:return: 移动平均的结果 """series=pd.Series(data)moving_avg=series.rolling(window=window_size).mean()returnmoving_avg# 定义窗口大小window_size=5# 计算移动平均result=moving_average(data,window_size)# 输出结果print("原始数据:\n",
window_size: 定义窗口大小,此例中选择3。 result = moving_average(data, window_size): 调用之前定义的移动平均函数。 print(result): 打印移动平均的结果。 步骤5: 针对不同窗口大小进行测试 我们可以尝试不同的窗口大小,以验证移动平均函数的灵活性。 # 尝试不同窗口大小forsizein[2,4,5]:print(f"Window...
Python代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def _moving_average(df, period): wma_1 = df['Adj Close'].rolling(window=period//2).apply( lambda x: np.sum(x * np.arange(1, period//2 + 1)) / np.sum(np.arange(1, period//2 + 1)), raw=...
这样可以看出moving average的定义和这个表达式非常相像,只要我们将h[N]定义为N代表移动窗口的宽度,而h[N]的每个元素就是1/N,这样就将y[k]表示为moving average了 defmovingaverage(values,window):weigths=np.repeat(1.0,window)/window smas=np.convolve(values,weigths,'valid')returnsmas# as a numpy array...
使用Python实现Hull Moving Average (HMA) 赫尔移动平均线(Hull Moving Average,简称HMA)是一种技术指标,于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线,利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感,同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格,同时平滑数据。
赫尔移动平均线(Hull Moving Average,简称HMA)是一种技术指标,于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线,利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感,同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格,同时平滑数据。 计算HMA的公式涉及三个步骤。首先,使用价格...
使用Python实现Hull Moving Average (HMA) 赫尔移动平均线(Hull Moving Average,简称HMA)是一种技术指标,于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线,利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感,同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格,同时平滑数据。
使用Python实现Hull Moving Average (HMA) 简介:赫尔移动平均线(Hull Moving Average,简称HMA)是一种技术指标,于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线,利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感,同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格,同时平滑...
赫尔移动平均线（Hull Moving Average，简称HMA）是一种技术指标，由Alan Hull在2005年开发。它通过加权计算来减少滞后并提高准确性，对价格变动非常敏感，同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。HMA通过使用加权计算来强调更近期的价格，同时平滑数据，计算公式涉及三个步骤。首先计算加权移动平均线，然后...
使用Python实现Hull Moving Average 赫尔移动平均线(Hull Moving Average,简称HMA)是一种技术指标,于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线,利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感,同时最大程度地减少短期波动可能产生的噪音。它通过使用加权计算来强调更近期的价格,同时平滑数据。