Eksponentielt Veide Moving Average Python

Jeg har en rekke datoer og en måling på hver av disse datoene. Jeg vil gjerne beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt for hver av datoene. Vet noen hvordan å gjøre dette. Jeg er ny til python Det ser ikke ut som gjennomsnitt er bygd inn i standard python biblioteket, som slår meg som et lite merkelig Kanskje jeg ikke ser på riktig sted. Så, gitt følgende kode, hvordan kunne jeg beregne det flytende veide gjennomsnittet av IQ poeng for kalender datoer. det er sannsynligvis en bedre måte å strukturere dataene på, noe råd vil bli verdsatt. Skrevet 28. januar kl 18 01.My python er litt rustet. Noen kan gjerne redigere denne koden for å gjøre rettelser, hvis jeg har slått opp syntax på en eller annen måte, men her går. Denne funksjonen beveger seg bakover, fra slutten av listen til begynnelsen, beregner eksponentielt glidende gjennomsnitt for hver verdi ved å arbeide bakover til vektkoeffisienten for et element er mindre enn det angitte epsilonet. På slutten av funksjonen, reverserer den verdiene før du returnerer listen slik at de er i riktig rekkefølge for den som ringer. SIDEMERK Hvis jeg brukte et annet språk enn python, danner jeg først en fullstendig tomt array først og fyller den deretter på baksiden, slik at jeg ikke vil måtte reversere den på slutten. Men jeg tror ikke du kan erklære et stort tomt utvalg i python Og i pythonlister er vedlegg mye billigere enn forutsetningen, og derfor bygde jeg opp listen i omvendt rekkefølge. Vær så snill å korrigere meg hvis jeg er feil. Alfa-argumentet er forfallsfaktoren på hver iterasjon. For eksempel, hvis du brukte en alfa på 0 5, ville dagens glidende gjennomsnittsverdi bestå av følgende vektede verdier. Selvfølgelig, hvis du har et stort utvalg av verdier, vil verdiene fra ti eller femten dager siden ikke bidra veldig mye til dagens vektede gjennomsnitt Med epsilon-argumentet kan du angi et cutoff-punkt, under hvilket du vil slutte å bry deg om gamle verdier siden deres bidrag til dagens verdi vil være ubetydelig. Du påberoper funksjonen noe som dette. ansvaret 28. januar 09 på 18 46. Jeg vet ikke Python, men for gjennomsnittet del, mener du et eksponentielt forfallende lavpasfilter i formet. hvor alfa dt tau, dt filterets tidstap, da filterets tidskonstant er variabelstartformen for dette, er det bare å klippe dt tau å ikke være mer enn 1 0. Hvis du vil filtrere noe som en dato, må du passe på at du konverterer til en flytende punktmengde som for sekunder siden 1. januar 1970. Svaret 28. januar kl. 18 10. Jeg fant den ovennevnte kodebiten av earino ganske nyttig - men jeg trengte noe som kunne kontinuerlig jevne en strøm av verdier - så jeg refactored det til dette. Og jeg bruker det slik. hvor produserer den neste verdien jeg vil like å konsumere. Ansatt 12. februar 14 på 20 35. Jeg beregner alltid EMAer med Pandas. Here er et eksempel på hvordan du gjør det. Flere opplysninger om Pandas EWMA. answered 4 oktober 15 kl 12 42. Don t nyere versjoner av Pandas har nye og bedre funksjoner Cristian Ciupitu 11 mai 16 kl 14 10. Merk at i motsetning til i regnearket, regner jeg ikke med SMA, og jeg venter ikke på å generere EMA etter 10 prøver Dette betyr mine verdier avviker litt, men hvis du kartlegger det, følger det nøyaktig etter 10 prøver. I de 10 første prøvene, beregner EMA jeg er riktig. Eksponentiell flytende gjennomsnittlig - EMA. BREAKER NED eksponentiell flytende gjennomsnittlig - EMA. 12 og 26-dagers EMAer er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergens MACD og prosentvis prisoscillator PPO Generelt brukes 50 og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Trader som ansetter teknisk analyse finner flytte ave raser veldig nyttig og innsiktsfull når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er i seg selv naturens forsinkende indikatorer. Følgelig er konklusjonene trukket fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart bør være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere sin styrke. Svært ofte, da en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje har endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, har det optimale punktet for markedsinngang allerede passert. En EMA tjener til å redusere dette dilemmaet til en viss grad Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, krammer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Interpretering av EMA. alle bevegelige gjennomsnittlige indikatorer, de er mye bedre egnet for trending markeder Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrend, er EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtreden. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringsraten fra en linje til den neste. For eksempel som prishandlingen av en sterk opptrinn begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynner å redusere til det tidspunkt indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den forsinkende effekten av dette punkt eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger således at det å observere en konsekvent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den slanke effekten Bruk av EMA. EMAs brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsfolk som handler intradag og fastflyttende markeder, er EMA mer appli kabel Ofte handler handelsmenn EMAer for å bestemme en handelsforspenning For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday trader s strategi være å handle kun fra langsiden på en intradag-diagram. Eksponentielt vektet Moving Gjennomsnittlig EWMA-algoritme er det enkleste tidsbegrensede lavpassfilteret. Det genererer en yi-utgang i den i-det-deterasjonen som tilsvarer en skalert versjon av gjeldende inngang xi og forrige utgang y. Utjevningsfaktoren, alfa i 0,1 , indikerer normalisert vekt for den nye inngangen i utgangen For eksempel betyr en alfa 0 03 at hver ny inngang vil bidra med en 3 til utgangen, mens den tidligere utgangen vil bidra med en 97 Grenseverdiene for utjevningsfaktoren er 0 og 1, som innebærer henholdsvis yi y og yi xi I de følgende punktene analyserer vi algoritmen fra forskjellige synspunkter. EWMA kan betraktes som et automatisk regressivt, flytende gjennomsnittlig ARMA-filter fordi det avhenger av historien om verdi s fra både inngang og utgang. Men hvis EWMA-ligningen er utviklet, er det mulig å representere den nåværende produksjonen basert bare på bidragene fra tidligere innganger, i e Moving Average MA filter. yi alfa cdot xi alfa 1-alfa cdot x alfa 1-alfa 2 cdot x sum alfa 1-alfa cdot xj sum w cdot xj. I den i-det-iterasjonen er utgangen en vektet sum av hver forrige inngangsverdi xj med j i, hvor skaleringen tilsvarer en eksponentielt vektet koeffisient w alfa cdot 1-alfa. Impulsresponsen ht av sin Linear Time Invariant LTI-systemekvivalent har en uendelig varighet, noe som innebærer at overføringsfunksjonen H z vil ha en endelig varighet Hvis symbolet representerer konvolusjonen operand og un svarer til trinnfunksjonen, kan det angis. ynxnhn med hnan cdot un alpha 1 alfa n cdot u n. EWMA-algoritmen tilsvarer det enkleste Infinite Impulse Response IIR diskret-tidsfilter Den største fordelen at IIR-systemer har over FIR-er, er deres implementeringseffektivitet. På den annen side, IIR-systemer er vanskeligere å analysere For å forenkle analysen er det pålagt at systemet har null innledende forhold. Således svarer det andre rekkefølgen IIR-filteret. I fig. 1 presenteres det forenklet og fullstendig Direkte Form 1 DF1 av filteret I Når det gjelder EWMA, har koeffisientene faste verdier i forhold til utjevningsfaktoren som tilsvarer a0 1, a1 1 alpha, b0 alpha, b1 0 Bruk av disse begrensningene, blir overføringsfunksjonen.