如何绘制一条水平线等于均线均线的最后一个值(2) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习

为什么这么计算的原因在于一个基础性的假设，这个假设就是收盘价在某种程度上代表未来，加权收盘价就是放大这种效果，通过与趋势线的对比可能会好于真正的收盘价的比较。...在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是均线指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是均线。...在均线指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法（原理和典型价格一样）。都有不错的表现，在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势线（均线）。...# mav_period = [5, 10, 20, 30, 60, 120, 180] # 定义要绘制的均线周期，可增减 mav_period = [5] # 定义要绘制的均线周期，可增减 n...# 绘制成交量和成交量均线（5日，10日） # ax2.bar(xdates, matix[:, 5], width= 0.5, color=updown_colors) # 绘制成交量柱状图 barVerts

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Python3对股票数据进行分析

收盘价（close）最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价，无论当天股价如何振荡，最终将定格在收盘价上成交量（volume）指一个时间单位内对某项交易成交的数量，可根据成交量的增加幅度或减少幅度来判断股票趋势...K线图（蜡烛图）（1）K线图理论绘制方法：首先我们找到该日或某一周期的最高和最低价，垂直地连成一条直线；然后再找出当日或某一周期的开市和收市价，把这二个价位连接成一条狭长的长方柱体。...移动平均线策略，最简单的方式就是：当5日均线从下方超越20日均线时，买入股票，当5日均线从上方越到20日均线之下时，卖出股票。...为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。...如果考虑更长的时间跨度，比如2年、5年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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图形编辑器开发：参考线吸附效功能，让图形自动对齐

这里的参照线，指的是在移动目标图形时，当靠近其他图形的包围盒的延长线（看不见）时，会（1）绘制出最近的延长线和延长线上的点，（2）并将目标图形吸附上去，轻松实现（3）对齐的效果。...这一步是在图形移动（mousemove）时做的，是动态变化的。首先我们分别找到目标图形的 minX、midX、maxX 的最近垂直参照线，然后计算出它们各自的绝对距离，最后找出这里面最小的一个。...对齐的参照线，可能一条没有，可能只有一条，也可能有最多的 6 条。基于新的目标图形，我们来找它落在的参照线有哪些。...最后是绘制参照线，以绘制垂直线为例。...最后总结一下，参考线吸附的实现，就是找出最近的垂直线和水平线，计算出 offsetX 和 offsetY，修正被移动图形的 x 和 y，并记录并绘制出最终重合的参考线。

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一种用于移动机器人自动识别电梯按钮的去除透视畸变方法

2 Corner coordinates detection 获得失真图像的按钮分割结果后，首先提取其中一个按钮特征，然后可以得到具有两类像素值的二值图像，其中一类代表我们要提取的按钮特征，另一类代表另外两个按钮的特征...它是将具有相同形状的曲线或直线从一个空间映射到另一个坐标空间的点上，并求出峰值。最后，在得到四条线的检测结果后，我们可以得出按钮角点的像素坐标，因为它们是检测线的交点。...假设对于不变形的标准透视图按钮角点，水平线的斜率等于零，垂直线的斜率等于无穷大，水平线和垂直线之间的夹角的余弦值等于零。因此，对于矩阵E有： ?...第一个标准是每个按钮的水平线在空间坐标中的斜率。 ? ? 第二个准则是每个按钮的垂直线在空间坐标中的斜率。 ? ? 第三个条件是空间坐标中每个按钮的水平和垂直线的余弦值。 ? ?...将上式的值用于评估，它表示空间坐标中所有按钮的水平线和垂直线之间的余弦值的两个范数。当Cos值越小，校正效果越好。

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计算与推断思维十三、预测

这里有一个变量的例子，它具有完美的二次关联y = x ^ 2，但是相关性等于 0。...标准单位下的回归直线绿色的“均值图”线被称为回归直线，我们将很快解释原因。但首先，让我们模拟一些r值不同的橄榄形散点图，看看直线是如何变化的。在每种情况中，绘制红色 45 度线作比较。...每个直线都有估计的均方根误差。 “更好”的直线有更小的误差。有没有“最好”的直线？也就是说，是否有一条线可以使所有行中的均方根误差最小？...总结：无论散点图的形状如何，都有一条独特的线，可以使估计的均方误差最小。它被称为回归线，其斜率和截距由下式给出：译者注：也就是cov(x, y)/var(x)。...那么sqrt(1 - r^2) = 1，残差的标准差等于y的标准差。这与观察结果一致，如果r = 0那么回归线就是y的均值上的一条横线。

