这个策略的一些例子是移动均线交叉，双均线交叉和海龟交易： 移动均线交叉发生在资产的价格从移动平均线的一边移动到另一边的时候。这种交叉代表了势头的变化，可以作为进入或退出市场的决定点。...您会看到这个策略的一个例子，本教程后面的定量交易的“您好世界”。 双均线交叉发生在短期平均线跨越长期平均线时。该信号用于识别正在短期平均线的方向上移动的惯性。...您将开发的策略很简单：您可以创建两个独立的简单移动平均线（SMA），它们具有不同的回溯期，假设是40天和100天。...在您的空signals DataFrame中创建一个名为signal的列，并将其行全都初始化为0.0。 在准备工作之后，是时候在各自的长短时间窗口中创建一组短和长的简单移动平均线了。...评估移动平均线交叉策略 改进你的策略并不意味着你已经完成了。你可以轻松使用Pandas来计算一些指标，来进一步判断你的简单交易策略。在本节中，你将了解夏普比率，最大跌幅和复合年增长率（GAGR）。
，作者Alex Honchar在文章中通过一个实际预测用例总结了金融时序预测，使用神经网络真正改善了经典的移动平均线策略，提高了最终预测结果。...今天，我想借助一个实际的预测用例，对金融时序预测做个总结：我们将使用神经网络改善经典的移动平均线策略，证明它可以真正提升最后的结果，并介绍了一些大家可能感兴趣的新的预测目标。...比如，我们可以建立不同窗口的移动平均线（一个是长线，比如说 30 天，另一个是短线，很可能是 14 天），我们认为交叉点即代表趋势改变的时刻： ?...两条移动平均线交叉的示例 但是这一交易策略有个主要的缺点：在平滑区域，我们依然在那些无实际变化的点上做交易，从而遭受金钱损失。 ? 平滑区域中移动平均线交叉的示例 我们如何通过机器学习解决这一问题？...哪一种移动平均线交叉（moving average intersection）有用？
今天，我想借助一个实际的预测用例，对金融时序预测做个总结：我们将使用神经网络改善经典的移动平均线策略，证明它可以真正提升最后的结果，并介绍了一些大家可能感兴趣的新的预测目标。...比如，我们可以建立不同窗口的移动平均线（一个是长线，比如说 30 天，另一个是短线，很可能是 14 天），我们认为交叉点即代表趋势改变的时刻： ?...两条移动平均线交叉的示例 但是这一交易策略有个主要的缺点：在平滑区域，我们依然在那些无实际变化的点上做交易，从而遭受金钱损失。 ? 平滑区域中移动平均线交叉的示例 我们如何通过机器学习解决这一问题？...训练完成后，我绘制了收盘价、移动平均线和交叉点处的垂直线：红线和橙线是我们想要进行交易的点，绿线是我们不想进行交易的点。看起来并不完美，我们用回溯检验的方法来判断。 ?...哪一种移动平均线交叉（moving average intersection）有用？
这两个交叉指标都是使用以下公式对特定时间段内的市场收盘价计算平均值： 该概念组合两个滑动平均值（短期和长期）以获得加密货币趋势。当短期移动均线超过或回顾长期移动均线时，将出现买入或卖出信号。...此外，在此示例中，我们将选择最后7天作为时间段（参数2）。并设置一个间隔（参数3）的90分钟。 要调用数据，必须使用以下结构： 在继续之前，我将介绍有关第三个参数（interval）的一些细节。...7、算法实现 现在，我们的实时数据已经下载并存储在名为data的变量中。下一步包括计算我们的移动平均线 并设置买入和卖出信号。...我们将需要创建以下计算字段： MA(5) MA(20) 为此，我们将使用Python中包含的滚动函数来获取n个最新周期的平均值。关于MA（5），我们将在最近的5个90分钟周期内应用我们的策略。...利用已有的历史数据进行简单计算后，我们的算法可以在一周内获得7.1％的回报，而同期的比特币交易回报率则稳定在1.7％左右。 ---- 原文链接：基于交叉指标的加密货币量化交易 — 汇智网
参数 source (series int/float) 待执行的系列值 length (series int) K线数量(长度) 返回值 `length`K线返回的`source`的简单移动平均线。...它是使用在最后一个 `length` K线上`source` 的向上和向下变化的`ta.rma()` 计算的。...参数 source (series int/float) 待执行的系列值 length (series int) K线数量(长度) 返回值 `length`K线返回的`source`的简单移动平均线。...and SMA3 < close //收盘价都大于三个移动平均线 Short_MA = SMA1 > close and SMA2 > close and SMA3 > close //收盘价都小于三个移动平均线...返回值 `source` 的指数移动平均线，alpha = 2 / (长度 + 1)。 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。
