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(...
但Googlers发现(https:///versions/r1.0/api_docs/python/tf/train/ExponentialMovingAverage): When training a model, it isoften beneficialto maintain moving averages of the trained parameters. Evaluations that use averaged parameterssometimesproducesignificantly betterresults than the final trained values. ...
滑动平均可以看作是变量的过去一段时间取值的均值,相比对变量直接赋值而言,滑动平均得到的值在图像上更加平缓光滑,抖动性更小,不会因为某次的异常取值而使得滑动平均值波动很大,如图 1所示。 TensorFlow 提供了 tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均。在初始化 ExponentialMovingAverage 时,需要提供一个衰减...
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...
def ewma_vectorized(data, alpha, offset=None, dtype=None, order='C', out=None): """ Calculates the exponential moving average over a vector. Will fail for large inputs. :param data: Input data :param alpha: scalar float in range (0,1) The alpha parameter for the moving average. :...
Middle Line:20-day exponential moving average Upper Channel Line:20-day EMA + (2x ATR(10)) Lower Channel Line:20-day EMA - (2x ATR(10)) 上面的示例基于 SharpCharts 的默认设置。由于移动平均线滞后于价格,较长的移动平均线会有更多的滞后,而较短的移动平均线则会有较少的滞后。ATR 是基本的波动...
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...
import numpy as np # 向量和矩阵import pandas as pd # 表格和数据处理import matplotlib.pyplot as plt # 绘图 import seaborn as sns # 更多绘图功能 from dateutil.relativedelta import relativedelta # 处理不同格式的时间日期 from scipy.optimize import minimize #最小化函数import statsmodels.formula.api ...
ResamplingMoving AverageExponential SmoothingAutocorrelationFourier Transform 1、Resampling Resampling 重采样主要是改变时间序列数据的频率。这对于平滑噪声或将数据采样到较低的频率很有用。Pandas提供了resample()方法对时间序列数据进行重新采样。resample()方法可用于对数据进行上采样或下采样。下面是一个如何将时间序列降...
EXPMA(Exponential Moving Average)译指数平滑移动平均线,乃为因应移动平均线被视为落后指标的缺失而发展出来的,为解决一旦价格已脱离均线差值扩大,而平均线未能立即反应,EXPMA可以减少类似缺点。 weights = exp(linspace(-1.0, 0, N)) weights /= weights.sum() ...