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• MAVP函数简介

  MAVP函数用于计算多时期移动平均值。该函数接收一个价格数组和一个周期数组作为输入，并返回一个新的价格数组，其中每个元素表示在指定周期下计算的移动平均值。例如，如果输入价格数组为[1, 5, 3, 8]，周期数组为[2, 3, 3, 2]，则函数将返回以下结果：

  [SMA(2)[0], SMA(3)[1], SMA(3)[2], SMA(2)[3]]

  此外，函数还会在结果前添加最大周期数的nan值。这是为了确保计算结果的有效性，因此在调用时需要注意设置maxperiod参数。例如：

  prices = np.array([1,5,7,8], dtype=float)    periods = np.array([2,3,3,2], dtype=float)    ta.MAVP(prices, periods, maxperiod=3)

  返回的结果如下：

  array([        nan,         nan,  4.33333333,  7.5       ])

  与之对比，使用SMA函数单独计算时的结果为：

  ta.SMA(prices, 2)返回array([ nan,  3. ,  6. ,  7.5])

  ta.SMA(prices, 3)返回array([        nan,         nan,  4.33333333,  6.66666667])

• 周期参数的意义

  周期参数指定了用于计算移动平均值的数据窗口大小。每个周期值表示在该位置上要考虑的历史数据点数。例如，如果周期值为2，则表示取前两天的价格数据进行平均计算。如果周期值为3，则表示取前三天的价格数据进行平均计算。需要注意的是，周期值的大小会影响计算结果的平滑程度和响应速度。

• 函数使用说明

  • 输入价格数组和周期数组必须是相同长度。
  • 函数返回的结果数组的长度与输入数组相同。
  • 在结果的前面添加了maxperiod数量的nan值，这是为了处理边界情况，确保计算结果的有效性。
  • 建议在使用MAVP函数之前，先测试周期数组的有效性，确保所有周期值在合理范围内。

• 参考文献

  该函数基于numpy库的移动平均计算功能实现，具体实现细节可参考官方文档。