趋势线延拓

Question

我有两个趋势线，即自动生成与烛台日期(高，低，关闭，开放)。当生成此值时，我将存储趋势线值。当我加载这些数据时，我需要这些行在未来继续。例如:我有一个Dataframe：

在10:00 -> df.iloc[0]['TrendLine'] = 100在11:00 -> df.iloc[1]['TrendLine'] = 130在12:00 -> df.iloc[2]['TrendLine'] = ? (我需要一个趋势的连续地块值)。

遵循更清晰的图像：

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Answer 1

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    up = []
    dn = []
    up.append(1.00)
    dn.append(1.25)
    for i in range(1, 25):
        dn.append(dn[i-1] / 1.0015)
        up.append(up[i-1] * 1.003)
    
    #We absolutely do not know what the trend lines should be in the future.
    koef_up = up[len(up)-1] / up[len(up)-2]#get coeficents up
    koef_dn = dn[len(up)-2] / dn[len(up)-1]#get coeficents dn
    print('koef_up', koef_up, 'koef_dn', koef_dn)
    
    for i in range(25, 30):
        up.append(up[i-1] * koef_up)#calculate line to the future up
        dn.append(dn[i-1] / koef_dn)#calculate line to the future dn
    
    ind = np.arange(30)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(ind, up, color="green")
    ax.plot(ind, dn, color="red")
    ax.plot(ind[25:], up[25:], color="yellow")
    ax.plot(ind[25:], dn[25:], color="yellow")
    fig.autofmt_xdate()
    plt.show()

Answer 2

你要寻找的是找到这些线的斜率，并继续这个趋势。要做到这一点，一个简单的方法是使用NumPy polyval方法在给定的值下计算一个多项式，在这里您将传递一个poly1d对象。看起来会像：

    import numpy as np
    np.polyval(np.polyfit(x, y, 1), x)

您很可能不得不使用OHLC数据从dataframe中提取这些列，并将它们放入自己的数据中，如果您要将这些趋势线预测到您还没有数据的未来日期。

关于numpy.polyval()的更多信息：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.polyval.html