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

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

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

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

策略名称:EMA指标策略关键词:指数移动平均.双均线.动态止损.方法:1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号:2)快线自下而上穿过慢线,买入:自上而下穿过慢线,卖出:3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 策略代码总共分为三大部分,1)PARAMS变量 2)initialize函数 3)handle_data函数 # 请根据指示阅读.或者直接点击

在进行深度学习训练时,同一模型往往可以训练出不同的效果,这就是炼丹这件事的玄学所在.使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果,一些流行的开源代码中已经集成了不少trick,值得学习一番.本节介绍EMA这一方法. 1.原理: EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average).其公式非常简单,如下所示: \(\theta_{\text{EMA}, t+1} = (1 - \lambda) \cdot \theta_{\text{EMA}, t} + \l

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

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

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

目的:画线指标理解,并同时改造成条件选股指标. 参考:https://mp.csdn.net/postedit/83176406 #ff7700 hex color  https://www.colorhexa.com/ff7700 ZK1:(XMA(XMA(H,25),25)-XMA(XMA(L,25),25))*1+XMA(XMA(H,25),25),DOTLINE,COLORGREEN; ZD1:XMA(XMA(L,25),25)-(XMA(XMA(H,25),25)-XMA(XMA(L,

预测流程 确定主题.指标.主体.精度.周期.用户.成本和数据七要素. 收集数据.内容划分.收集原则. 选择方法.主要方法有自相关分析.偏相关分析.频谱分析.趋势分析.聚类分析.关联分析.相关分析.互相关分析.典型相关分析.对应分析等. 分析规律.常见的规律有趋势性.周期性.波动性.相关性.相似性.项关联性.段关联性. 建立模型.特征构建.特征选择.算法选择(可理解性.性能.数据要求).构建模型(分割数据集).测试模型.模型优化.评估效果.发布模型. 分析方法 自相关分析,同一时间序列在不同时刻的

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

Momentum Indicator Functions ADX - Average Directional Movement Index 函数名:ADX 名称:平均趋向指数 简介:使用ADX指标,指标判断盘整.振荡和单边趋势. 公式: 一.先决定股价趋势(Directional Movement,DM)是上涨或下跌: “所谓DM值,今日股价波动幅度大于昨日股价波动幅部分的最大值,可能是创高价的部分或创低价的部分:如果今日股价波动幅度较前一日小,则DM = 0.” 若股价高点持续走高,为上涨趋势

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,

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

高手与散户的区别在哪里? 高手与散户的区别在哪里,从宏观上讲:一流高手用境界,二流高手用趋势,三流高手用技术,普通散户用迷糊.最高境界的人在讲心境如何,什么也不看,只用感觉就能炒好股赚钱.我说一流高手是走过了迷糊阶段,穿越了技术,趋势后达到了一种心境.用趋势的人说趋势无敌,看明白了趋势你就能赚钱,用技术的人说,你什么也不信,踏踏实实的学好技术,你就能赚钱,惟有许多散户没有自己的方法,没有自己的主张,听这个也好,那个也好,最后不只那个好,什么都用,什么都用不好,只有迷糊亏损. 高手与普通散户的具体

移动平滑异同平均线(Moving Average Convergence Divergence,简称MACD指标)策略.MACD是查拉尔·阿佩尔(Geral Appel)于1979年提出的,由一快及一慢指数移动平均(EMA)之间的差计算出来."快"指短时期的EMA,而"慢"则指长时期的EMA,最常用的是12及26日EMA. MACD指标是运用快速(短期)和慢速(长期)移动平均线及其聚合与分离的征兆,加以双重平滑运算,是一种趋向类指标.根据移动平均线原理发展出来的MA

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