mpf11_5_plotly_Keltner Channels_ATR_Stochastic RSI_%B MFI

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分类专栏： pythonForFinance2 文章标签： plotly
于 2023-03-29 17:15:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Linli522362242/article/details/129580137
本文介绍了技术分析中的几个关键指标：平均真实范围(ATR)用于衡量波动性，Keltner通道提供趋势判断，Stochastic RSI帮助识别超买/超卖，以及百分比B（%B）指示价格在布林带中的位置。ATR不受价格方向影响，而Keltner通道与布林带对比，更适用于盘整市场。Stochastic RSI结合MFI可用于趋势识别和交易信号。%B与资金流量结合，可辅助判断趋势起点和交易点。

mpf11_Learning rate_Activation_Loss_Optimizer_Quadratic Program_NewtonTaylor_L-BFGS_Nesterov_Hessian:mpf11_Learning rate_Activation_Loss_Optimizer_Quadratic Program_NewtonTaylor_L-BFGS_Nesterov_Hessian_unknown activation function: square_LIQING LIN的博客-优快云博客

mpf11_2_chain rule_forward_backpropag_Jacobian_error_loss_RSI_patternTriangl_CMFi_Williams%R_AO_VWAP : https://blog.youkuaiyun.com/Linli522362242/article/details/127293875

mpf11_3_status_plotly Align dual Yaxis_animation_button_MFI_Williams %Rsi_AO Co_VWAP_MAcd_BollingerBands : https://blog.youkuaiyun.com/Linli522362242/article/details/129129889

mpf11_4_plotly Align dual Yaxis_Chaikin/Stochastic Oscillator_ma Envelopes_support阻力_pivot point_KDJ ： 

