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L'EMA demande une aide

Auteur:Le cochon, Créé: 2021-01-08 00:08:49, Mis à jour: 2021-01-08 13:41:42

L'expérience a montré que les taux d'intérêt de l'économie de la région ont augmenté de manière significative. alpha = 2 / (longueur + 1) somme = 0,0 somme := na(sum[1])? sma(src, longueur) : alpha * src + (1 - alpha) * nz(sum[1]) Je ne sais pas.

La formule de l'EMA de la télévision est la suivante: sum = na ((sum[1])? sma ((src, length)): alpha * src + (1 - alpha) * nz ((sum[1]) Je ne comprends pas ce passage, quelqu'un peut-il m'aider à le traduire en python?

Comment expliquer:

  1. Df[close].ewm ((span=110, ajustez = faux).mean (()
  2. talib.EMA ((np.array ((close), période de temps = 110) Les résultats des tests ne correspondent pas à la TV (moins de 50 sont les mêmes probabilités) et plus de 100 ne sont pas les mêmes.

Plus de

- Je vous en prie.Il s'agit d'une fonction ema bien écrite en JavaScript, et il est important de noter que dans les ensembles de sources, les paramètres d'index et de longueur sont calculés sous différentes conditions.

- Je vous en prie.fonction ema (src, longueur) { la valeur de l'équipement est la valeur de l'équipement; la valeur de l'indicateur est égale ou supérieure à 0, Var alpha = 2 / (longueur + 1) - Je ne sais pas. pour ((var i dans le src) { si ((i< longueur-1)) { Arr[i] = nul; la somme += src[i]; Je ne sais pas. - Je ne sais pas. si i==longueur-1) { Arr[i] = (somme+src[i])/longueur Je ne sais pas. - Je ne sais pas. { autre Arr[i] = alpha * src[i] + (1 - alpha) * arr[i-1) Je ne sais pas. Je ne sais pas. retourner arr; Je ne sais pas.

Le foinL'algorithme ewm peut s'écrire lui-même, spécifiquement ewm = alpha*close+(1-alpha) *ewm

Le cochon── actuellement obtenu une valeur approximative en modifiant l'exp=0.1── merci.

Le foinL'algorithme n'est pas très similaire, il y a des différences subtiles qui peuvent être ignorées, par exemple, comment la première valeur doit être prise en utilisant la méthode de l'irradiation.

Le cochonIl semble que les résultats ne soient pas les mêmes que ceux de l'ewma. def EMA ((ps, période=5, exp=0.1)): ewma=pd.Series ((0.0,index=ps.index) est une série de fichiers ewma[period-1]=ps[:period].mean (en anglais) Pour i in range ((period, len ((ps)): ewma[i] = exp*ps[i]+(1-exp) *ewma[i-1] retourner ewma