移动平均线系列
移动平均线是技术分析理论中应用最普遍的指标之一，主要用于确认、跟踪和判断趋势，提示买入和卖出信号，在单边市场行情中可以较好的把握市场机会和规避风险。但是，移动平均线一般要与其他的技术指标或基本面相结合来使用，特别是当市场处于盘整行情时，其买入卖出信号会频繁出现，容易失真。 通用函数 ...
原文：statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose使用移动平均线进行季节性分解
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend 季节性seasonality和随机残差residuals statsmodels使用的X 分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势 季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为 additive 加法模型 和 multiplicative 乘法模型 ...
2020-12-18 16:21 0 3959 推荐指数：
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15--时序的平滑化和季节性分解
1 时序的平滑化和季节性分解 对时序数据建立复杂模型之前也需要对其进行描述和可视化。在本节中，我们将对时序进行平滑化以探究其总体趋势，并对其进行分解以观察时序中是否存在季节性因素。 1.1 通过简单移动平均进行平滑处理 时序数据集中通常有很显著的随机或误差成分。为了辨明数据中的规律，我们总是 ...
R学习日记——分解时间序列（季节性数据）
上篇说明了分解非季节性数据的方法。就是通过TTS包的SMA（）函数进行简单移动平均平滑。让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势。然后再进行时间序列曲线的回归预测。 本次，开始分解季节性时间序列。 一个季节性时间序列中会包含三部分，趋势部分、季节性部分和无规则部分 ...
简单移动平均线、加权移动平均线、指数平滑移动平均
移动平均线的种类 移动平均线可分为“算术移动平均线”、“加权移动平均线”、“指数平滑移动平均线”三种。 １．算术移动平均线(MA) 算术移动平均线是简单而普遍的移动平均线。平均线是指算术平均数，计算方法为一组数字相加，除以该组数据的组成个数。 以５天移动平均线为便，计算方法 ...
(转)简单移动平均线（Simple Moving Average，SMA) 定义及使用
原文链接：https://blog.csdn.net/Enjolras_fuu/article/details/88602309 扩展 ...
Python数据挖掘-时间序列-非季节性时间学分解
概念 时间序列（Time Series） 时间序列是均匀时间间隔上的观测值序列 时间序列分析（Time Series Analysis） 趋势分析 序列分解 序列预测 时间序列分解（Time-Series Decomposition） 时间写按照季节性来分类 ...
季节性带趋势的预测：示例
对于有趋势的季节需求，我们这里介绍一个常用的方法，准确度不是最高，但相对简单易行。 我们先看一下季节性和周期性的区别。周期性是时间序列呈现出波浪形起伏，上下起伏，一般由商业和经济活动引起。它不同于趋势变 动，不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；它也不同于季节变动，季节变动有比 ...
指标详解（2）-- 指数平滑移动平均线（MACD）详解
一、定义：MACD称为指数平滑移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。 二、描述： ⒈由于MACD是一项中 ...