df[['Adj Close', 'hma', 'sma_20days']].plot(figsize=figsize) plt.title(f'Hull Moving Average {period} days') plt.show()
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...
SMA Analysis in python.ipynb 3rd re-uploading of notebook Nov 25, 2022 Repository files navigation README Simple-Moving-Average-coding-in-PythonThis notebook aims to: read stock data using pandas datareader visualize stock data application of SMA as an indicatorThe strategy used in this example...
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(...
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。
for size in [2, 4, 5]: 遍历不同的窗口大小。 print(f"Window Size: {size}"): 打印当前窗口大小。 print(moving_average(data, size)): 计算并打印当前窗口大小下的移动平均值。 结尾 通过上述步骤,你已经学会了如何在Python中实现简单移动平均函数。我们从理解概念开始,逐步实现并测试功能,确保每一步都...
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。
python 本文搜集整理了关于python中 MovingAverage类的使用示例。 Namespace/Package: Class/Type: MovingAverage 导入包: 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def createFlippedUpattern(vec, length, repeatitionAmount=1): up1 = np.linspace(0, 10, length/4).to...
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。