pine_ema(src, length) =>
alpha = 2 / (length + 1)
sum = 0.0
sum := na(sum[1]) ? sma(src, length) : alpha * src + (1 - alpha) * nz(sum[1])
plot(pine_ema(close,15))
Công thức EMA của TV là sum: = na(sum[1]) ? sma(src, length) : alpha * src + (1 - alpha) * nz(sum[1])
Tôi không hiểu rõ đoạn này, có ai giúp tôi đọc nó thành Python được không, cảm ơn.
Ghi chú:
- df['close'].ewm(span=110,adjust = False).mean()
- talib.EMA(np.array(close), timeperiod=110)
Các kết quả thử nghiệm đều không phù hợp với TV (tương đương với xác suất nhỏ hơn 50) và lớn hơn 100 thì khác nhau. Vì vậy, hãy xem xét thử nghiệm eMA để giải tv.
function ema(src, length) {
var arr = [];
var sum = 0;
var alpha = 2 / (length + 1)
for(var i in src) {
if( i<length-1 ) {
arr[i] = null;
sum += src[i];
}
if( i==length-1 ) {
arr[i] = (sum+src[i])/length;
}
else {
arr[i] = alpha * src[i] + (1 - alpha) * arr[i-1]
}
}
return arr;
}
好像结果跟ewma也不相同
def EMA(ps,period=5,exp=0.1):
ewma=pd.Series(0.0,index=ps.index)
ewma[period-1]=ps[:period].mean()
for i in range(period,len(ps)):
ewma[i] =exp*ps[i]+(1-exp)*ewma[i-1]
return ewma
- 1