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

用指数移动平均数绘制股票价格图

指数移动平均数(Exponential Moving Average,简称EMA)是一种常用的技术分析指标,用于平滑股票价格的波动,以便更好地观察价格的趋势。

EMA的计算公式为: EMA(当日)= (当日收盘价 × 2 / (N + 1)) + (前一日EMA × (N - 1) / (N + 1))

其中,N代表指数移动平均数的周期,一般常用的周期为12、26、50、200等。

优势:

  1. 平滑性:EMA相比简单移动平均数(SMA)更加平滑,能够更好地反映价格的长期趋势。
  2. 反应灵敏:EMA对近期价格的变动更加敏感,能够更快地反应价格的短期波动。
  3. 适应性:EMA的权重分配使得较新的价格对计算结果的影响更大,适用于追踪快速变化的市场。

应用场景:

  1. 趋势判断:通过观察股票价格与EMA的相对位置,可以判断价格是处于上涨趋势还是下跌趋势。
  2. 买卖信号:当股票价格从下方穿越EMA向上时,可能产生买入信号;当股票价格从上方穿越EMA向下时,可能产生卖出信号。
  3. 支撑与阻力:EMA可以作为支撑和阻力的参考线,帮助判断价格的反弹和回调。

腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列云计算相关产品,以下是其中一些与股票价格图绘制相关的产品:

  1. 腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/tci):提供了图像处理和分析的能力,可用于处理股票价格图中的图像数据。
  2. 腾讯云数据万象(https://cloud.tencent.com/product/ci):提供了丰富的图像处理和存储服务,可用于处理和存储股票价格图的相关数据。
  3. 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm):提供了弹性计算能力,可用于搭建和部署股票价格图绘制的应用程序。
  4. 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb):提供了可靠的数据库存储和管理服务,可用于存储股票价格图的相关数据。

以上是关于用指数移动平均数绘制股票价格图的答案,希望能对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

    跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是,跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法,用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组,我们能够通过密度因子化来近似转移密度,将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内,我们开发了一类二次跳跃扩散,我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后,我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型,在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中,我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。

    02

    股价技术分析有了系统的数学理论基础

    点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:赵亚赟,财富中文网撰稿人,现为中国人民大学重阳金融研究院金融投资项目主管,具有多年证券从业经验。著有《金融战》一书。 分形是新的数学学说,对研究随机性较大、不规则的真实事务有着跨越式的发展。股价的变化非常符合分形学说。分形数学的创始人也确实对股市做过研究,经过很多人的后续研究,分形已经可以为技术分析,特别是图形组合,提供数学基础。如果与基本面分析和均线等其他技术分析结合起来,会给投资者一条全新的分析方法 传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对

    09

    用综合信息准则比较随机波动率(SV)模型对股票价格时间序列建模

    随机波动率(SV)模型是常用于股票价格建模的一系列模型。在所有的SV模型中,波动率都被看作是一个随机的时间序列。然而,从基本原理和参数布局的角度来看,SV模型之间仍有很大的不同。因此,为一组给定的股票价格数据选择最合适的SV模型对于对股票市场的未来预测非常重要。为了实现这一目标,可以使用留一交叉验证(LOOCV)方法。然而,LOOCV方法的计算成本很高,因此它在实践中的应用非常有限。在对SV模型的研究中,我们提出了两种新的模型选择方法,即综合广泛适用信息准则(iWAIC)和综合重要性抽样信息准则(iIS-IC),作为近似LOOCV结果的替代品。在iWAIC和iIS-IC方法中,我们首先计算每个观测值的期望似然,作为相对于相应的潜变量(当前的对数波动参数)的积分。由于观测值与相应的潜变量高度相关,每个第 t 个观测值(y obs t)的综合似然值期望接近于以 y obs t 为保持数据的模型所计算的 y obs t 的期望似然值。其次,在计算信息标准时,综合期望似然被用作期望似然的替代。由于相对于潜变量的整合在很大程度上减少了模型对相应观测值的偏差,因此整合后的信息标准有望接近LOOCV结果。为了评估iWAIC和iIS-IC的性能,我们首先使用模拟数据集进行了实证研究。该研究结果表明,iIS-IC方法比传统的IS-IC有更好的性能,但iWAIC的性能并不优于非综合WAIC方法。随后,利用股票市场收益数据进行了进一步的实证研究。根据模型的选择结果,对于给定的数据,最好的模型是具有两个独立自回归过程的SV模型,或者是具有非零预期收益的SV模型。

    02
    领券