sum(weights_wma) weights_wma = weights_wma[::-1] # 按时间倒序 # 指数移动平均-加权系数(对应pandas.ewm(span=n)) alpha = 2 / (n+1) dived = 1*(1-(1-alpha)**n)/(1-(1-alpha)) # 等比数列:a1*(1-q**n)/(1-q) weights_ema = list(map(lambda i: (1-alpha)**i / dived,...
对于反映股价走势而言,加入时点上的不同权重,理应更切合实况,从而得出WMA和EMA的表述效果优于SMA。诚如上回提出,WMA和EMA对时点权重的运算观念差别在于散离 (discrete) 和连续 (continuous),对应股价处于低波动状态时,对于分析股价变化的敏感,EMA的果效优于WMA,故此EMA在三者当中是最能切合实况表述股价走势。 正因...
SMA:权重系数一致;WMA:权重系数随时间间隔线性递减;EMA:权重系数随时间间隔指数递减。 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt# 窗口大小指定为30(30日均线时)n = 30# 简单移动平均-权重系数weights_sma = np.ones(n)# 加权移动平均-权重系数weights_wma = range(1, ...
df['WMA_30'] = WMA(df['close'],30) df['EMA_30'] = EMA(df['close'],30) df.plot(figsize=(16,6)) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') plt.xlabel('...
配合上述三種平均數的演算方法,市場上常見的移動平均線也有三種,就是簡單移動平均線(Simple Moving Average, SMA)、加權移動平均線(Weighted Moving Average, WMA)和指數移動平均線(Exponential Moving Average, EMA)。對於反映股價走勢而言,加入時點上的不同權重,理應更切合實況,從而得出WMA和EMA的表述效果優於SMA。
MA、EMA、SMA、DMA、TMA、WMA6种平均算法经常在各种指标公式中运用,但多数初学者可能并不理解其具体区别,整理如下。 MA(X,N)简单算术平均 求X的N日移动平均值,不分轻重,平均算。算法是: (X1+X2+X3+…..+Xn)/N 例如:MA(C,20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。
反观SMA和EMA的250天线都在11月5日出现好仓进场讯号,当日恒指收报25,695点,相对27,231点上升1,536点,虽未能像运用WMA进场讯号而产生赚近2,300点的果效,但其实计及上述要蚀725点,约赚1,575点,与1,536点根本相距不大,却能避开产生巨大心理阴影面积的风险呢!
从权重思维来看,三种方法都可以认为是加权平均。SMA:权重系数一致;WMA:权重系数随时间间隔线性递减;EMA:权重系数随时间间隔指数递减。 importnumpyasnp importpandasaspd frommatplotlibimportpyplotasplt # 窗口大小指定为30(30日均线时) n =30 # 简单移动平均-权重系数 ...
配合上述三種平均數的演算方法,市場上常見的移動平均線也有三種,就是簡單移動平均線(Simple Moving Average, SMA)、加權移動平均線(Weighted Moving Average, WMA)和指數移動平均線(Exponential Moving Average, EMA)。對於反映股價走勢而言,加入時點上的不同權重,理應更切合實況,從而得出WMA和EMA的表述效果優於SMA。
MA、EMA、SMA、DMA、TMA、WMA6种平均算法经常在各种指标公式中运用,但多数初学者可能并不理解其具体区别,整理如下。 MA(X,N)简单算术平均 求X的N日移动平均值,不分轻重,平均算。算法是: (X1+X2+X3+…..+Xn)/N 例如:MA(C,20)表示20日的平均收盘价。C表示CLOSE。