用Python绘制移动均线【含源代码】 image-20211004185753292.png 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，获取股票市场历史行情数据。...,data_price.index.tolist())) data_price image-20211004185122785.png 2、计算移动均线...]=data_price['close_price'].rolling(window=20).mean() data_price image-20211004185534829.png 3、绘制K线及移动均线...candlestick_ohlc(ax1, ohlc.values.tolist(), width=.7 , colorup='red', colordown='green') # （2）绘制均线
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。...我们来做进一步研究，很简单，把所有的参数组合都测一遍（1日均线和2日均线组合，1日均线和3日均线组合，2日均线和3日均线组合…)，就知道哪一种的组合从历史数据看是最优的了，这种方法也称之为网格搜索。...这里限定短期均线最大搜索到 34 日均线，长期均线则从短期均线的后一根开始搜索一直到 144日均线结束。 下表给出了所有的短期、长期均线组合下均线趋势策略的年化收益率情况。
#小策略，策略逻辑是在金叉时候买进，死叉时候卖出，所谓金叉死叉是两条均线的交叉，当短期均线上穿长期均线为金叉，反之为死叉 ?...#整体结果在12-16年回测测试结果效益不错，阿尔法贝塔最大回撤也还行，难点是在策略和框架的使用和调用，这就是这次的双均线策略记录 补充知识：（多头、空头、金叉、死叉、卖出信号、买出信号）的python...处理 1.指标概念 均值性指标：以平均数据作为参考的指标 随机性指标：以最高价最低价等为参考的指标 2.多头、空头、金叉、死叉、卖出信号、买出信号 多头：短期均线在长期均线上方 空头：短期均线在长期均线下方...金叉：短期均线向上穿越长期均线 死叉：短期均线向下穿越长期均线 买出信号：金叉 + 一定的条件 卖出出信号：死叉 + 一定的条件 3.Python实现：以KDJ为例 ?...以上这篇浅谈python量化 双均线策略(金叉死叉)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）一文里，我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式，在本文里...2 引入成交量 在K线和均线整合成交量的效果图里，出于美观的考虑，我们对整合的效果提出了如下三点要求。 第一，绘制上下两个子图，上图放K线和均线，下图放成交量效果。...")#设置子图标题 15 df['Close'].rolling(window=3).plot(ax=axPrice,color="red",label='3天均线') 16 df['Close...'].rolling(window=5).plot(ax=axPrice,color="blue",label='5天均线') 17 df['Close'].rolling(window=10)....plot(ax=axPrice,color="green",label='10天均线') 18 axPrice.legend(loc='best') #绘制图例 19 axPrice.set_ylabel
前段时间刚分享的AVP-SLAM文章中有一个知识点叫做IPM(逆透视变换) AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM RoadMap：面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法 LaneLoc：基于高精地图的车道线定位...基于道路标线的城市环境单目定位 这个概念理解起来就是将图像转换成俯视图或者称为鸟瞰图（BEV），鸟瞰图对于检测车道线的来说似乎很重要，基于这种俯视图上的车道线的检测衍生的车道线保持等辅助驾驶功能也屡见不鲜...的概念找到了一篇文章《Adaptive Inverse Perspective Mapping for Lane Map Generation with SLAM》，这是一种基于SLAM的方案用来更新车道线鸟瞰图...自适应IPM模型 在解释自适应的IPM模型之前，首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1]（这篇文章虽然有点古老，但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型）下图展示了相机坐标系，图像坐标系...图4.自适应IPM模型的侧视图,相机的俯仰角（ep）添加到基本IPM模型中 最后，通过将theta_p添加到原始theta_o，可以导出自适应IPM建模方程（14） X（v，theat_p）取决于相机的俯仰角
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。...均线也叫移动平均线（Moving Average，简称MA），是指某段时间内的平均股价（或指数）连成的曲线，均线一般分为三类：短期、中期和长期。...通常把5日和10日移动平均线称为短期均线，一般把20日、30日和60日移动平均线作为中期均线，一般120日和250日（甚至更长）移动平均线称为长期均线。...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...由于本次显示的股票时间段变长了（是3个月），因此与drawKAndMA.py范例程序相比，这个范例程序均线的效果更为明显，尤其是3日均线，几乎贯穿于整个时间段的各个交易日。
p=494 移动平均线是技术分析中最常用的，作为一种简单有效的数学模型而被广泛使用。均线使用的方式的差异在于均线的计算方式与价格使用方式。...不同的均线计算方式会产生不同的结果，不同的价格使用也会有不同的效果。此外，使用一条、两条、三条甚至更多条均线的交易策略，也会有很不一样的结果。...因此，本文使用R软件对传统的均线交叉策略进行了改进，测试了不同的止损策略，尽可能实现了收益的最大化。...移动平均均线图 ? 选择滑动平均指标 ? 均线图+散点 plan 1 卖出是close＜ma5 ?
