1 计算并绘制唐奇安通道 唐奇安通道是由上阻力线、下支撑线和中心线这三条线组成。...随后用同样的方法，用第11行和第12行的代码计算并绘制了下支撑线。在第13行里，设置了中心线为上阻力线和下支撑线的均值，并在第14行绘制了中心线。...2 计算并绘制布林带通道 和上文描述的唐奇安通道类似，布林带通道也是通过上阻力线、下支撑线和中心线来绘制价格通道，这里的三条线算法如下所示。...在第9行里，先用rolloing和 mean方法计算过去20天的均值，以此作为中心线，再通过第10行的rolling和std方法，计算过去20天收盘价的标准差，在此基础上再通过第11行和第12行的代码计算上阻力线和下支撑线...matplotlib和pandas绘制股票MACD指标图，并验证化交易策略 向大家介绍我的新书：《基于股票大数据分析的Python入门实战》 通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现
让我们继续分析短期内的价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...或者，我们预计该范围的下限支撑任何下行走势，标记为0.56美元。下方的进一步支持难以计算，但我们预计心理回合数位的支撑位为0.50美元，0.40美元和0.25美元。...让我们继续分析价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...WAN / BTC - 短期 - 每日图表 在更近的时间范围内对市场进行分析，我们可以看到最近的看跌行动已经在短期下行中获得支撑1.414斐波那契延伸压力位于1,081 SATS。...RSI低于50日线，但突破50日线可能意味着开始新的上升趋势。 更多优质文章：https://bsatoshi.com
每日一句，送给最珍贵的你： 贪于近者则贵远，溺于利者则伤名。 往日推荐：零基础玩转投资理财 || 技术指标分析与运用（道氏原理与波浪线） 许久没写关于投资理财的文章了，这里继续来更新啦，哈哈。...波浪理论 波浪理论：市场走势为不断重复模式，每一周由5个上升浪和三个下跌浪组成。如下图： ? 乖离率 股价与平均移动线之间的偏离程度。当股价偏离平均线太大时，都有一个回归的过程。...（24）<-8%是买入时机，大于+9%是卖出时机； 江恩线 可以用来确定上升阻力点和下降阻力点。...画法：其基本比率为1：1，即一个单位对应一个价格单位，为1×1线。此外还分别以3和8为单位进行划分，这些角度构成了回调或上涨的支撑位和阻力位。 ? 在江恩角度线中1×1线最具有决定性作用。...江恩线买卖21条守则： 将你的资本分为十份，每次入市买卖，损失不会超过资本的十分之一； 设下止损位，减少卖出时可能造成的损失； 不可过量买卖； 不让所持仓位由盈转亏； 不逆市而为，市场趋势不明显时，宁可在场外观望
支撑与阻力： MA线有时会作为价格波动的支撑线或阻力线。特别是在趋势市场中，价格往往会在MA线附近找到支撑或阻力。这有助于投资者设置合理的止损和止盈点位。...此外，EMA还可以用于识别支撑和阻力水平，以及生成买卖信号（如金叉和死叉）。 灵敏度： EMA比SMA更灵敏，因为它对近期的价格数据赋予了更高的权重。...周期选择： EMA的周期数（如10日EMA、20日EMA等）是用户定义的。不同的周期数可以反映不同时间段内的价格趋势。...此外，不同的市场、不同的交易品种以及不同的时间段下，MACD的表现也可能有所不同。因此，在使用MACD时需要根据具体情况进行调整和优化。...计算EMA 初始时，可以假设前一日的12日EMA和26日EMA分别为某值（例如，可以设为股票的前一个交易周期的收盘价，或者根据更长时间的数据计算得出的初始值）。
