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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
SMASimple Moving Average简单移动平均MA(matype=0)
EMAExponential Moving Average指数移动平均MA(matype=1)
WMAWeighted Moving Average加权移动平均MA(matype=2)
DEMADouble Exponential Moving Average

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