end_date):# 使用pandas_datareader可以轻松获取股票数据importpandas_datareader.dataaswebreturnweb.DataReader(stock_code,'yahoo',start_date,end_date)# 计算移动平均线defcompute_moving_average(data,window):returndata['Close'].rolling(window=window).mean()# 示例调用if__name__=="__main__":stock_...
+compute_moving_average() +plot_graph() +save_result() } Dataframe --|> pandas.DataFrame 饼状图 以下饼状图展示了数据框中原始数据和移动平均数据的比例关系: 75%25%数据框中原始数据和移动平均数据的比例Original DataMoving Average Data 结论 本教程中,我们学习了如何在Python中实现数据框的移动平均。我...
.rolling(window=50).mean() # compute moving average for the past 50 days' close prices# 计算乖离率 stock_data['Deviation'] = (stock_data - stock_data['Moving_Avg']) / stock_data['Moving_Avg'] #乖离率计算公式# 生成交易信号 stock_data['Buy_Signal'] = np.where(stock_data['Deviation...
The running mean can be considered as the mathematical operation of convolution. For the running mean, it slides a series along the input and computes the mean of the series' contents. For discrete 1D signals, convolution is the same thing, except instead of the mean you compute an arbitrary...
MACD,全名是moving average convergence/divergence,中文简称平滑异同移动平均线,或移动平均聚散指标,或指数平滑移动平均线。(还是简称比较好记啊!)它是Geral Appel于1979年提出的指标,运用快速(短期)和慢速(长期)移动平均线及其聚合与分离的征兆,加以双重平滑运算。而根据移动平均线原理发展出来的MACD,一则去除了移动平...
MACD,全名是moving average convergence/divergence,中文简称平滑异同移动平均线,或移动平均聚散指标,或指数平滑移动平均线。(还是简称比较好记啊!)它是 Geral Appel 于 1979 年提出的指标,运用快速(短期)和慢速(长期)移动平均线及其聚合与分离的征兆,加以双重平滑运算。而根据移动平均线原理发展出来的 MACD,一则去除了...
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowessplt.rcParams.update({'xtick.bottom' : False, 'axes.titlepad':5})# Importdf_orig = pd.read_csv('datasets/elecequip.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')# 1. Moving Averagedf_ma = df_orig.value.rolling(3, center=Tru...
# Create the position df["position"] = df["signal"].fillna(method="ffill") # Compute the percentage of variation of the asset df["pct"] = df["close"].pct_change(1) # Compute the return of the strategy df["return"] = (df["pct"] * df["position"].shift(1)) 在现实世界的交易...
本文约7500字,建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。 时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。 图片来自Daniel Ferrandi
所以对直接过滤出来的 df 直接调用函数 priceSensitivityOrderFlowImbalance(df) ,执行到 NVOL*deltaP 时会报错: The operation args should be both lazy or not lazy. 需要使用 df.compute 将 lazy 模式的 DataFrame 强制触发计算,转化为 no-lazy 模式的 DataFrame。