首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在pine脚本上玩SMA的时间框架?

在pine脚本上使用SMA(简单移动平均)的时间框架,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和函数:
  2. 导入所需的库和函数:
  3. 创建自定义函数来计算SMA:
  4. 创建自定义函数来计算SMA:
  5. 调用自定义函数并绘制SMA线:
  6. 调用自定义函数并绘制SMA线:

以上代码将在pine脚本中创建一个自定义函数sma_tf,该函数接受源数据、长度和时间框架作为参数,并返回相应时间框架下的SMA值。然后,我们调用该函数并绘制了三个不同时间框架下的SMA线(1小时、4小时和1天)。

这样,你就可以在pine脚本上使用SMA的时间框架了。请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,建议你访问腾讯云官方网站或进行相关搜索,以获取与云计算和金融数据分析相关的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

BackTrader 中文文档(二十七)

内置的DataResampler将用于创建较大的时间框架。 一些示例如下,但首先是测试脚本的来源。...脚本还允许加载第二个数据 将数据添加到 cerebro 将重新采样的数据(较大的时间框架)添加到 cerebro 运行 示例 1 - 每日和每周 脚本的调用: $ ....,特别是当涉及到起始点时 脚本可以采用--indicators来添加一个策略,该策略在较小时间框架和较大时间框架的数据上创建10 周期的简单移动平均线。...脚本覆盖了nextstart,它只被调用一次,默认调用next以显示首次调用的时间。 调用 1: 只有较小的时间框架,即每日,才有一个简单移动平均值。 命令行和输出 $ ....DataResampler 中 时间框架 压缩 示例代码(底部的整个脚本)。

29400

BackTrader 中文文档(二十六)

重新取样可以管理这 3 个前述的时间框架并将其取样。 注意 因为 tick 数据是最低可能的时间框架,它实际上可以被“压缩”(n bars to 1 bar),但不能从最小的时间框架进行取样。...如果: 策略在时间框架 X(例如:每日)上运行 和 较小时间框架 Y(例如:1 分钟)的数据可用 数据重放正如其名称所示: Replay a daily bar using the 1 minute data...关键: 策略的长度(len(self))每 5 个柱状图(每周 5 个交易日)发生变化 该策略实际上看到: 每周柱状图是如何在 5 次快照中发展的。...示例 2 - 每日到每日带压缩 当然,“重放”也可以应用于相同的时间框架,但具有压缩。 控制台: $ ....通常会提供一组较小的时间范围数据,可以用来离散地重播系统运行的时间范围。 测试脚本。

23400
  • 【教程】估算一个最佳学习速率,以更好地训练深度神经网络

    许多随机梯度下降的变体,如Adam, RMSProp, Adagrad等等,都可以让你设置学习速率。学习速率能够告诉优化器,在一个小批次处理的梯度方向移动权重的距离有多远。...权重的变化会非常大,以至于优化器会超过最小值,并使损失变得更严重。 梯度下降与小(上)和大(下)学习速率。...我们可能从一个很大的值开始,比如0.1,然后尝试以指数方式降低的值,如0.01, 0.001等等。...另一种观察这些数字的方法是计算损失的变化率(损失函数关于迭代次数的导数),然后绘制y轴上的变化率和x轴上的学习速率。 损失变化率 它看起来波动有些大,让我们用简单的移动平均数的方法来平滑它。...另一件要优化的事情是学习进度:如何在训练中改变学习速率。传统观点认为,随着时间的推移,学习速率会逐渐下降,有多种方法来设置:当损失停止改进、指数学习速率衰减,等等情况发生时,学习速率就会降低。

    1K60

    BackTrader 中文文档(二十四)

    并且指标和观察者在可能的情况下被限制为1,如输出的最后几行所示。 脚本代码和用法 在backtrader源代码中作为示例提供。用法: $ ....语法已经被重用以适应不同的时间框架。...例如,对于每日时间段: 每日图表的枢轴点使用先前月份的数据 这可能看起来很麻烦,因为对于每个时间框架,都需要定义必须使用的其他时间框架。...该系统将具有数据,再加上额外的输入重采样为所需的时间框架。 PivotPoint 指标将使用已重采样的数据工作,这些数据已处于所需的 每月 时间框架中,以供原始数据时间框架使用,即 每日。...但backtrader支持从一个数据到另一个数据的交叉绘图。虽然需要在1.2.8.88中进行小的添加以支持将数据交叉绘制到不同时间框架的数据上。

    53200

    BackTrader 中文文档(一)

