关于成交量平均值的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
成交量平均值怎么算
一个月有四周.所以知道一个星期的平均值就可以知道一个月的啦
这个是结合成交量来算加权值的。
每天有个shibor利率，然后每天成交了多少个亿，以成交额来计算权重。
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) ** 3
# 计算偏度
skewness_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) / (standard_deviation_return_rate(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) ** 4
# 计算峰度
kurtosis_return_rate = (sum_return_rate / len(data)) / (standard_deviation_return_rate(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)
# 计算收益率的相关系数
sum_return_rate = 0
for i in range(len(data)):
sum_return_rate += (data[i][4] - data[i - 1][4]) / data[i - 1][4] * (data[i][5] - average_volume(data))
# 计算相关系数
correlation_return_rate = sum_return_rate / (len(data) * standard_deviation_return_rate(data) * standard_deviation_volume(data))
return correlation_return_rate
# 计算收益率的beta系数
def beta_return_rate(data):
# 计算收益率beta系数
# 计算收益率的相关系数
correlation_return_rate = correlation_return_rate(data)
# 计算beta系数
beta_return_rate = correlation_return_rate * (standard_deviation_return_rate(data) / standard_deviation_volume(data))
return beta_return_rate
# 计算收益率的alpha系数
def alpha_return_rate(data):
# 计算收益率alpha系数
# 计算收益率beta系数
beta_return_rate = beta_return_rate(data)
# 计
成交量平均值python
其实你说的是成本均线的概念，大智慧将成本主拉景火季突均线单独做成了一个函数，所以一般人不知道成本均线的计算方式。
将价格结合成交量的均线，计算公式为（以20日成本均线为例）：
a:=(c+o+h+l)/4;
二十换氢铁混往日成本线:dma(ema(a,20),v/capital);
