移动均线是技术分析中最常用的指标之一，就单一的移动均线而言，其作用就是平滑价格走势，部分的去除噪音，体现出一定时间内价格的趋势走向。均线一般可分为简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均，其中最核心的是简单移动平均，其他的两个是出于时效性的考虑而产生的变形。因此，下面我们从简单移动平均线来对均线做进一步的理解。那么如何通过移动平均来得到近似最佳
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2024-03-12 18:00:49
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# 移动均线（Moving Average）在Python中的应用
移动均线（Moving Average）是技术分析中常用的一种指标，用于平滑数据序列，减少噪音，显示数据的趋势。在金融领域，移动均线常用于股票价格的分析和预测。
在Python中，我们可以使用pandas库来计算移动均线。下面我们将介绍如何使用Python计算移动均线。
## 移动均线的计算方法
移动均线的计算方法很简单，
原创
2024-04-21 05:35:04
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# Python求移动均线(MA)
## 概述
移动均线（Moving Average，简称MA）是股市分析中常用的技术指标之一，用于平滑股价的波动并提供参考信号。MA指标可以帮助我们判断股价的趋势和短期市场的买卖信号。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现移动均线（MA）。
## 流程
为了帮助你理解整个实现过程，我将使用一个流程图来展示实现移动均线的步骤。
```flow
原创
2023-08-10 05:34:47
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# Python股票周移动均线
股票周移动平均线（Moving Average）是股票市场分析中常用的技术指标，用于观察股价的走势。移动平均线是一种通过计算一段时间内股价的平均值来平滑股价波动的方法。在本文中，我们将使用Python编程语言来计算股票的周移动平均线，并绘制出移动平均线的图表。
## 移动平均线简介
移动平均线是通过计算一段时间内的股价平均值来观察股价的走势，常用的移动平均线包
原创
2024-04-10 05:44:24
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MACD指标被普遍认为是最经典实用的技术指标之一。其实并不是因为MACD有多么精妙的算法，而是MACD遵循了最基本的“均线指导原则”，形象的将经典双均线系统换了一种更加直观的表达方式。在MT4中，默认应用的是单线MACD指标，而在证券市场分析中，一般应用的是双线MACD指标。两者在算法上有所区别，其中单线MACD指标更加基础。因其用直观的柱状体描述双均线系统的变化形态，故谓之：均线艺术家。MACD
最近发现一个不错的量化策略实现平台，免去我以前自己配置Python环境，获取数据，处理数据等一系列麻烦，还可以和小伙伴们及时分享策略交流。在此记录下我在Joinquant平台进行的量化投资策略学习过程，与大家共享，欢迎批评指正。在社区中看到均线策略代码示例，进行了克隆改进形成了现在的指数平滑均线。1. 指数平滑均线原理使用均线的目的就是想找出趋势，跟随趋势，体现了顺势而为的思想。不足是：信号滞后，
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2023-07-29 22:34:10
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文章目录一、卷积运算二、移动均线的绘制三、布林带绘制本篇依然是数据分析里数据可视化方面的内容，主要内容有一维卷积
原创
2022-08-02 10:13:18
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目录前言T+0限制实现思路一、调整买卖比例并统计pnl1 - 在main中添加统计pnl2 - 调整买入比例0.98，卖出比例1.023 - 获取pnl值二、策略添加T+0限制1 - T+0实现2 - 获取T+0限制后pnl值三、盈亏柱状图对比1 - 无T+0限制柱状图2 - T+0限制柱状图四、k线图对比1 - 无T+0限制k线图2 - T+0限制k线图五、完整源码 前言之前我们已经完成了回测
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2024-03-04 20:33:34
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一、 扯淡转眼间毕业快一年了，这期间混了两份工作，从游戏开发到算法。感觉自己还是喜欢算法，可能是大学混了几年算法吧！所以不想浪费基础。。。我是个懒得写博客的人，混了几年coding，写的博客不超过10篇。现在参加工作，必须得改掉懒的坏习惯，以后多尝试写写，好总结总结，也方便以后复习用。二、算法1. 前言 1.1 EM会涉及一些数学知识，比如最大似然估计和Jensen不等式等知识，这些知
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2024-07-22 17:46:41
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原标题：一文讲透双线MACD指标及其实战运用船长的舍得交易体系技术理论模型中，我们要用到两大指标，分别是均线系统和双线MACD指标。很多小伙伴都喜欢用双线MACD这个指标，但是90%的人都不知道其中的原理，不知道原理，如何能用好这个指标呢。所以啊，今天，船长来和大家详细聊一聊双线MACD。MACD全称指数平滑异同移动平均线，要想了解一个技术指标，就必须从他计算方法开始学起，这是根本。好比船长开船，
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2024-06-12 17:57:22
