TAMath transform
LOG10 - 常用对数
函数说明
计算数组中每个元素的常用对数（以10为底）。
语法
python
result = TA.LOG10(records)参数
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| records | array | 数值数组，所有元素必须>0 |
返回值
返回常用对数数组
计算方法
对输入数组的每个元素x（x > 0），返回 log10(x)
使用场景
- 数量级分析
- 对数坐标图表
- 价格范围压缩
- 科学计数转换
基础示例
python
import math
def main():
# 分析价格数量级
prices = [1, 10, 100, 1000, 10000]
log_prices = [math.log10(p) for p in prices]
# 结果: [0, 1, 2, 3, 4]
Log(f"价格跨越 {log_prices[-1] - log_prices[0]} 个数量级")高级应用
1. 价格范围归一化
python
def normalize_by_magnitude():
records = exchange.GetRecords()
prices = [r['Close'] for r in records[-100:]]
# 使用log10压缩价格范围
log_prices = [math.log10(p) for p in prices]
# 归一化到0-1
min_log = min(log_prices)
max_log = max(log_prices)
normalized = [(lp - min_log) / (max_log - min_log) for lp in log_prices]
return normalized2. 成交量数量级分析
python
def volume_magnitude():
records = exchange.GetRecords()
volumes = [r['Volume'] for r in records[-100:]]
# 计算平均数量级
log_volumes = [math.log10(v) if v > 0 else 0 for v in volumes]
avg_magnitude = sum(log_volumes) / len(log_volumes)
# 检测异常放量
current_log_vol = math.log10(volumes[-1]) if volumes[-1] > 0 else 0
if current_log_vol > avg_magnitude + 0.5: # 超过3倍（10^0.5≈3.16）
Log("异常放量！")
return True
return False注意事项
- 输入值必须 > 0
- log10(10) = 1, log10(100) = 2
- 适合处理跨多个数量级的数据
- Python中可使用
math.log10()替代 - 量化交易中较少使用，更多用ln