移动平均线¶
MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值。以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的“差离值”依据。所谓“差离值”(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值。因此,在持续的涨势中,12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值(+DIF)会愈来愈大。反之在跌势中,差离值可能变负(-DIF),也愈来愈大。 至于行情开始回转,正或负差离值要缩小到一定的程度,才真正是行情反转的信号。MACD的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值(9日EMA)。 在MACD的指数平滑移动平均线计算公式中,都分别加T+1交易日的份量权值,以现在流行的参数12和26为例,其公式如下
- 当DIF和MACD均大于0(即在图形上表示为它们处于零线以上)并向上移动时,一般表示为行情处于多头行情中,可以买入开仓或多头持仓;
- 当DIF和MACD均小于0(即在图形上表示为它们处于零线以下)并向下移动时,一般表示为行情处于空头行情中,可以卖出开仓或观望。
- 当DIF和MACD均大于0(即在图形上表示为它们处于零线以上)但都向下移动时,一般表示为行情处于下跌阶段,可以卖出开仓和观望;
- 当DIF和MACD均小于0时(即在图形上表示为它们处于零线以下)但向上移动时,一般表示为行情即将上涨,股票将上涨,可以买入开仓或多头持仓。
© Copyright 2019, qytz(lennyh) Revision 72e39d11 .
Versions latest Downloads pdf html epub On Read the Docs Project Home Builds Free document hosting provided by Read 指数移动平均线使用指南 the Docs.
移动平均线
股票价格行为分析教学 价格行为三大信号:1、pinbar(信号之王) 2、insidebar(顺势之神) 3、outsidebar(反转之仙) 我唯独喜欢insidebar(孕线),原因有二:一、简单明了,没有模棱两可.
下跌趋势逢高空为主。以蓝色趋势通道为参考, 动能通道处于趋势通道下方时逢高卖出。 当前供需指标正在赶工,预计很快能给大家见面,这样即使不懂供需的粉丝也可以学习使用供需指标并参考交易。
关于指标发布时间: 趋势通道 2021年03月01日晚 Nirvana Supply&Demand 2021年03月15日内发布
First of all, thanks to the first designer of this indicator, I just made some modifications to this favorite indicator.Please forgive me for my limited English! First of all, I would like to say that the modification of 指数移动平均线使用指南 King EMA index has given me a new trading experience. Four moving averages can be used for indicators, but I only used two because I think two.
Python 金融量化 均线系统交易策略专题(简单移动平均,加权移动平均,指数加权移动平均,异同移动平均MACD等解读与绘图)指数移动平均线使用指南
运行效果如下图所示:
1.3 定义简单移动平均计算函数
1.4 指数移动平均线使用指南 定义简单移动平均绘图函数
输出结果如图:
1.5 直接使用mplfinance库来绘制
图像效果如下:
2.加权移动平均
2.1 加权移动平均数
2.2 定义加权移动平均计算函数
2.3 绘制加权移动平均线
图像效果展示如下:
3.指数加权移动平均(EMA)(EXPMA)(EWMA)
3.1指数加权移动平均数
指数加权移动平均也可简称指数移动平均,相当于一种比较特别的加权移动平均。需要先给定一个权重值w,比如0.2。时间跨度为k。第k期的EWMAt=k为前k期的算数平均数。
第k+1期EWMAt=k+1 = w * pk+1 + (1-w) * EWMA t=k
即当天指数移动平均数 = 0.2*当天股价 + 0.8 * 前一天指数移动平均
后边的按此公式以此类推。
- 由其计算特点可知,即便选择的时间跨度相同,权重相同。选择的研究日期起点不同,指数加权移动平均数也会不同。因为首个值是用算术平均的方法计算的。
3.2 指数加权移动平均线
结果如图所示:
3.2定义计算指数加权移动平均数函数
4.常用平均方法比较
- 简单移动平均(SMA)对前n期的价格求算术平均,所有价格数据同等权重。
- 加权移动平均(WMA)赋予价格数据不同的权重。一般近期数据权重大,远期数据权重小。
