Moving Media Numpy

Analisi Tecnica Moving modelli di grafico Averages. Most mostrano un sacco di variazione nel movimento dei prezzi Questo può rendere difficile per i commercianti per avere un'idea di una garanzia s tendenza generale un semplice commercianti utilizzare il metodo per combattere questo è quello di applicare le medie Una media mobile si sta muovendo il prezzo medio di un titolo su un periodo di tempo tracciando prezzo medio di una sicurezza s, il movimento di prezzo è appianato una volta rimosse le fluttuazioni giorno per giorno, gli operatori sono maggiormente in grado di individuare la vera tendenza e aumentare la probabilità che funzionerà in loro favore Per ulteriori informazioni, leggere le medie mobili tutorial. Types delle medie mobili ci sono una serie di diversi tipi di medie mobili che variano nel modo in cui vengono calcolati, ma come ogni media viene interpretato rimane lo stesso The calcoli differiscono solo per quanto riguarda il peso che hanno luogo sui dati relativi ai prezzi, passando da uguale ponderazione di ogni fascia di prezzo di più peso di essere immessi sul dati recenti i tre tipi più comuni di medie mobili sono semplici e lineari exponential. Simple media mobile SMA Questo è il metodo più comune utilizzato per calcolare la media mobile dei prezzi prende semplicemente la somma di tutti i prezzi di chiusura ultimi nel periodo di tempo e divide il risultato per il numero di prezzi utilizzati nel calcolo ad esempio, in un 10- giorni di media mobile, gli ultimi 10 prezzi di chiusura vengono sommati e poi divisi per 10 Come si può vedere nella figura 1, un trader è in grado di fare la media meno sensibili alle variazioni dei prezzi, aumentando il numero di periodi utilizzati per il calcolo aumentare la numero di periodi nel calcolo è uno dei modi migliori per misurare la forza della tendenza a lungo termine e la probabilità che esso reverse. Many individui sostengono che l'utilità di questo tipo di media è limitato perché ogni punto dati serie ha lo stesso impatto sul risultato indipendentemente da dove si verifica in sequenza i critici sostengono che i dati più recenti è più importante e, pertanto, dovrebbe anche avere un peso maggiore Questo tipo di critica è stato uno dei principali fattori che per l'invenzione di altre forme di movimento averages. Linear media ponderata Questo indicatore media mobile è il meno comune dei tre e viene utilizzato per affrontare il problema della ponderazione pari la lineare ponderata media mobile viene calcolato prendendo la somma di tutte le prezzi di chiusura per un certo periodo di tempo e la loro riproduzione dalla posizione del punto dati e dividendo per la somma del numero di periodi per esempio, in una media ponderata lineare cinque giorni, oggi s prezzo di chiusura è moltiplicato per cinque, ieri s per quattro e così via fino a raggiungere il primo giorno nell'intervallo periodo Questi numeri sono poi sommati e diviso per la somma del multipliers. Exponential Moving EMA media Questo calcolo della media mobile utilizza un fattore di livellamento per posizionare un peso superiore sul recente punti di dati ed è considerato molto più efficiente rispetto alla media ponderata lineare Avere una comprensione del calcolo non è generalmente richiesto per la maggior parte dei commercianti, perché la maggior parte dei pacchetti grafici fare il calcolo per voi la cosa più importante da ricordare a proposito la media mobile esponenziale è che è più sensibile alle nuove informazioni relative alla media mobile semplice questa risposta è uno dei fattori chiave del perché questa è la media mobile di scelta tra molti operatori tecnici Come si può vedere nella figura 2, a 15 periodo di rialzi EMA e cade più veloce di 15 periodo di SMA Questa leggera differenza doesn t sembrare molto, ma è un fattore importante essere consapevoli di quanto può influenzare Usi returns. Major delle medie medie mobili mobili sono utilizzati per identificare le tendenze attuali e le inversioni di tendenza, nonché per impostare il supporto e le medie di resistenza levels. Moving può essere utilizzato per identificare velocemente se un titolo si sta muovendo in una tendenza rialzista o di una