· 对个股，我们利用了其到当前时候的累积成交额、除于其到当前时候的累积成交量，这样就得到了从开盘以来，到当前时候的均匀成交价。
· np.cumsum(money)/np.cumsum(volume)
· 这里money、volume都是np.array数组（通过get_bars得到），对它们进行np.cumsum之后，仍旧是一个np.array数组；此外两个同维度的np.array数组进行四则运算，得到的结果仍旧是与输入相同维度的np.array数组。这是numpy运算的广播特性。当我们利用这个特性来进行大规模的数学运算时，可以得到很好的性能。
· 对指数，由于指数体例方法不同，上述方法不能见效。因此我们利用了从开盘以来，直到现在所有价格的均匀值。这也是同花顺分时均价线的一个算法。 np.cumsum(close)/np.count_nonzero(close > 0)
· 这里close是每分钟收盘价，仍旧是一个numpy数组。np.cumsum(close)是求从开盘以来，到每一个元素所在的位置的收盘价的累加。np.count_nonzero(close > 0)实际上是要打算对应被累加的收盘价个数。
在K线图中，我们利用另一种办法来打算均线，即利用移动均匀(moving average,简称ma)。与上述方法中，总是利用从开盘以来、到当前为止的所有收盘价代入打算不同，我们在打算ma值时，只利用滑动窗口以内的那些收盘价，由于过早的数据，可能对当下并没有太多意义。
我们仍旧利用numpy来打算ma的值。把稳，在上一章我们通过get_bars来获取行情数据时，我们推举改写参数df=False，以返回numpy structured array数据构造的数据。反之，返回的行情数据是pandas.DataFrame的。
这里我们要打仗一个科学函数，convolve，即卷积。
这里我们利用了长度为win，每个元素为1/win的卷积核。当我们有其它旗子暗记平滑处理哀求时，我们可能利用别的卷积核，比如高斯核：
现在我们来考试测验求一个日线的ma5:
与行情软件对照，结果千篇一律。利用np.convovle的上风在于其速率。假设我们现在要对全市场所有的股票求日线的ma5，这须要多少韶光呢？有人曾经利用过talib,由于须要进行循环，以是末了须要好几分钟才能算出来。我们来试一下：
上面的代码中由于我们只关心打算速率，以是我们通过repeat，把已拿到的上证指数的收盘价重复了4000遍，这相称于获取了全市场的收盘价。然后我们直接对这个新的数组（一个有44000维的巨大数组）求移动均值，结果创造，只共只须要89us（利用的2015年的curo i7)。
当然，上面的代码只是为了演示如何进行性能优化，这样打算出来的结果，还必须进行后处理才能利用，由于它把前后相连的两支股票会放在一起打算均值。这里我们利用性能上略慢一点的scipy中的函数：
将结果进行对照，打算完备精确。对4000支股票打算5日均线值，只花了645us。
在代码中我们把稳了性能优化，这样就带来了一定的阅读难度，但为了贴近实战，后面大家会创造，实战中对性能哀求还是很高的
求直线的斜率如果你用过通达信软件的公式，就知道它供应了一个名为slope的函数。不过由于帮助文档不足清楚的关系，我一贯不知道这个函数该当怎么用。比如，看上去是斜率公式，那它的单位是什么？倾角？还是一次性系数？
但是，干系的概率在短线中还是很有用的。比如，如果一支大涨后的股票进入盘整阶段，当前已靠近某均线；此时是否可以买入呢？如果均线有较好的支撑浸染，很可能该股立时转入主升；如果均线支撑力度不强，则有可能还会连续下跌。
判断均线支撑力度强弱的标准是什么？这里我们给一个斜率因子。如果均线的斜率越大，则支撑越强。
如果均线在K线图上显示为一条近似直线的话，那么就可以利用一次项拟合来求得其斜率。
得到的斜率是0.73%。这里的斜率意味着每过1天，大盘MA5上涨0.73%，也便是20多个点。这也解释大盘最近相称强势，在过去一年里，有多少天是这样的呢？留给大家作为习题吧，评论区给解答。 当然，如果斜率函数能给出均线与横轴的夹角，那就更直不雅观了。然而，这里有一个误区。均线与横轴的夹角，不只取决于均线走势本身，还取决于我们如何绘制均线。在后面的深度学习章节里，我们会把这些数据图形化，再通过CNN网络来学习，那时候我们再详细谈论这种误区。
均线策略1 - 均线多头排列假设我们要找出近期刚涌现均线多头的股。为了便于演示，我们就找5，10，20均线多头的好了。
结果为真。大家知道，A股在6月尾、7月初形成一股主升浪。如果我们早就知道这个方法，并且始终在用程序监控的话，是否也能捉住今年这最大的一波行情呢？
均线策略 - 月线回踩这是近期一只上涨的股票的月线图，很可能是一只大牛股、慢牛股。
我们看到月均线呈直线上升之势，而且在7月、8月、9月都回踩过均线。如果在回踩均线时参与，真是进可攻、退可守的好棋。现在，我们就利用均线多头加斜率参数来找出这种股。
上面图形中的这只个股，它的月线斜率是0.069，也便是月线的ma5每个月上涨6.9%，这是一个相称好的涨幅，由于这是均线的上涨，实际股价的上涨要比这个高一些，但也还没有到末了的主升浪的猖獗期。不才面的函数中，我们将月线斜率设置为0.04，以便筛选出处在上涨早期的个股。
共产生了110个旁边的旗子暗记，我在这里选取了16个：
16朵娇艳的玫瑰。我爱她们。她们有的含羞待放，有的艳不可挡，有的丰韵犹存，在大盘的呵护下，或许还能摇荡生姿直到这个深秋。
这些股票最好的买入点，是等它回到5月均线的那一天。大概你没有耐心每天对着100多支股票去检讨有没有到5月均线，没紧要，我们即将推出一个智能监控工具，现在供应首批25名免费名额，欢迎预约！
好了。这一章的紧张内容就到这里。你或许已经把稳到，我们没有提及任何经典的指标，比如macd,kdj,rsi,bolling band等等。这些指标属于历史，也不属于这里的股市。在媒介那一章里，我们已或多或少谈起过这个话题。但是，如果你特殊好奇的话，你可以利用talib库。这是一个c++的库，有python的接口，它供应了险些所有经典指标的打算，而且险些绝瞄准确（这一点是非常主要的！
）。然而，在我们的教程中，我们险些都利用numpy，scipy，它们与python集成更好，而且能供应更好的性能。
纵然只以我们现在先容的内容，就足以创造打开财富大门的钥匙。如果你对照本文反复练习，你就会相信这一点。当然，这里还存在一些交易技巧和看盘技巧没有讲，须要你自己去琢磨。请关注本号吧，随着我们进入到机器学习和深度学习的部分，你还会节制更加高等、丰富和稳健的策略！
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