- 指数移动平均(EMA)类似于加权移动平均,是以指数形式递减加权的移动平均。
- 三条均线对收盘价曲线的变化往往都有一定的滞后性。
5.双均线交叉策略
- 先求出短期均线和长期均线。
- 当短期均线从下向上穿过长期均线时,释放出买入信号。
- 当短期均线从上向下穿过长期均线时,释放出买入信号。
长短均线的时间跨度的选择,因人而异。
6.异同移动平均线(MACD)
6.1 指标概述
- MACD指标由两线一柱组合起来形成。
- 快速线为DIF,慢速线为DEA,柱状图为MACD。
- 快速线DIF一般由12日指数加权移动平均值减掉26日指数加权移动平均值得到,慢速线DEA是DIF的9日指数加权移动平均值。
- 柱状图MACD由快速线DIF与慢速线DEA作差得到。
- MACD指标可以反映出股票近期价格走势的能量和变化强度,通过快慢速线和柱状图来把握股票的买入点和卖出点。
- 一般默认MACD的求值参数为12、26和9。
- DIF = EMA(close,12) - EMA(close,26)
- DEA = EMA(DIF,9)
- MACD = DIF - DEA
6.2 绘图代码
生成结果如下:
6.3常用MACD交易思想
- 当DIF和DEA都在零刻度线上方时,表明市场是多头行情;反之,当DIF和DEA都在零刻度线下方时,表明市场是空头行情。投资实战中,“零上双金叉” 策略广为人们使用:当DIF和DEA都在零刻度线上方,在一段时间内,DIF先上穿DEA线,不久DIF下跌到DEA线的下方,然后DIF又上穿DEA线,此时,说明股价上涨趋势较强,市场处于上涨行情中。
- 当DIF下穿信号线DEA时,释放出买入信号;当DIF向上穿过信号线DEA时,释放出卖出信号。
- MACD柱状图的高低表示DIF与DEA的离差值大小,柱状图在零刻度附近时,释放出买卖信号。柱形图在零刻度线上方,表示DIF大于DEA,市场走势较强;柱形图在零刻度线下方,表示DIF小于DEA,市场走势较弱。
- MACD指标的形态分析也是一大关注焦点,可以套用一般的形态分析理论与方法。
- 先求出DIF(离差值,快线)、DEA(信号线,慢线)的值;
- DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号。
- DIF、DEA均为负,DIF向下跌破DEA,卖出信号。
版权声明: 本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
【炼丹技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现
作者:邢不行 原文链接: http://bbs.pinggu.org/thread-3631776-1-1.html (本文已获作者授权转载,如需转载请与原作者.
PyTorch 指数移动平均线使用指南 零基础入门 GAN 模型之 cGAN
在之前的文章中,我们介绍了 GAN 的原理以及如何评价训练好的模型。可能有小伙伴看到,怎么生成的都是单一类别的图片呢,像 CIFAR10 和 ImageNet,.
TA-Lib MA_Type
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 .
Tkinter学习笔记(三)- 重叠研究指标
EMA算法的C#实现
EMA表示的是指数平滑移动平均,其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。 求X的N日指数.
聊聊rsocket load balancer的Ewma
SMA(Simple Moving Average),即简单移动平均,其公式如下:
金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2
Tensorflow滑动平均模型
量化投资教程:用R语言打造量化分析平台
? 概述 和Python计算环境中的tushare包一样,在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源,实现自定义量化分析平台的构建。 指数移动平均线使用指南 本文打算以陌陌的股.
QQ浏览器大盘指标体系搭建与拆解
作者:kylequ 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 指标体系是什么?GSM、OSM、HEART、AARRR、场景化(人物场)等指标模型如何搭建指标体系?.
EasyBert,基于Pytorch的Bert应用
PyTorch实现自由的数据读取
深入了解NNIE量化技术
论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中,作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用 增强学习训练RN.
10个梯度下降优化算法+备忘单
用Python进行时间序列分解和预测
PyTorch实现自由的数据读取
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共3850个.