Calculate moving average python

Apresentamos anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto da estatística, também chamada de média de rolamento, é um tipo de resposta ao impulso finito. Em nosso tutorial anterior traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que chamaremos yMA: Em primeiro lugar, let8217s equalizar o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso no contexto: Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s trama dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é a parcela verde que começa em 3: Compartilhar este: Como este: Navegação de posts Deixar uma resposta Cancelar resposta Very useful I Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: Estou no processo de criação de um algoritmo de negociação forex e queria experimentar o meu tiro no cálculo EMA (Exponential Moving Averages). Meus resultados parecem estar corretos (em comparação com os cálculos que fiz à mão), então eu acredito que o método a seguir funciona, mas só queria ter um conjunto extra de olhos para se certificar de que eu não estou perdendo nada. Note que isso apenas retorna o EMA para o preço mais recente, ele não retorna uma matriz de EMAs como que não é o que eu preciso para o meu aplicativo. Recursão é uma boa ferramenta para o trabalho certo, mas aqui ele é usado para realizar loop simples. Como tal o código. É mais difícil de ler e raciocinar. É mais lento porque grande parte do código em ema só precisa ser executado uma vez. Irá falhar com o valor suficientemente grande da janela devido à pilha de chamadas Pythons transbordando. Por favor, documente pelo menos os parâmetros de cada função, por exemplo. Essa janela é o comprimento da janela, e essa posição conta para trás a partir do final dos dados. (Na verdade, as coisas seriam mais claras se a posição fosse um índice normal de forward em dados) Aumentar uma exceção quando você encontrar um parâmetro tem um valor inválido. Retornando Nenhum, em vez disso, só causará uma exceção mais confusa mais tarde. Na verdade, se eu tentar Indicators (). Ema (closeprices, 600) Recebo recursão infinita porque sma retorna None. Que faz ema chamar sma repetidamente. O ponto anterior também revela que se len (dados) lt janela 2 não é a verificação de validade direita. O 1 em data-window2 1: - window 1 não parece correto para mim. Suponho que você deseja data-window2: - window A declaração return previousema está em um lugar estranho porque naquele momento você calculou uma nova currentema. Este é o caso base da recursão, e é costume tratar o caso de base primeiro. Revisão pouco profunda: Você não precisa escrever uma aula para o que você está fazendo (e eu sugiro que você dê uma olhada neste vídeo). Sua classe não encapsula quaisquer dados e você apenas usá-lo para ter suas funções em uma mesma entidade. Eu acho que as coisas mais fáceis de entender se você fosse definir classmethod para tornar óbvio que você não vai realmente confiar em qualquer instância qualquer. No entanto, uma opção ainda melhor seria apenas definir funções em um módulo indicador. Resposta Obrigado pelas sugestões que eu realmente tê-los como classmethods e debatido indo e voltando entre mesmo usando uma classe ou apenas definir funções em um módulo indicador (que eu vou fazer agora). Ndash ChrisC Nov 25 14 em 19:12 Apenas assisti o vídeo também, grande coisa. Ndash ChrisC Nov 25 14 at 19:43 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncLets dizer que eu tenho uma lista: Eu quero criar uma função que calcula a média móvel de n dias. Então, se n era 5, eu gostaria que meu código para calcular o primeiro 1-5, adicioná-lo e encontrar a média, que seria de 3,0, em seguida, vá para 2-6, calcular a média, que seria 4,0, em seguida, 3 -7, 4-8, 5-9, 6-10. Eu não quero calcular os primeiros n-1 dias, assim a partir do dia nth, itll contar os dias anteriores. Isso parece imprimir o que eu quero: No entanto, eu não sei como calcular os números dentro dessas listas. Enquanto eu gosto de resposta Martijns sobre isso, como george, eu queria saber se isso não seria mais rápido, usando uma soma corrida em vez de aplicar a soma () repetidamente sobre a maioria dos mesmos números . Também a ideia de ter valores None como padrão durante a fase de rampa é interessante. Na verdade, pode haver muitos cenários diferentes que se poderia conceber para médias móveis. Vamos dividir o cálculo das médias em três fases: Ramp Up: Iniciando iterações onde a iteração atual conta o tamanho da janela lt Steady Progress: Temos exatamente o tamanho da janela número de elementos disponíveis para calcular uma média normal: sum (xiterationcounter-windowsize: iterationcounter) windowsize Ramp Down: No final dos dados de entrada, nós poderíamos retornar outro windowsize - 1 números médios. Heres uma função que aceita Iterables arbitrários (os geradores são bons) como entrada para dados Tamanhos de janela arbitrária 1 Parâmetros para ativar a produção de valores durante as fases para as funções Ramp UpDown Callback para essas fases para controlar como os valores são produzidos. Isso pode ser usado para fornecer constantemente um padrão (por exemplo, Nenhum) ou para fornecer médias parciais Parece ser um pouco mais rápido do que a versão Martijns - o que é muito mais elegante, no entanto. Heres o código de teste: A pergunta original pode agora ser resolvido com esta chamada de função: respondeu 18 de fevereiro às 18:15 Use as funções de soma e mapa. A função mapa em Python 3 é basicamente uma versão preguiçosa do presente: Im certeza de que você pode adivinhar o que a função soma faz. Respondeu Feb 14 13 at 21:07 Uma abordagem que evita recomputing somas intermediárias .. make that runs (int (v)). então. 