Mam zakres dat i pomiaru w każdej z tych dat Chciałbym obliczyć wykładniczą średnią ruchoma dla każdego z dat Czy ktoś wie, jak to zrobić. I m new to python Nie wydaje się, że średnie są wbudowane w standardowa biblioteka Pythona, która uderza mnie za trochę dziwne Może nie patrzę we właściwe miejsce. So, biorąc pod uwagę następujący kod, w jaki sposób można obliczyć przenoszoną ważoną średnią punktów IQ dla dat kalendarza. istnieje prawdopodobnie lepszy sposób na strukturę danych, wszelkie porady byłoby mile widziane. sked 28 stycznia 09 w 18 01.My python jest trochę rusty każdy może się swobodnie edytować ten kod, aby dokonać korekt, jeśli I ve messed up składnia jakoś, ale tu idzie. Ta funkcja porusza się do tyłu, od końca listy do początku, obliczając wykładniczą średnią ruchomą dla każdej wartości, pracując do tyłu, aż współczynnik wagi elementu będzie mniejszy niż podany epsilon. Na końcu funkcji, odwraca wartości przed powrotem listy, tak aby były one we właściwej kolejności dla rozmówcy. SIDE UWAGA, jeśli używałem języka innego niż Pythona, najpierw utwórz pustą tablicę w pełnym rozmiarze, a następnie wypełnij ją w kierunku wstecznym, tak że nie będę musiał go cofnąć na końcu. Ale nie sądzę, że możesz zadeklarować duża pusta tablica w python I na listach Pythona dołączanie jest znacznie tańsze niż prepending, dlatego zbudowałem listę w odwrotnej kolejności Proszę popraw mnie jeśli ja m wrong. The argument alfa jest współczynnik zaniku na każdej itercie Na przykład, jeśli używasz alfa wynoszącej 0 5, to dziś średnia średnia ruchoma składałaby się z następujących ważonych wartości. Oczywiście, jeśli masz mnóstwo wartości, wartości z dziesięciu lub piętnaście dni temu nie przyczyniają się do znacznego do dzisiejszej średniej ważonej Argument epsilon umożliwia ustawienie punktu odcięcia, poniżej którego przestaniesz się martwić starymi wartościami, ponieważ ich wkład do dzisiejszej wartości będzie mało znaczący. Należy d wywołać funkcję podobną do tej. 18 46. Nie wiem Python, ale za uśrednienie część, czy masz na myśli wykładniczy filtra dolnoprzepustowy form. where alfa dt tau, dt timestep filtra, tau stałej czasowej filtru zmienna forma timestep jest to, jak następuje, po prostu clip dt tau nie więcej niż 1 0.Jeśli chcesz filtrować coś w rodzaju daty, upewnij się, że konwertujesz do zmiennoprzecinkowej ilości jak kilka sekund od 1 stycznia 1970. odpowiedzi Jan 28 09 w 18 10.I znalazłem powyższy fragment kodu przez earino bardzo przydatne - ale potrzebowałem czegoś, co mogłoby ciągle wygładzić strumień wartości - więc ja refakturowałem to do tego. i używam go w ten sposób. gdzie produkuje następną wartość chcę konsumować. wypowiedzi 12 lutego 14 w 20 35.I m zawsze obliczania EMAs z Pandas. Here jest przykładem, jak to zrobić. Więcej informacji na temat Pandas EWMA. answered 4 października w 12 42. Don t nowsze wersje Pandas mają nowe i lepsze funkcje Cristian Ciupitu 11 maja 16 w 14 10.Zauważ, że w przeciwieństwie do arkusza kalkulacyjnego nie liczę SMA, a ja nie czekaj, aby wygenerować EMA po 10 próbkach To oznacza moje wartości różnią się nieznacznie, ale jeśli wykresujesz to dokładnie dokładnie po 10 próbkach W ciągu pierwszych 10 próbek, obliczona EMA I jest odpowiednio wygładzona. Średnia przemieszczeniowa - EMA. BREAKING DOWN Średnia przemieszczeniowa - EMA. 12- i 26-dniowy EMA są najpopularniejszymi krótkoterminowymi średnimi i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma MACD i procentowy oscylator cen PPO Ogólnie, 50- i 200-dniowe EMA są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów Trenerzy, którzy stosują analizę techniczną, poszukują ruchu rages bardzo użyteczne i wnikliwe, gdy są stosowane prawidłowo, ale powodują spustoszenie, jeśli są używane niewłaściwie lub są błędnie interpretowane Wszystkie średnie ruchome powszechnie używane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami słabiej rozwiniętymi W konsekwencji wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do konkretnego wykresu rynkowego powinno być potwierdzeniem ruchu na rynku lub wskazaniem jego siły