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用 Python 绘制移动 均 线 【含源代码】

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

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浅谈 python 量化 双 均 线 策略(金叉死叉)

#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 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。

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Tkinter学习笔记（三）- 重叠研究指标

当股价在某阶段 横盘 一段时间，然后向上或者向下变动都会产生这种喇叭口，所以喇叭口是学习的重点。 技术相关的其他指标：kdj、trix EMA函数 指数移动平均 线 是一种强调当日收盘价的 均 线 指标。 和一般用收盘价的算数平均值相比，EMA通过给予当日收盘价更高的权重来强调当日的价格变动对 均 线 的走势的影响，是一种对 均 线 的延迟效果的修正。 DEMA函数 双移动平均 线 ，两条移动平均 线 产生趋势信号。一般来说采用单线可能没有对比性。采用两条 均 线 的方式更好的 判断 趋势。 用来 判断 变动趋势。 real=HT_TRENDLINE(close) KAMA函数 考夫曼自适应移动平均 线 ，短期 均 线 价格走势贴近价格走势，灵敏度高，但是有很多噪声。 产生虚假信号，长期 均 线 在 判断 趋势上一般比较准，但是长期有严重的滞后问题。我们想得到这样的 均 线 ，当价格沿一个方向快速移动的时候，短期 均 线 是最合适的，当价格在 横盘 的过程中，长期移动 均 线 是最合适的。

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多比 ｜ 天涯社区欲发token，比特币7月26日行情分析

行情分析 比特币：BTC/DOB 比特币7月26日4小时行情分析： macd：0轴上方强势运行 量能：下跌有量能表现 均 线 ：k 线 在所有 均 线上方运行批注：从图上小伙伴们可以看出来，高点之后的一轮上涨至 今天 判断 走势：盘整震荡，调整，时间换空间， 横盘 震荡之后，继续走高！上方的压力位59720。请关注！ 以太坊：ETH/DOB 以太坊7月26日4小时行情分析： macd：0轴上方运行 量能：放量上涨，缩量回调 均 线 ：k 线 在 均 线 的粘合处运行 批注：走势走出来的上涨模式相当的标准， 均 线 粘合，放量上涨，缩量回调 今天 判断 行情，看涨！赶紧上车吧！ 莱特币：LTC/DOB 莱特币7月26日4小时行情分析： macd：0轴上方运行 量能：上涨放量，下跌缩量 均 线 ：4小时的k 线 突破所有 均 线 批注：跟以太坊走出来的走势一样，今天 判断 行情后期看涨，等着看吧

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用 python 的matplotlib和numpy库绘制股票K 线 均 线 和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码）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

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

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用 Python 爬取股票数据，绘制K 线 和 均 线 并用机器学习预测股价（来自我出的书）

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。

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合约相关概念

常见的K线形态： 趋势 判断 ： 阴 线 较密集，较长，当出现相对长度较长的阳 线 ，可以认为下跌趋势快要终结 盈亏比：1：1.5 风险控制：1% EMA交叉 跟MA的差别：今日收市价权重最大 (KST) 名称：加总的变化率 概述：衡量了四种不同时间周期的价格动量，然后再将他们组成单一的动量指标 判断 ：当KST指标为正时，价格动量有利于多头，当KST指标为负时，价格动量有利于空头， ，就会非常有效果，习惯看大级别走势 红柱：代表一个多头的势能 绿柱：代表一个空头的势能 趋势性指标 对 横盘 震荡期不起作用 背离出现后，不一定会出现反转的趋势，因为可能会出现 横盘 Cloud) 使用云来 判断 上升或者下行的趋势 快 线 跟慢 线 都在云上方，快 线 穿过了慢 线 ，这是一个开仓点，开始做多； 快 线 跟慢 线 都在云下方，快线下穿慢 线 ，这是一个做空开仓点； 三重指数平滑移动平均 线 (Triple EMA) Bollinger Bands(布林带) 概念：基于 均 线 计算出来的一个区间，其上下不固定，随着价格滚动而变化，所以一般来说，价格越波动，区间就越大，有支撑和压力的效果 策略：

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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）

