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Python实现股价的简单移动平均值(SMA)

前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书,也答应了出版社要写一些读书笔记,今天就来交作业了。...根据书中的内容,我自己也做了一点改进的工作——用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。众所周知,5日均线是短线交易的生死线,而20日均线是中长线趋势的分水岭。...因此,基于这两条均线,可以设计出一些简单的交易策略。....plot(ax=ax1, color='b', lw=2., legend=True) plt.grid() plt.show() 这样就可以直观看到图像: 这样就可以根据不同周期的均线来设计移动平均策略了...如果大家对类似的内容感兴趣,不妨也阅读一下这本《深入浅出Python量化交易实战》。我个人感觉跟着代码敲一敲,自己动手改进一下,还是很有乐趣的。

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    java map 二维数组_Java二维数组实现简单Map

    这些天频繁的在使用二维数组,让我觉得二维数组要比Map更灵活多变,以前和别人提起“数据结构”总能听到有人问:“如果编程语言里没有HashMap,你能自己实现一个Map来用么?”。...熟练了二维数组,今天我就来尝试实现一个最简单的Map吧,我没有参考网上的例子,也没去想数据结构书中是怎么讲的,纯粹的自己个一个设计方案,中途遇到很多问题,但还是逐个解决了,还有很多不足之处,希望大家能帮我指点指点...好了,不多说了,还是第一次去实现Map这东西,先看代码吧~ package com.lj.test; /** * 简单的Map实现,采用二维数组实现(MapNew) * @author LiangJian...map[i][1]; break; } } return value; } /** Map总长度 */ public int size(){ return map.length; } /** * 增加二维数组的存储空间...return tmp; } /** * 查看是否有重复key,如果已有则覆盖相应Value * @param s 模拟Map的二维数组 * @param k key值 * @param v value

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    【C语言简单说】十八:二维数组

    = 这一节我们来说二维数组,啥叫二维数组?之前我们那个是一维数组,好了,我们接下来大家就会慢慢的搞懂的。 我们的一维数组就像 一列排得整整齐齐的队伍,我们的二维数组就是把这一列长队分成了几个小分队。...我们之前的一维数组是这样的: int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; 我们的二维数组就是 int a[2][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; 不要担心,其实很简单的...;首先我们看我们的a[2][5]中的第一个[2]是啥意思,这个2就表示我们把这个数组1-10分成两队,然后在这里我们会默认1-5是一队,6-10是一队。...记住,在数组里面第一个数的索引是0表示。好了那么第一个队的第二个数2怎么表示?那就是a[0][1],唔这个大家懂了吧?

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    一个简单实例解析移动平均模型 Moving-Average Models

    本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型(Arima [p,q]中的MA [Q])。 假设你今天得到100股公司股票。让我们用Y1表示今年,用A(1)表示回报。...冲击是从N(0,σ)随机采样的,该分布是平均0和标准偏差σ的高斯分布。 A(t) = C + ε(t), ε(t) ~ N(0, σ) 就像以前一样,u(t)是最近三个回报的函数。...它以一个等于当前冲击ε(t)和3个最近冲击ε(t-1)、ε(t-2)和ε(t-3)的加权平均值的幅度偏离常数µ。随着时间的推移,这个加权平均值会移动。 让我们在下图中绘制u(t)的a(t)值。...这是一个移动平均线模型的例子。 由于U(t)依赖于前3个冲击项,所以它是3阶移动平均模型,记作MA(3)。更一般地说: 作者:Aayush Agarwal

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    Python库介绍4 创建二维数组

    之后的内容会涉及一些线性代数的基础知识我们前面定义的[1 2 3],是一个一维数组它只有1行,有3列下面是一个二维数组它共有3行,3列,我们称它为行列式,也可以说这是一个3*3的矩阵【创建二维数组】可以使用如下命令创建一个二维数组...a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])我们可以看到,括号内的参数与创建一维数组类似它实际上是三个一维列表嵌套在另一个括号中即,嵌套列表我们来看一下效果:import...]))print(a)注意到np.array()参数中的方括号在这里变成了圆括号表示它是一个元组在上一个例子中我们使用的是方括号,表示它是一个列表numpy.array()使用元组和列表都可以生成一个数组这个例子生成的是一个...3行4列的矩阵【shape函数】shape函数是数组对象的一个函数,它可以获取的形状,返回值的形式是元组import numpy as npa=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]...,[9,10,11,12]])print(a.shape)(3,4)表明a是一个3行4列的矩阵【reshape函数】reshape 用于重新调整数组或矩阵的形状利用这种方法可以方便地构筑一些矩阵如:a=

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