1.2 移动均线图 知识点：移动均线 移动均线 (Moving Average, MA) 是将一段时间 (也叫窗口) 内资产收盘价的平均价格连成曲线，用以显示价格趋势的一种技术指标。...观察两点： 价格和三轨线关系 上轨线和下轨线形成的带状口 一般来说，下轨对价格有支撑作用，上轨对价格有阻力作用，中轨对价格既有支撑也有阻力作用。...第 27-31 行创建第二个坐标系，把 RSI 线、支撑线 (30)、阻力线 (70) 叠加到 K 线上，图例放在图的最佳位置 (loc=0)。 运行程序看看高盛股票的 RSI。...PyEcharts 图 PyEcharts 里画 K 线用到 Kline 对象，再用 Line 对象画 RSI 线、支撑线和阻力线，最后 Overlap 对象来「叠加」它们。...代码很简单，用的原件 Kline, Line 和 Overlap 之前都解释过了，自己看问题不大。 把 K 线去掉，看 RSI 是否突破支撑线或阻力线特别清楚。
在数据科学和分析领域，时间序列数据的可视化是至关重要的一环。时间序列图表帮助我们识别数据中的趋势、季节性模式和异常值，进而为决策提供依据。...SeabornSeaborn是建立在Matplotlib之上的高级绘图库，提供了更美观和更复杂的图表类型。我们可以利用Seaborn的线性回归功能，绘制带有趋势线的时间序列图。...，还可以轻松添加统计功能，如回归线。...移动平均线移动平均线是平滑时间序列数据的常用方法，可以帮助我们更清晰地观察数据的趋势。...案例2：气候变化研究气候变化研究中，温度、降水量等气象数据的时间序列分析可以帮助我们了解气候变化趋势。我们可以绘制长期气象数据的时间序列图表，并进行季节性分解和趋势分析。
线性回归 lmplot绘制散点图及线性回归拟合线非常简单，只需要指定自变量和因变量即可，lmplot会自动完成线性回归拟合。回归模型的置信区间用回归线周围的半透明带绘制。...，以便观察到数据的局部规律和趋势。...默认值试图平衡时间和稳定性。 ci int in [ 0，100 ]或None, 可选 回归估计的置信区间的大小。这将使用回归线周围的半透明带绘制。...并且由于使用引导程序计算回归线周围的置信区间，您可能希望将其关闭获得更快的迭代速度（使用参数ci=None）或减少引导重新采样的数量(n_boot)。...这将使用回归线周围的半透明带绘制。置信区间是使用自举估算的；对于大型数据集，建议将此参数设置为"None"，以避免该计算。
1.简介 Scipy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy上，它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。...Scipy函数库在Numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。...正交距离回归 scipy.optimize 优化算法 scipy.signal 信号处理 scipy.sparse 稀疏矩阵 scipy.spatial 空间数据结构和算法 scipy.special...编辑模式，允许你往单元格中键入代码或者文本，这时的单元框线是绿色的。命令模式，键盘输入运行程序命令，这时的单元框是蓝色的。...练习 获取昨日排行第一的电影信息包含（电影名称、累计票房及上映天数），显示该电影自放映到昨日的所有累计票房线性趋势。
更具体的说，自回归预测模型本质是'利用序列的滞后阶数(lags)作为自变量'的线性回归模型，比如lags=2表示使用变量的t-1和t-2时刻的值作为自变量来预测t时刻的值。...那么通过在历史序列上训练模型后，得到的这个线性回归模型的各自变量的系数就代表了各滞后时刻的值与下一时刻值的相关性，如果时间序列接近平稳，这些相关性在未来一段时间内都不会有大的变化，那么预测未来就成为了可能...对于判断时间序列是否平稳，可以通过肉眼观测时间序列图，就类似上面提到的平稳性的3个基本标准，或者 将时间序列分成多个连续的部分，计算各部分的均值、方差和自相关性(或协方差)，如果结果相差很大，那么序列就不平稳...去除趋势 减去最佳拟合线 减去均值线，或者移动平均线 减去/除以 利用时间序列分解出的趋势序列 去除季节性 季节性窗口内的移动平均法，平滑季节性 季节性差分，就是用当前值减去一个季节窗口之前对应的时刻的值...时间序列分解出的季节性序列来计算，其思想是越没有季节性，那么Rt的方差和Rt+St的方差越应该区别不大，反之，这个方差的比值越应该小于1，公式如下： ?
