有什么好办法可以计算实时数据的爆涨暴跌？

猩火燎原

有什么好办法可以计算实时数据的爆涨暴跌？

冷丝

获取实时数据，按100条的数据平均值来计算均值，大于这个均值 总体上涨，小于反之。   

大于均值且判断之前一次获取是否小于现在获取的  如果是小于现在获取的 判定连续上涨  反之判定回落，回落小于均值则判定下跌，反之还是上涨

猩火燎原

实时捕获数据什么时候开始涨了什么时候开始跌了

走一回

如果是股票，有一个模块是短线精灵

茶白

短时间内数据异常即为暴涨暴跌

猩火燎原

冷丝 发表于 2025-8-21 12:28
获取实时数据，按100条的数据平均值来计算均值，大于这个均值 总体上涨，小于反之。   

大于均值且判断之 ...

思路不错，还有吗

猩火燎原

茶白 发表于 2025-8-21 16:31
短时间内数据异常即为暴涨暴跌

怎样算法才能判断数据是哪种异常？

茶白

猩火燎原 发表于 2025-8-21 23:36
怎样算法才能判断数据是哪种异常？

1. 简单百分比阈值法

假设设置阈值 5%，当 当前价格 / N 分钟前价格 - 1 > 5% 时，判定为暴涨；反之 < -5% 判定为暴跌。

优点：直观，计算快。

缺点：对短期噪声敏感，容易“假警报”。

2. 移动平均线突破（MA Crossover）

计算短期均线（如 5 分钟 MA）和长期均线（如 60 分钟 MA）。

当短期均线急速上穿长期均线，并且斜率陡增，可视为暴涨信号。

反之下穿为暴跌。

这是最常见的趋势检测方式之一。

3. 波动率异常检测（标准差 / 布林带）

计算一定窗口的收益率标准差 σ。

如果某次价格变化超过 均值 ± 3σ，就可以判定为异常暴涨或暴跌。

布林带 (Bollinger Bands) 就是基于这个原理。

4. 分布拟合 + 异常点检测

把过去一段时间的收益率分布拟合为正态分布或 t 分布。

当新收益率的 Z-Score（标准化得分）大于阈值（如 ±3），判定为极端行情。

5. 高频交易场景下的加权指标

结合 成交量（Volume Spike） 与价格涨跌。

如果价格 5% 上涨同时伴随成交量暴增（超过均值 2-3 倍），信号可靠性更强。

茶白

python伪代码示例

[Python] 纯文本查看 复制代码

import numpy as np

def detect_spike(prices, window=20, threshold=3):
    # prices: list of price data
    returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
    mu, sigma = np.mean(returns[-window:]), np.std(returns[-window:])
    latest_return = returns[-1]
    
    z_score = (latest_return - mu) / sigma
    if z_score > threshold:
        return "暴涨"
    elif z_score < -threshold:
        return "暴跌"
    else:
        return "正常"

补充内容 (2025-8-22 00:55):
其他的问ai生成一个最小demo你学习一下即可