OPEN-SOURCE SCRIPT
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.
نص برمجي مفتوح المصدر
بروح TradingView الحقيقية، قام مبتكر هذا النص البرمجي بجعله مفتوح المصدر، بحيث يمكن للمتداولين مراجعة وظائفه والتحقق منها. شكرا للمؤلف! بينما يمكنك استخدامه مجانًا، تذكر أن إعادة نشر الكود يخضع لقواعد الموقع الخاصة بنا.
إخلاء المسؤولية
The information and publications are not meant to be, and do not constitute, financial, investment, trading, or other types of advice or recommendations supplied or endorsed by TradingView. Read more in the Terms of Use.
نص برمجي مفتوح المصدر
بروح TradingView الحقيقية، قام مبتكر هذا النص البرمجي بجعله مفتوح المصدر، بحيث يمكن للمتداولين مراجعة وظائفه والتحقق منها. شكرا للمؤلف! بينما يمكنك استخدامه مجانًا، تذكر أن إعادة نشر الكود يخضع لقواعد الموقع الخاصة بنا.
إخلاء المسؤولية
The information and publications are not meant to be, and do not constitute, financial, investment, trading, or other types of advice or recommendations supplied or endorsed by TradingView. Read more in the Terms of Use.