今天发一个星球内部私用的科研意见：曲面正弦加权出动平均线SWMA（Sine Weighted Moving Average）
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正弦加权出动平均线 (SWMA) 简介正弦加权出动平均线 (SWMA) 是一种突出灵验的平滑时分序列数据的手艺。它是一种加权出动平均线，字据正弦函数为数据点分派不同的权重。与使用窗口中所稀有据点相配权重的传统出动平均线不同，SWMA 为中间数据点分派更高的权重，并为窗曲直落的数据点分派更低的权重。
正弦波是一种平滑、重叠的颤动，在 y 的高点和 -y 的低点之间出动。SWMA 从正弦波周期的前半部分取得权重，因此中间的数据具有最大的权重。效果与三角出动平均线(TriMA) 突出相通，但计划起来要艰辛得多。底下您不错看到如何将权重欺诈于 50 周期 SWMA、EMA和SMA：
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如何计划正弦加权出动平均线要计划正弦加权出动平均线，请将每个时间的正弦值乘以该时间的收盘价，将效果相加，再将效果除以正弦权重之和。其公式如下：
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以下是 3 周期正弦加权出动平均线的示例：
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数据回测平均胜率与讲演率
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公式如下：PI:=ASIN(1)*2;
李津D:=PI/180/6;
李津1:=5/6*SIN(PI/180)*C;
李津2:=4/6*SIN(PI/180)*REF(C,1);
李津3:=3/6*SIN(PI/180)*REF(C,2);
李津4:=2/6*SIN(PI/180)*REF(C,3);
李津5:=1/6*SIN(PI/180)*REF(C,4);
NUM:=李津1+李津2+李津3+李津4+李津5;
DEN:=SIN(李津D)+SIN(2*李津D)+SIN(3*李津D)+SIN(4*李津D)+SIN(5*李津D);
A:NUM/DEN;
李津D2:=PI/180/21;
李津X1:=20/21*SIN(PI/180)*C;
李津X2:=19/21*SIN(PI/180)*REF(C,1);
李津X3:=18/21*SIN(PI/180)*REF(C,2);
李津X4:=17/21*SIN(PI/180)*REF(C,3);
李津X5:=16/21*SIN(PI/180)*REF(C,4);
李津X6:=15/21*SIN(PI/180)*REF(C,5);
李津X7:=14/21*SIN(PI/180)*REF(C,6);
李津X8:=13/21*SIN(PI/180)*REF(C,7);
李津X9:=12/21*SIN(PI/180)*REF(C,8);
李津X10:=11/21*SIN(PI/180)*REF(C,9);
李津X11:=10/21*SIN(PI/180)*REF(C,10);
李津X12:=9/21*SIN(PI/180)*REF(C,11);
李津X13:=8/21*SIN(PI/180)*REF(C,12);
李津X14:=7/21*SIN(PI/180)*REF(C,13);
李津X15:=6/21*SIN(PI/180)*REF(C,14);
李津X16:=5/21*SIN(PI/180)*REF(C,15);
李津X17:=4/21*SIN(PI/180)*REF(C,16);
李津X18:=3/21*SIN(PI/180)*REF(C,17);
李津X19:=2/21*SIN(PI/180)*REF(C,18);
李津X20:=1/21*SIN(PI/180)*REF(C,19);
NUM1:=李津X1+李津X2+李津X3+李津X4+李津X5+李津X6+李津X7+李津X8+李津X9+李津X10+李津X11+李津X12+李津X13+李津X14+李津X15+李津X16+李津X17+李津X18+李津X19+李津X20;{MADE BY LIJIN大局不雅}
DEN1:=SIN(李津D2)+SIN(2*李津D2)+SIN(3*李津D2)+SIN(4*李津D2)+SIN(5*李津D2)+SIN(6*李津D2)+SIN(7*李津D2)+SIN(8*李津D2)+SIN(9*李津D2)+SIN(10*李津D2)+SIN(11*李津D2)+SIN(12*李津D2)+SIN(13*李津D2)+SIN(14*李津D2)+SIN(15*李津D2)+SIN(16*李津D2)+SIN(17*李津D2)+SIN(18*李津D2)+SIN(19*李津D2)+SIN(20*李津D2);
B:NUM1/DEN1;
DRAWBAND(B,RGB(0,224,224),A,RGB(255,96,96));
DRAWKLINE(HIGH,OPEN,LOW,CLOSE);
风险指示：本意见公式仅行动学习疏浚，切勿商用，不组成任何投资淡薄，不能行动投资依据。
正弦加权出动平均线的上风灵验平滑： SWMA 不错灵验地平滑时分序列数据，灵验地减少噪声并揭示潜在趋势。通过为更能代表潜在趋势的中心数据点分派更高的权重，SWMA 减少了立时波动和颠倒值的影响。 保留紧迫特征： 与其他一些可能过度平滑数据并隐匿紧迫特征的平滑手艺不同，SWMA 由于其加权要领而保留了关键的数据特征。当措置具有周期性或周期性形态的数据时，此功能尤其有用，因为 SWMA 保捏了数据的对称性。无邪的窗口大小： SWMA 中的窗口大小不错字据数据的特定需求进行退换。较大的窗口大小不错捕捉恒久趋势，而较小的窗口大小关于短期形态很有用。这种无邪性允许分析师字据正在分析的时分序列数据的特征来退换平滑经由。对称权重： 权重的对称漫衍确保 SWMA 保捏数据对称性，使其适用于具有周期性或周期性形态的数据。这种对称性有助于更好地捕捉季节性变化和周期性趋势。正弦加权出动平均线的实质欺诈正弦加权出动平均线在各个规模齐有欺诈：
金融分析： SWMA 可用于平滑股票价钱、货币汇率或其他金融意见，以识别恒久趋势并减少市集杂音。交往员和分析师常常使用 SWMA 来分析价钱走势并瞻望潜在的市集标的。现标志询： SWMA 用于分析气象数据，举例温度或降水量，以检测潜在的气象形态和季节性变化。气象科学家使用 SWMA 来长远了解恒久气象趋势并识别颠倒情况。经济瞻望： 经济学家使用 SWMA 来瞻望 GDP、通货彭胀率或清闲率等经济意见，从而作念出更好的政策方案。准确的经济瞻望关于政府、企业和投资者灵验制定政策至关紧迫。信号措置： SWMA 用于信号措置，以排斥音频信号、图像措置或通讯信号中的噪声。工程师和征询东谈主员使用 SWMA 来擢升信号质地并增强各式系统的性能。更好的私用意见，期货自动化交往门径与股票自动化门径在星球
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