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到底怎麼用期權策略賺錢

Moving average(移动平均线)指标基本用法

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如何用Excel编制指数移动平均线EMA?

在所有的均线中,最常见的是简单移动平均线Simple Moving Average,简单移动平均线的计算很容易理解,均线上各个点的值来自N个收盘价的算术平均值,只需将这些收盘价加在一起再除以N即可。但今天介绍的是指数移动平均线EMA(exponential moving average)。指数移动平均线与简单移动平均线的区别在于:简单移动平均线对于所有交易日的报价给予的权重是一样的,而指数移动平均线赋予不同交易日的报价不同的权重,报价离当前越近权重越大,对移动均线的走势影响也越大。

时序分析(4) -- 移动平均模型(MA)

Magic Ktwc37 于 2019-11-07 23:09:44 发布 9812 收藏 34

时序分析(4)

移动平均模型(MA)

Moving Average Models - MA(q)

移动平均模型MA(q)其实和自回归模型有相似之处,不同之处在于移动平均是以过去的残差项也就是白噪声来做线性组合,而AR模型是以过去的观察值来做线性组合。MA的出发点是通过组合残差项来观察残差的振动.
MA(q)模型定义如下:
如果一个单变量时序数据 < y t ; t = 1 , 2 , . . . >\ < y t ​ ; t = 1 , 2 , . . . >,
y t = ω t + β 1 ω t − 1 + . . . + β p ω t − p y_t=\omega_t+\beta_1\omega_+. +\beta_p\omega_ y t ​ = ω t ​ + Moving average(移动平均线)指标基本用法 β 1 ​ ω t − 1 ​ + . . . + β p ​ ω t − p ​

= ω t + ∑ t = 1 p β i ω t − i =\omega_t+\sum_^

\beta_i\omega_ = ω t ​ + t = 1 ∑ p ​ β i ​ ω t − i ​

导入python包和数据

模拟MA(1)Moving average(移动平均线)指标基本用法 过程

在这里插入图片描述


现在我们对此模拟数据用MA(3)进行建模

时间序列分析 - 移动平均SMA, EMA(EWMA) 之python

taoyuanforrest 于 2019-03-01 16:38:Moving average(移动平均线)指标基本用法 47 发布 18739 收藏 22

其中rolling可以指定窗口类型win_type,比如boxcar, boxcar, triang, blackman, hanning, bartlett

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数据帧用于统计,机器学习和数据操作/探索。 您可以将Dataframe视为Excel电子表格。 该程序包设计轻巧直观。 :warning: 该软件包已准备好投入生产,但API尚未稳定。 达到稳定性后,将标记1.0.0版。 建议您的包管理器直接锁定到提交ID,而不是直接锁定master分支。 :warning: :star: 该项目向您表示感谢。 特征 从CSV,JSONL,Parquet,MySQL和PostgreSQL导入 导出为CSV,JSONL,Excel,Parquet,MySQL和PostgreSQL 开发人员友好 灵活-创建自定义系列(自定义数据类型) 表演者 与互操作性。 伪数据生成 插值(ForwardFill,BackwardFill,Linear,Spline,Lagrange) 时间序列预测(SES,Holt-Winters) 数学函数 绘图(跨平台) 请参阅此处的。 安装 go g

11-13 1万+

问题: 在进行画出指数平滑移动平均线,遇到如下问题: # pd.ewma(com=None, span=one) # 指数平均线。com:数据;span:时间间隔 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'ewma' 解决办法: 在pandas 0.23.4版本中,已经不存在这种方法,回退到前版本pandas 0.21.0就一切完美.

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使用python实现sma 什么是移动平均线(MAs)(What are Moving Averages(MAs) ?) A moving average, also called as rolling average or running average is a used to analyze the Moving average(移动平均线)指标基本用法 time-series data by calculating a series of .

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平均(WMA)制图A L的计 算方 Moving average(移动平均线)指标基本用法 ME控R法 J本文 基于马尔可夫链的ME.WMA控制图 A L计算 的数 学模型,用MaaR采tb平台,该模 l对 学术 界 和实 际应用 . 在采样数据标准化处理的基 础上,应用马尔可夫链进一步研究了多元指数移动平均(MEWMA)控制图中 ARL 计算的数学模型,采用 Matlab 实现了算法,就算法的收敛性及计算. 3 【摘要】针对设备异常.

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I wrote some code to build my own EMA/MACD, but have decided to give Pandas a try instead.I am using this website below as a basic understanding of EMA and trying to get pandas to give me the same ans.

