** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1.概述 加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法.采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势. 指数移动加权平均法,是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减,越靠近当前时刻的数值加权系数就越大. 指数移动加权平均较传统的平均法来说,一是不需要保存过去所有的数值:二是计算量显著减小. 2.算法理解 引入一个例子,例子为美国一年内每天的温

前言 在深度学习中,经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均,以求提高测试指标,增加模型鲁棒性. 参考 1. [优化技巧]指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现: 2. 理解滑动平均(exponential moving average): 完

序列内置一些函数,用于循环对序列的元素执行操作. 一,应用和转换函数 应用apply 对序列的各个元素应用函数: Series.apply(self, func, convert_dtype=True, args=(), **kwds) 参数注释: func:应用的函数,可以是自定义的函数,或NumPy函数 convert_dtype:默认值是True,尝试把func应用的结果转换为更好的数据类型,如果设置为False,把结果转换为dtype=object. args:元组,在序列值之后,传递给

英文参考:http://www.incrediblecharts.com/indicators/exponential_moving_average.php Exponential moving averages are recommended as the most reliable of the basic moving average types. They provide an element of weighting, with each preceding day given pro

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

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

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

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='

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空.SaaS,乃至机器学习和人工智能.虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控,但是软件开发人员已经逐渐明白,他们的确需要一款时序数据库,真正设计用于运行多种工作负载. 如果我们考虑采用一款时序数据库产品,这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积.我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析.人们

Overlap Studies 重叠研究指标 BBANDS Bollinger Bands 布林带 DEMA Double Exponential Moving Average 双指数移动平均线 EMA Exponential Moving Average 指数移动平均线 HT_TRENDLINE Hilbert Transform - Instantaneous Trendline 希尔伯特变换——瞬时趋势线 KAMA Kaufman Adaptive Moving Average 考夫曼自适

TA-Lib 简介: 这是一个Python 金融指数处理库TA-LIB,他是基于 Cython 而不是 SWIG. TA-Lib is widely used by trading software developers requiring to perform technical analysis of financial market data. TA-Lib广泛应用与交易软件,和金融市场数据进行技术分析. Includes 150+ indicators such as ADX, MACD

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

函数类型 函数特点 TeeChart Pro功能是一个系列,几乎可以是任何系列类型,应用代数函数,数据源是另一个图表系列. 所有函数都派生自TTeeFunction组件并继承TeeFunction的Period属性. TeeChart Pro包含以下预定义功能列表.有关所有功能类型的完整列表,请参阅TeeChart Editor Gallery和Helpfile: 函数类别导入数量描述 Add无限绘制输入的总和 Average无限平均函数将计算每组Period点的平均值 Bollinger1布林

参考:https://pypi.org/project/tqdm/ 1.安装: (base) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda activate deeplearning (deeplearning) userdeMacBook-Pro:~ user$ conda install -c conda-forge tqdm Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Pla

import talib as tb from talib import * print(tb.get_functions()) print(tb.get_function_groups()) 指标大类 TA_Lib库安装站内搜索 TA-Lib广泛应用于金融数据技术指标分析 @[TOC](指标大类) { 循环指标 HT_DCPERIOD - 希尔伯特变换-主导周期 HT_DCPHASE - 希尔伯特变换-主导循环阶段 HT_PHASOR - 希尔伯特变换-希尔伯特变换相量分量 HT_SINE -

我要先声明,这篇文章介绍到的内容虽说不是不能用,但玩乐成分居多,大家看看就好,不要太认真. 1. Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测 中,我介绍了如何使用 Math.Net ,这篇文章玩玩"新"花样,用古老的 Microsoft Chart Controls 实现相同的功能. A long time ago in a galaxy far, far away... 微软推

说明:本人并不炒股,原因很简单:没钱.当然了,作为一名IT工作者,因为工作需要和个人兴趣,就有了本系列文章.阅读本系列文章不需要任何高深的知识,哪怕是一个像我这样从未真正炒过股的人也没关系.但本文还是假定您具备了一些基本的中学(高中.初中)数学知识,比如数列.求和公式等.可能也会涉及到类似微积分.卷积这种相对难一些的知识,文章会力图做到浅显易懂.本系列文章还假定您知道分时图.K线图等基本常识,至少使用过交易软件,否则您最好搜索一下再继续阅读.文中所引述的话都在引号中,出自网络.书籍. EMA是M

利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11

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