简而言之,Hull通过将数据分为近期和远期两部分,并给予近期数据更高的权重,从而捕捉到近期趋势的变化,减少了移动平均线算法的滞后性。在实际应用中,为了更有效地捕捉趋势变化,HMA在计算不同周期的均值时,使用了加权移动平均(Weighted Moving Average)代替简单移动平均。这样的改变显著降低了滞后性,但同时也牺牲了一定的...
ARMA(Autoregressive Moving Average)模型是由两个部分组成的: 自回归(AR)部分:表示当前值与其过去值的线性关系。 移动平均(MA)部分:表示当前值与过去误差项的线性关系。 以下是一个简单的示例,演示如何使用 Python 中的 statsmodels 库构建和拟合 ARMA 模型。 1. 数据准备 我们将生成一些模拟的平稳时间序列数据。
计算移动平均值MA(Moving Average)。如有一列数1、2、3、4、5、6、7和8,按周期为3计算,则可计算出6个值,依次为(1+2+3)/3、(2+3+4)/3、(3+4+5)/3、(4+5+6)/3、(5+6+7)/3和(6+7+8)/3。由用户输入m和n( 输入样例: 输入正整数m: 3 输入正整数n: 2 输出样例: 移动平均值序列是...
average=sum(window)/window_size moving_averages.append(average) returnmoving_averages 步骤4:测试函数 编写完滑动平均函数后,我们可以编写一些测试用例来验证函数的正确性。测试用例应该包括不同窗口大小和不同时间序列数据的情况。 使用滑动平均函数处理时间序列数据 编写完滑动平均函数后,我们可以使用它来处理时间序...
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。
def moving_average(data, window): 定义一个名为moving_average的函数,接受数据和窗口大小作为参数。 series_data = pd.Series(data): 将输入的数据转化为Pandas的Series对象。 moving_avg = series_data.rolling(window=window).mean(): 使用rolling()函数计算窗口内数据的均值。
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...
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...
在上面的代码中,我们使用了NumPy库来计算数组的平均值。moving_average函数接受两个参数,分别是数据序列和窗口大小。函数首先初始化一个空列表ma,然后通过一个循环遍历数据序列,每次取出一个窗口的数据,并计算其平均值,将结果添加到ma列表中。最后,函数返回移动平均值列表。
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。