tendenza al ribasso a seconda della direzione della media mobile Come si può vedere nella figura 3, quando una media mobile si sta dirigendo verso l'alto e il prezzo è sopra di esso, la sicurezza è in una tendenza rialzista Viceversa, una inclinata verso il basso media mobile con il prezzo basso può essere utilizzato per segnalare un metodo downtrend. Another di determinazione di moto è di guardare dell'ordine di un paio di calze quando si spostano una media a breve termine è al di sopra di una media di più lungo periodo, la tendenza è fino D'altra parte, una media a lungo termine di sopra di una media a breve termine segna un movimento verso il basso nelle inversioni di tendenza media trend. Moving si formano in due principali modi quando il prezzo si muove attraverso una media mobile e quando si muove attraverso media mobile Passaggi il primo segnale comune è quando il prezzo si muove attraverso un media importante in movimento, ad esempio, quando il prezzo di un titolo che era in una tendenza rialzista scende al di sotto di un 50- periodo di media mobile, come in figura 4, è un segno che la tendenza rialzista potrebbe essere reversing. The altro segnale di una inversione di tendenza è quando uno si muove croci media attraverso un altro, ad esempio, come si può vedere nella figura 5, se il 15- giorni in movimento croci in media al di sopra della media mobile a 50 giorni, è un segno positivo che il prezzo inizierà a increase. If periodi utilizzati nel calcolo sono relativamente brevi, per esempio 15 e 35, questo potrebbe segnalare una tendenza a breve termine inversione D'altra parte, quando due medie con tempi relativamente lunghi attraversare 50 e 200, per esempio, questo è usato per suggerire un cambiamento a lungo termine in trend. Another modo sostanziale medie mobili vengono utilizzati sia per identificare i livelli di supporto e resistenza non è raro vedere uno stock che è in calo fermare il suo declino e la direzione inversa una volta colpisce l'appoggio di un importante media mobile una mossa attraverso un importante media mobile è spesso usato come un segnale da operatori tecnici che la tendenza si sta invertendo per ad esempio, in caso di rottura dei prezzi attraverso la media mobile a 200 giorni in una direzione verso il basso, è un segnale che il trend rialzista è in media reversing. Moving sono un potente strumento per analizzare l'andamento in una sicurezza che forniscono supporto e resistenza utili punti e sono molto facile da usare le strutture di tempo più comuni che vengono utilizzati per la creazione di medie mobili sono la 200 giorni, 100 giorni, 50 giorni, 20 giorni e 10 giorni la media di 200 giorni è pensato per essere una buona misura di un anno di trading, una media di 100 giorni di un anno e mezzo, una media di 50 giorni di un quarto di un anno, una media di 20 giorni di un mese e la media di 10 giorni di due medie weeks. Moving aiutare i commercianti tecnici liscia alcuni dei rumori che si trova in movimenti di prezzo giorno per giorno, di offrire agli operatori una visione più chiara della tendenza dei prezzi Finora ci siamo concentrati sul movimento dei prezzi, attraverso grafici e medie nella sezione successiva, abbiamo ll guardare un po ' altre tecniche utilizzate per confermare il movimento dei prezzi e patterns. Hmmm, sembra che questo facile da implementare la funzione è in realtà abbastanza facile da ottenere sbagliato e ha favorito una buona discussione sulla efficienza della memoria mi contento di avere troppo grosso se questo significa sapere che cosa s stato fatto destra Richard 20 settembre 14 al 19 23.NumPy s mancanza di una particolare funzione specifica del dominio è forse a causa del core team s disciplina e fedeltà al NumPy s direttiva primaria fornire il tipo di un array N-dimensionale così come le funzioni per la creazione e indicizzazione quelle matrici Come molti obiettivi fondamentali, questo non è piccolo, e lo fa NumPy brilliantly. The molto più grande SciPy contiene una molto più grande collezione di librerie specifici del dominio chiamato sottopackage di SciPy sviluppatori --Per esempio, numerico ottimizzazione ottimizzare, processsing segnale del segnale, ed integrale indovinare