移动平均线（MACD）
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简单移动平均线（Simple Moving Average，SMA) 定义及使用
furuiyang_ 于 2019-03-16 17:51:13 发布 14013 收藏 9
什么是简单移动平均线
简单移动平均线的公式
以5天移动平均线为例，公式如下：
一般公式：
C: 第一日收盘价
n: 移动平均数周期
在代码中的使用
在策略中的使用
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https://blog.csdn.net/JUNJUN_ZHAO/article/details/79099040 https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/81175894 https://blog.csdn.net/sony_zhang/article/details/7256646 https://www.移动平均线（MACD） 移动平均线（MACD） jianshu.co.
02-11 1472
大体了解了Backtrader的运行原理后，尝试把一个通达信的交易策略改编为backtrader策略，并测试一下交易时间是否与通达信中出现的交易时间一致。如果一致，说明改写的策略有效。 通达信中有这样一个简单的“MA交易”指标： 可以在通达信主界面按ctrl+F——F3查找“交易”移动平均线（MACD） 找到这个指标。 指标中这两行： MA1:=MA(CLOSE,SHORT); MA2:=MA(CLOSE,LONG); 修改为Backtrader代码： # 收盘价的 para_short 日..
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Exponentially Weighted Moving Average(EWMA)指数加权移动平均是一种常用的序列数据处理方式，如下： 在时间 t, 根据实际的观测值（或量测值）我们可以求取 EWMA（t）如下： EWMA(t ) = λY(t)+ ( 1-λ) EWMA(t-1) for t = 1, 2, . n. * EWMA（t）：t时刻的估计值 * Y（t
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python 移动平均线With the evolution of technology rapidly evolving, so do strategies in the stock market. In this post, I’ll go over how I created a SMA(Short Moving Average) strategy. 随着技术的飞速发展，股票市场的策略也在不.
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____tz_zs 注：本博客概念解释部分均来自 MBA智库百科 一、移动平均法（Moving average，MA） 移动平均法 - MBA智库百科 移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型法 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
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前言：百度滑动平均的原理出来的都是什么乱七八糟的? 谷歌英文Moving Average一下子就看懂了。于是准备写下来。本文将介绍Simple moving average 和 Exponential Moving Average.背景：滑动平均是用来衡量当前趋势的方向。每种类型的滑动平均（MA）都是一个通过计算过去数据的平均值得到的数学结果。经常用于金融领域的预测，一旦计算出一个平均值结果，就会.
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主旨思想： 金叉主要指股票行情指标的短期线向上穿越长期线的交叉，反之当行情指标的短期线向下穿越长期线的交叉，称之为死叉。 实现方法 当x日的移动平均线上升并且交叉穿过Y日的移动平均线的时候买入 当x日的移动平均线下降并且交叉穿过Y日的移动平均线的时候卖出 python实现 import psycopg2 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def query_sql(sql): conn =
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移动平均通常处理时间序列数据， 什么是数据序列？ 所谓数据序列是指数据与时间关系极其密切，比如股票数据，每个股票的价格根据秒，分，小时，天变化而变化，时间错乱，会导致数据完全无效， 再比如监控数据，还有一些工业上的设备数据。 因此现在有专门的时间序列数据库OpenTSDB. 具体移动平均概念不做具体介绍了，有什么多资料可以查询。 这里只展示通过MapReduce来处理移动平均算法的代码。
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使用EXCEL计算并绘制MACD指标
Excel_Quant 于 2019-12-03 14:01:49 发布 4411 收藏 9
在本文的底部，各位读者可以获取对应的EXCEL模板。
一、MACD指标的含义与原理
二、EXCEL中实现
步骤一：从通达信导入平安银行（000001.SZ）的历史交易数据
步骤二：计算MACD指标
1：C列 EMA(12)：具体可以参考我上一篇文章，EMA的计算
2：D列 EMA(26)
3：E列MACD：当日C列-D列，即EMA(12)-EMA(26)
4：F列Singal：=(当日的MACD*(2/(9+1))+昨日的Singal*(1-(2/(9+1))))
5：G直方图Histogram：当日的E列MACE-F列Singal
XLS文件模板可以在百度网盘中获取。
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接上一节，我们获得了分析结果 result_df 与图片，现在把结果导出为excel表格 导出表格 代码如下 #建立book writer = pd.ExcelWriter('分析结果.xlsx',engine='xlsxwriter') workbook=writer.book #建立sheet 表名称为 股票代码 result_df.to_excel(writer,'%s分析'%stock_df.iloc[0,0]) writer.save() writer.close() 结果如下 .
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MACD指标的含义、用法及计算原理，请自己百度不啰嗦，直接上干货-代码如下： Set rstStockHistroy = dbsDatabase.OpenRecordset("SELECT. ", dbOpenDynaset) rstStockHistroy.MoveLast intrecordcounter = rstStockHistroy.RecordCount .
