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王布衣/pandas

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王布衣 提交于 2023-02-14 08:08 . !59#I6F1P2优化序列处理方式
package formula
import (
"gitee.com/quant1x/pandas/stat"
)
// DMA 返回动态移动平均
//
// 求S的动态移动平均, A作平滑因子,必须 0<A<1 (此为核心函数,非指标)
// 用法:
// DMA(X,A),求X的动态移动平均
// 算法:Y=A*X+(1-A)*Y',其中Y'表示上一周期Y值,A必须大于0且小于1.A支持变量
// 例如:
// DMA(CLOSE,VOL/CAPITAL)表示求以换手率作平滑因子的平均价
func DMA(S stat.Series, A any) []stat.DType {
switch N := A.(type) {
case /*nil, */ int8, uint8, int16, uint16, int32, uint32, int64, uint64, int, uint, float32, float64 /*, bool, string*/ :
x := S.EWM(stat.EW{Alpha: 1 / stat.Any2DType(N), Adjust: false}).Mean().DTypes()
return x
case []stat.DType:
s := S.DTypes()
stat.Fill(N, 1.0, true)
Y := stat.Repeat(stat.DType(0), len(s))
Y[0] = s[0]
for i := 1; i < len(s); i++ {
a := 1 / N[i]
if stat.DTypeIsNaN(a) {
a = 1
}
Y[i] = a*s[i] + (1-a)*Y[i-1]
}
return Y
case stat.Series:
s := S.DTypes()
M := N.DTypes()
stat.Fill(M, 1.0, true)
Y := stat.Repeat(stat.DType(0), len(s))
Y[0] = s[0]
for i := 1; i < len(s); i++ {
//fmt.Println("M[i] =", M[i])
a := 1 / M[i]
if stat.DTypeIsNaN(a) {
a = 1
}
//fmt.Println("a =", a)
Y[i] = a*s[i] + (1-a)*Y[i-1]
//fmt.Println(Y[i])
}
return Y
}
return []stat.DType{}
}
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https://gitee.com/quant1x/pandas.git
git@gitee.com:quant1x/pandas.git
quant1x
pandas
pandas
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