import numpy as np store_one = np.array([2, 5, 8, 3, 4, 10, 15, 5]) store_two = np.array([3, 17, 18, 9, 2, 14, 10]) store_three = np.array([7, 5, 4, 3, 2, 7, 7]) store_one_avg = np.mean(store_one) store_two_avg = np.mean(store_two) store_three_avg...
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...
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 arra...
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。 ...
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...
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
滚动计算函数: 移动平均值(Moving Average): import pandas as pd data = {'column': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data) df column df['MA'] = df['column'].rolling(window=3).mean() df 其中,window=3表示窗口大小为3,即计算每3个数据的平均值。
('lags_12months_features.csv', header=0) # separate into input and output variables array = dataframe.values X = array[:,0:-1] y = array[:,-1] # perform feature selection rfe = RFE(RandomForestRegressor(n_estimators=500, random_state=1), 4) fit = rfe.fit(X, y) # report ...
Import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot elecequip = pd.read_csv(r"C:/Users/datas/python/data/elecequip.csv") # Taking moving average of last 6 obsrolling = elecequip.rolling(window=6)rolling_mean = rolling.mean() # plot...
指数移动平均线(exponential moving average)是另一种技术指标。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史数据点赋予的权重以指数速度减小,但不会到达0。在计算权重的过程中使用 exp 和 linspace 函数。 1)先了解numpy中的exp 和 linspace 函数 x = np.arange(5)y = np.arange(10)print ("Exp", np.exp...