今天发一个星球内部私用的科研筹商：曲面正弦加权出动平均线SWMA（Sine Weighted Moving Average）

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正弦加权出动平均线 (SWMA) 简介

正弦加权出动平均线 (SWMA) 是一种相等有用的平滑时候序列数据的本领。它是一种加权出动平均线，左证正弦函数为数据点分派不同的权重。与使用窗口中所稀有据点衰竭权重的传统出动平均线不同，SWMA 为中间数据点分派更高的权重，并为窗口旯旮的数据点分派更低的权重。

正弦波是一种平滑、叠加的回荡，在 y 的高点和 -y 的低点之间出动。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。后果与三角出动平均线(TriMA) 相等相似，但蓄意起来要艰负责多。底下您不错看到怎样将权重独揽于 50 周期 SWMA、EMA和SMA：

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怎样蓄意正弦加权出动平均线

要蓄意正弦加权出动平均线，请将每个时间的正弦值乘以该时间的收盘价，将后果相加，再将后果除以正弦权重之和。其公式如下：

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以下是 3 周期正弦加权出动平均线的示例：

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数据回测平均胜率与申诉率

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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);

风险教导：本筹商公式仅看成学习通常，切勿商用，不组成任何投资提议，不行看成投资依据。

正弦加权出动平均线的上风有用平滑： SWMA 不错有用地平滑时候序列数据，有用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派更高的权重，SWMA 减少了立时波动和颠倒值的影响。  保留进击特征： 与其他一些可能过度平滑数据并阴事进击特征的平滑本领不同，SWMA 由于其加权设施而保留了关节的数据特征。当处置具有周期性或周期性风物的数据时，此功能尤其有用，因为 SWMA 保握了数据的对称性。无邪的窗口大小： SWMA 中的窗口大小不错左证数据的特定需求进行退换。较大的窗口大小不错捕捉弥远趋势，而较小的窗口大小关于短期风物很有用。这种无邪性允许分析师左证正在分析的时候序列数据的特征来退换平滑流程。对称权重： 权重的对称分别确保 SWMA 保握数据对称性，使其适用于具有周期性或周期性风物的数据。这种对称性有助于更好地捕捉季节性变化和周期性趋势。正弦加权出动平均线的骨子独揽

正弦加权出动平均线在各个界限皆有独揽：

金融分析： SWMA 可用于平滑股票价钱、货币汇率或其他金融筹商，以识别弥远趋势并减少商场杂音。往复员和分析师时时使用 SWMA 来分析价钱走势并斟酌潜在的商场见解。表象筹商： SWMA 用于分析表象数据，举例温度或降水量，以检测潜在的表象风物和季节性变化。表象科学家使用 SWMA 来深切了解弥远表象趋势并识别颠倒情况。经济斟酌： 经济学家使用 SWMA 来斟酌 GDP、通货推广率或平静率等经济筹商，从而作念出更好的政策有筹商。准确的经济斟酌关于政府、企业和投资者有用制定政策至关进击。信号处置： SWMA 用于信号处置，以排斥音频信号、图像处置或通讯信号中的噪声。工程师和筹商东说念主员使用 SWMA 来普及信号质地并增强各式系统的性能。

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