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如果您随机选择指标来支持您的分析，您很可能会陷入多重共线性陷阱，即使用多个表达相同内容的指标。 他们没有给你任何额外的信息； 事实上，它们正在限制您对市场的整体看法。 不要在共线指标中寻找支持信息； 尽管它们可能很有吸引力，但它们最终会产生误导。
Keltner通道与平滑ATR在MetaTrader 5中的应用脚本
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Keltner通道结合平滑ATR是一个用于金融市场分析的技术工具，特别在外汇交易中。它利用平滑处理的ATR值与移动平均线共同定义了一个动态的价格框架，以帮助交易者识别市场趋势和支持/阻力水平。MetaTrader 5 (MT5) 是一款多资产交易平台，提供图表分析、自动化交易等功能。用户可以利用提供的脚本在MT5平台上实现Keltne...
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通道突破策略包括了多种策略，分别有布林带策略（Bollinger Band ）、肯特纳通道策略（Keltner Channel）、唐奇安通道策略（Donchian）
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目录Average True Range (ATR)计算操作Bollinger Bands计算操作Bollinger BandWidth%BUlcer Index计算 Average True Range (ATR) 参考：https://www.thebalance.com/how-average-true-range-atr-can-improve-trading-4154923 https://school.stockcharts.com/doku.php?id=technical_indicator
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内容概要：本文档主要介绍了一个关于车辆ACC（自适应巡航控制）的Matlab仿真模型，涵盖直路与弯路行驶条件下的控制策略、制动与油门控制逻辑以及安全距离计算方法。该模型旨在通过Matlab平台实现对ACC系统核心功能的建模与车辆ACC自适应巡航控制Matlab模型包括直路控制策略、弯路控制策略、制动油门控制策略、安全距离计算仿真，帮助研究人员理解和优化车辆在不同路况下的自动跟车与速度调节能力。文档还列举了多个其他Matlab/Simulink仿真项目，涉及电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，表明其所属团队在科研仿真方面的广泛技术支持能力。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事汽车电子、智能驾驶、控制工程等相关领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标：①学习并实现车辆ACC系统的控制算法；②开展自动驾驶相关控制策略的仿真验证；③作为智能交通系统或车辆控制系统课程的教学参考案例； 阅读建议：建议结合Matlab仿真环境实际操作，重点关注控制策略的设计逻辑与参数调优过程，并可借鉴文中提供的其他仿真案例拓展研究思路。
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TypeError: unsupported format string passed to mpf.__format__
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你遇到的错误： ``` TypeError: unsupported format string passed to mpf.__format__ ``` 这是一个 **`mpmath` 中常见的类型与格式化冲突问题**。 --- ## 🔍 错误原因 当你尝试用 Python 的字符串格式化（如 `f"{x:.10f}"` 或 `"%.10f" % x`）去打印一个 `mpmath.mpf` 类型的高精度浮点数时，就会触发这个错误。 ### 示例错误代码： ```python from mpmath import mp mp.dps = 50 x = mp.mpf('2.5') print(f"The value is {x:.10f}") # ❌ 报错！ ``` 输出： ``` TypeError: unsupported format string passed to mpf.__format__ ``` 👉 原因：`mpf` 对象不支持标准的 `float` 格式化语法（如 `.10f`），因为它不是内置 `float` 类型。 --- ## ✅ 正确解决方案 ### ✔️ 方法一：先转为 `str` 或 `float` 再格式化（推荐用于输出） #### 如果你想保留高精度显示 → 转成字符串即可： ```python x = mp.mpf('2.5') + mp.pi print(f"The value is {x}") # ✅ 自动调用 str(x) # 输出: 5.6415926535897932384626433832795028841971693993751 ``` #### 如果你想控制小数位数（比如只显示 10 位小数）： ```python # 先转换为 float 再格式化（牺牲精度） print(f"The value is {float(x):.10f}") # ✅ ``` > ⚠️ 注意：这会丢失高精度，仅用于最终结果展示。 --- ### ✔️ 方法二：使用 `mp.nstr()` —— mpmath 官方推荐的格式化工具！ 这是最专业、最安全的方法。 ```python from mpmath import mp, nstr x = mp.mpf('2.5') + mp.pi formatted = nstr(x, n=10) # 显示 10 个有效数字 print(f"The value is {formatted}") # ✅ 输出: 5.641592654 ``` - `nstr(x, n)`：将 `mpf` 格式化为 `n` 个有效数字的字符串。 - 支持科学计数法、自动缩放等。 #### 更多用法： ```python nstr(x, n=15, strip_zeros=False) # 不省略末尾零 nstr(x, n=10, pretty=True) # 启用漂亮打印 ``` 📌 文档参考：https://mpmath.org/doc/current/general.html#nstr --- ### ✔️ 方法三：自定义 `__format__` 包装器（高级技巧） 如果你非要使用 f-string 的 `.10f` 语法，可以封装一个兼容类： ```python class SafeMPF: def __init__(self, value): self.value = mp.mpf(value) def __format__(self, fmt): # 将 fmt 解析为 .10f → 提取精度 try: if 'f' in fmt or 'g' in fmt or 'e' in fmt: return format(float(self.value), fmt) else: return format(self.value, 's') except: return str(self.value) def __str__(self): return str(self.value) # 使用示例： x = SafeMPF(mp.pi) print(f"Pi = {x:.15f}") # ✅ 成功输出: Pi = 3.141592653589793 ``` 这样就能在 f-string 中安全使用 `mpf`。 --- ## 🛠 实际应用建议（结合之前的高精度验证） 回到我们之前做的精度测试： ```python exact = y_exact_mp(x) # ← 这是一个 mpf approx = ... # scipy 结果（普通 float） err = abs(approx - float(exact)) # ✅ 必须转成 float 才能和 float 比较 ``` ✅ 正确写法： ```python for x_val in [0.0, 0.1, 1.0, 10.0]: exact = y_exact_mp(x_val) approx = (digamma(x_val + 1) + np.euler_gamma) / x_val if x_val != 0.0 \ else np.pi**2 / 6.0 err = abs(approx - float(exact)) # ← 关键：float(exact) print(f"x={x_val:4.1f}, error={err:.3e} ({'PASS' if err < 1e-10 else 'FAIL'})") ``` --- ## ✅ 总结 | 场景 | 正确做法 | |------|----------| | 打印 `mpf` 值 | `print(x)` 或 `print(nstr(x, n=10))` | | 格式化到 N 位小数 | `nstr(x, n)` 或 `float(x)` 后再格式化 | | 在 f-string 中使用 | `f"{float(x):.10f}"` 或使用 `SafeMPF` 包装 | | 计算误差 | `abs(float(approx) - float(exact))` | --- ## ❌ 禁止写法（会报错） ```python f"{my_mpf_value:.10f}" # ❌ "% .10f" % my_mpf_value # ❌ format(my_mpf_value, '.10f') # ❌ ``` --- ##
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