主要用于盘整震荡行情中。摆动类指标往往出现钝化。指标的金叉死叉并不能简单的作为买卖信号。 摆动类指标主要有，随机摆动指标KDJ，乖离率BIAS。综极指标UOS等。 成交量类指标。...另一条指标线为DEA线，它是DIFF的移动平均线。DIFF线相当于移动平均线系统中的短期均线。而DEA线则相当于移动平均线系统中的中长期均线。 MACD还有一个辅助指标柱状线BAR。...交叉并穿越AMA。展开涨势。 三重指数移动平均指标。 三重指数移动平均指标TRIX，研判价格中长期走势。以移动平均线为基础，对一条均线进行三次平滑处理，忽略价格短期波动的干扰。...用CR与三条移动平均线之间的交叉关系，识别价格走势，预测价格。 上升趋势中CR指标。绝大多数时间保持在100以上，下跌趋势中，CR指标保持在100以下。...勘测市场或个股在运行过程中与移动平均线的偏离程度，利用偏离程度预测价格后期走势。 BIAS乖离率等于当日收盘价减N日内移动平均价之差除以N日内移动平均价呈百分百。计算公式中的分子。
返回`number`的绝对值。 ta.change 比较当前 `source` 值与它的值 `length` K线之前的值并返回差值。 math.sum sum函数返回x的最后y值的滑动综合。...，即x的最后y值，除以y。...返回值 `length`K线返回的`source`的简单移动平均线。 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...Long_BB = ta.crossunder(src, lower) Short_BB = ta.crossover(src, upper) ---- 官方文档解释 ta.ema ema 函数返回指数加权移动平均线...返回值 `source` 的指数移动平均线，alpha = 2 / (长度 + 1)。 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。
今天就继续来学习与技术分析相关的知识点。 上次提到乖离率，可能有的小伙伴不是特别清楚这个是干嘛的，乖离率是根据葛兰碧法则推演而成的，乖离率的特性为当股价距平均线太远时，便会向平均线靠近。...粗线代表的是平均移动的平均线，曲线代表的是大盘的一个走势，细弯曲的线代表股票价格，直线代表乖离率。 以下分析仅属于大部分时机，在实际操盘中还需自己把握。 左边： ? ?...1号点+买点一（黄金交叉）：当乖离率，股票价穿插在平均线且都有向上的走势时，便是我们最好的买进点。 2号点+买点二（回测不破）：虽然向下跌了一点点，但并没有突破我们的那个平均线，可少。...4号点（死亡交叉）：从3号点到4号点这段线内，都可以进行买进，至于如果能在4号点买进也是更好，但我们一般都很难预测哪个点是最低点。 右边： ? ?...从5号点到1号点：出现了下跌，在大盘走势线和股票线都向下且突破平均线时，这时我们就得开始卖出了，也被称为死亡交叉。
技术分析师相信有所谓的价格趋势，K线图、移动平均线以及技术指标应用于股票或期货投资当中 注：一些机构中经验丰富的技术分析师(交易员)，可能会获得很好的收益。...2.1.1 MACD的原理以及计算公式 原理：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。...快速移动周期为12，慢速移动周期为26，DIF的移动平均线的周期为9日 # dif: 12， 与26日的差别 # dea:dif的9日以移动平均线 dif, dea, macd_hist = talib.MACD...注：BOLL指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标 ?...2.3.2 BOLL指标的计算方法 BOLL指标的计算公式 中轨线(MA)=N日的移动平均线 上轨线(UP)=中轨线＋两倍的标准差 下轨线(DN)=中轨线－两倍的标准差 强弱指标的计算公式如下
在处理单变量时间序列数据时，我们预测的一个最主要的方面是所有之前的数据都对未来的值有一定的影响。这使得常规的机器学习方法(如训练/分割数据和交叉验证)变得棘手。...在处理时间序列数据时，数据探索性分析的主要目的是发现以下这些特征: 季节性 Seasonality 趋势 Trend 平稳性 Stationary 除此之外，我们还可以计算出各种平均值: 简单的移动平均线...指数移动平均值 自2019年2月《Apex英雄》首次发布以来的统计汇总，玩家的数量表明，Apex英雄平均约为179,000个玩家 这图为简单移动平均趋势线 这图为指数移动平均线。...简单的移动平均线表明6月份玩家活动有轻微的下降趋势。趋势线的斜率为11，考虑到玩家在100k到300k之间波动，在统计上并不显著。因此可以说玩家在6月份的活动相当稳定。...但是从视觉上看很难判断平均值和差异是否在变化，我们需要一种检查此问题的方法。尽管从移动平均线来看，我们可以看到大多数情况下的变化并不大，但是我们需要确保使用统计测试在统计上是有统计学意义的。
