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  • 1.指数平均数指标(EXPMA或EMA) 指数平均数指标(Exponential Moving Average,EXPMA或EMA) EXPMA=(当日或当期收盘价-上一日或上期EXPMA)/N+上一日或上期EXPMA,其中,首次上期EXPMA值为上一期收盘价,N为...
    1.指数平均数指标(EXPMA或EMA)

    指数平均数指标(Exponential Moving Average,EXPMA或EMA) EXPMA=(当日或当期收盘价-上一日或上期EXPMA)/N+上一日或上期EXPMA,其中,首次上期EXPMA值为上一期收盘价,N为天数。

    从EXPMA指标的构造原理和它的使用原则来看,这一指标更接近于均线指标,而且由于EXPMA指标通过对参数进行有效地设定,可以发挥出比均线指标更为直观和有用的信息。

     '''#指数平均数指标
           公式:EXPMA=(当日或当期收盘价-上一日或上期EXPMA)/N+上一日或上期EXPMA,其中,首次上期EXPMA值为上一期收盘价,N为天数
               self.smfactor -> 2 / (1 + period)
               self.smfactor1 -> `1 - self.smfactor`
               movav = prev * (1.0 - smoothfactor) + newdata * smoothfactor
        '''
        
        def __init__(self):
            #ema源码位于indicators\ema.py
            #指标必须要定义在策略类中的初始化函数中
            self.ema=bt.ind.MovingAverageExponential(period=15)
            
        def next(self):
            #self.data.close是表示收盘价
            #收盘价大于ema,买入
            if self.data.close>self.ema:
                self.buy()
            
            #收盘价小于等于ema,卖出
            if self.data.close<=self.ema:
                self.sell()
    
    2.EXPMA指标应用原则
    a.在上升行情中,K线、短期EXPMA线、长期EXPMA线从高到低依次排列时,视为多头特征;在下调行情中,长期EXPMA线、短期EXPMA线、K线从高到低依次排列时,视为空头特征。

    b.当短期EXPMA线从下而上穿越长期EXPMA线时,一般视其为买入信号,此时短期EXPMA线对价格走势将起到助涨的作用。当短期EXPMA线从上而下穿越长期EXPMA线时,一般视其为卖出信号,此时长期EXPMA线对价格走势将起到助跌的作用。

    3.EXPMA指标的市场意义

    a. 该指标一般为中短线选股指标,比较符合以中短线为主的投资者,据此信号买入者均有获利机会,但对中线投资者来说,其参考意义似乎更大,主要是因为该指标稳定性大,波动性小。

    b. 若白线和黄线始终保持距离地上行,则说明该股后市将继续看好,每次股价回落至白线附近,只要不击穿黄线,则这种回落现象便是良好的买入时机。

    c、对于卖出时机而言,还是不要以EXPMA指标形成死叉为根据,因为该指标有一定的滞后性,可以超级短线指标为依据,一旦某只个股形成死叉时,则是中线离场信号。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Wed May 13 14:37:09 2020
    
    @author: 觉醒2020
    """
    
    from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                            unicode_literals)
    
    import datetime
    import backtrader as bt # 引入backtrader框架
    
    #指数平均数指标
    #买入与卖出算法:
    #   收盘价大于ema,买入
    #   收盘价小于等于ema,卖出
    
    
    class StrategyClass(bt.Strategy):
        '''#指数平均数指标
           公式:EXPMA=(当日或当期收盘价-上一日或上期EXPMA)/N+上一日或上期EXPMA,其中,首次上期EXPMA值为上一期收盘价,N为天数
               self.smfactor -> 2 / (1 + period)
               self.smfactor1 -> `1 - self.smfactor`
               movav = prev * (1.0 - smoothfactor) + newdata * smoothfactor
        '''
        
        def __init__(self):
            #sma源码位于indicators\ema.py
            #指标必须要定义在策略类中的初始化函数中
            self.ema=bt.ind.MovingAverageExponential(period=15)
            
        def next(self):
            #self.data.close是表示收盘价
            #收盘价大于ema,买入
            if self.data.close>self.ema:
                self.buy()
            