    原文:www.backtrader.com/ 一个功能丰富的 Python 框架,用于回测和交易 backtrader允许您专注于编写可重复使用的交易策略、指标和分析器,而不必花时间构建基础设施。...可以混合和运行多个时间框架 集成重采样和重播功能 内置电池的经纪人 订单类型:Market、Limit、Stop、StopLimit、StopTrail、StopTrailLimit、OCO...,如“能源交易”等行业。...Justin Wagner 加密货币机器人与编码策略以及回测 Backtest Rookies(多篇文章) Backtrader:数据回放 CSDN - 千塘夏家子 Backtrader 量化平台教程(8)时间框架...*“退出概念”*将是一个简单的概念: 在过了 5 个 bar(第 6 个 bar)之后退出,无论好坏都要退出 请注意,没有暗示“时间”或“时间框架”:bar 的数量。

    97000

    在 Swift 中实现字符串分割问题:以字典中的单词构造句子

    ,如字段筛选、数据压缩,以及如何在实际开发中使用这些技术优化接口数据传输效率。...通过 ArkUI 和 ArkTS,展示了一个可运行的 Demo 代码模块,帮助开发者理解并实践这些技巧。感兴趣的同学可以看看!前言本题由于没有合适答案为以往遗留问题,最近有时间将以往遗留问题一一完善。...如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。难度水平:困难摘要本篇文章将探讨如何在 Swift 中解决字符串分割问题,即将给定字符串根据字典中的单词构造出所有可能的句子。...", "pineapple"]print(wordBreak(s, wordDict))// 输出: ["pine apple pen apple", "pineapple pen apple", "pine...本方法利用了动态规划的思想,避免了重复计算,适用于字符串长度较小的情况(如本题中的限制 s.length <= 20)。代码清晰易懂,性能也相对优秀。

    12922

    手把手教你估算深度神经网络的最优学习率(附代码&教程)

    目前这门课程还没有对公众开放,但是现在网络上有去年的版本,且年末会在 course.fast.ai (http://course.fast.ai/) 上更新。...如果学习率很低,训练会变得更加可靠,但是优化会耗费较长的时间,因为朝向损失函数最小值的每个步长很小。 如果学习率很高,训练可能根本不会收敛,甚至会发散。...训练过程中,最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序,以便在训练的稍后时间查找学习率。...另一个需要优化的是学习计划(learning schedule):如何在训练过程中改变学习率。...我上面引用的论文描述了一种循环改变学习率的新方法,它能提升卷积神经网络在各种图像分类任务上的性能表现。

    1.5K70

    BackTrader 中文文档(二十五)

    感谢上帝,它是通用的 只有单个价格元素和单个成交量元素的情况下,价格分配是清晰的:将价格分配给四个价格元素,将成交量分配给成交量 当涉及到重新采样时,与上采样到更大时间框架不同,关键将是条数...backtrader需要一些用于同步的东西(多个数据源、多个时间框架、重新采样、重播),就像阿基米德需要杠杆一样。...而概念上,Ask与high和low没有任何关系。 有可能,与这些字段一起工作并在高频交易领域操作(或研究)的人并不关心Stochastic作为首选指标 其他指标如移动平均完全正常。...现在使用SessionFilter运行,并告诉脚本使用 09:30 和 17:30 作为会话的开始/结束时间: $ ....分配不同的标记在图表上(测试值使用 0、1 和 2) 该脚本支持使用三个 id(0、1、2)或仅使用 0(默认值) 未启用多个 id 的执行: $ .

    49400

    SSM 能取代 Transformer 搞出更「牛」的大模型吗?

    图:SSD 框架(红、蓝)介绍。状态空间模型(即半可分矩阵)和结构化掩码注意力(SMA)囊括了一大类高效序列模型。它们的交集就是 SSD 模型(紫色)。...④ 虽然一般的非线性 RNN(如 LSTM)不能写成 matrix mixer,但状态空间模型(SSM)可以。...4、论文从算法角度考虑了 SSM 写成 matrix mixer 形式,其核心结论之一在于:「所有 SSM 的算法都可以看作是半可分矩阵上的结构化矩阵乘法算法」 ① 在此基础上, SSD 模型的对偶性可以看作是半可分矩阵上的两种不同的矩阵乘法算法...③ 体而言,SSD 模型可以看作是一个 1-SS SMA, 7、基于 SSD 框架设计的 Mamba-2 架构比初代 Mamba 支持更大的状态维度(从 16 扩展到 256+),且具备更快的训练速度。...如通过张量并行和序列并行将 SSM 扩展成更大的模型和更长的序列,或是通过引入可变序列长度帮 SSM 实现更快的微调和推理。

