今天发一个星球内部私用的科研目的：曲面正弦加权移动平均线SWMA（Sine Weighted Moving Average）开云体育

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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) 是一种特殊灵验的平滑时代序列数据的技能。它是一种加权移动平均线，笔据正弦函数为数据点分拨不同的权重。与使用窗口中所罕有据点相等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、交流的漂流，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取得权重，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) 特殊相同，但意料起来要困珍重多。底下您不错看到何如将权重愚弄于 50 周期 SWMA、EMA和SMA：

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何如意料正弦加权移动平均线

要意料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答复率

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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);

风险辅导：本目的公式仅算作学习交流，切勿商用，不组成任何投资冷落，弗成算作投资依据。

正弦加权移动平均线的上风灵验平滑： SWMA 不错灵验地平滑时代序列数据，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 减少了就地波动和颠倒值的影响。  保留贫苦特征： 与其他一些可能过度平滑数据并覆盖贫苦特征的平滑技能不同，SWMA 由于其加权措施而保留了关节的数据特征。当惩处具有周期性或周期性花样的数据时，此功能尤其有用，因为 SWMA 保抓了数据的对称性。生动的窗口大小： SWMA 中的窗口大小不错笔据数据的特定需求进行调度。较大的窗口大小不错捕捉永久趋势，而较小的窗口大小关于短期花样很有用。这种生动性允许分析师笔据正在分析的时代序列数据的特征来调度平滑流程。对称权重： 权重的对称离别确保 SWMA 保抓数据对称性，使其适用于具有周期性或周期性花样的数据。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本色愚弄

正弦加权移动平均线在各个边界王人有愚弄：

金融分析： SWMA 可用于平滑股票价钱、货币汇率或其他金融目的，以识别永久趋势并减少市集杂音。来去员和分析师时常使用 SWMA 来分析价钱走势并量度潜在的市集场所。爽直议论： SWMA 用于分析爽直数据，举例温度或降水量，以检测潜在的爽直花样和季节性变化。爽直科学家使用 SWMA 来深刻了解永久爽直趋势并识别颠倒情况。经济量度： 经济学家使用 SWMA 来量度 GDP、通货延长率或休闲率等经济目的，从而作念出更好的政策方案。准确的经济量度关于政府、企业和投资者灵验制定策略至关贫苦。信号惩处： SWMA 用于信号惩处，以摒除音频信号、图像惩处或通讯信号中的噪声。工程师和议论东谈主员使用 SWMA 来普及信号质地并增强各式系统的性能。

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