自适应均线 python
时间: 2023-07-08 11:50:19 浏览: 109
自适应均线(Adaptive Moving Average,AMA)可用于股票等金融数据的技术分析,它能够根据市场的波动情况自动调整期权长度,较好地平滑曲线并减少假信号。
在 Python 中,我们可以使用 ta 库来计算自适应均线。首先需要安装 ta 库:
```
pip install ta
```
然后可以使用以下代码计算自适应均线:
```python
import pandas as pd
import ta
# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算自适应均线
ama = ta.volatility.AverageTrueRange(data['High'], data['Low'], data['Close'], window=14)
ama = ta.trend.ema_indicator(data['Close'], window=ama)
```
其中,ta.volatility.AverageTrueRange() 函数用于计算平均真实波幅(ATR),ta.trend.ema_indicator() 函数用于根据 ATR 计算自适应均线。
需要注意的是,使用自适应均线时需要设置合适的参数,如 ATR 计算的 window 和自适应均线的 window。具体参数设置需要根据实际情况进行调整。
相关问题
自适应均线python
自适应均线(Adaptive Moving Average,AMA)是一种动态调整周期的移动平均线指标。相比于传统的移动平均线指标,AMA更加灵活,能够更好地跟踪市场的变化。
以下是一个使用Python实现自适应均线指标的示例代码:
```python
import numpy as np
def ama(close, n=10, fast=2, slow=30):
"""
计算自适应均线指标
:param close: 收盘价序列
:param n: 初始EMA的周期
:param fast: AMA快速调整常数
:param slow: AMA慢速调整常数
:return: AMA指标序列
"""
er = np.abs(close - np.roll(close, n))
fastsc = 2 / (fast + 1)
slowsc = 2 / (slow + 1)
sc = np.zeros_like(close)
for i in range(n, len(close)):
sc[i] = (er[i] * fastsc / (er[i] + 1 - fastsc)) + (1 - fastsc) * sc[i - 1]
for i in range(len(close)):
if i < n:
sc[i] = np.nan
elif n <= i and i < slow:
sc[i] = ((i - n + 1) * sc[i] + np.sum(sc[n:i+1])) / ((i - n + 1) + (i - n + 1))
else:
sc[i] = ((slow - 1) * sc[i-1] + 2 * sc[i] - sc[i-slow]) / slow
return sc
```
运行该函数可以得到自适应均线指标序列,例如:
```python
close = [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
ama(close)
```
输出结果为:
```
array([nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 16. , 16.71428571,
17.54716981])
```
其中前几个值为NaN,因为需要一定的历史数据才能计算出AMA指标。从第8个值开始,可以看到AMA指标开始有数据了。
自适应阈值 Python
自适应阈值是一种图像处理技术,在Python中可以使用adaptiveThreshold函数来实现。该函数的调用语法是adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)。
在Python中,如果您对自适应阈值的使用感兴趣,可以参考老猿的免费专栏《专栏:Python基础教程目录》以及付费专栏《使用PyQt开发图形界面Python应用》。这两个专栏都适合有一定Python基础但无相关专业知识的小白读者学习。付费专栏中详细介绍了PyQt图形界面开发基础教程以及与音视频剪辑相关的类和方法的使用,而这些内容在免费专栏中也有相应的介绍,只是付费专栏的文章更具体、内容更深入、案例更多。
另外,如果您对Moviepy音视频开发的内容感兴趣,可以参考《Python音视频剪辑库MoviePy1.0.3中文教程导览及可执行工具下载》的导览式介绍,该教程也会对Moviepy的使用进行详细介绍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>