此外，该移动平均线可能充当“阻力”，代表着股票的下跌和上升趋势，你可以从中预期它的未来趋势，不太可能偏离阻力点。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...我们将用移动平均线来绘制股票价格表。...苹果股票移动平均价格(mavg) 移动平均使曲线平滑，显示股票价格的涨跌趋势。 在这张图表中，移动平均线显示了股票价格上升或下降的趋势。从逻辑上讲，你应该在股市低迷时买进，在股市上涨时卖出。...4.最后，我们要找到近期 X 和早期 X （用于训练）的数据序列，用于模型生成和评估。 5.分离标签并标识为 Y。 6.分别通过交叉验证训练模型和测试 请参考以下的代码。
MACD MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线...所以这个指标可以反映出历史的走势，并且过滤一部分并没有明显趋势的走势，但是如果没有明显走势则是交叉死叉来回纠缠，对于局势的判断就不太明显。...移动平均线 移动平均线，Moving Average，简称MA，MA是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标...--- 摘自百度百科 移动平均线应该是应用最广泛的技术指标了，因为几乎所有的交易软件都会绘制移动平均线，它就是反应了历史的趋势，走势向上则向上，反之亦然。...如果简单的通过指标的金叉死叉会出现反常多的买点卖点，所以这里只是标记了移动平均线的买卖点。 通过简单观察我们发现RSI在这段时间内没有超卖的情况也就没有买入点。
Wanchain打算通过其交叉链通信协议来解决这个问题。 5个月的加密货币将允许不同的区块链相互连接，允许交换手段而无需使用第三方服务。...WAN / USD - 短期 - 每日图表 从更近的角度分析市场，我们可以看到8月份的近期价格下跌在1.414斐波纳契扩展水平（以紫色绘制）的短期下行中获得支撑，定价为0.56美元。...同样，移动平均线正在为空头提供支撑，因为短期移动平均线低于较长的移动平均线。如果7日EMA（蓝色移动平均线）可以突破21日均线（淡紫色移动平均线），这将表明看涨交叉并发出看涨行情可能形成的信号。...WAN / BTC - 短期 - 每日图表 在更近的时间范围内对市场进行分析，我们可以看到最近的看跌行动已经在短期下行中获得支撑1.414斐波那契延伸压力位于1,081 SATS。...在下行短线1.414斐波纳契扩展水平1,081 SATS和1,000 SATS支撑位的支撑下，我们预计会有任何看跌压力。 技术指标也有利于这个市场中的空头。
撰写高级功能 所谓的高级功能就是用户舍得花钱去购买的功能，像我这种喜欢薅羊毛的主，只配用用基础功能了。 我这里设计的高级功能，就是丰富 K 线图，在我们原来 K 线图的基础上添加移动平均线和成交量。...移动平均线 移动平均线是技术分析中非常普遍的一项指标，“平均”是指单位周期内的平均收盘价格，“移动”则是指将新的交易日收盘价纳入计算周期的同时，剔除最早的交易收盘价。...我们先来观察下通过 tushare 获取到的数据 ? 可以看到，数据中的 Ma5、Ma10 和 Ma20 值可以用来制作移动平均线，可以通过折线图的方式来展现。...至此，我们所谓的“高级”图表就完成了，下面就开始结合 Flask，嵌入我们的图表 编写各个图表页面 首先我们先把新产生的两个图表嵌入到 Web 应用中，每个图表都是一个独立的页面 后台函数 先来创建生成移动平均线和成交量图表的函数...创建迁移脚本 flask db migrate 最后就是更新数据库，如果你和我一样是使用的 sqllite 数据库的话，那么需要对迁移脚本做些修改 打开 migrations 下 versions 里的
在过去的24小时交易中，Zcash的价格小幅上涨2.52％。以隐私为重点的加密货币目前以181.91美元的价格交易，并且在过去7个交易日内价格大幅下跌14％。...随着价格走势接近100日移动平均线，空头反弹得到了空头。这一水平的空头势头远远超过多头，市场开始再次下跌。...或者，如果多头可以再次获得动力并推动价格行动回升，我们预计会立即阻力位于100日移动平均线。看跌时0.382斐波那契回撤位于240.22美元附近。 目前技术指标有利于熊市。...RSI在20水平附近的超卖情况下远低于50日线。如果市场预期会出现另一个看涨波动，我们将需要看到RSI重回50日线并继续走高。 同样，移动平均线是印刷读数，有利于空头。...7日均线（蓝色移动平均线）近期已经跌破21日均线（紫色移动平均线），表明看跌压力已完全控制。如果我们预期价格持续上涨，我们将需要看到7天EMA交叉回到21日均线之上以获得看涨的交叉信号。
