用javascript写一个股票技术指标KDJ

时间: 2023-05-17 07:07:46 浏览: 149
KDJ是一种股票技术指标,它是由随机指标(K)、随机平均指标(D)和J值三个部分组成的。下面是用JavaScript实现KDJ指标的代码: ```javascript function KDJ(high, low, close, n, m1, m2) { var len = high.length; var k = []; var d = []; var j = []; var rsv = []; var sum = 0; var rsi = 0; var kValue = 0; var dValue = 0; var jValue = 0; for (var i = 0; i < len; i++) { if (i < n - 1) { rsv.push(0); k.push(0); d.push(0); j.push(0); continue; } var max = Math.max.apply(null, high.slice(i - n + 1, i + 1)); var min = Math.min.apply(null, low.slice(i - n + 1, i + 1)); rsi = (close[i] - min) / (max - min) * 100; rsv.push(rsi); if (i == n - 1) { for (var j = 0; j < n; j++) { sum += rsv[j]; } kValue = sum / n; dValue = kValue; } else { kValue = (m1 - 1) / m1 * k[i - 1] + 1 / m1 * rsv[i]; dValue = (m2 - 1) / m2 * d[i - 1] + 1 / m2 * kValue; } k.push(kValue); d.push(dValue); j.push(3 * kValue - 2 * dValue); } return { k: k, d: d, j: j }; } ``` 其中,high、low、close分别是股票的最高价、最低价和收盘价,n、m1、m2是KDJ指标的参数,具体含义可以参考相关文献。函数返回一个对象,包含K、D、J三个数组,分别对应KDJ指标的三个部分。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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