Вивчіть основи розрахунку простої ковзної середньої (SMA) на Python

Проста ковзаюча середня (SMA) на Python

Якщо ви цікавитеся кількісною торгівлею або фінансовим аналізом, розуміння того, як розраховувати прості ковзаючі середні (SMA), є дуже важливим. Проста ковзаюча середня - це популярний індикатор технічного аналізу, який використовується для виявлення тенденцій і потенційних змін в ціні цінного паперу або активу. У цій статті ми розглянемо основи розрахунку SMA за допомогою Python, однієї з найпоширеніших мов програмування в цій галузі.

Зміст

Перш ніж зануритися в код, важливо зрозуміти, що таке ковзаюча середня. Ковзаюче середнє обчислює середнє значення певного набору даних за певний період часу. Усереднюючи дані, вона забезпечує більш плавне представлення загальної тенденції, що полегшує виявлення закономірностей і потенційних розворотів.

Щоб розрахувати просту ковзаючу середню, вам потрібно визначити період, за який ви хочете обчислити середнє. Це може бути певна кількість днів, тижнів, місяців або будь-який інший часовий інтервал, який підходить для вашого аналізу. Після того, як у вас є дані і період, ви можете використовувати Python для розрахунку SMA шляхом підсумовування точок даних за вказаний період і ділення на довжину періоду.

У цій статті ми надамо покрокову інструкцію, як розрахувати просту ковзаючу середню за допомогою Python. Ми розглянемо, як імпортувати необхідні бібліотеки, зчитувати дані з CSV-файлу, розраховувати SMA та візуалізувати результати за допомогою matplotlib. Наприкінці цієї статті ви повинні добре розуміти, як використовувати Python для розрахунку ковзних середніх і застосовувати його у власних проектах фінансового аналізу.

Розуміння простої ковзної середньої (SMA)

Проста ковзаюча середня (SMA) - це загальновживаний індикатор технічного аналізу у фінансах. Він використовується для аналізу часового ряду точок даних і допомагає згладжувати коливання і виявляти тенденції протягом певного періоду часу.

SMA розраховується як середнє значення набору точок даних за певний період часу. Наприклад, якщо у нас є щоденні ціни закриття акцій за останні 20 днів, ми можемо розрахувати 20-денну SMA, склавши ціни закриття і розділивши на 20.

SMA часто використовується для визначення рівнів підтримки і опору, а також для генерації сигналів на покупку і продаж. Коли ціна активу перетинає ковзаючу середню, це вважається “бичачим” сигналом, який вказує на те, що настав сприятливий час для купівлі. І навпаки, коли ціна перетинає SMA нижче, це вважається “ведмежим” сигналом, який вказує на те, що може бути гарний час для продажу.

Важливо відзначити, що SMA є індикатором із запізненням, тобто він заснований на минулих цінових даних і не може точно передбачити майбутній рух цін. Крім того, вибір періоду SMA залежить від уподобань трейдера і конкретного ринку, який аналізується.

На закінчення можна сказати, що проста ковзаюча середня (SMA) є корисним інструментом для аналізу тенденцій і виявлення потенційних торгових можливостей. Розуміючи, як вона розраховується і як її можна використовувати, трейдери можуть приймати більш обґрунтовані рішення і покращувати свої загальні торгові стратегії.

Що таке проста ковзаюча середня?

Проста ковзаюча середня (SMA) - це популярний інструмент технічного аналізу, який використовується для згладжування цінових даних за певний період часу. Він зазвичай використовується для виявлення тенденцій і потенційних сигналів на купівлю або продаж на ціновому графіку.

SMA розраховується шляхом додавання цін закриття акцій або будь-якого іншого активу за певну кількість періодів, а потім діленням суми на кількість періодів.

Наприклад, якщо ми хочемо розрахувати 10-денну SMA акції, нам потрібно скласти ціни закриття акції за останні 10 днів, а потім розділити отриману суму на 10. Це дасть нам середню ціну закриття акції за останні 10 днів.

SMA часто використовують як базову або контрольну лінію, з якою порівнюють поточну ціну активу. Якщо поточна ціна вище SMA, це вважається бичачим сигналом або потенційним сигналом до покупки. Якщо поточна ціна нижче SMA, це вважається “ведмежим” сигналом або потенційним сигналом до продажу.

SMA - це індикатор із запізненням, тобто він базується на минулих цінових даних і не завжди точно відображає поточні ринкові умови. Тим не менш, він все ще широко використовується трейдерами та інвесторами як частина їхнього інструментарію технічного аналізу.