由于加密货币目前的交易价格约为1.69美元（在撰写本文时），因此Bancor在过去24小时的交易中获得了明显的4.74％的价格上涨。...此前的0.886斐波纳契回撤水平预计将进一步阻力位于此水平之上，定价为2.45美元。由于100天移动平均线与该区域密切相关，因此该区域需要大量动力才能克服。...另外，预计任何下行压力都将受到1.32-1.34美元手柄的大力支撑。 技术指标开始显示市场中多头的一些有希望的迹象。RSI最近跌破50日线，表明之前的看跌势头已显示出消退的迹象。...如果RSI可以维持在突破50日线的位置，我们可以预期该市场将继续收复过去几个月收到的部分损失。 同样，移动平均线开始显示出一些对多头有利的迹象，因为移动平均线将自己定位为在市场中打出看涨交叉。...7天EMA（蓝色移动平均线）最近指向21日均线（紫色移动平均线）。如果7日EMA可以突破21日均线，这将表明市场内看涨交叉，表明看涨压力正在建立。
目前，区块链无法访问该特定区块链网络外部的数据，从而限制了与其网络外部事物相关的用例。ChainLink oracle将允许特定的区块链将可靠的实时数据服务集成到其区块链中。...Oracles被描述为“代理人”，可以从离线源中查找和验证现实世界的新闻和数据。然后，这个经过验证的数据源可以通过智能合约进行链接和集成。问题在于验证数据源是否正确且是最新的。...我们还可以看到，在整个交易年的过程中，市场一直处于下降的三角形模式中。三角形的上边界提供了市场尚未克服的重大阻力。...同样，移动平均线已经处于看涨的位置并且最近表明看涨交叉。最近7天EMA（蓝色EMA）已突破21日均线（紫色EMA），这表明市场的看涨压力正在增加。...如果这两个移动平均线可以突破100日移动平均线（黑色SMA），那么这将证实长期看涨逆转正在发挥作用。
让我们继续分析ZenCash的长期价格行为。 价格分析 ZEN / USD - 长期 - 每日图表 从上面的长期角度分析市场，我们可以看到价格行为在2017年的最后3个月经历了一次显着的看涨价格。...在创下历史新高之后，我们可以看到价格行动开始迅速下滑，最初在2018年1月的0.618斐波那契回撤中获得支撑，定价为30.68美元。该斐波纳契回撤是从前面提到的整个看涨运行中测量的。...该区域还包含100天移动平均线，这将增加该区域的预期阻力水平。 或者，如果主要看空市场持续并将价格行动推至17.40美元以下，我们预计即时支撑位于16至15美元附近，这是2018年6月以来的低位。...同样，移动平均线指向一个非常看跌的区域，因为7天EMA（蓝色移动平均线）远低于21天EMA（紫色移动平均线）。...如果我们期待任何形式的看涨势头，我们将寻找7天EMA向上转向并接近21日线EMA以获得看涨交叉信号。 更多优质文章：https://bsatoshi.com
▍简单移动平均线 ▍指数移动平均线 ▍MACD ▍随机指标 ▍累积/派发线 ▍布林带 ▍OBV 汇总如下： 3 假设 起初，我们想建立一个单一的模型，使用所有ETF（QQQ、TQQQ、SPY、VTI、IWM...最后只使用QQQ ETF数据集来构建我们的模型。...利用交叉验证和AUC评分指标对超参数进行优化。最后，利用优化后的超参数对X_train和y_train进行建模。...测试集的准确率（不是AUC）为50.5% 使用XGBClassifier：0.478 Test Set AUC得分。 3、随机森林 使用随机森林分类器，我们使用暴力网格搜索交叉验证来调整超参数。...有关另类数据的热点文章，请点击： AQR最新研究 | 机器能“学习”金融吗？
如果存在缺失值，可以通过输入缺失值或删除相应的时间点来处理它们。 平滑数据 对时间序列数据进行平滑处理有助于减少噪声并突出显示潜在的模式。平滑时间序列数据的一种常用技术是移动平均线。...z-score高于阈值(红色虚线)的观测值可视为异常。 移动平均线 另一种异常检测的统计方法是基于移动平均线。通过计算移动平均线并将其与原始数据进行比较，我们可以识别与预期行为的偏差。...color='r', linestyle='--', label='Threshold') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 该图显示了每个数据点与移动平均线的偏差...但是在现实场景中，获取带有已知异常的标记数据几乎不可能，所以可以采用替代技术来评估这些模型的有效性。 最常用的一种技术是交叉验证，它涉及将可用的标记数据分成多个子集或折叠。...最后探讨了包括孤立森林和LSTM自编码器在内的机器学习方法。 异常检测是一项具有挑战性的任务，需要对时间序列数据有深入的了解，并使用适当的技术来发现异常模式和异常值。
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