MACD称为指数平滑移动平均线，是一个判断大趋势类指标。主要是利用两跟长短周期的移动平均线，计算其中的离差值。由于是一个趋势指标，有一定的滞后性，所以在盘整的行情中使用效果不是特别明显。建议配合其他指标一起使用，效果显著。MACD的组成由快速的移动平均线(EMA12)，慢的移动均线(EMA26)，零轴以及量柱组成。在零轴的上方代表多头的量柱我们一般叫红柱，相反零轴下方代表空头力量的量柱则称为绿柱。
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2024-01-31 16:27:14
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# Python MACD 上穿0轴实现教程
## 一、流程概述
首先我们来看一下整个实现的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------------------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-03-28 05:10:42
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MACD指标算法原理 一、DIF的实质DIF=收盘价的短期指数移动平均与长期指数移动平均的差值，当两条EMA线交叉时，DIF线正好穿越0轴。1、DIF上穿0轴，表明EMA（CLOSE，SHORT）线上穿EMA（CLOSE,LONG）线，市场处于多头行情中。 2、DIF下穿0轴，表明EMA（CLOSE，SHORT）线下穿EMA（CLOSE,LONG）线，市场处于空头
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2023-07-18 21:51:03
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# 如何在Python中实现上穿下穿
## 1. 整体流程
下面是实现“python上穿下穿”的整个流程。你可以按照以下步骤来完成：
```mermaid
pie
title 实现上穿下穿的流程
"了解需求": 25
"学习上穿下穿的原理": 25
"编写代码": 25
"测试代码": 25
```
## 2. 具体步骤
### 步骤一：了解需求
原创
2024-04-26 07:36:06
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# Python中的“上穿”概念及状态图解析
在深度学习和机器学习领域，“上穿”这一概念通常与模型训练和优化过程中的状态变化有关。具体来说，一个模型在训练过程中，通过不断的迭代与更新，逐渐向着最优解（即损失函数最小化）前进。在Python中，尤其是使用库如TensorFlow和PyTorch时，我们需要实现这一过程。
## 上穿的基本概念
“上穿”是一个来自于金融图表分析中的术语，通常指的是
MACD（Moving Average Convergence Divergence）是一种广泛使用的技术分析指标，它帮助交易者识别股票或其他金融工具的价格趋势。在处理“macd 0线 计算 python”时，我们需要使用Python编写代码以计算MACD的数值，并图形化表示其与0线的关系。接下来，我将记录如何解决这个问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等结
之前两篇随笔介绍了kd树的原理，并用python实现了kd树的构建和搜索，具体可以参考kd树常与knn算法联系在一起，knn算法通常要搜索k近邻，而不仅仅是最近邻，下面的代码将利用kd树搜索目标点的k个近邻。首先还是创建一个类，用于保存结点的值，左右子树，以及用于划分左右子树的切分轴classdecisionnode:def __init__(self,value=None,col=None,rb
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2023-10-12 17:30:47
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MACD 下0轴后，强力=7上0轴的实例： 虽然再上0轴，但是由于是强力上，必须有缓解期。缓解期后MACD开始收口，虽然没有下0轴，但是开始趋向死叉。 由于并没有很强的做多市场环境，MACD只是略高于离0轴一点，一旦死叉很容易下0轴，所以可以提前清仓。
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2018-03-16 11:01:00
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# Python 判断 MACD 0 轴附近的实现
在现代金融分析中，MACD（移动平均收敛发散指数）是一种重要的技术指标。当我们分析股票或其他资产的价格时，MACD提供了价格趋势的深刻洞察。本文将指导你如何用 Python 判断 MACD 是否在 0 轴附近，帮助你进行量化交易分析。
## 流程概述
下面是我们要实现的流程步骤：
| 步骤 | 说明
本文采用了聚宽平台接口进行量化策略设置：1 确定策略内容在之前的教程中，我们学习了如何通过财务指标等对股票进行筛选等操作。今天我们将以MACD为例，探究如何利用技术指标进行策略的构建与实现。> MACD的组成 MACD（Moving Average Convergence and Divergence)即指数平滑移动平均线，由Geral Appel 于1970年提出，属于大势趋势类指标，它由
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2023-08-30 21:04:22
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本节书摘来自异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章，第1.4节，作者[爱尔兰]Igor Milovanović ，颛青山 译，1.4 在Mac OS X上安装matplotlib在Mac OS X上获取matplotlib最简便的方式是使用预打包的python发布版本，例如Enthought Python Distribution (EPD)。读者可以直接访问EPD网站，下载安装
