OBV指标计算与预测模型在线实验闯关

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本文详细介绍了OBV(On-Balance Volume)指标的计算方法,并提供了Python代码示例。此外,还探讨了如何运用支持向量机(SVM)构建OBV指标预测模型,以评估和预测股票市场趋势。

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OBV指标计算与预测模型在线实验闯关

首先,让我们来了解一下OBV(On-Balance Volume)指标。OBV指标是一种基于成交量的技术分析工具,用于测量买入和卖出压力的强弱。通过分析成交量的变动情况,OBV指标可以帮助投资者判断股票价格的趋势以及买卖信号。

一、OBV指标计算
OBV指标的计算相对简单,只需按照以下步骤进行:

  1. 初始化OBV值为0;
  2. 从第二个交易日开始,根据当天的收盘价和前一天的收盘价进行对比:
    - 如果当天的收盘价高于前一天的收盘价,则将当天的成交量加到前一天的OBV值上,并更新OBV值;
    - 如果当天的收盘价低于前一天的收盘价,则将当天的成交量从前一天的OBV值上减去,并更新OBV值;
    - 如果当天的收盘价等于前一天的收盘价,则将当天的成交量从前一天的OBV值上减去,并保持OBV值不变。

下面是根据以上计算规则编写的Python代码示例:

def calculate_obv(closes
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