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。

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股市行情指标计算原理和趋势反映--量化交易1-基础

当移动平均 线 呈现出交叉缠绕的形态。则为 横盘 震荡趋势。 当中长期 均 线 开始走平， 均 线 系统，开始由原来的多头排列形态转变为横向缠绕形态。 此时短期 均 线 往往会经常性的运行于中长期 均 线 的下方，代表多空力量发生转变。是生是见顶的信号。 当位于底部也出现了 横盘 和横向缠绕的形态， 均 线 横向缠绕是市场边是见底的标志，可以中长线买入布局。 由于中长期 均 线 对于短期 均 线 有较大的吸引力，短期 均 线 会向上靠拢中长期 均 线 。当个股短期 均 线 靠拢中长期 均 线 后，由于有沿原趋势运行的动力。 均 线 就会再度向上或向下运行。 在MACD指标窗口中的金叉形态是指离差值DIFF 线 由下向上穿过离差平均值DEA 线 。是短期买入的时机。MACD在下跌或 横盘 震荡走势中，指标线出现金叉，意味着一波回调走势已经结束。 或者与数值100之间的关系转变，来 判断 股市趋势转向情况的信号。 一波快速上涨使得CR，以及 均 线 MA1，MA2，MA3呈向上发散，多头排列，上涨幅度较大。随后一波回调。呼之欲出。

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mt4交易系统源码_如何将源码加载到mt4里面

公众号 小编个人微信 EA系列——————- 新闻事件、基本面交易者EA EA系列之：操盘助手 EA系列：延迟套利ea EA系列之：海龟策略升级版海龟汤 EA系列之：日间突破策略 EA–10 种 横盘 交易策略的比较分析 马丁策略之：随机开仓EA 风控管理，用EA管理EA 实用交易系统，23分钟23%的收益 马丁ea应对单边的新策略 EA系列之：夜间叉盘剥头皮策略详解 EA系列之：k 线 组合开单 EA EA系列之：虚拟尾随停止 ea系列之：一本道ea EA系列之：ForexHacked V 2.3 GbpChf 4 – MetaTrader 4EA EA系列之：MT4画 线 自动成交 多货币对套利 ea系列之：趋势ea EA系列之：高胜率一次一单 ea系列之：EA描述： 自动止损、止盈、盈利后移动止损、分批出场 ea系列之： 均 线 交叉 ea自定义面板 ea策略：指标共振马丁 EA：趋势(指标共振) ea系列之：突破ea(一次一单) EA系列之：趋势 线 突破ea

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棋盘上的数学里程碑

圈叉游戏是由两位分别代表O方和X方的玩家在―个3×3的方格上轮流填上己方符号，最先让己方符号以水平、垂直或对角 线 方式连成一 线 的玩家即为胜方；而在3×3的方格上多半是以平手的局面结束。 数学家和解谜狂已经把圈叉游戏扩展到更大更高维度的 横盘 ，比如轮胎面、类似甜甜的环面或克莱恩瓶（单边、无法区别内外的表面）上的长方形或正方形。 回过头来谈谈圈叉游戏的一些特性。 围棋是由两位分别持黑子跟白子的玩家，在一个19x19的 横盘 上对弈，当某一方的棋子完全被另一方的棋子包围时，就要从棋盘上把被围住的棋子通通移除，游戏目的是尽可能比对手掌握更大的棋盘范围。 下围棋的计算机很难做到“先多想几步后”再作出 判断 。 相较于西洋棋，围棋每下一子所需要考虑各种可能的合理变化更多，也由于在不同空位落子会对于整体布局造成不同的影响，因此，也不容易 判断 该在哪边落子比较有利。

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Talib学习笔记（四）- 波动率指标学习

在前三篇文档中我们大概学习了成交量指标、价格指标和重叠研究指标（ 均 线 相关），其中成交量就是多空双方的力量对比指标，经过作图发现能量潮和ADOSC指标比较好，其 均 通过成交量的统计得出。 在最后的一篇文档中，我们学习了重叠性研究指标，发现重叠性就是 均 线 指标。首先就是布林带，通过对收盘价的统计，画出价格的的波动范围，主要用上轨、下轨和中轨，中轨采用的是 均 线 。 这种形态的产生也和布林 线 的统计有关，一般来说 横盘 是收紧，上升和下降均为喇叭口。这块和kdj结合比较好，因为kdj就是用来识别底部的指标，而布林 线 能够提供上升的参考。 在 均 线 指标中还有更加平滑的T3和对当日给予更大权重的移动加权平均法（原理和典型价格一样）。都有不错的表现，在实际使用中我们可以采用T3才替代趋势 线 （ 均 线 ）。 # mav_period = [5, 10, 20, 30, 60, 120, 180] # 定义要绘制的 均 线 周期，可增减 mav_period = [5] # 定义要绘制的 均 线 周期，可增减 n

