滑动平均(Moving Average)是一种计算时间序列数据平均值的方法。它通过在一个固定大小的窗口内对数据进行平均来平滑数据,从而减少数据的随机波动。滑动平均常用于数据分析、信号处理以及金融时间序列分析中,用于识别趋势、过滤噪声或预测未来值。 2. 展示如何使用numpy库来计算滑动平均 在numpy中,计算滑动平均可以通过多种...
移动平均(英语:moving average,MA),又称“移动平均线”简称均线,是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。 1.一次移动平均法 简单例题 方式一:等量加权策略 import numpy as np #y0 = np.array([423,358,434,445,527,429,426,502,480,384,427,446]) y = np.array([423,358,434,445,527,429,426,5...
经典方法移动平均法移动平均(英语:moving average,MA),又称“移动平均线”简称均线,是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。1.一次移动平均法简单例题方式一:等量加权策略importnumpyas np #y0 = np.array([423,358,434,445,527,429,426,502,480,384,427,446]) y = np.array([423,358, ...
2])对于具有长度窗口的移动平均线，2我们将：moving_average(x, 2)# array([4. , 5.5, 9. , ...
x = np.array([5,3,8,10,2,1,5,1,0,2]) 对于长度为2的窗口的移动平均线,我们将有: moving_average(x, 2) # array([4. , 5.5, 9. , 6. , 1.5, 3. , 3. , 0.5, 1. ]) 对于长度为4的窗口: moving_average(x, 4) # array([6.5 , 5.75, 5.25, 4.5 , 2.25, 1.75, 2. ]) ...
prices = np.array(price_data) 计算移动平均线 计算移动平均线的核心思想是在给定的时间窗口内计算收盘价的平均值。假设我们要计算一个五日移动平均线: window_size = 5moving_averages = []for i in range(len(prices) - window_size + 1): avg = np.mean(prices[i:i+window_size]) moving_average...
接下来,我们来看一下如何使用numpy moving average来平滑数据序列。假设我们有以下数据序列: data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 我们可以使用numpy的rolling_mean函数来计算3期滚动平均值: import numpy as np data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) ...
importnumpyasnpfromnumpy.typingimportArrayLikedefmoving_average(ts:ArrayLike,win:int,padding=True)->np.ndarray:kernel=np.ones(win)/winarr=np.convolve(ts,kernel,'valid')ifpadding:returnnp.insert(arr,0,[np.nan]*(win-1))else:returnarrprint(moving_average(np.arange(5),3))print(moving_average...
averages=np.zeros(N) averages.fill(sma[i- N - 1])#fill()函数可以用一个指定的标量值填充数组,而这个标量值也是 fill 函数唯一的参数。dev= dev -averages dev= dev ** 2dev=np.sqrt(np.mean(dev)) deviation.append(dev) deviation= 2 *np.array(deviation) ...
averages = zeros(N) averages.fill(sma[i-N-1]) # 用fill将所求那天的简单移动平均线上的数据找到 dev = dev - averages dev = dev ** 2 dev = sqrt(mean(dev)) # 计算标准差 deviation .append(dev) # 加入到deviation数组中 deviation = 2 * array(deviation) # 两倍标准偏差 ...