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...
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...
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[::-1]...
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...
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。
WMA是一种加权移动平均线,WMA的权重分配是线性的,即最近的价格数据被赋予最大的权重,然后依次递减。 WMA通常用于更敏感地跟踪价格趋势。由于WMA赋予了近期价格更大的权重,因此它能更快地反应价格变动,相比于简单移动平均线(SMA)更为敏感。 WMA的计算公式如下: ...
反觀SMA和EMA的250天線都在11月5日出現好倉進場訊號,當日恒指收報25695點,相對27231點上升1,536點,雖未能像運用WMA進場訊號而產生賺近2,300點的果效,但其實計及上述要蝕725點,約賺1,575點,與1,536點根本相距不大,卻能避開產生巨大心理陰影面積的風險呢! 【財經專欄】聶振邦(聶Sir).新股聶人|華盛證券分析師...
WMA是比SMA更为准确的一种移动平均计算方法,但它的计算也更为复杂。 其中, 为窗口大小, 为t时刻的移动平均值。 技术分析中,权重系数为n～0,即最近一个数值的权重为n,次近的为n-1,如此类推,直到0。 def WMA(close, n): weights = np.array(range(1, n+1)) ...
从权重思维来看,三种方法都可以认为是加权平均。SMA:权重系数一致;WMA:权重系数随时间间隔线性递减;EMA:权重系数随时间间隔指数递减。 importnumpyasnp importpandasaspd frommatplotlibimportpyplotasplt # 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 ...
配合上述三種平均數的演算方法,市場上常見的移動平均線也有三種,就是簡單移動平均線(Simple Moving Average, SMA)、加權移動平均線(Weighted Moving Average, WMA)和指數移動平均線(Exponential Moving Average, EMA)。對於反映股價走勢而言,加入時點上的不同權重,理應更切合實況,從而得出WMA和EMA的表述效果優於SMA。