            #收盘价小于等于ema,卖出
            if self.data.close<=self.ema:
                self.sell()
                
    
    cerebro=bt.Cerebro()
    datapath=".\\datas\\test\\000001.XSHE"
    data=bt.feeds.GenericCSVData(dataname=datapath,
                                 fromdate = datetime.datetime(2018, 1, 1),
                                 todate = datetime.datetime(2020, 3, 20),
                                 nullvalue=0.0,
                                 dtformat=('%Y-%m-%d'),
                                 datetime=0,
                                 high=3,
                                 low=4,
                                 open=1,
                                 close=2,
                                 volume=5,
                                 openinterest=-1)
    cerebro.adddata(data)
    
    cerebro.addstrategy(StrategyClass)
    #设置金额,默认是100000
    cerebro.broker.set_cash(200000)
    cerebro.run(maxcpu=1)
    cerebro.plot()
    
    

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  • 首先理解为何要创建自己定义指数: 在我们观察、跟踪市场的一些标的的时候,有两种分析方式 1、选出一个股票池,长时间跟踪,他们的平均指数,很长时间内都不会更换,这个适合价值投资,根据平均指数的波动来进行...

    首先理解为何要创建自己定义指数:

    在我们观察、跟踪市场的一些标的的时候,有两种分析方式

    1、选出一个股票池,长时间跟踪,他们的平均指数,很长时间内都不会更换,这个适合价值投资,根据平均指数的波动来进行加减仓

    2、模式化进场时机的观察,不需要关心里面的股票是否变化,只需要验证这个进场位置它每天都要保持一个良好的趋势状态

    我觉得第一种方式是常见的,第二种方式很多人是想不到的,即便想到也是很困惑的,哈哈。

     

    先看上述两种方式的效果图

    对于短线选手而言,当图1开始回调的时候当然不会去玩了,而是在图2里面找潜在标的

    对于波段选手而言,在图1找下一个进场位置

     

    创建自定义指数的方法:

    1、通达信软件菜单“功能”里找到“定制品种”-》“组合品种管理”

    然后 “添加品种”就可以了,也可以修改品种。

    2、当我们创建品种之后,可以通过 品种代码 找到它,最好把它添加到自选股每天进行观察

    3、自定义指数也叫做 品种,只能看日线级别以上的K线图,无法看日线级别以下的K线图

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    展开全文
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    我正在尝试将以下php功能移植到perl:

    public function loadKey($mod, $exp, $type = 'public')

    {

    $rsa = new Crypt_RSA();

    $rsa->signatureMode = CRYPT_RSA_SIGNATURE_PKCS1;

    $rsa->setHash('sha256');

    $rsa->modulus = new Math_BigInteger(Magicsig::base64_url_decode($mod), 256);

    $rsa->k = strlen($rsa->modulus->toBytes());

    $rsa->exponent = new Math_BigInteger(Magicsig::base64_url_decode($exp), 256);

    // snip...

    }

    我需要转换表单中的字符串(“RSA.$mod.$exp.$private_exp”):

    RSA.mVgY8RN6URBTstndvmUUPb4UZTdwvwmddSKE5z_jvKUEK6yk1u3rrC9yN8k6FilGj9K0eeUPe2hf4Pj-5CmHww==.AQAB.Lgy_yL3hsLBngkFdDw1Jy9TmSRMiH6yihYetQ8jy-jZXdsZXd8V5ub3kuBHHk4M39i3TduIkcrjcsiWQb77D8Q==

    …到Crypt :: RSA对象.我已经拆分了组件,所以我有$mod,$exp和$private_exp,但perl Crypt :: RSA API似乎没有办法明确设置.

    展开全文
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