Ho una serie di date e di una misura su ciascuna di quelle date che piacerebbe di calcolare una media mobile esponenziale per ciascuna delle date Qualcuno sa come fare this. I m nuovo a Python 'doesn t sembra che le medie sono integrati in la libreria standard di Python, il che mi sembra un po 'strano Forse non cerca nel giusto place. So, dato il seguente codice, come ho potuto calcolare la media mobile ponderata di punti di QI per date di calendario. ci s probabilmente un modo migliore per strutturare i dati, tutto il consiglio sarebbe appreciated. asked 28 gennaio 09 al 18 01.My Python è un po 'arrugginito chiunque può sentirsi libero di modificarla questo codice per fare le correzioni, se io ho incasinato la sintassi qualche modo, ma qui goes. This funzione sposta all'indietro, dalla fine della lista all'inizio, calcolando la media mobile esponenziale per ciascun valore lavorando all'indietro fino il coefficiente di peso per un elemento è inferiore alla proposta epsilon. At fine della funzione, inverte i valori prima di tornare lista in modo che si ri nell'ordine corretto per il chiamante. Nota a margine, se stavo usando una lingua diversa da python, ho d creare una full-size array vuoto e poi riempirla all'indietro-ordine, in modo che io wouldn t hanno per invertire tale tendenza, alla fine, ma Non credo che si può dichiarare un grande array vuoto in Python e negli elenchi di pitone, aggiunta è molto meno costoso di anteponendo, motivo per cui ho costruito la lista in ordine inverso prega di correggermi se ho m argomento alfa risulterà scorretto è il fattore di decadimento ad ogni iterazione, ad esempio, se è stato utilizzato un alfa di 0 5, poi oggi s valore della media mobile sarebbe composto dai seguenti corso ponderata values. Of, se hai una vasta gamma di valori, i valori da dieci o quindici giorni fa ha vinto t contribuiscono molto ad oggi s media ponderata l'argomento epsilon consente di impostare un punto di taglio, sotto il quale si cesserà di preoccuparsi vecchi valori in quanto il loro contributo al valore di oggi s sarà insignificant. You la d richiamare la funzione qualcosa come this. answered 28 gennaio 09 a 18 46.I non so Python, ma per la parte media, vuoi dire un filtro passa-basso diminuisce in modo esponenziale della form. where tau alfa dt, dt il passo temporale del filtro, tau la costante di tempo del filtro variabile sotto forma - timestep di questo è il seguente, appena clip di dt tau di non essere più di 1 0.If si desidera filtrare qualcosa di simile a una data, assicurarsi che si converte ad una quantità in virgola mobile come di secondi dal 1 gennaio 1970.answered 28 gen 09 a 18 10.I trovato il frammento di codice di cui sopra da Earino molto utile - ma avevo bisogno di qualcosa che potrebbe spianare continuamente un flusso di valori - così ho riscritta a this. and lo uso come questo. dove produce il valore successivo mi piacerebbe consume. answered 12 febbraio 14 a 20 35.I m calcolo sempre EMAs con Pandas. Here è un esempio come fare informazioni it. More su Pandas EWMA. answered 4 ottobre 15 a 12 42. Don t versioni più recenti di Panda hanno nuove e migliori funzioni di Cristian Ciupitu 11 maggio 16 a 14 10.Note che, a differenza di loro foglio di calcolo, I don t calcolare la SMA, e I don t aspettare per generare l'EMA dopo 10 campioni Questo significa miei valori differire leggermente, ma se a tracciare, esso segue esattamente dopo 10 campioni durante i primi 10 campioni, l'EMA a calcolare in modo appropriato è smoothed. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING GIU media mobile esponenziale - EMA. The 12 e 26 giorni EMAs sono i più popolari medie a breve termine, e sono utilizzati per creare indicatori come il movimento divergenza media convergenza MACD e il prezzo percentuale oscillatore PPO In generale, il 50 e 200 giorni EMAs sono utilizzati come segnali di tendenze a lungo termine. Traders che impiegano l'analisi tecnica trovano medie mobili molto utili e penetranti se applicato correttamente, ma creano il caos quando viene utilizzato in modo improprio o sono male interpretato Tutte le medie mobili comunemente utilizzati in analisi tecnica sono, per loro stessa natura, indicatori di ritardo di conseguenza, le conclusioni tratte da applicare una media mobile a un particolare schema di mercato dovrebbe essere quello di confermare una mossa di mercato o ad indicare la sua forza Molto