下面是SimpleMovingAverage类的代码实现: AI检测代码解析 fromtypingimportListclassSimpleMovingAverage:def__init__(self,window_size:int):self.window_size=window_sizedefcalculate(self,data:List[float])->List[float]:ifself.window_size<=0:raiseValueError("窗口大小必须大于 0")sma_values=[]# 计算 SMAf...
引言 在量化投资中,移动平均法是一种常用的技术分析指标,用于平滑价格走势和识别趋势的变化。简单移动平均法(Simple Moving Average,SMA)是其中最基本的一种方法,被广泛应用于股票、期货、外汇等市场的分析和交易中。本文将向您介绍如何使用Python实现简单移动平均法的计算,并提供代码示例,帮助您更好地理解和运用这一...
一、简单移动平均的计算和呈现 SMA(Simple Moving Average)就是我们常见的简单移动平均。我们经常能在各种K线图中见到5日线、10日线、250日线等,它们就是通过简单移动平均过程生成的指标,代表了过去N日的算数平均值。 其计算过程最为简单: 拿5日线为例,某一天的5日SMA就是当日收盘价及之前四个交易日的收盘价之和...
* Middle Band =20-day simple moving average (SMA) * Upper Band =20-day SMA + (20-day standard deviation of price x2) * Lower Band =20-day SMA - (20-day standard deviation of price x2) 点击这里下载此电子表格示例。") 布林带由一个中间带和两个外部带组成。中间带是一个通常设置为 20...
简单移动平均线(simple moving average)通常用于分析时间序列上的数据。我们按照时间序列,并N个周期数据的均值。 (1) 使用 ones 函数创建一个长度为 N 的元素均初始化为1的数组,然后对整个数组除以 N ,即可得到权重,比如 5日均线,即N=5,则平均每天的权重都为0.2. ...
名称:simple_moving_average描述:计算简单移动平均线---代码:def simple_moving_average(df, window):df['SMA'] = df['close'].rolling(window=window).mean()return df 移动平均包络 计算 移动平均包络的计算方法很简单。首先,选择简单移动平均或指数移动平均。简单移动平均对每个数据点(价格)的权重相同。指数移...
if __name__ == "__main__": ticker = "SPY" start = 5 commission = 1.99 shares = 5 sma_day = 100 bt = backtest(ticker, commission, shares, start) sma = bt.simple_moving_average(sma_day) margin, profit, trades = bt.result(sma) text = f"Profit: ${profit}\nMargin: {margin...
简单移动平均线(simple moving average)通常用于分析时间序列上的数据。我们按照时间序列,并N个周期数据的均值。 (1) 使用 ones 函数创建一个长度为 N 的元素均初始化为1的数组,然后对整个数组除以 N ,即可得到权重,比如 5日均线,即N=5,则平均每天的权重都为0.2. N = 5weights = np.ones(N) / Nprint ...
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。
SMA也就是前面博文中讲解的均线,即simple moving average的缩写,TA-Lib库直接提供给我们talib.SMA()进行计算SMA。 使用SMA()函数有两个参数: (1)timeperiod:也就是计算均线的时间,比如5日均线就写5,10日均线就写10,以此类推。 (2)close:收盘价,通过pandas直接导入收盘价那一列即可。