今天是月线和周线收线的最后一天，黄金在白盘的时候我们还是看测试千二为主，站稳以后再完全做多打算！ 对于今晚的行情，应该如何布局？ ...所以多空拉锯没有对错之分，关键就看行情沿着哪一边趋势走。所以日内操作思路上鑫胜建议以区间操作。短期上方关注1208-1210附近的阻力，而下方则重点关注1196-1198区域的支撑。...黄金技术面解析： 今日早盘开盘未能延续跌势，反而震荡上行，说明行情并没有摆脱震荡格局，并于刚刚上探1208位置阻力，经过昨天后半夜及今天的反弹，MACD指标快慢线已经形成金叉并想零轴上方靠近，均线系统形成金叉支撑金价...，短线金价面临反弹的风险，但是由于目前在压力位，所以仍建议回调做多，近期金价走势略偏震荡，操作上可以于支撑和阻力进行高抛低吸，当然今天周线月线收官，不排除走爆发性行情的可能。...下方支撑关注1195及1198 那么日内的操作，伪锌zyh34649先关注1208的压制情况，再者1210-1212的阻力，不破则择机进空，下方继续关注1200的支撑情况，整体震荡对待，具体操作策略赵昱恒临盘给出实时
通常情况下，它尝试在特定的时间和方向上，评估对应部分的交易员的参与或缺席。 事件 5：Shaking 震仓。 这是结构分析的关键时刻。...多次初次停止会消灭大量的需求和供应，这可能导致最后一次上涨和下跌没有明显的成交量。 下跌趋势当中，会有多次的阻止下跌的尝试，这些都是初次支撑！...在wyckoff中，初次支撑是倒数第二次尝试阻止下跌趋势的，而最后一次是恐慌抛售。...高潮 发生在阻止行情趋势的初次支撑和初次供应之后，但是需要注意，初次支撑和供应并不总是出现，他们的功能可以和恐慌和高潮事件同时表示。允许市场自由的自我表达。...恐慌的结构也是和初次供应类似，单K线，多个k线和长影线K线伴随着大的成交量，都属于恐慌事件的特征，在真正看到AR和二次测试的时候，应该给之前的行情打上恐慌的标签。
这个向下的斐波那契延伸是从2018年1月看到的整个看跌波动来衡量的。 让我们继续分析最近一段时期的价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...这是从低到高的总价格上涨250％。 5月份市场继续走低，跌破100日均线，直至获得长期支撑.786斐波纳契回撤价格为2.09美元。...值得一提的是，由于100日均线位于该区域附近，目前徘徊在2美元左右的区域，因此这一阻力位将需要大幅动能。 RSI指标目前正在略微看跌交易，略低于50手。...让我们继续在最近一段时间内进一步分析市场，以突出潜在的支撑和阻力区域。...市场继续在4月份进行另一次较小的看涨运行，就像加密货币市场的其他部分一样，但在5月和6月期间延续，直到它在长期目前交易时获得支撑.886斐波纳契回撤（以黄金计算）售价16,436 SATS。
python的Scripy提供了丰富的数学工具，python的科学计算包scipy的里面提供了一个函数，可以求出任意的想要拟合的函数的参数。...， x0 是计算的初始参数值 args 是指定func的其他参数 全部代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize...七日最小二乘法对股票K线划线 ? 十四日最小二乘回归 ? 二十八日最下回归划线 ?...主要代码 #按不同步计算期间典型价格的线性回归 def everyDayErChengPrice(sourceResult,step): p0=[1,20] global erChengPrice...7天的趋势 everyDayErChengPrice(result,28)
2018年2月价格行动继续进一步走低，直到市场认为.786斐波纳契回撤价格为0.17美元和100日均线。 然而，市场无法维持在这些水平之上并且在今年剩余时间内持续下跌。...让我们继续分析短期内的价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...SNT / USD - 短期 - 每日图表 从更短时间内的利益分析市场，我们可以看到最近的看跌行动推动市场低于我们预期的支撑位0.0514美元。...展望未来，预计更多阻力位于0.062美元，接着是100日均线阻力位，目前徘徊在0.08美元左右。...或者，如果近期看跌趋势再次上升并将价格行动推至0.034美元以下，我们预计即时支撑位于中期下行区间1.618斐波纳契扩展水平，定价为0.031美元。
此外，该移动平均线可能充当“阻力”，代表着股票的下跌和上升趋势，你可以从中预期它的未来趋势，不太可能偏离阻力点。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...苹果股票移动平均价格(mavg) 移动平均使曲线平滑，显示股票价格的涨跌趋势。 在这张图表中，移动平均线显示了股票价格上升或下降的趋势。从逻辑上讲，你应该在股市低迷时买进，在股市上涨时卖出。...生成的最终数据帧 5.2 预处理和交叉验证 在将数据放入预测模型之前，我们将按照以下步骤对数据进行清洗和处理： 1.删除缺失值 2.分离标签，我们要预测 Adjclose 3.缩放 X ，使每个样本都可以具有相同的线性回归分布...简单线性回归 以下是一篇相当干货的文章，它对线性回归进行了全面的回顾。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？” 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 ? ?...2 Logistic Regression逻辑回归 逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。...自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。 ? ?...2.Logistic Regression逻辑回归 逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。...自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。...Logistic Regression逻辑回归 逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。...5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 6.如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。
什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。...在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归有（>1）个自变量，而一元线性回归通常只有1个自变量。现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？...最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。对于观测数据，它通过最小化每个数据点到线的垂直偏差平方和来计算最佳拟合线。因为在相加时，偏差先平方，所以正值和负值没有抵消。...5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 6.如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。
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