多种移动平均计算总结 股票期货里面经常会遇到这些公式,通达信,同花顺,文华,基本都有.作为一个程序员觉得网上比较的思路不清晰,在此做个总结,一目了然. 一.函数简介 MA(x,n)-移动平均,是最简单的n日内的平均值 SMA(x,n,m)-简单移动平均,m为当日的权重,是个0~1之间的值 EMA(x,n)-指数移动平均,这个函数以相关周期为权重进行计算 DMA(x,m)-动态移动平均,这个函数以动态设定的权重m进行计算 TMA(x,p,q)-递归移动平均,这个函数可以完全控制当前周期的权重和上一…

先来了解下reduce用法 arr.reduce(callback[, initialValue]) callback执行数组中每个值的函数,包含四个参数: accumulator 累计器累计回调的返回值; 它是上一次调用回调时返回的累积值,或initialValue(见于下方). currentValue 数组中正在处理的元素. currentIndex 可选  数组中正在处理的当前元素的索引.  array      可选   调用reduce()的数组  initialValue 可选 作…

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach…

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79028012 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料.逐…

任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦~ ​ ​ 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消…

开始我们需要先了解什么是calc() ,calc()是一个CSS函数,你可以使用calc()给元素的margin.pading.width等属性设置 而且你还可以在一个calc()内部嵌套另一个calc()  clac()的语法就非常简单了 , 使用数学表达式来表示: expression 一个数学表达式,用来计算长度的表达式,该表达式的结果会作为最终的值. clac()使用“+”.“-”.“*” 和 “/”四则运算,可以使用百分比.px.em.rem等单位,而且可以混用多种单位计算 需要注意的…

Zynq-7000系列器件PS端的DMA控制器采用ARM的IP核DMA-330(PL-330)实现. 特点: 1.8个独立的通道,4个可用于PL—PS间数据管理,每个通道有1024Byte的MFIFO 2.使用CPU_2x 时钟搬运数据,CPU_2x = (CPU frq/6)*2 3.执行自定义内存区域内的DMA指令运行DMA 4. AHB控制寄存器支持安全和非安全模式 5.每个通道内置4字Cache 6. 可以访问SoC的以下映射物理地址: DDR.OCM.PL.Linear QSPI Re…

Apache Ignite内存数据组织平台是一个高性能.集成化.混合式的企业级分布式架构解决方案,核心价值在于可以帮助我们实现分布式架构透明化,开发人员根本不知道分布式技术的存在,可以使分布式缓存.计算.存储等一系列功能嵌入应用内部,和应用的生命周期一致,大幅降低了分布式应用开发.调试.测试.部署的难度和复杂度. 4.2.Ignite服务网格 Ignite服务网格以一种优雅的方式实现了分布式RPC,定义一个服务非常简单: 下面通过一个简单的示例演示下Ignite服务的定义.实现.部署和调用: 4…

前言 在当前的复杂分布式架构环境下,服务治理已经大行其道.但目光往下一层,从上层 APP.Service,到底层计算引擎这一层面,却还是各个引擎各自为政,Client-Server 模式紧耦合满天飞的情况.如何做好“计算治理”,让复杂环境下各种类型的大量计算任务,都能更简洁.灵活.有序.可控的提交执行,和保障成功返回结果?计算中间件 Linkis 就是上述问题的最佳实践. 一.复杂分布式架构环境下的计算治理有什么问题? 1. 什么是复杂分布式架构环境? 分布式架构,指的是系统的组件分布在通过网络…

3D Cube计算引擎加速运算 华为达芬奇架构的AI芯片Ascend910,同时与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore. 为什么要做达芬奇架构? AI将作为一项通用技术极大地提高生产力,改变每个组织和每个行业.为了实现AI在多平台多场景之间的协同,华为设计达芬奇计算架构,在不同体积和功耗条件下提供强劲的AI算力. 初见:达芬奇架构的核心优势 达芬奇架构,是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构,具备高算力.高能效.灵活可裁剪的特性,是实现万物智能的重要基础.具体来说,达芬奇架构采用…

KS,AUC 和 PSI 是风控算法中最常计算的几个指标,本文记录了多种工具计算这些指标的方法. 生成本文的测试数据: import pandas as pd import numpy as np import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.types import StringType, DoubleType from pyspark.sql import Sp…

Overlap Studies Functions 重叠指标 BBANDS - Bollinger Bands 函数名:BBANDS 名称: 布林线指标 简介:其利用统计原理,求出股价的标准差及其信赖区间,从而确定股价的波动范围及未来走势,利用波带显示股价的安全高低价位,因而也被称为布林带. 分析和应用: 百度百科 同花顺学院 upperband, middleband, lowerband = BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2,…