Існують різні варіації SMA, такі як 50-денна SMA або 200-денна SMA, які зазвичай використовуються трейдерами та інвесторами для аналізу довгострокових тенденцій на ринку.

Читайте також: Який щоденний оборот ринку форекс у всьому світі? Відкрийте для себе приголомшливі цифри тут

Таким чином, SMA - це простий, але ефективний інструмент для аналізу цінових тенденцій і виявлення потенційних сигналів до купівлі або продажу. Вона розраховується шляхом усереднення цін закриття активу за певний період часу і зазвичай використовується в технічному аналізі.

Як розрахувати просту ковзаючу середню на Python?

У Python розрахунок простої ковзної середньої (SMA) вимагає використання бібліотеки pandas. Для обчислення SMA вам потрібен набір даних часового ряду або pandas DataFrame, який містить числові значення. Нижче наведені кроки для обчислення SMA в Python:

Імпортуйте необхідні бібліотеки:

import pandas as pd 2. Отримайте дані часового ряду або створіть pandas DataFrame:





Читайте також: Ціна на нафту на торгах сьогодні: Останні новини та аналіз



Приклад часового ряду datadata = [10, 12, 15, 20, 18, 25, 22, 20, 18, 16]# Створити pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
==============================================================================================================================================

Обчислити SMA за допомогою функціїrolling:


Визначити розмір вікна для SMAwindow_size = 3# Обчислити SMAsma = df['Value'].rolling(window_size).mean()
=========================================================================================================

Вивести SMA:

print(sma)

На виході буде отримано об’єкт pandas Series, що містить розраховані значення SMA. Розмір вікна визначає кількість точок даних, що використовуються для розрахунку. У наведеному вище прикладі використовується розмір вікна 3, тому перші 2 значення в ряді SMA будуть NaN (а не число), оскільки для обчислення середньої недостатньо точок даних.

За замовчуванням функція ковзання обчислює SMA, використовуючи рівнозважене вікно. Однак ви можете вказати різну вагу для кожної точки даних за допомогою методу .rolling(window_size).apply() і надати власну функцію, яка обчислює зважене середнє.

На закінчення, розрахунок простої ковзної середньої в Python можна легко зробити за допомогою панд. SMA є корисним інструментом для аналізу даних часових рядів і може використовуватися в різних торгових і прогнозних стратегіях.

ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке проста ковзаюча середня (SMA)?

Проста ковзаюча середня (SMA) - це широко використовуваний технічний індикатор у фінансовому аналізі, який застосовується для виявлення тенденцій в русі цін. Він розраховується шляхом додавання цін закриття певної кількості періодів, а потім ділиться на кількість періодів.

Як обчислюється проста ковзаюча середня (SMA) у Python?

Щоб обчислити просту ковзаючу середню (SMA) в Python, вам потрібно спочатку отримати ціни закриття потрібного періоду. Отримавши ціни закриття, ви можете використовувати бібліотеку pandas для розрахунку SMA за допомогою функцій rolling() і mean().

Чи можна використовувати просту ковзаючу середню (SMA) для прогнозування майбутнього руху цін?

Незважаючи на те, що проста ковзаюча середня (SMA) є корисним інструментом для виявлення тенденцій в русі цін, вона не призначена для використання в якості самостійного індикатора для прогнозування. Воно в першу чергу використовується для згладжування цінових даних і надання більш чіткої картини загальної тенденції.

Яке значення має вибір кількості періодів для розрахунку простої ковзної середньої (SMA)?

Кількість періодів, обраних для розрахунку простої ковзної середньої (SMA), визначає чутливість індикатора. Більш короткі періоди дають більш чутливу SMA, яка швидко реагує на зміну ціни, в той час як довші періоди дають більш плавну SMA, яка повільніше реагує на зміну ціни.

Чи є якісь обмеження або недоліки у використанні простої ковзної середньої (SMA)?

Незважаючи на те, що проста ковзаюча середня (SMA) є популярним і широко використовуваним індикатором, він має деякі обмеження. SMA є ретроспективним і може неточно відображати поточні ринкові умови. Крім того, SMA може генерувати помилкові сигнали в періоди волатильності ринку, що призводить до неточних прогнозів.

Що таке проста ковзаюча середня (SMA)?

Проста ковзаюча середня (SMA) - це широко використовуваний індикатор технічного аналізу, який допомагає згладжувати цінові дані шляхом обчислення середнього значення вибраного діапазону цін за певний період часу. Він зазвичай використовується для визначення напрямку тренду і генерування сигналів на купівлю або продаж.