge | āđāļ§āđāļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļē | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ |
āļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļīāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āđāļāđāļāļēāļChatGPT https://chatgpt.com/
āđāļāđāļāļēāļ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđāļāđāļāļēāļ Gemini https://gemini.google.com/app
āđāļāđāļāļēāļ perplexity https://www.perplexity.ai/
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļ āļđāļĄāļīāļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļ [āļāļąāļ§āđāļāļĢ A] āđāļĨāļ° [āļāļąāļ§āđāļāļĢ B] āļāļēāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļģāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļĢāļāļāđāļāļāļ [āļāļąāļ§āļāļĩāđāļ§āļąāļāļŠāļģāļāļąāļ] āđāļāļāđāļ§āļ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļē] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ 3-5 āļāļĢāļ°āđāļāđāļ āļāļĢāđāļāļĄāļāļģāđāļāļ°āļāļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāļāļīāļāđāļāļāļĢāļēāļāļīāļāļāļĩāđāđāļŠāļāļāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļāļķāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āļāļąāļāļāļąāļĒ] āļāđāļ [āļāļĨāļĨāļąāļāļāđāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āđāļāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļāļ [āđāļāļāļ/āļāļĩāļĄ A] āđāļĨāļ° [āđāļāļāļ/āļāļĩāļĄ B] āđāļāļāđāļēāļ [āļāļąāļ§āļāļĩāđāļ§āļąāļ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Dashboard āļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļļāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļĢāļēāļ§ (Story) āļāļĩāđāđāļŠāļāļāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļāļķāļāđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļŦāļĄāđāđ āļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļĒāļāļāļāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļāļĩāļ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļē] āļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāđāļāļ āļēāļĐāļēāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Social Listening āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ [āđāļāļĢāļāļāđ/āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļŠāļķāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē (Sentiment) āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļĢāļđāļāļāļĢāļĢāļĄ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Customer Journey Map āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļļāļāļļāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļŠ (Touchpoints) āļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāļĩāđāļŠāļļāļ 3-5 āļāļļāļ āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļĨāļđāļāļāđāļē”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļāļāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĄāđāļāļ] āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ ROI āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāđāļāļĄāđāļāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Heatmap āđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļ [āļāļąāļ§āđāļāļĢ A], [āļāļąāļ§āđāļāļĢ B], āđāļĨāļ° [āļāļąāļ§āđāļāļĢ C] āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļąāļĒāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāļāļĨāļīāđāļāļāļąāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ User Persona 3-5 āđāļāļ āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļĩāđāļāļāļĢāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāđāļĨāļ° Persona”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Sankey Diagram āđāļŠāļāļāļāļēāļĢāđāļŦāļĨāļāļāļ [āļāđāļāļĄāļđāļĨ/āļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢ] āđāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļļāļāļļāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāđāļģāļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒ āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāđāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļāļ·āđāļāļāđāļāļŦāļē Anomalies āļŦāļĢāļ·āļ Outliers āļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļĢāļēāļ§āļāļĩāđāļāļāļīāļāļēāļĒāļŠāļēāđāļŦāļāļļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļĩāđāļāļēāļāđāļāļīāļāļāļķāđāļāļāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Cohort Analysis āļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļĩāđāļāļ·āđāļ [āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļāđāļ§āļ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļē] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāđāļģāđāļĨāļ° Customer Lifetime Value”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Supply Chain āļāļāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Network Graph āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļđāđāļāļąāļāļāļģāļŦāļāđāļēāļĒ āļŠāļīāļāļāđāļēāļāļāļāļĨāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļļāļāļāļąāļāļāļģāļŦāļāđāļēāļĒ āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļļāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Predictive Model āļāļĩāđāļāļģāļāļēāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢ Churn āļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Risk Score āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŠāļđāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ HR āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ Employee Engagement āđāļĨāļ° Turnover Rate āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Story āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāđāļēāļāđ āļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāļķāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Geographic Information System (GIS) visualization āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļąāļ§āļāļāļ [āļāđāļāļĄāļđāļĨ/āļāļąāļ§āđāļāļĢ] āļāļēāļĄāļāļ·āđāļāļāļĩāđ āđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļŦāļĢāļ·āļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Time Series āļāļāļ [āļāļąāļ§āļāļĩāđāļ§āļąāļ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Decomposition Plot āļāļĩāđāđāļĒāļāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļ Trend, Seasonality, āđāļĨāļ° Residual āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Decision Tree āļŦāļĢāļ·āļ Random Forest Model āļāļĩāđāļāđāļ§āļĒāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ [āļŦāļąāļ§āļāđāļ/āļāļąāļāļŦāļē] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Flowchart āļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ”
āļāļĄāđāļāđāđāļāđāļāļāļāļĨāļīāļāļāļĩāđ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļāļāļāļāļĨāļļāļāđāļāļĨāļ āļāļķāđāļāđāļāđāļ CDC ActionZone āļāđāđāļĨāļĒāđāļāļēāđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļīāļāđāļŦāļāđāļāļĒāđ āđāļŦāđāļāļģāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļĒ āļāļąāļāđāļāļīāđāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļŦāđāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
1.āđāļāļīāļāļāļąāļāļāļĩāļāļāļĨāļāļ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļ Binaryoption (āđāļŦāļĄāļēāļ°āļāđāļāđāļāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļđāļŠāļąāļāļāļēāļ TF 1H āļāļķāđāļāđāļ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļForex (āđāļāđāđāļāđāļāļĩāļāļąāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
2.āđāļāļāļĩāđ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđāļ§āđāļāļēCodeāļāļĩāđāļāļĄāđāļāļ āļāđāļāļāļ§āļēāļāđāļāđāđāļĨāļĒāļāļĢāļąāļ
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"
//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables
xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')
xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')
plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)
//****************************************************************************//
//Calculate Indicators
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting
xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)
FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)
SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)
Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA
//****************************************************************************//
// Define Color Zones
Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1
Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1
//****************************************************************************//
// Display color on chart
bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)
//****************************************************************************//
// Display MA lines
FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)
//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar
buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0
bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)
buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond
bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black
//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart
plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")
// Display Buy/Sell Ribbon
plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)
plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)
//****************************************************************************//
// Label
labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'
l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)
label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)
// Momentum Signal using StochRSI
// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!
// fixed inputs //
smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70
// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!
// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0
crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0
crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0
plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))
//****************************************************************************//
// Alert conditions
alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')
alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')
alertcondition(bullish,
title='is Bullish')
alertcondition(bearish,
title='is Bearish')
alertcondition(Green,
title='is Green')
alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')
alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')
alertcondition(Red,
title='is Red')
alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')
alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')
//****************************************************************************//
// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell)
strategy.close("Buy")
