今天发一个星球内部私用的科研贪图：曲面正弦加权移动平均线SWMA（Sine Weighted Moving Average）j9九游会

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正弦加权移动平均线 (SWMA) 简介

正弦加权移动平均线 (SWMA) 是一种相等灵验的平滑时候序列数据的本事。它是一种加权移动平均线，凭证正弦函数为数据点分拨不同的权重。与使用窗口中所突出据点十分权重的传统移动平均线不同，SWMA 为中间数据点分拨更高的权重，并为窗口旯旮的数据点分拨更低的权重。

正弦波是一种平滑、访佛的回荡，在 y 的高点和 -y 的低点之间移动。SWMA 从正弦波周期的前半部分赢得权重，因此中间的数据具有最大的权重。效果与三角移动平均线(TriMA) 相等同样，但筹办起来要穷苦得多。底下您不错看到怎样将权重专揽于 50 周期 SWMA、EMA和SMA：

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怎样筹办正弦加权移动平均线

要筹办正弦加权移动平均线，请将每个时代的正弦值乘以该时代的收盘价，将效果相加，再将效果除以正弦权重之和。其公式如下：

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以下是 3 周期正弦加权移动平均线的示例：

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数据回测平均胜率与酬劳率

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公式如下：

PI:=ASIN(1)*2;

李津D:=PI/180/6;

李津1:=5/6*SIN(PI/180)*C;

李津2:=4/6*SIN(PI/180)*REF(C,1);

李津3:=3/6*SIN(PI/180)*REF(C,2);

李津4:=2/6*SIN(PI/180)*REF(C,3);

李津5:=1/6*SIN(PI/180)*REF(C,4);

NUM:=李津1+李津2+李津3+李津4+李津5;

DEN:=SIN(李津D)+SIN(2*李津D)+SIN(3*李津D)+SIN(4*李津D)+SIN(5*李津D);

A:NUM/DEN;

李津D2:=PI/180/21;

李津X1:=20/21*SIN(PI/180)*C;

李津X2:=19/21*SIN(PI/180)*REF(C,1);

李津X3:=18/21*SIN(PI/180)*REF(C,2);

李津X4:=17/21*SIN(PI/180)*REF(C,3);

李津X5:=16/21*SIN(PI/180)*REF(C,4);

李津X6:=15/21*SIN(PI/180)*REF(C,5);

李津X7:=14/21*SIN(PI/180)*REF(C,6);

李津X8:=13/21*SIN(PI/180)*REF(C,7);

李津X9:=12/21*SIN(PI/180)*REF(C,8);

李津X10:=11/21*SIN(PI/180)*REF(C,9);

李津X11:=10/21*SIN(PI/180)*REF(C,10);

李津X12:=9/21*SIN(PI/180)*REF(C,11);

李津X13:=8/21*SIN(PI/180)*REF(C,12);

李津X14:=7/21*SIN(PI/180)*REF(C,13);

李津X15:=6/21*SIN(PI/180)*REF(C,14);

李津X16:=5/21*SIN(PI/180)*REF(C,15);

李津X17:=4/21*SIN(PI/180)*REF(C,16);

李津X18:=3/21*SIN(PI/180)*REF(C,17);

李津X19:=2/21*SIN(PI/180)*REF(C,18);

李津X20:=1/21*SIN(PI/180)*REF(C,19);

NUM1:=李津X1+李津X2+李津X3+李津X4+李津X5+李津X6+李津X7+李津X8+李津X9+李津X10+李津X11+李津X12+李津X13+李津X14+李津X15+李津X16+李津X17+李津X18+李津X19+李津X20;{MADE BY LIJIN大局不雅}

DEN1:=SIN(李津D2)+SIN(2*李津D2)+SIN(3*李津D2)+SIN(4*李津D2)+SIN(5*李津D2)+SIN(6*李津D2)+SIN(7*李津D2)+SIN(8*李津D2)+SIN(9*李津D2)+SIN(10*李津D2)+SIN(11*李津D2)+SIN(12*李津D2)+SIN(13*李津D2)+SIN(14*李津D2)+SIN(15*李津D2)+SIN(16*李津D2)+SIN(17*李津D2)+SIN(18*李津D2)+SIN(19*李津D2)+SIN(20*李津D2);

B:NUM1/DEN1;

DRAWBAND(B,RGB(0,224,224),A,RGB(255,96,96));

DRAWKLINE(HIGH,OPEN,LOW,CLOSE);

风险教唆：本贪图公式仅看成学习调换，切勿商用，不组成任何投资提出，不能看成投资依据。

正弦加权移动平均线的上风灵验平滑： SWMA 不错灵验地平滑时候序列数据，灵验地减少噪声并揭示潜在趋势。通过为更能代表潜在趋势的中心数据点分拨更高的权重，SWMA 减少了立时波动和极度值的影响。  保留伏击特征： 与其他一些可能过度平滑数据并袒护伏击特征的平滑本事不同，SWMA 由于其加权要领而保留了关节的数据特征。当处分具有周期性或周期性口头的数据时，此功能尤其有用，因为 SWMA 保抓了数据的对称性。纯确实窗口大小： SWMA 中的窗口大小不错凭证数据的特定需求进行调度。较大的窗口大小不错捕捉长久趋势，而较小的窗口大小关于短期口头很有用。这种纯真性允许分析师凭证正在分析的时候序列数据的特征来调度平滑经过。对称权重： 权重的对称散布确保 SWMA 保抓数据对称性，使其适用于具有周期性或周期性口头的数据。这种对称性有助于更好地捕捉季节性变化和周期性趋势。正弦加权移动平均线的实质专揽

正弦加权移动平均线在各个边界王人有专揽：

金融分析： SWMA 可用于平滑股票价钱、货币汇率或其他金融贪图，以识别长久趋势并减少商场杂音。来去员和分析师时常使用 SWMA 来分析价钱走势并计算潜在的商场标的。景观研讨： SWMA 用于分析景观数据，举例温度或降水量，以检测潜在的景观口头和季节性变化。景观科学家使用 SWMA 来久了了解长久景观趋势并识别极度情况。经济计算： 经济学家使用 SWMA 来计算 GDP、通货推广率或休闲率等经济贪图，从而作念出更好的政策有贪图。准确的经济计算关于政府、企业和投资者灵验制定计谋至关伏击。信号处分： SWMA 用于信号处分，以排斥音频信号、图像处分或通讯信号中的噪声。工程师和研讨东说念主员使用 SWMA 来提升信号质料并增强各式系统的性能。

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