首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

仅针对特定时间段绘制EMa图

EMa图是指指数移动平均图(Exponential Moving Average),是一种常用的技术分析指标,用于显示价格的趋势。它通过对价格数据进行加权平均,更加关注近期的价格变动,相对于简单移动平均(SMA)更加敏感。

EMa图的绘制过程如下:

  1. 选择一个时间段,通常为5、10、20、50、100或200个交易日。
  2. 计算每个交易日的指数移动平均值。
    • 首先,计算第一个交易日的指数移动平均值,可以选择使用该交易日的收盘价作为初始值。
    • 然后,计算后续交易日的指数移动平均值,使用以下公式: EMA(当日)= (当日收盘价 * 平滑系数) + (前一日EMA * (1 - 平滑系数)) 其中,平滑系数为2 / (选定的时间段 + 1)。
  • 将计算得到的指数移动平均值绘制在价格图上,形成EMa图。

EMa图的优势在于它对近期价格变动更加敏感,能够更快地反映市场的变化趋势。它可以帮助分析师和交易者判断价格的走势,识别趋势的转折点和支撑/阻力水平。

EMa图在股票、期货、外汇等金融市场的技术分析中广泛应用。它可以用于确定买入和卖出信号,例如当价格从下方穿越EMa线时产生买入信号,从上方穿越EMa线时产生卖出信号。此外,EMa图还可以与其他技术指标结合使用,如MACD(移动平均收敛/背离指标)等。

腾讯云提供了一系列云计算产品,其中与EMa图相关的产品包括:

  1. 云服务器(Elastic Compute Service,ECS):提供可弹性伸缩的云服务器实例,适用于搭建和运行各种应用程序,包括金融数据分析和交易系统。 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/ecs
  2. 云数据库MySQL版(TencentDB for MySQL):提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务,适用于存储和管理大量的金融数据。 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 云监控(Cloud Monitor):提供实时监控和告警服务,可以监控服务器的性能指标和应用程序的运行状态,帮助及时发现和解决问题。 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/monitor

以上是腾讯云提供的一些与EMa图相关的产品,可以满足用户在云计算领域的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用matplotlib和pandas绘制股票MACD指标图,并验证化交易策略

在第53行到第57行的for循环中,以柱状的形式依次绘制了每天的MACD值的柱状线,这里用第54行和第56行的if…else语句进行区分,如果row['MACD']大于0,则MACD柱是红色,反之是绿色...至此,我们实现了计算并绘制MACD指标线的功能,读者应该掌握了如何获得指定股票在指定时间段内的交易数据,而后可以稍微改写上述的范例程序,绘制出其他股票在指定时间范围内的MACD走势。...45 # 开始绘制第二个子 46 stockDataFrame['DEA'].plot(ax=axMACD,color="red",label='DEA') 47 stockDataFrame...MACD线,由于是在子图内绘制,因此在第46行和第47行绘制DEA和DIF折线的时候,需要在参数里通过“ax=axMACD”的形式指定所在的子。...又如,MACD指标是对趋势而言的,从中无法看出未来时间段内价格上涨和下跌的幅度。比如在8-11中,股票“张江高科”在价格高位时,DIF的指标在2左右,但有些股票在高位时,DIF的指标甚至会超过5。

3.9K10
  • PNAS | 计算预测Paxlovid与处方药之间的相互作用

    1 2:彩色单元格表示预测会与Paxlovid发生DDI的处方药。彩色单元格中的数字表示预测的DDI类型。...此外,如果DDI由FDA和/或EMA报告,则药物名称会变成彩色:红色,由FDA报告的药物;蓝色,EMA报告的药物;橙色,由FDA和EMA都报告的药物;黑色,FDA和EMA都没有报告的药物。...它们不应被预测为与nirmatrelvir和ritonavir有任何DDI;2)它们应该具有与预测将与nirmatrelvir和/或ritonavir发生相互作用的处方药相同的作用机制,因为这些替代药物也应该针对同一种疾病...如果应该开具具有特定作用机制的高血压药物,则可以考虑在同一类高血压药物中选择预测将与Paxlovid成分发生更少DDI或无DDI的高血压药物,例如,坎地沙坦代替其他的肾素-血管紧张素受体拮抗剂,尼索地平代替其他钙通道阻滞剂...(2)。

