"上个月收盘价的90%"将这句话写成股票指标公示
时间: 2024-06-24 11:01:28 浏览: 6
"上个月收盘价的90%" 这个表达可以转换为股票指标公示的形式,通常用于描述某个金融指标的计算方式,例如:
**指标名称:月度回撤百分比 (Monthly Drawdown Percentage, MDP)**
**计算公式:(上月收盘价 - 当月下月收盘价) / 上月收盘价 * 100%**
这个公示显示的是过去一个月股价相对于上月收盘价下跌的幅度,用作衡量市场波动或风险管理的一个参考指标。如果实际应用中需要明确表示为90%的特定阈值,可以在公示后加上 "(低于90%视为稳定)"。
相关问题
写一个小波变换分解股票收盘价的代码
以下是使用Python实现小波变换分解股票收盘价的代码:
```python
import pywt
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取股票收盘价数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv')
close_price = df['close'].values
# 小波变换分解
coeffs = pywt.wavedec(close_price, 'db4', level=3)
# 输出各层小波系数
for i, c in enumerate(coeffs):
print(f'Level {i}: {len(c)} coefficients')
# 重构信号
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4')
# 绘制原始信号和重构信号的对比图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(close_price, label='Original signal')
plt.plot(reconstructed_signal, label='Reconstructed signal')
plt.legend()
plt.show()
```
注意:这里的股票收盘价数据需要保存在名为`stock_price.csv`的文件中,且文件中需要有一个名为`close`的列,表示收盘价。
写一个通达信公式:用这一周期收盘价减去上一周期收盘价
你可以使用以下通达信公式来实现你的要求:
```
REF(CLOSE, 0) - REF(CLOSE, 1)
```
这个公式将当前周期的收盘价减去上一个周期的收盘价。你可以将它应用于通达信软件中的公式编辑器,然后根据需要进行进一步的调整和使用。请注意,这只是一个简单的示例,你还可以根据具体需求进行更复杂的计算和条件判断等操作。