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid…

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid…

概念 MACD叫指数平滑异同移动平均线指标. 零轴 MACD柱线 DIFF线 DEA线 使用 一般出现如下情形,股价处于或即将进入上涨趋势中: MACD指标在零轴上方出现金叉,其后DIFF快线一直位于DEA慢线上方. MACD指标低位出现底背离,即股价连续创出新低,而MACD指标的低点却一个比一个高. MACD的两条曲线向右上方倾斜,且MACD柱线越来越长,回调时低点一个比一个高. 底背离:当股价指数逐波下行,而DIF及MACD不是同步下降,而是逐波上升,与股价走势形成底背离,预示着股价即将上涨…

六.移动窗口函数 移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='…

一.函数索引 重叠研究 BBANDS Bollinger Bands DEMA Double Exponential Moving Average EMA Exponential Moving Average HT_TRENDLINE Hilbert Transform - Instantaneous Trendline KAMA Kaufman Adaptive Moving Average MA Moving average MAMA MESA Adaptive Moving Average…

总体回测前 ''' ================================================================================ 总体回测前 ================================================================================ ''' #总体回测前要做的事情 def initialize(context): set_params() #1设置策参数 set_variab…

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.…

最近在查SSRS的一些文章,看到MSDN在有一篇不错的文章,许多图表设置都有说明,共享给大家.. 其中有说明在SSRS中如果去写条件表达写和报表属性中的“自定义代码”,文章相对比较长,需要大家耐心的查阅. 简介 本白皮书讲述如何在 Microsoft SQL Server Reporting Services 报表中设计图表.本文分为几部分并引用特定的报表示例:它们包含在示例项目下载中. 第一部分为数据准备,此部分主要包括有关准备数据的特定信息.技巧和见解.第二部分为图表标签,此部分讲述如何应用…

在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同而不同,比如你也可以在系统里把它们设为5.15.30.60均线. 你看K线图的上方有黄色PMA5=几的字样,就是五日均线等于几的意思.其他的有紫色的10日均线PMA10=什么的.设定的话双击数字就行!数字是几就是几日均线,颜色和线的颜色一样! 那是移动平均线,在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,会根据设置的不同…

MACD(指数平滑异同平均线)策略简介MACD指标应该是大家最常见的技术指标,在很多股票.比特币的软件中都是默认显示的.MACD是从双指数移动平均线发展而来的.意义和双移动平均线基本相同,即由快.慢均线的离散.聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势,但阅读起来更方便.计算方法MACD的中文名叫做指数平滑异同平均线,听起来很绕口,算起来也不简单.MACD需要先计算两条线:快速(一般选12日)指数移动平均值线EMA1与慢速(一般选26日)指数移动平均值线EMA2.然后用快线减去慢线,得到二者…

简单双均线策略(Simple Moving Average) 策略介绍简单双均线策略,通过一短一长(一快一慢)两个回看时间窗口收盘价的简单移动平均绘制两条均线,利用均线的交叉来跟踪价格的趋势.这里说的简单是指在求平均值的时候采用的是算术平均数(就是求和再除以总数),有些更为复杂的求平均值得方法,如加权移动平均,指数加权移动平均等等.我们这个策略只使用最基本的算术平均.移动平均线是股票趋势策略中最常见技术手段.计算方法(以日频率举例)N日移动平均(MA)的计算:MA(N) = 最近N天的收盘价之和…

[转自 http://blog.itpub.net/195776/viewspace-1023912/] SAP FI/CO Reading RepositorySAP财务成本知识库 目 录前言.一.SAP FI/CO 模块设置二.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--主数据概念篇2.1 总账主数据2.2 供应商主数据2.3 客户主数据2.4 商品主数据2.5 固定资产主数据三.SAP R/3 财务基本概念及集成性浅释--总帐等概念篇3.1 科目表的建立及分配3.2 统驭科目3.3 凭证的…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模…

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)…

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d…

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/144.html 移动互联网增进了人与人之间的联系,其中基于位置信息的服务(Location Based Service,LBS)起到很重要的促进作用.在移动互联网的大环境下,每个手机都变成了一个位置追踪设备,为人们提供了非常丰富的位置服务.无论是附近的人,还是摇一摇等耳熟能详的应用都需要LBS在后台的支撑.但是,目前位置信息的使用过程中存在诸多挑战如相邻计算不准确等.由于…

原题: ZOJ 3684 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3684 题意: 给你一棵树,树的根是树的中心(到其他点的最远距离最小).现在你要破坏所有叶子节点到根节点的连通,每条边破坏都需要一定能量.你有一个能量为power的武器,能破坏能量小于等于power的任何路.求最少需要的power. 解法参考博客:http://blog.csdn.net/gzh1992n/article/details/86511…