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動物園在Matplotlib用「fill_between」正確填寫的時間序列數據的

集與Matplotlib繪製爲： import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def WillR(ohlc, window): high, low, close = ohlc['High'], ohlc['Low'], ohlc['Close'] R = (np.nanmax(high, axis=0) - c

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生成交易信號和戰略dplyr

我最近一直在玩技術交易技術，R. 其中之一，我也發現，成爲一個問題，尤其是對於大型高頻信息的東西，正在生成策略從信號矢量的矢量。我想知道是否沒有更快的方式使用dplyr？讓我們通過下載蘋果的股票，併產生短期和長期均線 library("TTR") library("quantmod") library("PerformanceAnalytics") library("dplyr") g

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如何解釋TA-LIB結果數組？（技術分析庫）

我正在用node-talib（TALIB（技術分析庫）的包裝器）開發金融技術分析算法。給出一個包含400個職位的marketdata數組，我執行一個ADX並獲得一個384個職位的數組。這是什麼意思？那個數組代表什麼？我添加一個例子的代碼： const talib = require("node-talib") // Load market data var marketContents =

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針對Python的Excel xlwings數據輸入技術指標

我正在嘗試使用xlwings來複制一個簡單的技術分析指標。但是，列表/數據似乎不能讀取Excel值。下面是代碼 import pandas as pd import datetime as dt import numpy as np @xw.func def EMA(df, n): EMA = pd.Series(pd.ewma(df['Close'], span = n, m

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Pyalgotrade SMA編碼說明

我已經開始學習和測試PyAlgoTrade，並且很難理解一些技術背後的一些邏輯，如SMA和RSI。我明白self.info（）函數會打印出它作爲變量所需的數據框提要，但是，在SMA和RSI之後的[-1]後面的代碼最後一行顯示的角色是什麼？ from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed fr

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R中的鋸齒形指標

我有一些簡單的R代碼來讀取股票價格列表。我想繪製ZigZag指標，突出顯示所有拐點，並打印出最後三個拐點的值。這應該這樣做，但它不能正常工作。任何想法爲什麼？ library(TTR) mydata <-read.csv("EURUSD.csv", sep=",",header=TRUE) attach(mydata) plot(BAR, PRICE) zz <- ZigZag(P

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如何將技術指標應用到股票列表中

我試圖將MACD和RSI技術指標應用於股票列表的調整價格。代碼的最終目標是基於2個指標爲每隻股票生成買/賣信號。但是，使用lapply函數應用指標時遇到了問題。我會感謝你的幫助。謝謝！ #Load Packages library(quantstrat) #Initialise Settings start.date <- "2016-01-01" end.dat

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燭臺模式指示燈

是否有一個燭臺模式指示燈，它能夠捕捉這裏的燭臺： http://www.babypips.com/school/elementary/japanese-candle-sticks/japanese-candlesticks-cheat-sheet.html ？

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計算加權移動平均使用大熊貓軋製方法

我計算簡單移動平均： def sma(data_frame, length=15): # TODO: Be sure about default values of length. smas = data_frame.Close.rolling(window=length, center=False).mean() return smas 使用滾動功能可以計算加權

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需要PandasDataSeries上的平均真實範圍和指數移動平均函數

在計算系列的平均真實範圍[ATR]時，我被卡住了。 ATR基本上TrueRange的精通企圖不平均[TR] TR is nothing but MAX of - Method 1: Current High less the current Low Method 2: Current High less the previous Close (absolute value)