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用talib实现基于emv的简易量化投资策略

小结：通过上述简易的Demo，我们发现emv指标确实能够捕捉到一些信号。至少会比我盲听别人的观点强的多。作为一个专业搞软件的同学，我觉得咋就搭建一个系统然后做一个EMV策略。...edgecolors=updown_colors, antialiaseds=False,linewidths=0.5)) # 生成多边形(矩形)顶点数据(背景填充色，边框色，反锯齿，线宽) # 绘制均线...mav_colors = ['#ffffff', '#d4ff07', '#ff80ff', '#00e600', '#02e2f4', '#ffffb9', '#2a6848'] # 均线循环颜色...mav_period = [5, 10, 20, 30, 60, 120, 180] # 定义要绘制的均线周期，可增减 # mav_period = [5] # 定义要绘制的均线周期，可增减 n...if n >= 10: # 10日均线，作法类似前面的均线 vol10 = result['volume'].rolling(10).mean().values ax2.plot(xdates

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Python股市数据分析教程——学会它，或可以实现半“智能”炒股 (Part 1)

之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...q值越大，移动均线就越难反映序列xt中的短期波动。这里的想法是，移动均线过程能够从"噪声"中识别股市的发展趋势。...短期均线具有较小的q值，比较紧密地跟随股票的趋势发展，而长期均线的q值较大，进而使得均线对股票波动的响应较小，而且更加平稳。 pandas提供了轻松计算移动均线的功能。...下面的代码展示了这部分功能，我首先为苹果股票创建了一条20天（1个月）均线，随后，将其与股票数据一同绘制在图表中。 ? ? 注意滚动均值是从什么时候开始的。...第二部分的文章将介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。实际情况并不是这样；算法也能用于处理非高频率的交易。

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实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。...比较5日均线和20日均线，特别是关注它们的交叉点，这些是交易的时机。移动平均线策略，最简单的方式就是：当5日均线从下方超越20日均线时，买入股票，当5日均线从上方越到20日均线之下时，卖出股票。...为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。...我之前就警告过，这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。股票市场是何其的复杂多变，又如何是一个小小的策略所能战胜的呢？那么这个策略就一无是处吗？非也！...如果考虑更长的时间跨度，比如5年、10年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。也就是说，在更长的时间尺度上该策略也是可行的。

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Python股市数据分析教程（一）：学会它，或可以实现半“智能”炒股

之后，我们可能还想看看如何根据一些指标，如移动均线，来绘制金融商品。对于这种情况，你最好使用折线图而不是蜡烛图。（如何将多个蜡烛图相互叠加在一起而不使图表混乱？）...q值越大，移动均线就越难反映序列xt中的短期波动。这里的想法是，移动均线过程能够从”噪声”中识别股市的发展趋势。...短期均线具有较小的q值，比较紧密地跟随股票的趋势发展，而长期均线的q值较大，进而使得均线对股票波动的响应较小，而且更加平稳。 pandas提供了轻松计算移动均线的功能。...下面的代码展示了这部分功能，我首先为苹果股票创建了一条20天（1个月）均线，随后，将其与股票数据一同绘制在图表中。 ? ? 注意滚动均值是从什么时候开始的。...下周我将发布第二部分的文章，介绍如何基于移动均线设计并测试一个交易策略。更正：本篇文章的早期版本提到过算法交易是高频交易的同义词。

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开发 | 随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？

下面正式开始我们的教程 1.数据生成第一步是生成可用的数据。假设我们将一个神经网络模型或其它随机算法，在数据的训练集上重复训练了1000次，并且记录了模型在测试集上的均方根误差（RMSE）。...运行这段代码后，我们得到一个名为results.csv的文件，里面保存了1000个随机数，它们代表了随机算法重复运行的模拟结果。下面是该文件的最后十行数据。...假定数据表示的是类似均方根误差一样的最小值，从统计结果看，最大值为99.5，而最小值为29.4。...3.重复次数的影响分析之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。该如何判断呢？第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...和预期的一样，随着重复试验次数的增加，标准误差快速减小。标准误差下降到一定程度后，趋于稳定，通常把1~2个单位内的值，称为可接受误差。标准误差的单位和样本数据的单位一致。

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机器学习算法究竟需要试验多少次，才能有效反映模型性能？

下面正式开始我们的教程 1. 数据生成第一步是生成可用的数据。假设我们将一个神经网络模型或其它随机算法，在数据的训练集上重复训练了1000次，并且记录了模型在测试集上的均方根误差（RMSE）。...运行这段代码后，我们得到一个名为results.csv的文件，里面保存了1000个随机数，它们代表了随机算法重复运行的模拟结果。下面是该文件的最后十行数据。...假定数据表示的是类似均方根误差一样的最小值，从统计结果看，最大值为99.5，而最小值为29.4。...重复次数的影响分析之前我们生成了1000个结果数据。对于问题的研究来说可能多了，也可能不够。该如何判断呢？第一个想法就是画出试验重复次数和这些试验结果均值之间的曲线图。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下：友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。

