分类中的文章：统计

滚动Z分数zscore

滚动Z分数：识别价格极值与回归机会的标准化工具 一、什么是“滚动Z分数”？ 滚动Z分数（Rolling Z Score）是一种基于统计标准化的方法，用于衡量某一时点的价格相对于过去一段时间的均值的偏离程度。 它本质上回答的问题是： 当前价格高（或低）得是否“离谱”？ Z分数公式如下： $$ Z = \frac{x_t - \mu_t}{\sigma_t} $$ 其…
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滚动方差variance

滚动方差：识别市场波动源的敏感探针 一、什么是“滚动方差”？ 滚动方差（Rolling Variance）是一种动态统计指标，衡量价格数据在指定时间窗口内的波动程度。不同于静态全周期计算，滚动方差会每移动一根K线，就重新计算一个新窗口的方差值，因此能实时反映市场的“起伏强度”变化。 在金融市场中，方差是波动率的平方，其含义非常关键： 方差大 → 表示价格剧烈波动； 方差小 → 表示价格平稳或窄幅…
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多阶回归波动通道tos_stdevall

“多阶回归波动通道” —— 基于 Thinkorswim 全周期标准差的波动雷达 （TD Ameritrade Standard Deviation All，pandas_ta 函数名：tos_stdevall()） 一、指标缘起：把标准差做成“剥洋葱”式通道 在 Thinkorswim 交易平台里，Standard Deviation All 指标可一次性输出 1σ、2σ、3σ 三条上下包络，并且不局限于最近 N…
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滚动标准差stdev

指标解读｜滚动标准差指标：波动性识别的核心工具 在金融交易中，价格的波动性是最不可忽视的风险维度。与其依靠主观判断波动剧烈与否，不如使用一个科学、量化的指标来衡量市场情绪的剧烈程度。今天我们要介绍的就是广泛应用于量化分析的工具：滚动标准差指标（Rolling Standard Deviation）。 一、什么是滚动标准差指标？ 标准差是统计学中最常用的波动性衡量工具，反映了一组数据偏离其平均值的程度。应用于金融市场中，它能够告诉我们某只股票或指数在特定时间窗口内的价格波动幅度。
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滚动偏度skew

指标解读｜滚动偏度指标：探测市场“偏离方向”的统计武器 在金融技术分析中，我们常常使用平均数、标准差、分位数等指标来衡量价格水平与波动。然而，这些工具往往只能告诉我们“变动有多大”，却无法说明“变动倾向于哪个方向”。此时，一个强有力的统计指标登场了 —— 滚动偏度指标（Rolling Skew）。 一、什么是滚动偏度指标？ 滚动偏度（Rolling Skew） 是用来衡量时间序列在给定滚动窗口中偏斜程度的指标，反映了数据分布…
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滚动分位数quantile

指标解读｜滚动分位数指标：洞察价格分布结构的关键工具 在金融数据分析与量化交易中，除了常见的移动平均线、波动率指标外，“分位数”这个统计学概念正在被越来越多专业投资者所关注。而在时间序列中引入分位数计算，就诞生了一个更强大、更灵活的工具 —— 滚动分位数指标（Rolling Quantile）。 一、什么是滚动分位数指标？ 滚动分位数（Rolling Quantile）是对金融时间序列进行窗口式分位数运算的指标。它可用于识别在过去 N 天内，价格在哪个分布位…
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滚动中位数median

指标解读｜滚动中位数指标：精准识别价格中枢的稳健方法 在技术分析的世界里，我们常常被移动平均线（如SMA、EMA）所吸引，它们能够平滑价格曲线、识别趋势。然而，这些传统平均值方法对异常点（Outliers）十分敏感，容易在行情剧烈波动时误导分析判断。此时，一种更具鲁棒性的工具应运而生 —— 滚动中位数指标（Rolling Median）。 一、滚动中位数指标是什么？ 滚动中位数（Rolling Median），又称滑动中位线，是一种以时间窗口为单位，连续提取该时间段内中间值
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滚动平均绝对偏差mad

指标解读｜滚动平均绝对偏差（Rolling Mean Absolute Deviation）：衡量市场稳定性的实用工具 在量化交易和金融数据分析中，我们经常依赖标准差来衡量波动性。然而，标准差对于**极端值（outliers）**过于敏感，有时会高估波动风险。此时，**平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation, 简称 MAD）**就成为一种更加稳健、抗干扰的波动性度量方式。 本文将深入介绍 pandas_ta 库中的 mad() 函数，中文命名为“滚动平均…
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滚动峰度kurtosis

指标解读｜滚动峰度指标（Rolling Kurtosis）：发现极端行情的先兆 在金融技术分析中，衡量“市场分布的尾部风险”是一种极具前瞻性的能力。大多数交易者关注均值、波动率、趋势等一阶或二阶统计量，却忽略了**“峰度”**这一重要的高阶统计特征。今天我们将深入介绍 pandas_ta 中的 kurtosis() 函数，赋予其中文名称为“滚动峰度指标”，并探讨其在识别极端行情、风险暴露中的独特价值。 一、什么是滚动峰度指标？
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熵entropy

指标解读｜熵指标（Entropy）：揭示市场行为中的不确定性 在金融技术分析中，大多数指标关注趋势、动量或波动性，但鲜有工具能衡量市场行为的“混乱程度”或信息复杂度。本文将介绍一种极具前瞻性的数据分析工具 —— 熵指标（Entropy），这是一个源自信息论的概念。我们将结合 pandas_ta 中的 entropy() 函数，为该指标赋予中文名称“信息熵指标”，并深入解析其原理、意义与实战应用。 …
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