    17020

    YOLO落地部署 | 让YOLO5和YOLO7等方法都可以用上4-bit3-bit的超快部署方案

    由于大多数潜在权重位于量化阈值附近,因此它们在训练结束时倾向于不断切换其量化状态,如图2(a)和2(b)所示。此外,作者在2(c)中分别绘制了用于量化权力和激活的可学习缩放因子。...由于LSQ和Oscillation dampening的实验针对ImageNet进行,所以作者重新实现了他们的方法,将其应用于YOLO上的目标检测任务。...作者发现,作者的QC方法通过在QAT之后执行后期的校正步骤,就可以显著地改进ema,对于所有不同的网络架构在4位和3位量化下都是这样。...在未来的工作中,作者认为QC的尺度因子和位移因子可以通过估计特定区域张量中的权重进行规范化,以进一步扩大性能提升的空间。...4 有或没有EMA的尺度因子中的振荡 为了展示EMA对量化尺度因子在训练过程中的影响,作者在4和5中提供了在有或无EMA的情况下,训练的最后4K迭代中权重和激活的量化尺度因子的变化情况。

    68270

    开发常用的 3种 API 监控报告

    关注一个接口,不包括整个流程或项目。单接口监控报告有助于及时发现和解决与特定接口相关的问题,以确保其正常运行。1....注意,选择实时报告时,正确率趋势图表会显示今天的数据,因为正确率趋势无法根据最新的一次监控情况计算得出,必须显示一段时间内的数据才能够绘制趋势。3....流程正确率趋势流程正确率趋势会显示在选中时间段内的流程正确率趋势,正确率趋势最小统计单位是小时,也就是一天最多会显示24个统计点;当选择的时间段大于1天时,正确率的统计点为一天,即一天统计一次正确率...注意,选择实时报告时,正确率趋势图表会显示今天的数据,因为正确率趋势无法根据最新的一次监控情况计算得出,必须显示一段时间内的数据才能够绘制趋势。2....你可以通过这个图表了解出现最多的异常原因来进行针对性排查。5.

    33530

    ICCV 2019 Oral | 期望最大化注意力网络 EMANet 详解

    其瓶颈在于,每一个像素的注意力图都需要对全计算。...E、M交替执行,收敛之后用来重建特征。本文把这一机制嵌入网络中,构造出轻量且易实现的EMA Unit。其作为语义分割头,在多个数据集上取得了较高的精度。...综上,EMA在获得低秩重构特性的同时,将复杂度从Nonlocal的 降低至O(NKT)。实验中,EMA需3步就可达到近似收敛,因此T作为一个小常数,可以被省去。至此,EMA复杂度仅为O(NK)。...可以发现,EMA需三步即可近似收敛(精度不再增益)。而随着训练时迭代次数的继续增长,精度有所下降,这是由EMA的RNN特性引起的。...可以看到,不同的基会收敛到一些特定的语义概念。

    1.3K21

    全网最硬核 JVM TLAB 分析 4. TLAB 基本流程全分析

    但是,要分配的线程个数并不一定是稳定的,可能这个时间段线程数多,下个阶段线程数就不那么多了,所以,需要用 EMA 的算法采集每个 GC 内需要对象分配的线程个数来计算这个个数期望。...我们先只关心初始化,初始化的流程08 所示: ? 初始化时候会计算 TLAB 初始期望大小。...08 的公式,代入之前的计算 TLAB 期望大小的公式,消参简化之后就是1/当前有效分配线程个数。这个值作为初始值,采集如线程私有的分配比例 EMA。 8.1.3....由于 TLAB 线程内知道哪些被分配了,在 GC 扫描发生时返回 Eden 区,如果不填充的话,外部并不知道哪一部分被使用哪一部分没有,需要做额外的检查,如果填充已经确认会被回收的对象,也就是 dummy...线程本轮 GC 分配空间的大小包含 TLAB 中分配的和 TLAB 外分配的,从 8、9、10 流程图中对于线程记录中的线程分配空间大小的记录就能看出,读取出线程分配空间大小减去上一轮 GC 结束时线程分配空间大小就是线程本轮

    37330

    全网最硬核 JVM TLAB 分析(单篇版不包含额外加菜)

    不同时间段内线程压力并不均匀。业务是有高峰有低谷的,高峰时间段内肯定分配对象更多。 同一时间段同一线程池内的线程的业务压力也不一定不能做到很均匀。很可能只有几个线程很忙,其他线程很闲。...一般 JVM 内像这种预测函数都采用了 EMA 。这个参数就是 06 中的最小权重,权重越高,最近的数据占比影响越大。...但是,要分配的线程个数并不一定是稳定的,可能这个时间段线程数多,下个阶段线程数就不那么多了,所以,需要用 EMA 的算法采集每个 GC 内需要对象分配的线程个数来计算这个个数期望。...我们先只关心初始化,初始化的流程08 所示: ? 初始化时候会计算 TLAB 初始期望大小。...08 的公式,代入之前的计算 TLAB 期望大小的公式,消参简化之后就是1/当前有效分配线程个数。这个值作为初始值,采集如线程私有的分配比例 EMA。 8.1.3.