calcolo integrate. My è che la funzione siete dopo è in almeno uno dei SciPy sottopackage forse però, vorrei guardare prima nella collezione di scikits SciPy identificare il scikit rilevanti s e cercare la funzione di interesse there. Scikits sono sviluppati in modo indipendente pacchetti basati su NumPy SciPy e diretto ad una particolare disciplina tecnica per esempio scikits-immagine scikits-imparare, ecc Molti di questi erano in particolare, il OpenOpt impressionante per l'ottimizzazione numerica sono stati molto apprezzato, progetti maturi a lungo prima di scegliere di risiedere sotto le relativamente nuove scikits rubrica La homepage scikits piaceva elenchi di cui sopra circa 30 tali scikits anche se almeno alcuni di quelli non più sotto development. Following attivi sono questo consiglio si porterebbe a scikits-timeseries tuttavia, che il pacchetto non è più in fase di sviluppo attivo in effetti, Panda è diventato, per quanto ne so, il fatto NumPy a base di library. Pandas serie temporali ha diverse funzioni che possono essere utilizzate per calcolare una media mobile il più semplice di questi è probabilmente rollingmean che si utilizzano come so. Now, basta chiamare il funzione rollingmean passando l'oggetto della serie e una dimensione finestra che nel mio esempio qui sotto è 10 days. verify che ha funzionato - per esempio valori confrontati 10-15 nella serie originale contro la nuova serie lisciato con rotolamento mean. The funzione rollingmean, insieme con circa una dozzina di altre funzioni sono informalmente raggruppate nella documentazione Panda sotto la rubrica in movimento le funzioni della finestra di un secondo, gruppo correlato di funzioni in Panda si riferisce a funzioni in modo esponenziale ponderati per esempio EWMA che calcola in modo esponenziale in movimento medio ponderato il fatto che questo secondo gruppo non è incluso nelle prime funzioni finestra mobile è forse perché le trasformazioni in modo esponenziale ponderate don t contare su una lunghezza fissa window. answered 14 Gennaio 13 ad 6 38.I sa questa è una vecchia questione, ma qui è una soluzione che doesn t utilizzare qualsiasi struttura dati o le librerie e 'lineare nel numero di elementi della lista di input e non posso pensare di qualsiasi altro modo per renderlo più efficiente in realtà se qualcuno sa di un modo migliore per allocare il risultato, si prega di lasciare mi know. NOTE questo sarebbe molto più veloce utilizzando una matrice NumPy invece di una lista, ma ho voluto eliminare tutte le dipendenze sarebbe anche possibile migliorare le prestazioni in base alla funzione multi-threaded execution. The presuppone che la lista di ingresso è unidimensionale, in modo da essere careful. You può calcolare una corsa significa with. Fortunately, NumPy include una funzione convolve che possiamo utilizzare per accelerare le cose Il funzionamento è equivalente a dire convolvendo x con un vettore che è N lungo, con tutti i membri pari a 1 N l'attuazione del NumPy convolve comprende il transitorio di avviamento, quindi bisogna rimuovere il primo N-1 points. On mia macchina, la versione veloce è 20-30 volte più veloce, a seconda della lunghezza del vettore di ingresso e la dimensione della finestra media. Si noti che convolve include una stessa modalità che sembra che dovrebbe affrontare la questione partendo transitorio, ma si divide fra l'inizio e end. It rimuove il transitorio tra la fine e l'inizio doesn t hanno una Beh, credo che sa questione di priorità, non ho bisogno lo stesso numero di risultati sul scapito di ottenere una pendenza verso lo zero che t isn lì nei dati BTW, ecco un comando per mostrare la differenza tra le modalità modalità completa, stesso, la trama valida quelli convolve 200, quelli, 50, 50, modalità m per m in modalità asse -10, 251, - 1, 1 1 modalità leggenda, centro loc inferiore con pyplot e NumPy importati lapis 24 marzo 14 al 13 56.pandas è più adatto per questo che NumPy o SciPy la sua funzione rollingmean fa il lavoro comodamente inoltre restituisce un array di NumPy quando l'ingresso è un array. It è difficile da battere rollingmean in termini di prestazioni con qualsiasi implementazione di Python puro personalizzato