关于成交量平均值内容导航：
1、成交量平均值
# 将每一天的成交量求和
sum_volume = 0
for i in range(len(data)):
sum_volume += data[i][5]
# 计算平均值
average_volume = sum_volume / len(data)
return average_volume
# 计算收盘价的平均值
def average_close(data):
# 计算收盘价平均值
# 将每一天的收盘价求和
sum_close = 0
for i in range(len(data)):
sum_close += data[i][4]
# 计算平均值
average_close = sum_close / len(data)
return average_close
# 计算收盘价的标准差
def standard_deviation_close(data):
# 计算收盘价标准差
# 计算收盘价平均值
average_close = average_close(data)
# 计算收盘价的方差
sum_close = 0
for i in range(len(data)):
sum_close += (data[i][4] - average_close) ** 2
# 计算标准差
standard_deviation_close = (sum_close / len(data)) ** 0.5
return standard_deviation_close
# 计算成交量的标准差
def standard_deviation_volume(data):
# 计算成交量标准差
# 计算成交量平均值
average_volume = average_volume(data)
# 计算成交量的方差
sum_volume = 0
for i in range(len(data)):
sum_volume += (data[i][5] - average_volume) ** 2
# 计算标准差
standard_deviation_volume = (sum_volume / len(data)) ** 0.5
return standard_deviation_volume
# 计算收益率
def return_rate(data):
# 计算收益率
# 将每一天的收益率求和
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4]
# 计算平均收益率
average_return_rate = sum_return_rate / len(data)
return average_return_rate
# 计算收益率的标准差
def standard_deviation_return_rate(data):
# 计算收益率标准差
# 计算收益率平均值
average_return_rate = return_rate(data)
# 计算收益率的方差
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4] - average_return_rate
# 计算标准差
standard_deviation_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) ** 0.5
return standard_deviation_return_rate
# 计算收益率的偏度
def skewness_return_rate(data):
# 计算收益率偏度
# 计算收益率平均值
average_return_rate = return_rate(data)
# 计算收益率的偏度
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4] - average_return_rate
# 计算偏度
skewness_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) ** 3
return skewness_return_rate
# 计算收益率的峰度
def kurtosis_return_rate(data):
# 计算收益率峰度
# 计算收益率平均值
average_return_rate = return_rate(data)
# 计算收益率的峰度
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4] - average_return_rate
# 计算峰度
kurtosis_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) ** 4
return kurtosis_return_rate
# 计算收益率的相关系数
def correlation_return_rate(data):
# 计算收益率相关系数
# 计算收益率平均值
average_return_rate = return_rate(data)
# 计算收益率的方差
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4] - average_return_rate
# 计算相关系数
correlation_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) ** 0.5
return correlation_return_rate
# 计算收益率的信息熵
def entropy_return_rate(data):
# 计算收益率信息熵
# 计算收益率的概率
probability_return_rate = []
for i in range(len(data)):
probability_return_rate.append((data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4])
# 计算收益率的信息熵
entropy_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
entropy_return_rate += probability_return_rate[i] * math.log(probability_return_rate[i])
return entropy_return_rate
# 计算收益率的复杂度
def complexity_return_rate(data):
# 计算收益率复杂度
# 计算收益率的概率
probability_return_rate = []
for i in range(len(data)):
2、成交量平均值python
成交量加权移动平均指数(VWMA)通过根据给定时间段内的交易量来衡量价格，被用于识别和进行趋势交易。用户可以设置长度、源和偏移量。在市场交易量低的时期，SMA和VWMA在数值上接近。VWMA通常与其他信号和分析技术结合使用。
3、成交量平均值怎么算
A1:=AMOUNT/V*10000;均5:MA(A1,5);
均21:MA(A1,21);
简单来说：成交额=成交量x平均股价（平均股价是分时图的黄线） 对于个股，成交额与成交量的技术分析作用一样，都是量能的反映，即人气的表现。如果你愿意自己进行计算，通过成交额与成交量求出理论股价，跟实际平均股价进行对比，可以间接判断今天成交的密集区域，以分析目前个股的压力和支撑，不过比较烦琐，意义不大。 对于大盘，通过成交额与成交量的不同作用，以判别指数变化的主因。如成交额放大比成交量明显，表明是由高价股拉动指数；成交额放大不及成交量的明显，表明是指标股的作用。 通过量能分析以判断后市，是技术分析的其中一种。