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Python 量化程序（示例）

下面是一个简单的示例程序，可以使用 Python 获取股票数据，并计算股票的 均 线 ，然后根据 均 线 的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。 tushare as ts # 获取股票数据 df = ts.get_hist_data('600519', start='2022-01-01', end='2022-02-28') # 计算股票的 均 线 'ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean() df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean() # 判断 均 线 的交叉情况 ['ma5'] < df.iloc[-1]['ma10']: print('卖出') else: print('持仓') 这个程序使用了tushare库来获取股票数据，计算了股票的5日 均 线 和 10日 均 线 ，并 判断 均 线 的交叉情况来决定是否买入或卖出股票。

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Python 股市数据分析教程（二）：学会它，或可以实现半“智能”炒股

在本篇文章中，我们讨论了 均 线 交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题，并结合 Python 代码实现了一个基于 均 线 交叉的交易策略系统。 现在，我们需要一种方法来 判断 何时进入仓位以及何时退出仓位，进而获取利润。 在这里，我将介绍一种 均 线 交叉策略。我们将使用两条移动 均 线 ：一条表示长期 均 线 ，另一条表示短期 均 线 。 采用的策略如下： 当短期 均 线 越过长期 均 线 时，交易金融资产。 当短期 均 线 再一次越过长期 均 线 时，结束交易。 当短期 均 线 高于长期 均 线 时，我们应进行多头交易，当短期 均 线 再次越过（低于）长期 均 线 时，结束此类交易。当短期 均 线 低于长期 均 线 时，我们应进行空头交易，当短期 均 线 再次越过（高于）长期 均 线 时，结束此类交易。 也就是说，如果短期 均 线 高于长期 均 线 ，那么这是一个牛市行情（牛市规则），如果短期 均 线 低于长期 均 线 ，则目前为熊市行情（熊市规则）。我使用以下代码 判断 当前的股市行情。 ?

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区块链市场热度评级20190721：C-，关键词：倒春寒

指标解释：乖离率是当前价格与年均值的比率，反应当前价格与年均 线 的偏离程度。偏离较大时，无论是正偏离还是负偏离，都会向均值回归。牛市的到来，B-T-C必定会有急速上涨，体现的指标上就是乖离率的增大。 数据源：COINMARKETCAP 5个核心指标均未达到牛市标准， 判断 当下为猴市（C）。 B-T-C在6月底冲到13800之前都是一路上行，其他代币受B-T-C行情的拉动，跟随上涨，但因没有实际支撑导致上涨慢而下跌快，实际是 横盘 。 进入7月，B-T-C 横盘 震荡，其他代币唯一的上涨理由没有了，于是，总市值、交易量、耿直指数、场外指数，都在不断萎缩。 B-T-C始终是最大的共识，B-T-C没有好的表现，其他代币就没戏。

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从零开始学量化（四）：用 python 写一个择时策略回测

择时策略 根据百度百科的解释，择时交易是指利用某种方法来 判断 大势的走势情况，是上涨还是下跌或者是盘整。如果 判断 是上涨，则买入持有；如果 判断 是下跌，则卖出清仓，如果是盘整，可以高抛低吸。 本文以最简单的双 均 线 策略为例进行回测，具体规则如下： 短 均 线上穿长 均 线 （金叉），且当前无持仓：买入； 短 均 线下穿长 均 线 （死叉），且当前持仓，卖出； 其他情况，保持之前仓位； 可以考虑控制回撤，单次亏损超过一定幅度平仓 lossratio = 999): # pdatas = datas.copy();win_long = 12;win_short = 6;lossratio = 999; pma：计算 均 线 的价格序列 priceout = [] price_in = 1 for i in range(max(1,win_long),pdatas.shape[0] - 1): # 当前无仓位，短 均 线上穿长 均 线 performace(transactions,pdatas) return stats,result_peryear,transactions,pdatas lma，sma为通过收盘价计算的 均 线

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