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2024-03-05 06:37:39
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零轴是多空分界线，也是很重要的一个变盘点位。大的行情爆发，无论是上涨还是下跌，无论是大小周期，5分钟也好，周线也罢，基本上都是从零轴开始的。可以这么认为：双线在零轴之上基本上就可以认为是多头行情，反之就是空头行情，也就是说，双线在零轴附近是最容易爆发行情的，零轴上下都可以，但是越是贴近零轴越好，最好同时兼顾成交量的变化。 理论上，MACD双线 DIF和DEA可以无限升高，无限拉低，但
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2024-07-01 12:27:07
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原标题：Mac 基于Python搭建Django应用框架Django简介Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V，重点就是基于Python并且是一个大而全的Web应用框架，什么都替你考虑好了环境安装一、安装python由于是基于Mac系统，Mac本身就自带Python，所以不需要安装，window系统的请自行到Python官
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2023-10-15 07:54:45
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# 实现Java图片上穿教程
## 整体流程
下面是实现Java图片上穿的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个HTML表单，包含一个文件上传input |
| 2 | 编写Java代码处理上传的文件 |
| 3 | 将上传的文件保存到服务器指定的目录 |
| 4 | 显示上传成功的页面或者图片 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建一
原创
2024-05-16 04:10:00
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速览：本文将利用Python编写一个简单的跨周期策略分享给大家，让大家对Python跨周期策略有一定的认识，以及跨周期函数的编写和整个策略简单统计分析。本文案例将会用到著名海龟策略中的唐琪安通道、4小时MACD。 python跨周期MACD模型本文这个模型比较简单，加入了跨周期过滤模块，但加入止盈止损模块，默认出场方式为反方向的信号。我们的模型大概是通过4小时的
熊猫数据帧是一个结构，它包含二维数据和其相应的标签。DataFrames广泛用于数据科学，机器学习，科学计算以及许多其他数据密集型领域。数据框类似于SQL表或您在Excel或Calc中使用的电子表格。在许多情况下，DataFrames比表格或电子表格更快，更易于使用且功能更强大，因为它们是Python和NumPy生态系统的组成部分。在本教程中，您将学习：什么是P
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2024-05-21 17:00:14
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最近刚开始学习量化交易，在聚宽网上看了几篇教程，对操作流程有了大致的了解，接下来打算好好研究一下交易策略。据大奖章基金的Simons透露，他那个每年收益率20%以上的系统，一点都不费解(complicated)，但是非常复杂(complex)。我的理解是，一个好的量化交易系统，不一定要用到高深的算法和技术，但是必须包含很多种简单的算法和技术。换句话说，你得从最基础的算法开始，一个模块一
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2023-10-15 08:53:00
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背景部分（废话部分）：今天使用自己写的程序，发现mac地址校验通不过了。（程序为了设置使用权限，简单的使用了电脑的mac地址作为校验） 通过调试发现，有一堆的“本地连接*”的东西存在，干扰了mac地址的获取。于是准备将本地的多余“本地连接”删除，查了半天之后，发现依然没用，就打断点调试，看看psutil这个库，是怎么获取到电脑的mac地址的。阅读过程：通过步入，发现调用的是net_if_addrs
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2024-04-22 23:25:11
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MACD称为指数平滑异同移动平均线，指标中DIF和DEA这两条曲线主要是体现出股价运行的趋势，而红绿柱状图是体现股价上涨下跌时的能量。什么是MACD指标呢?MACD指标在股市里面是一个比较常用的技术指标，在实践中，MACD指标的背离一般出现在强势行情中比较可靠，研究MACD的背离对我们买卖个股有很大的帮助，股价在高价位时，通常只要出现一次背离的形态即可确认股价即将反转，而股价在低位时，一般要反复出
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2023-08-26 22:05:51
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backtrader由德国工程师开发，拥有股票的回测，检测交易策略，支持期货实时交易，对于股票交易还在完善，我尝试了pylagotrade,vn.py，发现backtrader功能强大，交易策略全面，一直想用zipline写交易策略，但是一直安装不上，很多地方需要改，目前在研究，但是我们也很幸运，很多量化平台都是建立在zipline上的比如聚宽，掘金等，还有一个微软开发的机器学习量化库qlib，我
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2024-03-13 09:07:29
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