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Text Mining āļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļāđāļ āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļĨāļđāļāļāđāļēāļŦāļĢāļ·āļ Social Media āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Word Cloud āļāļĢāđāļāļĄāļŠāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āđāļāđāļāļŠāļģāļāļąāļāļāļĩāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Funnel Analysis āļāļāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ Conversion Rate āđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāđāļāļāļāļ āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ A/B Testing āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ āļāļĢāđāļāļĄāļāļģāđāļāļ°āļāļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Cluster Analysis āļāļāļ [āļāļĨāļļāđāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Scatter Plot āļŦāļĢāļ·āļ t-SNE Visualization āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļĨāļąāļāļĐāļāļ°āđāļāļāļēāļ°āļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ IoT āļāļēāļ [āļāļļāļāļāļĢāļāđ/āđāļāļāđāļāļāļĢāđ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Real-time Dashboard āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļŠāļāļēāļāļ°āđāļĨāļ°āđāļāļ§āđāļāđāļĄāļŠāļģāļāļąāļ āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļāđāļāđāļāđāļāļ·āļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđāļāļīāļāļāļāļāļī”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Network Analysis āļāļāļ [āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĢāļ·āļāļāđāļēāļĒ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ Key Influencers āļŦāļĢāļ·āļ Central Nodes āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāđāļāļĢāļ·āļāļāđāļēāļĒāđāļāļĒāļĢāļ§āļĄ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Sentiment Analysis āļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Emotion Wheel āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāļāļēāļĢāļĄāļāđāļāđāļēāļāđ āļāļĢāđāļāļĄāļŠāļĢāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Correlation Matrix āļāļāļ [āļāļļāļāļāļąāļ§āđāļāļĢ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Heatmap āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļĒāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Clickstream āļāļēāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļāļāļĨāļīāđāļāļāļąāļāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ User Flow Diagram āļāļĩāđāđāļŠāļāļāđāļŠāđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļĒ āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ UI/UX”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Recommender System āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāđāļŦāļāļļāļāļĨāđāļāļāļēāļĢāđāļāļ°āļāļģ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Financial Time Series āļāļāļ [āļāļąāļ§āļāļĩāđāļ§āļąāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Candlestick Chart āļāļĢāđāļāļĄ Technical Indicators āļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļāļīāļāļēāļĒāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Survival Analysis āļāļāļ [āļāļĨāļļāđāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ/āđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļ Kaplan-Meier Curve āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļąāļāļĢāļēāļāļēāļĢāļāļĒāļđāđāļĢāļāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Web Analytics āļāļāļ [āđāļ§āđāļāđāļāļāđ/āđāļāļāļāļĨāļīāđāļāļāļąāļ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Multi-touch Attribution Model āļāļĩāđāđāļŠāļāļāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļāļķāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļ Conversion”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Conjoint Analysis āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĨāļąāļāļĐāļāļ° āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Geospatial āļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Choropleth Map āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļąāļ§āļāļāļ [āļāļąāļ§āđāļāļĢ] āļāļēāļĄāļāļ·āđāļāļāļĩāđ āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļļ Hotspots āđāļĨāļ° Cold spots āļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Predictive Maintenance Model āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļāļąāļāļĢ/āļāļļāļāļāļĢāļāđ] āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Sensor āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļāļģāļĢāļļāļ āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāļĢāļļāļāļĢāļąāļāļĐāļēāđāļāļīāļāļāđāļāļāļāļąāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Customer Feedback āļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Topic Modeling āļāđāļ§āļĒāđāļāļāļāļīāļ LDA (Latent Dirichlet Allocation) āļāļĢāđāļāļĄāļŠāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Dynamic Pricing Model āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļŠāļīāļāļāđāļē/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ [āļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļĢāļēāļāļēāļāļēāļĄāļāļąāļāļāļąāļĒāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļ āļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢ āļĪāļāļđāļāļēāļĨ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Social Network Analysis āļāļāļ [āļāļĨāļļāđāļĄāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Influence Map āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļīāļāļāļīāļāļĨāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļļāļāļāļĨāļŦāļĢāļ·āļāļāļĨāļļāđāļĄ āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļļ Key Influencers”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Causal Inference Model āļāļĩāđāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āļāļąāļāļāļąāļĒ/āļāļēāļĢāđāļāļĢāļāđāļāļ] āļāđāļ [āļāļĨāļĨāļąāļāļāđ] āđāļāļĒāđāļāđāđāļāļāļāļīāļ Propensity Score Matching āļŦāļĢāļ·āļ Difference-in-Differences āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Patent Analytics