利用这个代码 多写5条线study(title = "CM_EMA Trend Bars", shorttitle="CM_EMA TrendBars",overlay=true) ema1 = input(34, minval=1, maxval=300, title="EMA UpTrend") shema = input(true, title="Show EMA Trend is Based On?") usedEma = ema(close, ema1) emaUpColor() => hlc3 >= usedEma emaDownColor() => hlc3 < usedEma col = hlc3 >= usedEma ? lime : hlc3 < usedEma ? red : white barcolor(emaUpColor() ? lime: emaDownColor() ? red : na) plot(shema and usedEma ? usedEma : na, title="EMA", style=line, linewidth=3, color=col)
时间: 2024-04-01 13:32:18 浏览: 7
这段代码是一个TradingView上的Pine Script,它基于输入的EMA34线,通过判断当前价格与EMA34线的关系,将柱子涂上不同颜色,以表示趋势状态。如果价格在EMA34线上方,则柱子为绿色,表示上涨趋势;如果价格在EMA34线下方,则柱子为红色,表示下跌趋势;如果价格在EMA34线附近,则柱子为白色,表示震荡状态。同时,该代码还会在图表上显示EMA34线,并根据EMA34线和当前价格的关系为其涂上相应的颜色。
如果要多写5条线,你需要在该代码中加入五条EMA线的计算公式,如ema2 = ema(close, 50),ema3 = ema(close, 100),ema4 = ema(close, 200),ema5 = ema(close, 300),ema6 = ema(close, 400)。然后在plot函数中分别加入这五条EMA的绘制代码,如plot(shema and ema2 ? ema2 : na, title="EMA2", style=line, linewidth=1, color=blue)。这样就可以在同一个图表上显示6条EMA线了。
相关问题
解释这段代码ts_log = np.log(ts) draw_trend(ts_log,12)
这段代码的功能是对给定的时间序列数据进行对数变换,并绘制出趋势线图。
具体来说,代码的第一行将原始时间序列数据进行了对数变换,将其赋值给了变量ts_log。对数变换可以将数据的幅度变化压缩到一个较小的范围内,使得数据更容易被观察和分析。
第二行代码调用了一个名为draw_trend的函数,并将ts_log和12作为参数传递给它。这个函数的作用是绘制出给定时间序列数据的趋势线图,其中12表示要计算的时间段长度,即每年有12个月。趋势线图可以帮助我们更好地理解数据的长期趋势和周期性变化。
decomposition = seasonal_decompose(timeseries, period=p)的作用
`decomposition = seasonal_decompose(timeseries, period=p)` 的作用是对时序数据进行季节性分解,其中 `timeseries` 是要进行分解的时序数据,`p` 是季节周期的长度。
该函数可以帮助我们分离时序数据中的趋势、季节性和残差成分,以便更好地理解和分析数据。
具体实现可能使用了 Python 的时间序列分析库,如 statsmodels 中的 `seasonal_decompose` 函数。该函数通常基于统计模型来进行分解,常见的方法之一是使用加法模型,将原始数据表示为趋势、季节性和残差三个成分的总和。
分解后的结果可以通过 `decomposition` 对象的属性来获取,常见的属性包括:
- `trend`:时序数据的趋势成分。
- `seasonal`:时序数据的季节性成分。
- `residual`:时序数据的残差成分。
通过分解时序数据,我们可以更好地了解数据的长期趋势、季节性变化和异常情况,从而有助于进行预测、模型建立或进一步的数据分析。