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pandas 最新版中,ewma函数已经不可用了,但可以用ewm函数+mean()函数来代替。 举例如下: df a b 0 2001 2003 1 2002 2002 2 2003 2004 df[‘a’].Moving average(移动平均线)指标基本用法 ewm(span=2).mean() 0 2001.000000 1 2001.750000 2 2002.615385.

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ewma60=pd.ewma(aapl_px,span=60) 改为 ewma60 = pd.DataFrame.ewm(aapl_px,span=60).Moving average(移动平均线)指标基本用法 mean() import logging import pandas as pd import numpy as np log = logging.getLogger(__name__) def moving_average(df, n): """计算股价的moving average. 参考: https.

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我正在尝试使用函数pandas.ewm.cov()计算一组数据间的指数加权协方差。 听起来很傻,但我无法访问结果:特别是如何获取最后一个矩阵(在本例中为第999个)作为pandas数据帧(切片等似乎也影响内部索引0,1,2)。 有没有人能提供高效,可扩展的解决方案?import pandas as pdimport numpy as npif __name__ == "__main__":d.Moving average(移动平均线)指标基本用法

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MT5新增技术指标(二):双重指数移动平均线

双重指数移动平均线(Double Exponential Moving Average, DEMA)是由Patrick Mulloy开发的。在一篇名为《使用更快的移动平均线平滑数据》(Smoothing Data with Faster Moving Averages)的文章中,Patrick Mulloy首次提出了双重指数移动平均的概念。本文发表于1994年2月的《股票与商品期货技术分析》杂志中。

实际上,几乎所有适用于传统均线的用法也都适用于DEMA。但由于DEMA非常快速且非常敏感,我们将重点讲解一些DEMA的特殊用法和注意事项。

一、双重指数移动平均线DEMA更适用于短线交易或日内交易。

作为一类反应快速的移动平均线,DEMA对价格短期方向的指导作用更大,因此很多短线交易者或日内交易者可以考虑使用DEMA。DEMA在趋势的识别和判断上,意义不大。很多交易者也可能辩解称,可以将DEMA的周期调大,例如使用100或200周期的DEMA,同样也可以识别趋势。但在笔者看来,这样的用法违背了DEMA的设计初衷。换句话说,使用传统EMA就完全可以判别趋势了,根本无需使用DEMA。DEMA的功用就在于快速反应价格,因此,在短线/日内交易中使用DEMA才是一个合理的逻辑。

二、DEMA快速上升,同时价格也位于DEMA上方快速上升时,对应最好的看涨行情。反之亦然。

很明显,在这种暴涨/暴跌中,DEMA提供了支撑/阻力的作用,而且这种支撑和阻力最贴合价格,我们甚至可以将DEMA作为第一支撑/阻力位,从而当趋势发生变化时,可以给出最快的警示信号。

正是基于此,DEMA常常被当作离场指标来使用,特别是在暴涨/暴跌的走势中。

三、将DEMA和其他技术指标结合使用。

DEMA构建原理——更快的移动平均线

一直以来,很多交易者都会依靠移动平均线来进行分析决策,甚至是判定入场点和出场点。在常见的几种均线类型中,指数移动平均线EMA对价格的反应是非常快速的,而在相同的周期参数下,双重指数移动平均线DEMA的反应速度比EMA更加快速!这是DEMA最为主要的一个特征。双重指数移动平均线的研发初衷是为了解决大多数移动平均线的滞后问题。

Patrick Mulloy首先提出了EMA误差的概念。

也就是说,DEMA=2*EMA-EMA(EMA),其中EMA(EMA)就是对传统EMA再计算一次指数平均。

我们仅考虑上升趋势,此时价格P应位于传统EMA的上方,也就是说Err> 0,对应的指数移动平均EMA(Err)>0,这就意味着在相同的周期参数下,上升趋势中DEMA会位于EMA的上方,也就是说DEMA会比传统EMA更加贴合价格本身。这也就是DEMA能够如此快速反应的根本原理。

无论如何,DEMA就是在对价格做出快速的反应。只要基于这个前提,DEMA就一定会非常敏感,这也意味着使用DEMA可能会面临严重的价格拉锯,并且频繁地遭遇错误信号。同时,如果没有合理的规则约束,DEMA可能很容易导致过度交易,因为指标本身变化的非常快,总会反复不停的产生信号。因此,当我们使用DEMA时,需要找寻一种平衡,这就像要给一辆高速运行赛车添加一个稳定平衡的装置一样,这样我们才不会“翻车”。我们可以通过时间周期和规则设定来达到这种平衡,也可以通过结合一些更加稳定的技术指标来实现这种平衡。