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直观、形象、动态，一文了解无处不在的标准差

绘制完成后，计算差异的第一步是找出这些数字的中心，即平均值。 ? 视觉上，我们可以绘制一条线来表示平均分数。 ? 接下来我们要计算每个点和平均值之间的距离，并对得到的数值求平方。...上图中平方和 67.5 表示，如果我们将所有方框堆在一个巨大的正方形中，则大正方形的面积等于 67.5 points^2，points 指分数的单位。任意测量集的总变异都是正方形的面积。...唯一的问题是，我们无法对比方差和原始分数，因为方差是「平方」值，即它是面积而非长度。其单位是 points^2，与原始分数的单位 points 不同。那么如何甩掉平方呢？开平方根啊！ ?...最后，我们终于得到了标准差：变异的平方根，即 2.91points。这就是标准差的核心理念。...此外，如果你用标准差公式中的拟合线 Y 替代平均值，则你在处理的是基础回归项，如均方误差（不开根号的话）、均方根误差（开根号，但是和拟合线相关）。

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用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

2 用matplotlib绘制k线和均线 K线是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后，首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。...随后根据最高价和最低价，把它们垂直地同长方形实体连成一条直线，这条直线就叫影线。如果再细分一下，长方形实体上方的就叫上影线，下方的就叫下影线。...在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形...至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。...从第42行到第45行设置了x轴显示的标签文字是日期，为了不让标签文字显示过密，设置了“每10个日期里只显示1个”的显示方式，并且在第47行设置了网格线的效果，最后在第48行通过调用show方法绘制出整个图形

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一文让你入门CNN，附3份深度学习视频资源

我们还需理解，在卷积网络中，一张图像需经过多个过滤器的扫描，每个过滤器获取一个不同的信号。可以想象卷积网络中较早的一层在经过水平线过滤器、垂直线过滤器和对角线过滤器的扫描后，创建了图像边缘的映射图。...卷积网络需要在单一图像上运行很多、很多次搜索——无论是水平线，还是对角线，有多少待查的视觉元素，就需要搜索多少次。卷积网络在输入时，不止仅卷积这项操作。...我们使用这块图像通道得到过滤器的点积。如果两个矩阵在相同位置均具有较高的值，则点积输出会很高。反之，则输出会很低。...如此，通过一个单值（即点积输出）便可以确定底层图像的像素图案是否符合过滤器所表示的像素图案。设想过滤器表示的是一条水平线，其中第二行的值较高，第一、三行的值较低。...三个10x10的激活映射图可以叠加，因此底层图像三个通道上水平线的总体激活映射图也是10x10。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。七、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 2、什么是残差。它如何用于评估回归模型？残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...5、异常值如何影响线性回归模型的性能？异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...2、均方误差（MSE）： MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...3、均方根误差 (RMSE)：均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。

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通过三个直观步骤理解ROC曲线

在这种情况下，我们的例子将是偿还贷款的可能性。概率通常在0到1之间。价值越高，这个人就越有可能偿还贷款。下一步是找到一个临界值，将概率分类为“会偿还”或“不会偿还”。...如果我们看第一个，阈值为0 所有阳性均正确分类，因此TPR = 100%所有的阴性均被误分类，因此FPR = 100% 在最后一个图的例子中，阈值为1: 所有阳性均误诊，因此TPR = 0%所有阴性均正确分类...对于每个阈值，我们在x轴上绘制FPR值，在y轴上绘制TPR值。然后我们用一条线把这些点连接起来。就是这样!...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?...这意味着在一个理想的世界中，我们希望我们的线覆盖大部分左上方的图形，以获得更高的AUC。

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【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。七、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。

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机器学习回归模型相关重要知识点总结

异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...随着 MSE 和 MAE 的值都降低，模型趋向于一条更好的拟合线。七、L1 和 L2 正则化是什么，应该在什么时候使用？...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。

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透过现象看本质，图解支持向量机

图 2：画一条线，作为将正类标签和负类标签分割开来的「规则」。现在，我们可以使用该规则标注每个黄色点的类别。然而，这条线并非唯一。有很多条紫色线可以将绿色点和红色点完美分割（见下图）。...因此，离最近的训练样本较远的线才是优秀的分类器。接下来，我们来看如何利用数学知识绘制分割线。 2. 绘制分割线现在我们要（在 2D 空间中）画一条分割线（在更高维度的空间中，则为分割面）。...从 B 到紫色线的垂直距离为 BB』』。但是由于 A-B』-B-B』』是一个矩形，因此该垂直距离等于 AB』=OB』-OA。现在，OB』是 B 的位置向量与 w 的点积。...在 w 指向方向一侧的所有点均得到正类标签 (t_i=1)，而另一侧的所有点均得到负类标签 (t_i=-1)。...公式 2 是一个优化问题，涉及最小化和最大化（mini-max）。解决一级优化总比二级优化要简单。因此，我们尝试将公式 2 转化为约束优化问题。我们用 γ 表示所有点的最小间距。 ?

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