5) se você formiga para transportar em torno de números uma seqüência de caracteres .. Alt sem o global: não se esqueça de fazer matemática flutuante, mesmo se os valores de entrada são inteiros respondidos Feb 14 13 at 22:04 Indeed uma corrida (runumlistk - runsumlistk-5) Som é mais rápido. Eu publiquei uma resposta provando seu ponto. Não há necessidade de uma variável global aqui. Ndash cfi Feb 18 13 at 18:16 right you are, eu estava tentando muito difícil aviod um loop explícito. Ndash agentp Feb 19 13 at 18:37 Há uma outra solução que estende uma receita de itertools pairwise (). Você pode estender isso para nwise (). Que lhe dá a janela deslizante (e funciona se o iterável é um gerador): Enquanto um custo de instalação relativamente elevado para curto iterable s este custo reduz em impacto quanto maior o conjunto de dados. Isso usa sum (), mas o código é razoavelmente elegante: respondido Nov 26 16 às 14: 59Backtesting um Moving Average Crossover em Python com pandas No artigo anterior sobre Research Backtesting Ambientes Em Python Com Pandas criamos um objeto orientado baseado em pesquisa backtesting Ambiente e testá-lo em uma estratégia de previsão aleatória. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, a saber, o Crossover Médio Móvel na AAPL. Estratégia de Crossover Médio em Movimento A técnica de Crossover de Moving Average é uma estratégia de momentum simplista extremamente bem conhecida. É freqüentemente considerado o exemplo Hello World para negociação quantitativa. A estratégia aqui descrita é longa. São criados dois filtros separados de média móvel simples, com períodos de retrocesso variáveis, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o ativo ocorrem quando a média móvel de retrocesso mais curta excede a média móvel de retrocesso mais longa. Se a média mais longa subseqüentemente exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série de tempo entra em um período de forte tendência e, em seguida, lentamente inverte a tendência. Para este exemplo, eu escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série de tempo, com um lookback curto de 100 dias e um lookback longo de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica do zipline. Assim, se queremos implementar nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele corresponda aos resultados em tirolesa, como um meio básico de validação. Implementação Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui. Que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para esta implementação em particular, usei as seguintes bibliotecas: A implementação do macross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários: Como no tutorial anterior, vamos subclassificar a classe base Abstract de Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy. Que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis de AAPL cruzam-se uns aos outros. O objeto requer uma janela curta e uma janela longa sobre a qual operar. Os valores foram ajustados para padrões de 100 dias e 400 dias respectivamente, que são os mesmos parâmetros usados ​​no exemplo principal de tirolesa. As médias móveis são criadas usando a função rollingmean pandas sobre as barrasFechar fechar preço do estoque AAPL. Uma vez construídas as médias móveis individuais, a Série de sinais é gerada ajustando a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir daí, as ordens de posição podem ser geradas para representar sinais de negociação. O MarketOnClosePortfolio é subclassificado do Portfolio. Que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que as negociações são agora realizadas em uma base Close-to-Close, ao invés de uma base Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Ive deixou o código em para a integridade e para manter este tutorial auto-contido: Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função principal será chamado para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será analisado através de um gráfico da curva de equivalência patrimonial. O objeto DataReader do pandas faz o download dos preços OHLCV das ações da AAPL para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais long-only. Posteriormente, a carteira é gerada com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de equivalência patrimonial. O passo final é usar matplotlib para traçar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços AAPL, sobreposta com as médias móveis e os sinais de buysell, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de buysell. O código de plotagem é obtido (e modificado) a partir do exemplo de implementação da tirolesa. A saída gráfica do código é a seguinte. Eu fiz uso do comando IPython colar para colocar isso diretamente no console IPython enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneceu na vista. Os upticks cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os downticks negros representam vendê-lo de volta: Como pode ser visto a estratégia perde dinheiro durante o período, com cinco comércios de ida e volta. Isto não é surpreendente dado o comportamento da AAPL ao longo do período, que estava em uma ligeira tendência descendente, seguido por um aumento significativo começando em 1998. O período de retrocesso dos sinais de média móvel é bastante grande e isso afetou o lucro do comércio final , O que de outra forma pode ter feito a estratégia rentável. Em artigos subseqüentes, criaremos um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, bem como descrevendo como otimizar os períodos de retorno dos sinais individuais de média móvel. Apenas começando com o comércio quantitativo