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...
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...
df[['Adj Close','hma_short','hma_long']].plot(figsize=figsize) plt.title('Hull Moving Average') plt.show() 方法2,使用体量计算加权平均值: defhma_volume(period): wma_1=df['nominal'].rolling(period//2).sum()/df['Volume'].rolling(period//2).sum() wma_2=df['nominal'].rolling(...
df['hma_short']=hma(14)df['hma_long']=hma(30)figsize = (12,6)df[['Adj Close','hma_short','hma_long']].plot(figsize=figsize)plt.title('Hull Moving Average')plt.show() 方法2,使用体量计算加权平均值: def hma_volume(period):wma_1 = df['nominal'].rolling(period//2).sum()/df...
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。
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=...
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) 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。
股票里面MACD和RSI都要应用到moving average 参见https://pythonprogramming.net/advanced-matplotlib-graphing-charting-tutorial/ 在panda里面封装了rolling module可以rolling以后求mean,max,etc.。 这里我介绍另外一个非常傲娇的求法:那就是用numpy的convolution ...
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...