    42150

    用Python进行时间序列分解和预测

    ,我们绘制折线图,并确保将所有时间标签都放到x轴。...每季度的旅客总数 这幅非常有趣,它清晰地表明,在1949-1960年之间的所有年份中,航空旅客人数每季度都在显著增加。 时间序列的要素是什么? 时间序列数据包含4个主要元素: 1....它们在特定的时间间隔(例如日,周,月,年等)之后重复。有时我们很容易弄清楚季节性,有时则未必。通常,我们可以绘制图表并直观检验季节性元素的存在。但是有时,我们可能不得不依靠统计方法来检验季节性。...而且,它提供对可加性模型的分解。但是你可以得到乘法分解。你可以首先获取数据日志,然后通过反向传播要素来获取结果。但是,这超出了本文讨论的范围。...时间序列预测的基本方法 尽管有许多统计技术可用于预测时间序列数据,我们这里介绍可用于有效的时间序列预测的最直接、最简单的方法。这些方法还将用作其他方法的基础。

    3.7K20

    全网最硬核 JVM TLAB 分析(单篇版不包含额外加菜)

    不同时间段内线程压力并不均匀。业务是有高峰有低谷的,高峰时间段内肯定分配对象更多。 同一时间段同一线程池内的线程的业务压力也不一定不能做到很均匀。很可能只有几个线程很忙,其他线程很闲。...一般 JVM 内像这种预测函数都采用了 EMA 。这个参数就是 06 中的最小权重,权重越高,最近的数据占比影响越大。...但是,要分配的线程个数并不一定是稳定的,可能这个时间段线程数多,下个阶段线程数就不那么多了,所以,需要用 EMA 的算法采集每个 GC 内需要对象分配的线程个数来计算这个个数期望。...我们先只关心初始化,初始化的流程08 所示: [image] 初始化时候会计算 TLAB 初始期望大小。...08 的公式,代入之前的计算 TLAB 期望大小的公式,消参简化之后就是1/当前有效分配线程个数。这个值作为初始值,采集如线程私有的分配比例 EMA。 8.1.3.

    1K40

    ICCV 2019 | 解读北大提出的期望最大化注意力网络EMANet

    其瓶颈在于,每一个像素的注意力图都需要对全计算。...E、M 交替执行,收敛之后用来重建特征。本文把这一机制嵌入网络中,构造出轻量且易实现的 EMA Unit。其作为语义分割头,在多个数据集上取得了较高的精度。 ?...综上,EMA 在获得低秩重构特性的同时,将复杂度从 Nonlocal 的 O(N^2) 降低至 O(NKT)。实验中,EMA 需 3 步就可达到近似收敛,因此 T 作为一个小常数,可以被省去。...可以发现,EMA 需三步即可近似收敛(精度不再增益)。而随着训练时迭代次数的继续增长,精度有所下降,这是由 EMA 的 RNN 特性引起的。...可以看到,不同的基会收敛到一些特定的语义概念。 ?

    1.1K20

    Neuron:发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上的编码

    由于没有关于目标参与者的运动轨迹信息,研究者对8名EMA记录者的发音空间的平均值进行标准化。为了对运动数据能在参与者间使用利用,对于每个EMA数据上进行特定的发音z分数变换。...针对目标参与者创建并行语音数据集和EMA数据的模拟数据集,这两个数据集都是针对目标参与者定制的。...6.发音器官运动轨迹的神经表征 (A)下门牙不同程度的预期发音器官发音的示例。显示了针对/æz/和/æp/的下切牙(y方向)的平均迹线,该平均迹线与/æ/的声学发作对齐。...结果表明,使用目标参与者真实EMA或通过AAI方法推断出来的EMA预测的隐藏语音声谱没有显着差异(p = 0.4;S1B和S1C)。...最大运动点描述了涉及多个发音器官协同工作的特定功能性声道形状。例如,2A中电极的AKT(2E)显示了下切牙和舌尖在牙槽嵴处收缩时的明显协调运动。此外,舌片和舌背向前移动,以便于舌尖的移动。

