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 Size:{size}")print(moving_average(data,...
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...
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...
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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。
简单移动平均(英语:simple moving average,SMA)是某变数之前n个数值的未作加权算术平均。例如,收市价的10日简单移动平均指之前10日收市价的平均数。若设收市价p1至pn 则方程式为 当计算连续的数值,一个新的数值加入,同时一个旧数值剔出,所以无需每次都重新逐个数值加起来: ...
内置了talib模块 sma07是7日均线 self.sma07 = bt.indicators.MovingAverageExponential( period=self.params.maperiod07) sma15是15日均线 self.sma15 = bt.indicators.MovingAverageExponential( period=self.params.maperiod15) sma25是25日均线 self.sma25 = bt.indicators.MovingAverageExponential( period=self...
ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称。 ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型。 ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。 ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会介绍。
ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一...