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之前写了一篇 ‘炒股交易原则--降低成本 “中提到:股民手上股票最大的问题就是,1)不知道什么时候会涨,拿着确是跌跌跌;2)涨了一点又嫌少,然后又不知道跌的开始时机又来了,然后又是跌跌跌个不停。3)看别的涨了,就割肉追进去,然后割肉的暴涨,拿着的开始跌个不停。这时感慨下,其实我的眼光还是不错的,只是没拿住。我现在正在开发和测试选股系统,针对上面的选股不利,不知道趋势,还有就是大盘强转弱跑路提醒,每.
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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）.
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最近做的项目需要实现EMA和MACD，但苦于网上没有具体的实现算法。所以自己尝试着编写了一套。已经和通达信等主流股票分析软件核对过结果，并将其开源放在GitHub上，含Junit 测试用例。GitHub地址：https://github.com/wizardbyron/finance-indicators/*** Calculate EMA,** @param list* .
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tushare日线数据的指标计算 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势，Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和
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移动平均线
SHIB的这次上涨很明显是庄家的板块轮动（ETH翻倍行情过去炒作完成，BTC也拉了一波，开始找一些别的山寨炒作了），上涨的初期涨幅很快，每小时平均都有5%左右的波动。 行情上涨没有拐头的迹象，当我看到行情起来的时候，已经15%左右了，结合谐波形态，看到了SHIB已经拉到了蝴蝶🦋形态的反转区，RSI严重超买，出现了爆增量的行情。但是呢？是否真的要考虑操作呢？ 之前分享观点的时候，写的都是到达反转区看成交量和是否出现了超卖超买，行情是否出现拐头的迹象，我们才去动手。我们看接下来的行情，行情有调整的迹象，但是根本都没有跌破我画的EMA12均线就又开始向上走了，证明这次的上涨行情还没有结束（蝴蝶形态失败）。 接着行情直接拉到了单日42%的上涨。 .
1. ETH 合并升级，算力转移，RVN是算力转移的一个潜在标的，炒作逻辑跟ETC类似 2. 日线突破MA120，突破2022年1月至今的下降趋势线 做多，止损放7月29日的K线下方：0.032
1. 目前已突破2021.12.23至今的下降趋势线 2. 同时也突破日线MA120，其实趋势线和MA120几乎是重合的状态 交易计划： 等明天收盘，如果价格站住，则买进。
1. BTC已经连续6周 周线收盘在MA200之下，从过往的2015、2018熊底，周线MA200是抄底的好位置，不过随着BTC体量的变大，价格走势跟美股的联动性变得极强，因此周线MA200的抄底信号可能不再有效。 2. 从2022.3.28 开始的下降趋势线迟迟不能向上突破，暂时难以看多。 暂时宜空仓等待，等待突破下降趋势线，才有可能做多。
BITSTAMP:ETHUSD 1. 均线上看 日线已经站上MA20、MA 40，并且MA20与MA40形成交叉 → 看涨 2. 压力位1720 1700-1750的压力区间，过去一年中反复测试多次，日线上看，分别在： 2021.5.23 2021.6.22 2021.6.26 2022.5.12 2022.5.27 2022.6.3 2022.6.7 并最终于2022.6.10跌破，跌至880，形成接近50%的跌幅 如果未来1720突破，我认为这种年度级别压力区间不会轻易跌破，做多的止损放在1650即可。 止损：20700 止盈：第一目标2100，第二目标2400
BITSTAMP:BTCUSD 1. 均线上看 日线已经站上MA20、MA 40，并且MA20与MA40形成交叉 → 看涨 2. 趋势线 日线已经突破连接5月5日和6月7日的下降趋势线 → 看涨 止损：20700 目标止盈：28000，既是前期（5月10日 - 6月10日）的密集成交区，同时是日线MA120大致位置
黄金月线孕线下破（空头观点） 透过日线孕线下破确认入场做空（交易计划） sell stop：1736.2 stop loss：1749.5 tp：1669.7（交易执行） 符合定义的交易不常有，遇到了就要牢牢地把握住
福耀玻璃创新高后完成21均线修正（多头观点） 透过日线孕线上破确认入场做多（交易计划） buy stop：42.33 stop loss：41.46 tp：46.72（交易执行） 一个好的公司股票配合一个好的入场机会。打造出1+1>2的震撼效果 好的公司是无论上涨或者下跌都想要买的
SSE:000001 快速上涨阶段结束，进入震荡期，持续约半个月到一个月，最晚不会超过7月27日。 之后开始再次探底，持续到11-12月，目标为3100±50，若突发利空，可能到2900-2950。 11-12月见底后，开启2023年小牛市。
美日创新高后完成8ema修正（多头观点） 透过日线孕线上破确认入场做多（交易计划） buy stop：135.43 stop loss：134.33 tp1:136.53 剩下追踪（交易执行） 此处并不高，转势另处理!
北方稀土月线孕线上破（多头观点） 移动平均线（MACD） 透过日线孕线上破确认入场做多（交易计划） buy stop：42.21 stop loss：40.58 tp:50.36（交易执行） 突破下降趋势线，macd处于0轴上方，母线创新高