自适应导航网页，可做博客导航，站点导航，工具导航等等网站 此源码有独立后台，方便操作与管理的面板，分类清晰，框架协调，带全站搜索，黑色科技风。...有完整的安装程序，后台账号密码均为admin 演示站：http://dh.yum6.cn/ 源码已清除广告和一些垃圾文件，放心使用！ 网站导航
因此，我们完全可以把代理逻辑抽出来，并通过动态代理的方式实现自适应拓展。这样做的好处显而易见，方便维护，也方便源码学习者学习和调试代码。...接下来，我们深入到源码中，探索自适应拓展生成的过程。 2.源码分析 在对自适应拓展生成过程进行深入分析之前，我们先来看一下与自适应拓展息息相关的一个注解，即 Adaptive 注解。...，该方法首先会生成自适应拓展类的源码，然后通过 Compiler 实例（Dubbo 默认使用 javassist 作为编译器）编译源码，得到代理类 Class 实例。...另外，这样做对源码学习读者来说，也不是很友好。我敢肯定，有同学会像我一样，在开始调试 Dubbo 源码时，不知道如何调试各种自适应拓展类，比如 Protocol$Adaptive。...4.总结 到此，关于自适应拓展的原理，实现以及改造过程就分析完了。总的来说自适应拓展整个逻辑还是很复杂的，并不是很容易弄懂。因此，大家在阅读该部分源码时，耐心一些，同时多进行调试。
这里的自适应是指两边的横线会随着文字的个数和父级的宽度自适应 偷偷的看了一下知乎的实现，很显然是用一块白色背景覆盖的，加一点背景就露馅了 ? 心想：知乎的前端也不怎么样？...margin-left: -10px; transform: translateX(-100%); } .title::after{ margin-left: 10px; } CSS分隔线...::after{ margin-left: 10px; clip-path: polygon(0 0, 9999px 0, 9999px 100%, 0 100%); } CSS分隔线...inner::before{ right: 100%; margin-right: 10px; } .inner::after{ margin-left: 10px; } CSS分隔线...border-left: 9999px solid #ccc; border-right: 9999px solid #ccc; padding: 0 10px; } CSS分隔线
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章，在这些文章里，将用Python工具绘制各种股票指标，在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时，验证基于各种指标的交易策略，本文是第一篇...在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。...比如，如果某股价格的三类均线均上涨，且短期中期长期均线是从上到下排列，则说明该股价格趋势向上；反之如果并列下跌，且长期中期短期均线从上到下排列，则说明股价趋势向下。...3 股价位于均线上运行，下跌时破均线，但均线呈上升趋势，不久股价回到均线之上时，为买进信号，如图中的B点。...4 股价在均线下方运行时大跌，远离均线时向均线靠近，此时为买进时机，如图中的D点。 5 均线的上升趋势逐渐变平，且有向下迹象，而股价从均线上方向下穿均线，为卖出信号，如图中的E点。
highestCpuUsage 阈值，CPU使用率，取值范围[0, 1] qps 阈值，单机应用维度入口QPS avgRt 阈值，单机应用所有请求的平均RT maxThread 阈值，单机应用的最大线程并发数 二、源码注解...2.源码注解（一） ? 3.源码注解（二） ?...小结：系统自适应只针对入口流量；当全局QPS > 设置QPS阈值时，触发系统自适应流控； 当全局并发线程数 > 设置的线程并发阈值maxThread时，触发系统自适应流控； 当全局平均RT > 设置的平均...RT阈值avgRt时，触发系统自适应流控； 当系统Load > 设置的系统最高负载阈值highestSystemLoad时，进行如下判断：当前全局并发线程数 > 系统容量时，触发触发系统自适应流控；系统容量了...小结：图示中红色区域面积即Sentinle中的系统容量，长度为最小RT，宽带为最大Qps，当前流量超过系统容量时触发自适应限流。
stock_conn_manager_obj.get_conn(share_id) conn.insert_data(table_name, into_db_columns, data) 计算均线数据... 均线数据按类型分可以分为成交量均线和价格均线。...按时间分可以分为5日、10日、20日、30日、60日、90日、120日、180日和360日均线。 ...trade_table_name, ["share_id"],{}, pre = "distinct")) return share_ids 然后查询每支股票最后一次计算均线的日期...判断规则就是查看价格5日均线值是否为0。因为均线计算量非常大，所以我们不能野蛮的全部重算。每次都要基于上次计算成果进行增量计算。
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这里的序列必然是个有限的点集，而不是我们想象中的无穷个点组成一条线。如果你的点很稀疏，那么图形看起来就像折线，如果点很多，看起来就比较圆滑，形似曲线。
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/usr/bin/env python #coding=utf-8 import paramiko import time,datetime,threading def ssh(ip,user,
问题描述 Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。...Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。
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