Bardzo często, kiedy rtęci średnia linia wskaźników dokonała zmiany w celu odzwierciedlenia znacznego ruchu na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął EMA nie służy złagodzić ten dylemat do pewnego stopnia Ponieważ obliczenia EMA wiążą się z nowymi danymi, uciska akcję cenową nieco mocniej, a zatem reaguje szybciej Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywany do uzyskania sygnału wejścia handlowego. Interpretując EMA. Like wszystkie średnie ruchome wskaźniki, są znacznie lepiej dostosowane do trendów rynkowych Jeśli rynek znajduje się w silnym i utrzymującym się trendzie wzrostowym, linia wskaźników EMA pokaże również tendencję wzrostową i vice versa dla tendencji spadkowej Nadzorujący przedsiębiorca nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale również relację szybkości zmian z jednego paska do następnego Na przykład, silnej tendencji wzrostowej zaczyna spłaszczyć i odwrócić, szybkość zmian EMA z jednego paska do następnego zacznie maleć aż do chwili, gdy linia wskaźnika spłaszczy, a szybkość zmian będzie zero. Ze względu na efekt opadający, punkt, a nawet kilka barów, działanie cenowe powinno się już odwrócić. Wynika stąd, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszenia szybkości zmian EMA mogłoby być wykorzystane jako wskaźnik, który mógłby przeciwdziałać dylematowi spowodowanemu efektem słabiej rozwiniętym przemieszczania średniego Wykorzystania EMA. EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami w celu potwierdzenia znacznych ruchów na rynku i pomiaru ich ważności Dla podmiotów gospodarczych, którzy prowadzą handel na rynku dziennym i szybko rozwijającym się, EMA jest bardziej stosowany kabel Bardzo często kupcy używają EMA do określania tendencji do zmian na rynku Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, strategia pośrednictwa pośrednika może polegać na handlu tylko z długiej strony na wykresie śróddziennym. Średni algorytm EWMA jest najprostszym filtrem dolnoprzepustowym dyskretnym Generuje wyjście yi w iteracji i-tej, która odpowiada skalowanej wersji bieżącego wejścia xi i poprzedniego wyjścia y. Współczynnik wygładzania alfa w 0,1 , wskazuje znormalizowaną masę nowego wejścia na wyjściu Na przykład alfa 0 03 oznacza, że każde nowe wejście przyczyni się 3 do wyjścia, podczas gdy poprzednie wyjście przyniesie 97 Wartości graniczne dla współczynnika wygładzania wynosi 0 i 1, co implikuje yi yi yi xi, odpowiednio W poniższych punktach analizujemy algorytm z różnych punktów widzenia. EWMA można uznać za filtr ARMA automatycznej regresji regresji, ponieważ zależy to od historii wartości s zarówno z wejścia, jak i wyjścia Jeśli jednak zostanie rozwinięty równanie EWMA, możliwe jest przedstawienie bieżącego sygnału wyjściowego wyłącznie na podstawie wkładów poprzednich wejść, tj. filtru Moving Average MA. yi alfa cdot xi alfa 1-alfa cdot x alfa 1-alfa 2 cdot x suma alfa 1-alfa cdot xj sum w cdot xj. W iteracji i-i, wyjście jest ważoną sumą każdej poprzedniej wartości wejściowej xj z j w przypadku, gdy skalowanie odpowiada współczynnikowi ważonemu w alfa cdot 1 - alfa. Odpowiedź impulsowa układu równoważnego systemu LTI niezmiennego Linear Time ma nieskończony czas trwania, co oznacza, że funkcja przenoszenia H z będzie miała ograniczony czas trwania Jeśli symbol reprezentuje argument operacji convolution, a un odpowiada funkcji kroku, można to stwierdzić. ynxnhn z hnan cdot n alfa 1- alfa n cdot u n Algorytm EWMA odpowiada najprostszym filtrom nieskończonemu impulsowi IIR niespodzianemu impulsowi Główną zaletą, jaką systemy IIR mają nad FIR to ich skuteczność wdrożeniowa Z drugiej strony systemy IIR są trudniejsze do analizy W celu uproszczenia analizy nakłada się, że system ma zerowe warunki początkowe. Odpowiada to więc filtrowi IIR II rzędu. Na Fig. 1 przedstawiono prostą i kompletną Direct Form 1 DF1 filtra In w przypadku EWMA, współczynniki mają ustalone wartości pod względem współczynnika wygładzania, które odpowiadają a0 1, a1 1- alfa, b0 alfa, b1 0 Stosując te ograniczenia, staje się funkcja transferu.
No comments:
Post a Comment