    1.3K20

    PNAS:描绘自杀想法的时间尺度

    1 抽样设计概述。(A) EMA和burst联合测量;(B)EMA数据集;(C)burst(短)数据集;(D)在实时测量中询问有关自杀想法的问题1. ...红框表示连续测量的时间段,在这段时间里,参与者对欲望项目给出了非零的反应,在正文中被称为欲望升高的片段。...作为最后的分析,我们分别在由常规EMA测量和短时间间隔burst测量组成的数据子集上估计了CT-VAR和CT-Markov模型(见图1面板B和C)。7显示了两个数据集的CT-VAR参数估计值。...基于EMA测量,我们将得出,与基于完整数据集或短时间间隔子集得出的结论相比,升高的意图水平回归基线的速度要慢得多。...7 跨EMA和短数据集的连续时间向量自回归结果。

    23630

    即插即用 | 高效多尺度注意力模型成为YOLOv5改进的小帮手

    与SE注意力相比,坐标注意力(CA)将特定方向的信息沿着空间维度方向嵌入到通道注意力中,并选择适当的通道维度缩减率,实现了可比的性能。...在本节中,将讨论EMA如何在卷积运算中不降低通道维度的情况下学习有效的通道描述,并为高级特征产生更好的像素级关注。...1、特征分组 对于任何给定的输入特征EMA将在通道维度方向上将划分为个子特征,以学习不同的语义,其中组风格可以由来提供。...因此,EMA认为利用3条平行路线来提取分组特征的注意力权重描述符。其中两条并行路由位于 1×1 分支中,第3条路由位于 3×3 分支中。...EMA的最终输出与的大小相同,这对于堆叠到现代架构中是高效而有效的。 如上所述可以知道,注意力因素受每组内全局和局部特征描述符之间的相似性的指导。

    3.9K30

    DolphinDB:金融高频因子流批统一计算神器!

    每个组件的功能亦针对量化金融的需求进行精心优化。与金融机构现有系统相比,DolphinDB的性能有10-1000倍的提升,实现行情历史数据毫秒级查询与秒级计算响应,以及亚毫秒级实时因子计算。...更为棘手的是,如下面的计算分解所示,计算需要使用ema函数的多重嵌套。...python pandas的实现是针对历史数据的,面对生产环境中的流式数据,如果不修改代码,只能采用类似apache spark的处理方法,把数据缓存起来,划分成一个个数据窗口来计算。...如果允许使用一个表达式来表示一个因子,会带来很多局限性。首先,在某些情况下,使用表达式,无法实现一个完整的因子。下面的例子返回线性回归的alpha,beta和residual。...为方便测试,计算使用单线程处理。

    3.9K00

    60 种常用可视化图表,该怎么用?

    不定向网络显示实体之间的连接,而定向网络则可显示连接是单向还是双向(通过小箭头)。 网络数据容量有限,并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案,使人难以阅读。...直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...条形的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...流程 流程 (Flow Chart) 使用一系列相互连接的符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象的过程、系统、概念或算法的运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自的特定形状。...如果是按比例绘制的时间线,我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔,了解事件发生的时间或即将在何时发生,从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。

    8.7K10

    可视化图表样式使用大全

    不定向网络显示实体之间的连接,而定向网络则可显示连接是单向还是双向(通过小箭头)。 网络数据容量有限,并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案,使人难以阅读。...直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...条形的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...流程 ? 流程 (Flow Chart) 使用一系列相互连接的符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象的过程、系统、概念或算法的运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自的特定形状。...如果是按比例绘制的时间线,我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔,了解事件发生的时间或即将在何时发生,从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。

    9.4K10

    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    不定向网络显示实体之间的连接,而定向网络则可显示连接是单向还是双向(通过小箭头)。 网络数据容量有限,并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案,使人难以阅读。...直方图 直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。...条形的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...流程 流程 (Flow Chart) 使用一系列相互连接的符号绘制出整个过程,从而解释复杂和/或抽象的过程、系统、概念或算法的运作模式。 不同符号代表不同意思,每种都具有各自的特定形状。...如果是按比例绘制的时间线,我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔,了解事件发生的时间或即将在何时发生,从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式,或者事件在该时间段内如何分布。

    8.8K20
    领券