    34510

    教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率

    目前这门课程还没有对公众开放,但是现在网络上有去年的版本,且年末会在 course.fast.ai (http://course.fast.ai/) 上更新。 学习率如何影响训练?...这个学习率就是我们能用的最大值,任何更大的值都不能让训练收敛。不过,这个初始学习率也过大了:它不足以训练多个 epoch,因为随着时间的推移网络将需要更加细粒度的权重更新。...训练过程中,最优学习率会随着时间推移而下降。你可以定期重新运行相同的学习率搜索程序,以便在训练的稍后时间查找学习率。...另一个需要优化的是学习计划(learning schedule):如何在训练过程中改变学习率。...我上面引用的论文描述了一种循环改变学习率的新方法,它能提升卷积神经网络在各种图像分类任务上的性能表现。 ?

    1.3K50

    利用fMRI验证运动执行和想象期间辅助运动区fNIRS激活

    对于SMA,如fMRI所证实,预测ME和Ml会激活SMA,并且激活在空间上明显对应fNIRS的通道。预计SMA fNIRS数据的时间过程与SMA fMRI时间过程(空间特异性)相匹配。...图2 被试内:时间序列相关性。 表2 被试内:时间序列相关性(所有任务与SMA ROI) 总之,这些结果证实了fNIRS时间序列数据的预测任务相关的空间特异性,最明显的是ME任务。...在受试者之间的水平上,通过比较fMRI CHANLOCSβ图与­Δ[HbO]和Δ[HbR]的β图来确定空间特异性。这些图涵盖SMA和左右M1分区。...也就是说,未标记的fNIRS数据类型的更大影响大小可能是从邻近但更强烈激活的大脑区域(例如,一个本应覆盖SMA的通道,因此为SMA数据分析而选择的通道实际上记录了M1中的数据)拾取活动的结果。...需要按照预先指定的顺序并在任务块的持续时间内连续按下键。MI任务是想象双侧全身运动,包括手臂和腿,如游泳,并且被试有执行该动作的经验。要求被试自己提供想法,没有提供示例。

    44830

    BackTrader 中文文档(十三)

    如预期的那样,交易日在13:00提前关闭,但重新采样器不知道这一点(官方交易结束时间为16:00),并继续提供上一交易日(2016-11-23)的重新采样日线柱形图,新的重新采样日线柱形图首次在下一个交易日...策略的额外奖金 第一个datetime,属于策略的时间,总是在一个不同的时区,实际上是UTC。同样在这个版本1.9.42.116中可以同步。...注意 实际上,我们可以向脚本输入 1 亿根蜡烛,内存消耗量仍将保持在75 兆字节不变 再次使用pypy进行操作 现在我们知道如何优化,让我们按照pypy的方式来做。 $ ....无论如何,它仍然表现出色,并且在内存消耗方面有重要的改进 运行完整的交易 该脚本可以创建指标(移动平均线)并在 100 个数据源上执行多空策略,使用移动平均线的交叉。...pypy,启用交易,并且使用随机数据集(比平常更多的交易),整个 2M 根蜡烛的处理时间为: 156.94秒,即:几乎2 分钟 37 秒 考虑到这是在一台同时运行多个其他任务的笔记本电脑上完成的,可以得出结论

    40700

    Transformers是SSMs:通过结构化状态空间对偶性的广义模型和高效算法(一)

    我们表明,这两类模型实际上是非常相关的,并在一个经过充分研究的结构化半可分离矩阵类的各种分解之间,发展出SSM和注意力变体之间丰富的理论联系框架。...这类SSM有许多变种,与神经序列模型的几个主要范式如连续时间、递归和卷积模型(Gu, Johnson, Goel等人,2021)有深厚的联系。...当SSM的动力学特性如方程(1)所示在时间上是恒定时,该模型被称为线性时不变(LTI)。在这种情况下,它们等同于卷积。...更重要的是,掩码矩阵L可以看作是用一个不同的数据依赖的位置掩码替换Transformer的启发式位置嵌入,这个掩码控制信息在时间上的传递量。...在实践中,可高效计算的SSM仍然需要A上的额外结构,特别是为了避免昂贵的预处理步骤(该步骤具有N阶额外的浮点运算,并且涉及硬件效率低下的操作,如奇异值分解)。