spesso, per il momento in una linea indicatore di media mobile ha fatto un cambiamento per riflettere un passo significativo nel mercato, il punto ottimale di ingresso sul mercato ha già superato un EMA non servono per alleviare questo dilemma in qualche misura causa il calcolo EMA mette più peso sui dati più recenti, si abbraccia l'azione dei prezzi un po 'più stretto e quindi reagisce più veloce questo è desiderabile quando un EMA è utilizzato per ricavare un trading ingresso signal. Interpreting il movimento tutti gli indicatori medi EMA. Like, sono molto più adatti per i mercati trend Quando il mercato è in una forte e sostenuta tendenza al rialzo la linea dell'indicatore EMA mostrerà anche una tendenza rialzista e viceversa per un trend verso il basso un vigile fornitori non solo prestare attenzione alla direzione della linea EMA ma anche il rapporto tra il tasso di variazione da un bar all'altro, ad esempio, come l'azione prezzo di un forte rialzo comincia ad appiattirsi e invertire, prezzo del EMA s cambiamento da una barra all'altra comincerà a diminuire fino al momento che la linea indicatrice appiattisce e il tasso di variazione è zero. Because dell'effetto ritardo, da questo punto, o anche qualche bar prima, l'azione di prezzo dovrebbe avere già invertito Ne consegue che osserva una diminuzione costante del tasso di variazione della EMA potrebbe esso stesso essere usata come indicatore che potrebbe contrastare ulteriormente il dilemma causato dall'effetto ritardo di spostare averagesmon usi dei EMA. EMAs sono comunemente utilizzati in combinazione con altri indicatori per confermare significativi movimenti del mercato e per valutare la loro validità per i commercianti che commerciano mercati intraday e in rapido movimento, l'EMA è più applicabile Molto spesso i commercianti usano EMAs per determinare una polarizzazione commerciale, ad esempio, se un EMA su un grafico giornaliero mostra un forte tendenza al rialzo, la strategia di un commerciante infragiornaliero s può essere quella di commerciare solo dal lato lungo su un intraday chart. The esponenziale mobile ponderata algoritmo media EWMA è il filtro passa-basso più semplice a tempo discreto genera un yi uscita nella i-esima iterazione che corrisponde ad una versione in scala xi corrente di ingresso e l'uscita precedente y. The lisciatura fattore alfa 0,1, indica il peso normalizzato del nuovo input nell'output ad esempio, un alfa 0 03 implica che ogni nuovo ingresso contribuirà a 3 all'uscita, mentre l'uscita precedente contribuirà a 97 i valori limite per il fattore di lisciatura sono 0 e 1, che implica yi y e yi xi, rispettivamente nei punti seguenti, analizziamo l'algoritmo da punti diversi di view. The EWMA potrebbe essere considerato come un Regressive Auto Moving filtro medio ARMA perché dipende dalla storia dei valori sia l'ingresso e l'uscita Tuttavia, se si sviluppa l'equazione EWMA, è possibile rappresentare l'uscita di corrente solo sulla sui contributi degli input passati, cioè lo spostamento del filtro media MA. yi alpha cdot xi alfa 1-alpha cdot x alfa 1-alpha 2 cdot x somma alfa 1-alfa cdot xj somma w cdot xj. In iterazione i-esimo, l'uscita è una somma ponderata di ogni precedente XJ valore di ingresso con j in, dove la scala corrisponde a un coefficiente esponenziale ponderata w alfa cdot 1- alpha. The ht risposta all'impulso del sistema equivalente tempo lineare invariante LTI ha una durata infinita, il che implica che il trasferimento funzione H z avrà durata finita Se il simbolo rappresenta l'operando convoluzione e corrisponde ONU alla funzione a gradino, si può affermare. ynxnhn con hnan cdot un alfa 1-alfa n cdot u n. The EWMA algoritmo corrisponde alla semplice Infinite Impulse Response IIR tempo discreto filtrare Il principale vantaggio che i sistemi IIR hanno su quelle FIR è la loro efficienza attuativa D'altra parte, i sistemi IIR sono più difficili da analizzare per semplificare l'analisi, viene imposto che il sistema ha zero condizioni iniziali Così, il 2 ° ordine del filtro IIR corrisponde to. In la figura 1 viene presentato semplificato e completa forma diretta 1 DF1 del filtro In caso della EWMA, i coefficienti sono fissati valori in termini di fattore di livellamento che corrispondono a a0 1, a1 1- alpha, alpha b0, b1 0 Applicando questi vincoli, la funzione di trasferimento diventa.
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