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在行情軟件里，有很多的平均公式，一直沒有深入的去了解，用得也是糊里糊涂的，現(xiàn)結(jié)合百度谷歌，對各種公式做個總結(jié)記錄。
MA(x,n)–移動平均，是最簡單的n日內(nèi)的平均值；
計算公式：(X1+X2+X3+X4+…+Xn)/n
Python代碼：
1 2 3 4 5 | def getMA(df,n):
for i in range(len(df)):
if i >= n:
df.ix[i,'ma'] = df.close.values[i-n:i].mean()
return df
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EMA(x,n)–指數(shù)移動平均，這個函數(shù)以相關(guān)周期為權(quán)重進(jìn)行計算；
計算公式：[2*X+(n-1)*Y]/(n+1) 其中'Y'表示上一周期的Y值
例如：每天X值不同，由遠(yuǎn)到近標(biāo)示分別為X1、X2、X3、X4……Xn
如果n=1，那么EMA(X,1) 則等于 [2*X1+(1-1)*Y]/(1+1)=X1
如果n=2，那么EMA(X,2) 則等于 [2*X2+(2-1)*Y]/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)*X1
如果n=3，那么EMA(X,3) 則等于 [2*X3+(3-1)*Y]/(3+1)
=[2*X3+2*((2/3)*X2+(1/3)*X1)]/4
=(1/2)*X3+(1/3)*X2+(1/6)*X1
以此類推，往下循環(huán)……
Python代碼：
1 2 3 4 5 6 7 | def getEMA(df,n):
for i in range(len(df)):
if i==0:
df.ix[i,'ema']=df.ix[i,'close']
if i>0:
df.ix[i,'ema']=(1-n)*df.ix[i-1,'close']+n*df.ix[i,'close']
return df
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SMA(x,n,m)–簡單移動平均，m為當(dāng)日的權(quán)重，是個0~1之間的值；
計算公式：(X*M+Y'*(N-M))/N 其中Y表示上一周期值
SMA 就是把EMA(X,N) 中的權(quán)重2，變成了一個可自己定義的變數(shù)。要求M<N，M/N, (N-M)/N 就是一個加起來等于1的小數(shù)，于是定義動態(tài)平均值。
Python代碼：
1 2 3 4 5 6 7 | def getSMA(df,n,m):
for i in range(len(df)):
if i==0：
df.ix[i,'sma'] = df.ix[i,'close']*m/n
else:
df.ix[i,'sma'] = [df.ix[i,'close']*m + (n-m)*df.ix[i-1,'sma']]/n
return df
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DMA(x,m)–動態(tài)移動平均，這個函數(shù)以動態(tài)設(shè)定的權(quán)重m進(jìn)行計算；
計算公式：m*X+(1-m)*Y 其中Y表示上一周期值，A必須小于1
Python代碼：
1 2 3 4 5 6 7 | def getDMA(df,m):
for i in range(len(df)):
if i == 0:
df.ix[i,'dma'] = df.ix[i,'close']/m
else:
df.ix[i,'dma'] = df.ix[i,'close']/m + (1-m)*df.ix[i-1,'dma']
return df
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TMA(x,n,m)–遞歸移動平均，這個函數(shù)可以完全控制當(dāng)前周期的權(quán)重和上一次值的權(quán)重；
計算公示：m*X+n*Y 其中Y表示上一周期值，初值為m*X。
Python代碼：
1 2 3 4 5 6 7 | def getTMA(df,n,m):
for i in range(len(df)):
if i==0：
df.ix[i,'sma'] = df.ix[i,'close']*m
else:
df.ix[i,'sma'] = df.ix[i,'close']*m + df.ix[i-1,'sma']*n
return df
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WMA(x,n)–加權(quán)移動平均，這個函數(shù)對于近日的權(quán)重會比其它函數(shù)敏感。
計算公式：n*X0+(n-1)*X1+(n- 2)*X2)+…+1*Xn)/(n+(n-1)+(n-2)+…+1)
X0表示本周期值，X1表示上一周期值。
Python代碼：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | def getWMA(df,n):
weight = 0
for i in range(n):
weight += i
for i in range(len(df)):
if i >= n:
sum = 0
for j in range(n):
sum += (j+1)*df.ix[i-n+j,'close']
df.ix[i,'wma'] = sum/weight
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ps: 關(guān)于加權(quán)移動平均，有多個加權(quán)的計算方式，代碼里的僅僅只是其中一種，如果需求不同，也可以換做其他計算方式。
1、末日加權(quán)移動平均線：
計算公式=(C1+C2+……+Cn×2)/(n+1)
我們用C代表收盤價。末日指的是最后一日哦，可不是世界末日。我們看到只有最后一天的收盤價（Cn）乘了一個2。這樣，原來的n個價格就變成了（n+1）個，所以在求的平均的時候要除以(n+1)。
2、線性加權(quán)移動平均線：
計算公式=(C1×1+C2×2+……+Cn×n)/(1+2+…+n)
這一種均線計算起來有一點點麻煩，就是計算時每個價格都乘以一個權(quán)值，這個權(quán)值剛好是它的編號。對于線性這個詞，如果大家不理解，那么請繼續(xù)關(guān)注慧濟(jì)，以后我會為大家詳細(xì)解釋。
3、梯型加權(quán)移動平均線：計算方法如下(5日為例)：
計算公式=（(C1+C2)×1+(C2+C3)×2+(C3+C4)×3+(C4+C5)×4）/(2×1＋2×2＋2×3＋2×4)
是不是有點像梯形的面積公式啊？梯形面積=（上底+下底）×高/2
4、平方系數(shù)加權(quán)移動平均線：計算方法如下（5日為例）：
MA＝((C1×1×1)+( C2×2×2)+(C3×3×3)+(C4×4×4)+( C5×5×5))/(1×1＋2×2＋3×3＋4×4＋5×5)
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