āļāļēāļ [āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļīāļāļāļīāļāļąāļāļĢ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Technology Landscape Map āļāļĩāđāđāļŠāļāļāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāđāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļļāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļŦāļĄāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Churn Prediction Dashboard āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒ āļāļĢāđāļāļĄāļĢāļ°āļāļļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļēāļĢ Churn āđāļĨāļ°āđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāļāļēāļ°āļĢāļēāļĒ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Voice of Customer (VoC) āļāļēāļ [āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Emotional Journey Map āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļŠāļķāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāđāļāļāļāļāļāļāļ Customer Journey āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļļāļāļāļĩāđāļāļ§āļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ Market Basket Analysis āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĨāļąāļāļāđāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Association Rules Network Graph āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļąāļāļ§āļēāļāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļĨāļ° Cross-selling”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Time-to-Event āļāļēāļ [āļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļ Cox Proportional Hazards Model āļāļĩāđāļāļģāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļ°āđāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđ [āļāļ·āđāļāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ”
AI Master Class
(āđāļāđAIāļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ)
āļāļāļāļāļāļāļļāļāļāļĩāđāđāļ§āđāļ§āļēāļāđāļ
āđāļĢāļēāļāļĒāļđāđāđāļāļĒāļļāļāļāļĩāđ AI āļāļģāļĨāļąāļāļāļ°āļĄāļēāļāļĨāļīāļāđāļĨāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ
āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ
āļāļđāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢ āđāļāđāļēāļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļĩāđāļāļĒāļēāļāļāļģ AI āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāđāļāļīāđāļĄāļāļĨāļāļģāđāļĢ āđāļāļīāđāļĄāļĒāļāļāļāļēāļĒ
āļĄāļāļļāļĐāļĒāđāđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļāļīāļĨāļāļąāļ§āđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļāļĩāļāļāļēāļĢāļāļēāļ
āļāļđāđāļāļĩāđāļŠāļāđāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļĢāļ°āļāļģāļ§āļąāļ
āļāļąāļāļĨāļāļāļļāļ āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļŦāđ AI āļāđāļ§āļĒāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ
āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļ°āđāļāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļāļāļĢāđāļŠ
āļāļđāļāļ·āđāļāļāļēāļ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļāļēāļāļĢāļ°āļāļąāļāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļāļāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļ
āđāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢ Prompt āđāļŦāđ AI āļāļģāļāļēāļāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļĢāļēāļāđāļāļāļāļēāļĢ
āļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđ AI āđāļāļāđāļēāļāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ, Content Creation, SEO
āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļāļ āļēāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļ āļāđāļ§āļĒ AI āļāļĒāđāļēāļ DALL-E
āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđ AI āļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ
AI āļāļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļāļĩāđāļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļĩāļ§āļīāļāđāļĨāļ°āļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
āđāļĨāļ°āļĒāļąāļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļ·āđāļāđāļāļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ
āđāļāđ Gemini āļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļ āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ
ð Workshop āđāļāļāļŠāļāļāļāļīāđāļĻāļĐāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ
ðŽ workshop āđāļāļ āļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļāļāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐ
ð āļĨāļāļāđāļŦāđ ChatGPT āļŠāļāļāđāļāļĩāļĒāļ HTML CSS āļŠāļāļāļāļĩāđāļĄāđāļāļāļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļāļĩāļāđāļ§āļĒ
ð āļŠāļāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļāđāļēāđāļ§āļāđāļ5āļāļēāļāļĩ āļāđāļ§āļĒ ChatGPT āđāļĄāđāļāđāļāļāđāļāļĩāļĒāļCodeāđāļāļāđāļĄāđāđāļāđāļāļąāļ§āđāļāļĩāļĒāļ§
ðĨ AI āļŠāļĢāļļāļāļāļĨāļīāļ youtube
ðĄ āđāļāđ ChatGPT āļāļāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļāļģāļāļĨāļīāļāļ§āļĩāļāļĩāđāļ
ðšïļ ChatGPT āđāļāļĩāļĒāļ Mind Mapping āđāļāđāļāđāļ§āļĒ
ð āđāļāđ Chat GPT āļāđāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļāđāļāđāļāđāļ§āļĒ
ð āļĨāđāļģāļāļąāļ āđāļŦāđ AI āđāļāđāļāļāļīāļāļēāļ āļāļĢāđāļāļĄāļ āļēāļāļāļĢāļ°āļāļāļ āļāļāļĄāđāļ ChatGPT+Midjourney+Canva
ðïļ āļāļģāļĢāļđāļāļŠāļĄāļļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļŠāļĩ āļāđāļ§āļĒ Midjourney
ð āđāļāđ ChatGPT āđāļāļĩāļĒāļ SEO āļāļąāđāļāđāļāđāđāļĢāļīāđāļĄ
ð 50 marketing Prompt
ðžïļ āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļāļāļĢāļĩāđāļāđāļēāļ ChatGPT
ðĨïļ āđāļāđ ChatGPT āļŠāļĢāđāļēāļslide āđāļāļ powerpoint
ðš āļŠāļĢāđāļēāļāļāļģāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļĨāļīāļ Youtube āđāļāļīāđāļĄ SEO