[量化投资-学习笔记004]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-EMA均线

本文主要是介绍[量化投资-学习笔记004]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-EMA均线，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在之前的文章中用 Python 直接计算的 MA 均线，但面对 EMA 我认怂了。
Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MA均线的多种实现方式

高数是我们在大学唯一挂过的科。这次直接使用 Pandas 库的 DataFrame.ewm 函数，便捷又省事。
并且用 Pandas 直接对之前 MA 均线进行改写。

我一直同意：I would rather be vaguely right than precisely wrong.

EMA 公式：

EMA(t)=平滑常数*当前价格+(1-平滑常数)*EMA(t-1)

1. 获取数据

还是使用 Restful 方式从 TDengine 查询数据，并转换成 DataFrame 格式。想看获取数据完整代码的同学，可以翻我之前的笔记。

##SQL
st = '2022-08-01'
et = '2022-10-01'
sql = 'select last(tdate),last(close) from trade_data_a.tdata where fcode="000001" and tdate>="'+st+'" and tdate<="'+et+'"' +' interval(1d) '## 通过Restful 从 TDengine 获取交易数据
def request_post(url, sql, user, pwd):try:sql = sql.encode("utf-8")headers = {'Connection': 'keep-alive','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br'}result = requests.post(url, data=sql, auth=HTTPBasicAuth(user,pwd),headers=headers)text=result.content.decode()return textexcept Exception as e:print(e)## 判断查询是否成功
def check_return(result):datart = json.loads(result).get("code")if  str(datart) == '0':chkrt = 'succ'else:chkrt = 'error' return chkrt## 将返回的 Json 转换为 DataFrame
def request_get_d(resInfo):load_data = json.loads(resInfo)data = load_data.get("data")df = pd.DataFrame(data)df.rename(columns={0:'tdate',1:'close'},inplace=True)return df

2.计算均线

不得不说，用别人的轮子就是方便。

if __name__ == '__main__':rt = request_post(tdurl,sql,username,password)scode = check_return(rt)if scode != 'error':df = request_get_d(rt)ema5 = pd.DataFrame.ewm(df['close'],span=5).mean() ema10 = pd.DataFrame.ewm(df['close'],span=10).mean() 

3. 绘制图形

        plt.title("EMA")plt.plot(ema5,'g',linewidth=1.0,label='EMA5')plt.plot(ema10,'r',linewidth=1.0,label='EMA10')plt.legend()plt.grid()plt.show()

看起来比上次计算 MA 均线简单多了，毕竟是站在别人的肩膀上嘛。

题外话

历史数据的均线基本不会变化，计算好以后可以直接写到 TDengine 里面，然后在 Grafana 中展示。

这部分的实现放在下个笔记。

1. 均线的周期

绘制均线必须要指定周期，通常使用的周期为5、10、20，为什么呢？？

因为通常一周的交易日是5天，其他为5的倍数，那么这个周期是否能够准确趋势的变化呢？

有句话说的很好，技术分析总是在不断的自我验证中走向灭亡。

因此均线周期的选择并非一成不变的，通过修改周期，可能会获得不同的视角。

2. 均线的使用

仔细观察就会发现：均线相较于实际数据数据是滞后的，周期越长滞后越严重。MA 均线比 EMA 均线更加滞后，因为 EMA中 最近的数据具有较大的权重。

因此，均线只是对历史价格趋势的描述，而非预测。这点非常重要。也就是说，均线是用来确认趋势，对价格走势进行验证的。

这篇关于[量化投资-学习笔记004]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-EMA均线的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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