指南针回归均线指标通达信源码

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指南针回归均线指标(Mean Reversion Index)是用于评估投资组合或个股的指标,通过分析其回归趋势是否符合平均值。以下是指南针回归均线指标通达信源码的主要内容: 1. **定义和原理**:该指标基于 Mean Reversion 的概念,即市场价格的长期趋势在向一侧移动时会趋近于其均值,形成回归趋势。 2. **计算公式**: \[MRRI = \frac{\bar{x} - x}{\sigma}\] 其中: * \(x\):当天的指标值 * \(\bar{x}\):过去 252 天或其他长度的移动平均值(MA) * \(\sigma\):指标波动度 3. **数据输入**:需要输入以下数据: * historical_data(历史数据,包含当前和过去的价格、时间、日期等信息) * period (计算移动平均数的期限) 4. **指标计算**: * 使用公式 \(MRRI = \frac{\bar{x} - x}{\sigma}\) 计算指标值 5. **图表显示**:可以绘制 MRRI 指标图表,通过观察图表,判断该指数的回归趋势是否符合平均值。 6. **参数调整**: * period(计算移动平均数的期限),影响指标的灵敏度和时间效率 7. **应用场景**:在投资策略中可以使用MRRI指标来评估个股或投资组合的潜力,并根据其回归趋势进行决策。 以下是一个通达信源码样例(注意,真实代码可能会有变化和优化): ```c++ using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace指南针回归均线指标 { public class MRRI { private List historical_data = new List(); private int period = 252; // 指定计算的移动平均数的期限 public void SetData(double[] data, string date) //输入历史数据 { foreach (var item in data) { historical_data.Add(item); } } public double CalcMRRI() { // 计算移动平均值 var mean = CalculateMean(historical_data, period); // 计算波动度 var std_dev = CalculateStandardDeviation(historical_data); // calculating MRRI return (mean - historical_data[0]) / std_dev; } private double CalculateMean(List list, int period) { var mean = 0.0; //初值为0 for(int i=period; i list, int period) { var std_dev = 0.0; for(int i=period; i 侵权投诉:[email protected]


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