Ecco un esempio prestazioni contro due della proposta solutions. There sono anche opzioni piacevoli su come affrontare il bordo values. I m sempre infastidito dalla funzione di elaborazione dei segnali che tornare segnali di uscita di forma diversa rispetto ai segnali di ingresso quando entrambi gli ingressi e le uscite sono della stessa natura ad esempio, entrambi i segnali temporali si rompe la corrispondenza con relativa variabile ad esempio indipendente dal tempo, la frequenza rendendo stampa o confronto non una questione diretta in ogni caso, se si condivide la sensazione, si potrebbe desiderare di cambiare le ultime righe della funzione proposto come stesso rendimento y windowlen-1 - windowlen - 1 Christian o Reilly 25 agosto 15 al 19 56.A po 'in ritardo alla festa, ma io ho fatto la mia piccola funzione che non avvolgono le estremità o pastiglie con zeri che vengono poi utilizzati per trovare la media, nonché un ulteriore trattamento è, che anche ri-campioni del segnale in punti distanziati linearmente personalizzare il codice a piacimento per ottenere altro metodo features. The è una semplice moltiplicazione di matrici con un normalizzata gaussiana kernel. A semplice utilizzo su un segnale sinusoidale con il rumore distribuito normale aggiunto. Questo problema è ora ancora più vecchio di quando NeXuS ha scritto su di esso il mese scorso, ma mi piace come le sue offerte di codice con casi limite Tuttavia, poiché si tratta di una media mobile semplice, s risultati in ritardo rispetto i dati si applicano al ho pensato che si occupano con casi limite in modo più soddisfacente rispetto alle modalità NumPy s valida stesso e pieno potrebbe essere realizzato mediante l'applicazione di un approccio simile a un contributo method. My basato convoluzione utilizza una media centrale corsa per allineare i propri risultati con i loro dati quando ci sono due alcuni punti disponibili per la finestra ingrandita da utilizzare, medie correnti sono calcolati dalle finestre sempre più piccoli ai bordi della matrice realtà, dalle finestre sempre più grandi, ma che s un'implementazione detail. It s relativamente lento perché utilizza convolve e potrebbe probabilmente essere ripulito un bel po 'da un vero Pythonista, però, credo che l'idea stands. answered 2 gennaio a 0 28. è bello ma lento quando la larghezza della finestra cresce grande Alcune risposte forniscono algoritmi più efficiente con, ma non sembrano in grado di gestire bordo I valori io stesso hanno implementato un algoritmo che può gestire bene questo problema, se questo problema è dichiarato parametro as. Input mergenum può essere pensato come 2 1.I WindowWidth conosce questo codice è un po 'illeggibile se u trovare utile e vogliono alcuni expanations , per favore fatemelo sapere e io ll aggiornare questa risposta Dopo aver scritto una spiegazione può costare me un sacco di tempo, spero lo faccio solo quando qualcuno ha bisogno prego di perdonarmi per il mio laziness. If solo u sono interessati alla sua version. It originale s ancora più illeggibile la prima soluzione si libera di problema bordo da zeri imbottitura intorno la matrice, ma la seconda soluzione postato qui gestisce in un way. In duro e diretto la mia ultima frase che stava cercando di spiegare perché aiuta errore in virgola mobile Se due valori sono approssimativamente dello stesso ordine di grandezza, aggiungendo poi li perde meno precisione rispetto se si aggiunge un numero molto grande di una molto piccola il codice combina valori adiacenti in modo che anche le somme intermedie dovrebbero sempre essere ragionevolmente vicino in grandezza, ad ridurre al minimo l'errore del punto floating Nulla è infallibile ma questo metodo ha salvato una coppia molto scarsamente implementato progetti in produzione Mayur Patel 15 dicembre 14 a 17 22. Alleo Invece di fare una somma per ogni valore, si verrà facendo due la prova è la stessa come il problema bit-flipping Tuttavia, il punto di questa risposta non è necessariamente le prestazioni, ma la memoria di precisione di utilizzo per una media di valori a 64 bit non superi 64 elementi nella cache, quindi è amichevole in utilizzo della memoria così Mayur Patel 29 dicembre 14 a 17 04.