    23410

    确认市场复苏的十大指标

    指标:从历史数据上看,实现价格* 0.7 和 200 D-SMA * 0.6 定价模型之间的交集发生在深熊阶段。...状态:完全确认 指标 4 :经济活动全面复苏 为了演示了小型交易的频率如何显著高于大型交易,我们开发了一个框架,用于评估两个小型的相对交易行为。...这两个实体在链上仍然相对不活跃,但较小的实体正在逐渐增加其活动。 指标 5 :新一轮资本浪潮 链上分析中最强大的工具之一是评估已实现利润和损失,计算为支配代币时的价值与回购时间的差异。...指标:aSOPR 的 90D-SMA 恢复到 1.0 以上,这表明宏观趋势转变回到了盈利的链上支出。这表明很大一部分链上市场活动是盈利的。...状态:完全确认 指标 8 :触底 在最近的一篇文章中,我们开发了一个框架来评估投资者对价格波动的“抵御能力”,以及它如何影响利润中的供应比例。

    37220

    PyAlgoTrade 0.20 中文文档(一)

    如介绍所述,PyAlgoTrade 的目标是帮助您回测股票交易策略。假设你有一个交易策略的想法,并且想用历史数据评估它的表现,PyAlgoTrade 应该能够让你以最少的努力实现这一点。...数据系列 数据系列是用于管理时间序列数据的抽象。 技术指标 这些是一组过滤器,你用它们对 DataSeries 进行计算。例如 SMA(简单移动平均)、RSI(相对强弱指标)等。...我们打印当前 SMA 值以及收盘价。 如果你运行脚本,你应该会看到收盘价和相应的 SMA 值,但在这种情况下,前 14 个 SMA 值为 None。...例如,获取收盘价上的 RSI 上的 SMA 就像这样简单: from pyalgotrade import strategy from pyalgotrade.barfeed import quandlfeed...如果我串行执行所有组合,那么评估它们并找到最佳参数组合将需要大约 8.5 天的时间。那是一个很长的时间,但如果我可以让十台 8 核计算机来做这个工作,那么总时间将缩短到约 2.5 小时。

    39810

    BackTrader 中文文档(十五)

    例如,在上面的几行中,我们看到一个0.2,它在代码的几个部分中都被使用:将其作为参数。同样,还有其他值,如0.001和100(实际上已经建议将其作为创建移动平均值的参数)。...并且根据系统范围内的通用datetime进行同步可能是不正确的,因为指标可能正在使用来自周时间框架的数据,而系统时间可能以秒为单位进行计时,因为这是多个数据源之一的最低分辨率。...尽管这似乎是不需要的,但如果系统支持数据重放(即:从较小的时间框架实时构建较大的时间框架),则需要这样做。 最后:指标将其输出值写入当前时间的时刻,即:索引0。否则它将被命名为Study。...但: 只有上穿会考虑发出buy订单 退出市场,即:sell将通过Stop进行 因此,策略将从这个简单的框架开始 class BaseStrategy(bt.Strategy): params...警告:非常严格的止损订单也可能只是使您的持仓退出市场的效果,如果止损设置在价格正常波动范围内。 脚本用法 $ .

    45100

    大学生变身建筑工人:在家隔离的美国学生们,正在Minecraft中复现一座座大学校园

    机器之心报道 参与:蛋酱 受到疫情影响,美国的大学生们也都放假在家很久了,除了上网课、下厨、躺着,剩下的时间他们也没闲着。...为了让校园被更加精确地重建出来,波士顿大学的大一学生 Will Pine 花了不少时间为建筑团队拍摄实景参考照片,并特别记录了楼体每一层的紧急疏散地图,也有学生上传了自己学校的 PDF 版平面设计图。...伯克利音乐学院校园街景,上为实拍,下为搭建景观。 ? ? 波士顿大学健身和娱乐中心。 罗切斯特大学的学生重建了图书馆,图书室内部的搭建也邀请了图书馆的档案管理员参与: ? ? ?...欧柏林大学的学生仿照原有的学生合作社,在游戏里为四分之一的学生提供食品资助,只不过食品变成了不可食用的种子和生鸡肉;在明尼苏达大学,两个学生在绿地上玩迷你排球,互相投掷向日葵。...波士顿大学的两个学生在家隔离的时候感觉无聊透顶,所以在 3 月份创立了「Quaranteen University」,承办来自数百所大学的 2020 届毕业典礼,已经有 706 人报名参加了,也有家长前来咨询如何在游戏中获得一个毕业典礼上的座位

    54320
    领券