TA-Lib MA_Type

在TA-Lib中有一个参数的类型是MA_Type， 谷歌了一下，把内容贴出来。 
 
主要就是使用不一样的加权方式对数据进行处理。

import talib

from talib import MA_Type



MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

 
移动平均（英语：moving average，MA），又称“移动平均线”简称均线，是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。最常见的是利用股价、回报或交易量等变数计算出移动平均。
移动平均可抚平短期波动，反映出长期趋势或周期。数学上，移动平均可视为一种卷积。
 

简单移动平均（英语：simple moving average，SMA）是某变数之前n个数值的未作加权算术平均。例如，收市价的10日简单移动平均指之前10日收市价的平均数。：

当计算连续的数值，一个新的数值加入，同时一个旧数值剔出，所以无需每次都重新逐个数值加起来。
在技术分析中，不同的市场对常用天数（n值）有不同的需求，例如：某些市场普遍的n值为10日、40日、200日；有些则是5日、10日、20日、60日、120日、240日，视乎分析时期长短而定。投资者冀从移动平均线的图表中分辨出支持位或阻力位。
 
 
 
加权移动平均（英语：weighted moving average，WMA）指计算平均值时将个别数据乘以不同数值，在技术分析中，n日WMA的最近期一个数值乘以n、次近的乘以n-1，如此类推，一直到0：
 
指数移动平均（英语：exponential moving average，EMA或EWMA）是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权影响力随时间而指数式递减，越近期的数据加权影响力越重，但较旧的数据也给予一定的加权值
 
     
     WMA                                             EMA
 
 
使用下面的代码实现不一样的MA
 

    #MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

    df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')

    closed=df['close'].values

    sma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=0)

    ema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=1)

    wma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=2)

    dema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=3)

    tema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=4)

    trima=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=5)

    kma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=6)

    mama=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=7)

    t3=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=8)

    #ouput=talib.MA(closed,timeperiod=5,matype=0)

    print closed

    plt.ylim([0,40])

    plt.plot(sma)

    plt.plot(ema)

    plt.plot(wma)

    plt.plot(dema)

    plt.plot(tema)

    plt.plot(trima)

    plt.plot(kma)

    plt.plot(mama)

    plt.plot(t3)

    plt.grid()

    plt.show()

生成的图像如下：


 
http://30daydo.com/article/201
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