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。
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
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。
一、策略原理双均线策略通过长短周期均线的交叉判断趋势方向：金叉信号：短期均线上穿长期均线 → 做多死叉信号：短期均线下穿长期均线 → 做空趋势过滤：结合成交量或波动率指标增强信号有效性二、数据准备使用...双均线计算模块import talibdef calculate_ma(df, short_window=20, long_window=60): # 计算简单移动平均线 df['MA_SHORT...：外汇 + 股票 + 商品组合降低风险动态仓位管理：基于 ATR 调整头寸规模机器学习增强：加入成交量加权均线等特征六、iTick API 优势多市场统一接口：外汇、股票、期货使用相同数据格式高频数据支持...1:500）股票融券交易受标的池限制建议使用 iTick 的模拟交易接口进行策略验证需根据市场特性调整滑点和手续费模型通过本文的代码框架，可快速构建基于双均线的多市场量化策略。...原文出自：https://itick.org/blog/two-ma-strategy-itick-based-python-tutorial
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 ?
{A.stock} 上穿均线 买入 {vol}股" passorder(A.buy_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, vol, '双均线实盘', 1 , msg...A.stock] > 0 and pre_line1 > pre_line2 and current_line1 < current_line2: msg = f"双均线实盘 {A.stock} 下穿均线...', 1 , msg, C) print(msg) A.waiting_list.append(msg) 解读如下： 这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统。...策略概述 双均线策略：该策略通过计算两个不同周期的移动平均线（快线和慢线），在快线从下方穿过慢线时（金叉）买入，在快线从上方穿过慢线时（死叉）卖出。...总结 这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统，通过计算快慢均线的交叉点来判断买入和卖出的时机，并在满足条件时执行相应的交易操作。
方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差）、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根值 本文由博主经过查阅网上资料整理总结后编写，如存在错误或不恰当之处请留言以便更正，内容仅供大家参考学习。...均方根误差（root mean squared error，RMSE） 均方根误差亦称标准误差，是均方误差的算术平方根。...因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。...均方根值（root-mean-square，RMES） 均方根值也称作为方均根值或有效值，在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值。...在物理学中，我们常用均方根值来分析噪声。 比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。这是为什么呢？
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。
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。
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。
/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。
本节提要：关于等值线的一些操作，解决等值线标签无法正常显示的问题，等值线填色图的阴影操作。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样，等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下： ac=ax.contour(...)...#这一步绘制等值线，并名为 ac ax.clabel(cc)#这一步说明是在cc上绘制等值线标签 然后问题来了，很多朋友在用再分析资料绘制时会发现该区域没有等值线标签，就几根光秃秃的线，不清楚其值究竟为多大...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作，下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。
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最近参考了一篇博客，感觉对这个概念讲得比较好，我通过博客在这里同一整理一下： 均方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系；重点在于 均值 与 真实值之间的关系； 方差是 数据与...均值（数学期望）之间的平方和； 标准差是方差的平均值开根号，算术平方根； 标准差是均方差，均方差是标准差； 均方误差为各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差...，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近； 保持更新，资源摘抄自网络；更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
后来，有人考证了真实性，认为这是一个美丽的谎言，但并不妨碍人们对爱心线喜爱。...在直角坐标系中，爱心线的方程的python 表达为：x** 2+ y** 2 + a * x= a * sqrt(x** 2+y** 2) 和 x** 2+ y** 2 - a * x= a * sqrt...的确如此，那是极坐标系，python 的matplotlib同样支持极坐标系的，爱心线的六行pyton代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot...网络上还有关于爱心线的各种漂亮实现，也充满了各种各样的情绪，但对于每一种，基本上都可以用python 相对简洁的实现。...参考阅读 http://matplotlib.org/ 《Python 数据可视化编程实战》 《Python 数据分析实战》
---- 等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样，等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下： ac=ax.contour(...)...#这一步绘制等值线，并名为 ac ax.clabel(cc)#这一步说明是在cc上绘制等值线标签 然后问题来了，很多朋友在用再分析资料绘制时会发现该区域没有等值线标签，就几根光秃秃的线，不清楚其值究竟为多大...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作，下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。
这是知识星球里一位朋友的提问，本来，只是问为什么他写的公式错了，但是，当我拿到数据文件的时候，发现，从数据的接入到处理，到最后的公式，有很多可以改善优化的地方，...
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