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...
import pandas as pd: 导入pandas库,并将其简写为pd。 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...
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...
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。
股票里面MACD和RSI都要应用到moving average 参见https://pythonprogramming.net/advanced-matplotlib-graphing-charting-tutorial/ 在panda里面封装了rolling module可以rolling以后求mean,max,etc.。 这里我介绍另外一个非常傲娇的求法:那就是用numpy的convolution ...
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...
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。
importnumpyasnpdefmoving_average(x, w):returnnp.convolve(x, np.ones(w),"valid")/wdata=np.array([10,5,8,9,15,22,26,11,15,16,18,7])print(moving_average(data,4)) 输出: [ 8. 9.25 13.5 18. 18.5 18.5 17. 15. 14. ]
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。