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目录一、使用tushare包获取某股票的历史行情数据1.1 获取历史行情数据1.2 将互联网上获取的股票数据存储到本地1.3 对读取出来的数据进行相关处理1.3.1 删除指定列1.3.2 修改某列的数据类型 1.3.3 将某列作为行索引二、计算该股票历史数据的5日均线和30日均线三、分析输出所有金叉日期和死叉日期四、双均值策略的测试一、使用tushare包获取某股票的历史行情数据1.1
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2023-09-03 14:28:00
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均线策略应该是我们刚进入股市时就听过的一个策略，而双均线策略，顾名思义，就是两根均线：短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线（金叉）时买入，当短期均线下穿长期均线（死叉）时卖出，这就是双均线策略的核心思想。下图中，黄色的线表示30日均线，白色的线表示5日均线，可以看出，当5日均线下穿30日均线时，形成死叉，股价也成空头趋势；当5日均线上穿30日均线时，形成金叉，股价之后也一直在上涨。当然
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2023-09-04 12:23:07
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
dataset = pd.read_csv("data.csv")
#Calculate moving average with 0.75s
in both directions, then append do dataset
hrw
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2023-06-06 20:37:52
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!image20211004185826540.png(https://s4.51cto.com/images/blog/202110/08/5a3ffce4cf53fdf373de6ad237d51cf4.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,
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原创
2021-10-08 14:49:42
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上一篇《用Python绘制专业的K线图》，讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。 1、获取数据 我们从恒有数金融数据社区，获取股票市...
原创
2022-03-03 15:02:07
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本篇文章中，我将用 Python 构建一个简单的移动平均线交叉交易策略进行回测，并使用 标准普尔 500 指数（S&P500） 进行测试。一个简单的移动平均线交叉策略可能是使用技术指标的量化交易策略的最简单示例之一，在用 Python 进行与财务数据相关的分析时，首先导入我们所需的模块（扫描本文最下方二维码获取全部完整源码和Jupyter Notebook 文件打包下载。）：import
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2024-07-10 17:36:05
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用python计算各类移动平均线计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情：1.从csv格式的文件中导入数据，数据例图如下：2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA；3.将计算好的数据输出到csv文件中。代码应该复制下来就能运行了，关于从哪里可以得到代码中使用的数据，后面会讲，下面贴上代码：–– coding: utf-8 ––
“””
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2023-11-05 17:19:41
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前言StudyQuant -【量化投资教学系列帖子】，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，分享最前沿的研究成果。希望能对大家有帮助。量化投资文章 概述在二级市场中，趋势形态可简单分为三种：上升趋势、下降趋势和震荡趋势。趋势跟随是一种基于价量分析的投资方式，其基本策略是在趋势开始形成时选择趋势方向买入，等待趋势结束后卖出。趋势跟随通常用作中长线策略或者周期较长的短线策略（三五天左右），
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2024-01-24 16:19:53
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135均线分析,首先把炒股软件的5条均线设置为：13、34、55、120、250，简称135。135即13日均线、34日均线、55日均线组合系统的简称。135均线系统视角独特，操作简便，实战性强。135均线系统的获利目标是"双十获利"原则，即持股20个交易日，获利20％。 均线分为空头排列和多头排列两种，只要股价不
原创
2016-03-17 11:00:57
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## Java均线实现的流程
为了实现Java均线功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：获取数据 | 从数据源(例如数据库或者文件)中获取需要计算均线的数据 |
| 步骤二：计算均线 | 使用数据计算均线值，并将结果保存起来 |
| 步骤三：展示均线 | 将计算得到的均线值进行展示 |
## 代码实现步骤
接下来，让我为你
原创
2023-10-04 13:32:02
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