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
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 ?
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。
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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。
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。
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;
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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，...
轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...• 在OpenCV中，寻找轮廓线就像从黑色背景中寻找白色物体。所以请记住，要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。 让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。...然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线的Python列表。每个单独的轮廓线是一个Numpy数组，包含物体边界点的（x,y）坐标。...如何绘制轮廓线？ 为了绘制轮廓线，我们使用了cv.drawContours函数。它也可以用来绘制任何形状，只要你有它的边界点。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是轮廓线，应该以Python列表的形式传递，第三个参数是轮廓线的索引（在绘制单个轮廓线时很有用。 要绘制所有轮廓线，传递-1），其余参数是颜色、厚度等。
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