简单移动平均在量化中的应用（附Python实战代码）
在大多数金融产品的投资过程中，均线系统都是很重要的投资参考。一般来说，均线可以近似理解为某段时间内成交筹码的均价，它往往能帮助我们找到合适的支撑位和压力位。随着各种技术流派以及统计学的发展，从简单移动平均中逐渐衍生出了更多的均线计算方式，比如指数移动平均、加权移动平均、自适应移动平均等。
TA-Lib中支持了九种移动平均值的计算，具体如下表。接下来的内容里我们会一一介绍它们的具体含义，以及如何在Python中用talib库计算这些指标。
| 函数 | 英文名 | 中文名 | 其他调用方式 |
|---|---|---|---|
| SMA | Simple Moving Average | 简单移动平均 | MA(matype=0) |
| EMA | Exponential Moving Average | 指数移动平均 | MA(matype=1) |
| WMA | Weighted Moving Average | 加权移动平均 | MA(matype=2) |
| DEMA | Double Exponential Moving Average |
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