TA.SMA()

简单移动平均 (Simple Moving Average)

计算指定周期内价格的算术平均值，最基础和常用的趋势指标。

语法

python

TA.SMA(data, timeperiod=30)

参数

参数名	类型	必选	默认值	说明
data	any	否	-	价格数据数组（通常是收盘价）
timeperiod	any	否	-	时间周期，默认 30

返回值

返回 SMA 值数组，前 timeperiod-1 个值为 NaN

计算方法

SMA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n

其中 P 为价格，n 为周期数

基础示例

python

def main():
    records = exchange.GetRecords()
    closes = [r['Close'] for r in records]
    
    # 计算 20 周期 SMA
    sma20 = TA.SMA(closes, 20)
    Log("SMA20:", sma20[-1])
    
    # 双均线策略
    sma50 = TA.SMA(closes, 50)
    if sma20[-1] > sma50[-1]:
        Log("短期均线在长期均线之上，上升趋势")

高级应用

1. 多均线系统

python

def main():
    records = exchange.GetRecords()
    closes = [r['Close'] for r in records]
    
    # 计算多条均线
    sma5 = TA.SMA(closes, 5)
    sma10 = TA.SMA(closes, 10)
    sma20 = TA.SMA(closes, 20)
    sma50 = TA.SMA(closes, 50)
    sma200 = TA.SMA(closes, 200)
    
    # 多头排列
    if sma5[-1] > sma10[-1] > sma20[-1] > sma50[-1] > sma200[-1]:
        Log("完美多头排列，强势上涨")
    
    # 空头排列
    elif sma5[-1] < sma10[-1] < sma20[-1] < sma50[-1] < sma200[-1]:
        Log("完美空头排列，强势下跌")

2. 金叉死叉策略

python

def main():
    records = exchange.GetRecords()
    closes = [r['Close'] for r in records]
    
    sma20 = TA.SMA(closes, 20)
    sma50 = TA.SMA(closes, 50)
    
    # 金叉
    if sma20[-1] > sma50[-1] and sma20[-2] <= sma50[-2]:
        Log("SMA20上穿SMA50，金叉买入信号")
    
    # 死叉
    elif sma20[-1] < sma50[-1] and sma20[-2] >= sma50[-2]:
        Log("SMA20下穿SMA50，死叉卖出信号")

3. 支撑阻力位

python

def main():
    records = exchange.GetRecords()
    closes = [r['Close'] for r in records]
    current_price = closes[-1]
    
    sma50 = TA.SMA(closes, 50)
    sma200 = TA.SMA(closes, 200)
    
    # 判断支撑阻力
    if current_price > sma50[-1]:
        Log(f"SMA50 ({sma50[-1]:.2f}) 作为支撑位")
    else:
        Log(f"SMA50 ({sma50[-1]:.2f}) 作为阻力位")
    
    if current_price > sma200[-1]:
        Log(f"价格在SMA200之上，长期牛市")

常用周期

周期	名称	用途
5	超短期	日内交易
10	短期	短线交易
20	中短期	波段交易
50	中期	中线交易
200	长期	长线投资、牛熊分界

与其他指标配合

SMA + EMA

python

sma20 = TA.SMA(closes, 20)
ema20 = TA.EMA(closes, 20)

# EMA更敏感，可作为领先指标
if ema20[-1] > sma20[-1]:
    Log("EMA领先SMA，可能加速上涨")

SMA + MACD

python

sma50 = TA.SMA(closes, 50)
macd, signal, hist = TA.MACD(closes, 12, 26, 9)

# 趋势 + 动量确认
if closes[-1] > sma50[-1] and macd[-1] > signal[-1]:
    Log("趋势向上 + MACD金叉")

注意事项

⚠️ 重要提醒：

滞后性: SMA是滞后指标，反应较慢
假突破: 震荡市中金叉死叉可能频繁失效
权重均等: 所有价格权重相同，不如EMA敏感
需要确认: 单纯金叉死叉信号需其他指标确认

优缺点

优点：

简单易懂
平滑噪音
可作支撑阻力

缺点：

滞后性强
对突发变化反应慢
权重不合理

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TA.SMA()

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基础示例

高级应用

1. 多均线系统

2. 金叉死叉策略

3. 支撑阻力位

常用周期

与其他指标配合

SMA + EMA

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