股票收盘价与滑动平均线MA

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美股夏季涨势是不是熊市反弹，200日移动均线是关键

美国股市已从6月中旬的低点反弹，但标普500指数在一条关键移动均线附近遇到了强大阻力。图表观察人士称，如果不能克服这个阻力，可能会引发股市在短期内大幅回落，回吐近期的涨幅，同时会印证这波夏季涨势是属于熊市反弹的观点。

Arbeter Investments总裁Mark Arbeter说：“昨日，标普500指数只差那么一点点，就要碰到略微下降的200日移动均线了，然而设备停止了买入，按下了卖出按钮。正如我们所说，200日移动均线构成了一个强大阻力，该均线现已升至4,367点，这一点位为本轮熊市的61.8%回撤位。”

移动平均线指标——MA

MACD指标，英文全称是Moving Average Convergence and Divergence，中文全称为指数平滑异同移.

随机指标-KDJ

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【数据挖掘】使用移动平均预测道琼斯、纳斯达克、标准普尔指数——Python中的基本数据操作和可视化

移动平均值，就是指定时间段，对时间序列数据进行移动计算平均值。移动平均值常常用在计算股票的移动平均线、存货成本等方面。移动平均的本质是⼀种低通滤波。它的⽬的是过滤掉时间序列中的⾼频扰动，保留有⽤的低频趋势。计算公式： S M A t = P 1 + P 2 + … + P n n S M A_=\frac+P_+\ldots+P_> SM A t = n P 1 + P 2 + … + P n

比如若依次得到测定值
x 1 、 x 2 、 x 3 、 x 4 、 x 5 、 x 6 、 x 7 . . . x_1、x_2、x_3、x_4、x_5、x_6、x_7… x 1 、 x 2 、 x 3 、 x 4 、 x 5 、 x 6 、 x 7 …

y 1 = ( x 1 + x 2 + x 3 ) / 3 、 y 2 = ( x 2 + x 3 + x 4 ) / 3…. y_1=(x_1+x_2+x_3)/3、y_2=(x_2+x_3+x_4)/3…. ( x 1 + x 3 ) /3 、 y 2 = ( x 2 + x 4 ) /3….

而 panda提供了rolling函数可以用来计算移动平均，使用简单，速度较快：

DataFrame.rolling(股票收盘价与滑动平均线MA window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)

参数	用法
window	表示时间窗的大小，注意有两种形式(int or offset)。如果使用int，则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗的大小。
min_periods	最少需要有值的观测点的数量，对于int类型，默认与window相等。对于offset类型，默认为1。
freq	不用管，从0.18版本中已经被舍弃。
win_type	窗口类型，不用管，默认为None一般不特殊指定
on	对于DataFrame如果不使用index(索引)作为rolling的列，那幺用on来指定使用哪列。
closed	定义区间的开闭，不用管，新版本中已经被舍弃
axis	方向(轴)，一般都是0。
center	是否使用window的中间值作为label，默认为false。只能在window是int时使用。

那幺我们使用的简单移动平均直接使用： data['ma5'] = data['Adj Close'].rolling(5).mean() ，其表示窗口大小为5的移动平均。计算后，使用matplotlib.pyplot进行画图，横轴为时间，竖轴为预测价格，将其在pyplot 图中打印:

可以发现，移动平均存在一定的滞后性，移动平均以滞后性的代价换来了平滑性，滞后性说明由简单移动平均计算得到的低频趋势对近期的最新数据不够敏感。没有未来数据便是滞后的根本原因。当股价不是随着趋势的变化方向，发生突发的方向趋势，移动平均线行动往往过于迟缓，改变方向速度落后于大趋势。这是一个极大弱点

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Alpha Inc于去年注册成立为银行，现在已接近年底，以报告该公司的财务报表。中央银行的规范要求银行报告该账户的平均余额，而不是在年末时结清余额。平均余额应按月进行。该公司的财务分析师采用了示例帐户187，以下是所报告的期末余额.

解决方案

第10天的MA将为–

Vivek先生想根据最近10天的平均值计算明天的洋葱估计价格。他认为，由于燃油价格上涨，利润率有10％的上升趋势。他还认为，洋葱的价格会根据移动平均线而波动。最近10天每公斤洋葱的价格是15、17、22、25、21、23、25、22、20、22。根据给定的标准，您需要计算第11天的洋葱预计价格。