第一节:我用Python论证移动平均线(MA)真的靠谱吗?

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什么是MA

所谓“移动平均线”是指一段时间内股票价格的算术平均线,通常以收盘价作为计算值。它是一种趋向类技术指标。

在证券投资中,要赚钱无非是降低成本、提高收入,以期获得较高利润,也就是要低买高卖,买时越低越好,卖时越高越好。然而,股价上下波动,并非个人的意志所能决定。因此,广大投资者,尤其是大众散户,一定要研判大势、吃准大势,顺水行舟,否则逆势操作往往会造成损失。

那么,如何研判大势呢? 在技术分析各项指标中,移动平均线是运用得最多、准确性也相对较高? 的指标之一。要了解移动平均线,首先要掌握移动平均数。

移动平均线依计算周期分为短期(如5日、10日、20日,5日、10日是日线,20日正好是4周,接近一个月,有人把20日均线称为月线)、中期(如30日、60日)和长期(如120日、240日)移动平均线。最常用的是5日、10日、20日和30日移动平均线,即MA(5)、MA(10)、MA(20)、MA(30)。

MA计算公式

![[Pasted image 20230629150209.png]]

实际应用中常用收盘价计算简单移动平均线,其语法和计算方法为:

MA(CLOSE,N)=(第1日收盘价+第2日收盘价+…+第N日收盘价)/N

“CLOSE”可省略,即:

MA (N)=(C1 +C2 +C3 +…+C N )/N

C为每日收盘价,N为计算周期,一般N定为5、10、30、60等。

其它MA类型

EMA

EMA(Exponential Moving Average)是指数平均数指标,也叫EXPMA指标,它也是一种趋向类指标。指数平滑平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。

计算公式EMA = m ×(当日指数值–昨日指数平均值)+ 昨日指数平均值
其中m为平滑系数,m=2/(周期单位+1)。若令周期单位为N,当日收盘(CLOSE)指数值为C,当日指数平均值为Y,昨日指数平均值为Y’,由此得到:

![[Pasted image 20230629151001.png]]
使用向前引用函数REF:Y’=REF(C,1),即昨日收盘价,则

2日移动平均值:Y2=EMA(C,2)=2/3×C+1/3×REF(C,1)
3日移动平均值:Y3=EMA(C,3)=2/4×C+2/4×Y2

所以,EMA在计算平均值时,考虑了前一日的平均值,平滑系数m是固定的,它是利用今日的值与前一日的平均值的差,再考虑平滑系数计算出来的平均值,所以EMA也称“异同平均”。

SMA

因为EMA的平滑系数是固定的,即m=2/(N+1),因此,如果要改变平滑系数,就要用到SMA。SMA(C,N,M)与EMA(C,N)的区别就是增加了权重参数M,这样我们可以根据需要调整当日数值在均价中的权重m=M/N,要求N>M。

若Y=SMA(C,N,M),则SMA的计算公式为
![[Pasted image 20230629151303.png]]
其中,Y’表示上一周期的Y值,N必须大于M。例如,SMA(CLOSE,20,1)表示求20日移动平均价。

通达信代码

MA1:MA(CLOSE,M1);
MA2:MA(CLOSE,M2);
MA3:MA(CLOSE,M3);
MA4:MA(CLOSE,M4);
MA5:MA(CLOSE,M5);
参 数 最小值 最大值 默认值
M1 0 1000 5
M2 0 1000 10
M3 0 1000 20
M4 0 1000 60
M5 0 1000 120

python 代码

def MA(DF, N):  
   return pd.Series.rolling(DF, N).mean().round(2)

def EMA(DF, N):  
   return pd.Series(DF).ewm(alpha=2/(N+1), adjust=True).mean().round(2)
   
def SMA(DF, N, M):  
   return pd.Series(DF).ewm(alpha=M / N, adjust=True).mean().round(2)

MA的应用

  • 金叉和死叉:由下向上突破某一或某几个均线称为金叉。由上向下跌破某一或某几个均线称为死叉;
  • 多头/空头排列:股价由下向上突破5日、10日、30日移动平均线,且3条移动平均线呈上升趋势。股价先后跌破5日、10日、30日移动平均线,且30日移动平均线有向右下方移动的趋势;
  • 死亡三角:K线进入由某三条均线组成的三角形中;

写在最后

其实任何技术形态只是看图说话罢了,你能看到的其实都是庄家主力想让你看到的!
但是我们一没消息渠道,二没人脉渠道,三也没有在上市公司做财务的亲戚,能有个图能看就很不错了,不然又能怎样? ̄□ ̄||

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