import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 窗口大小指定为30(30日均线时) n = 30 # 简单移动平均-权重系数 weights_sma = np.ones(n) # 加权移动平均-权重系数 weights_wma = range(1, n+1) weights_wma /= np.sum(weights_wma) weights_wma = weights_wma...
例如:tma(close,0.9,0.1)表示求x的递归移动平均 WMA(X,A)加权移动平均 用法:wma(x,a),求x的加权移动平均。算法:若y=wma(x,a),则y=(n*x0+(n-1)*x1+(n- 2)*x2)+...+1*xn)/(n+(n-1)+(n-2)+...+1)x0表示本周期值,x1表示上一周期值。 均值公式在众多指标公式中都有使用,透彻理解...
df = df[['收盘']] df['SMA_3'] = df['收盘'].rolling(window=3).mean() df['SMA_5'] = df['收盘'].rolling(window=5).mean() print(df) 加权移动平均 加权移动平均(Weighted Moving Average)与SMA类似,但是在计算平均数...
对于反映股价走势而言,加入时点上的不同权重,理应更切合实况,从而得出WMA和EMA的表述效果优于SMA。诚如上回提出,WMA和EMA对时点权重的运算观念差别在于散离 (discrete) 和连续 (continuous),对应股价处于低波动状态时,对于分析股价变化的敏感,EMA的果效优于WMA,故此EMA在三者当中是最能切合实况表述股价走势。 正因...
均线（MA）作为股市技术分析的重要工具，通过计算特定时间段内股票价格的平均值，有效平滑了价格的日常波动。这一指标主要用以揭示股票价格的趋势和变动方向。在投资领域，均线被广泛运用，其中最常用的包括简单移动平均线（SMA）、指数移动平均线（EMA）和加权移动平均线（WMA）。通过观察均线，投资者能够更清晰地判断...
MA、EMA、SMA、DMA、TMA、WMA6种平均算法经常在各种指标公式中运用,但多数初学者可能并不理解其具体区别,整理如下。 MA(X,N)简单算术平均 求X的N日移动平均值,不分轻重,平均算。算法是: (X1+X2+X3+…..+Xn)/N 例如:MA(C,20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。
MA、EMA、SMA、DMA、TMA、WMA6种平均算法经常在各种指标公式中运用,但多数初学者可能并不理解其具体区别,整理如下。 MA(X,N)简单算术平均 求X的N日移动平均值,不分轻重,平均算。算法是: (X1+X2+X3+…..+Xn)/N 例如:MA(C,20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。
df['WMA_3'] = WMA(df['收盘'],3) df['WMA_5'] = WMA(df['收盘'],5) print(df) 这里再分享一个功能相同输出结果一样另一种比较有意思的实现方式: defWMA(close, n): returnclose.rolling(n).apply(lambdax: x[::-1].cumsum.sum *2/ n / (n +1)) ...
移动平均线是一种技术分析工具,通过计算一段时间内的价格平均值来平滑价格波动,从而帮助交易者识别趋势。它主要分为简单移动平均线(SMA)、加权移动平均线(WMA)和EMA。EMA是一种特殊的移动平均线,它通过对近期价格赋予更高的权重,使得其能够更快地响应价格变化。
MA、EMA、SMA、DMA、TMA、WMA6种平均算法经常在各种指标公式中运用,但多数初学者可能并不理解其具体区别,整理如下。 MA(X,N)简单算术平均 求X的N日移动平均值,不分轻重,平均算。算法是: (X1+X2+X3+…..+Xn)/N 例如:MA(C,20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。