Jag har en rad datum och en mätning på var och en av de datumen jag vill beräkna ett exponentiellt rörligt medelvärde för varje datum. Vet någon hur man gör det här. Jag är ny på python Det verkar inte som medelvärden är inbyggda i Standard python biblioteket, som slår mig som lite udda Kanske ser jag inte på rätt ställe. Så, med tanke på följande kod, hur kan jag beräkna det rörliga vägda genomsnittet av IQ-poäng för kalenderdatum. Det är förmodligen ett bättre sätt att strukturera uppgifterna, vilket råd som helst skulle vara uppskattat. Skannade den 28 jan kl 18.00. Min python är lite rostig. Vem som helst kan gärna redigera den här koden för att göra korrigeringar om jag har förstört Syntax på något sätt, men här går. Denna funktion går bakåt, från slutet av listan till början, beräkning av exponentiell glidande medelvärde för varje värde genom att arbeta bakåt tills viktkoefficienten för ett element är mindre än det givna epsilonet. Vid slutet Av funktionen, vänds värdena innan du återgår listan så att de återgår i rätt ordning för den som ringer. SIDE NOTE Om jag använde ett annat språk än python, skapade jag en fullstorad tom array först och fyllde sedan den bakåt-order så att jag inte skulle behöva vända det i slutet. Men jag tror inte att du kan förklara En stor tom matris i python Och i pythonlistor är tillägget mycket billigare än förlagd, vilket är anledningen till att jag byggde listan i omvänd ordning. Rätta mig om jag är fel. Alfa-argumentet är sönderfallsfaktorn vid varje iteration. Till exempel, Om du använde en alfa på 0 5, skulle dagens glidande medelvärde bestå av följande viktvärden. Naturligtvis, om du har ett stort antal värden, har värdena från tio eller femton dagar sedan inte bidragit mycket Till dagens viktiga medelvärde Med epsilon-argumentet kan du ange en cutoff-punkt under vilken du kommer att sluta bry dig om gamla värden eftersom deras bidrag till dagens värde kommer att vara obetydligt. Du döjer funktionen något som this. answered 28 jan 09 på 18 46. Jag vet inte Python, men för medelvärdet Del, menar du ett exponentiellt sönderfallande lågpassfilter i formen. Där alfa dt tau, dt filterets tidsteg, tau filterets tidskonstant är variabelstidsformen för detta som följer, bara klipp dt tau Att inte vara mer än 1 0.Om du vill filtrera något som ett datum, se till att du konverterar till en flytande punktmängd som några sekunder sedan 1 jan 1970. svarade den 28 januari kl. 18 10. Jag hittade ovanstående kodbit Av earino ganska användbar - men jag behövde något som kunde ständigt släta en ström av värden - så jag refactored det till detta. och jag använder den så här. Var producerar nästa värde jag gillar att konsumera. Svarade 12 februari 14 på 20 35. Jag beräknar alltid EMAs med Pandas. Här är ett exempel hur man gör det. Mer info om Pandas EWMA. Svarade 4 okt 15 kl 12 42. Don t nyare versioner av Pandas har nya och bättre funktioner Cristian Ciupitu 11 maj 16 på 14 10. Notera att till skillnad från i kalkylbladet, beräknar jag inte SMA och jag väntar inte på att generera EMA efter 10 prover. Det betyder mina värden Skiljer sig något, men om du kartlägger det följer det exakt efter 10 prov Under de första 10 proverna beräknar EMA jag är korrekt. Exponential Moving Average - EMA. BREAKNING NED Exponentiell rörlig genomsnitts - EMA. 12- och 26-dagars EMAs är de mest populära kortsiktiga medelvärdena och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensen MACD och den procentuella prisoscillatorn PPO Generellt används de 50 och 200-dagars EMA-signalerna som signaler för långsiktiga trender. Trader som anställer teknisk analys hitta flytta ave Raserar mycket användbar och insiktsfull när de tillämpas korrekt men skapar kaos när de används felaktigt eller misstolkas. Alla rörliga medelvärden som vanligen används vid teknisk analys är av sin natur släparande indikatorer. Följaktligen dra slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till ett visst marknadsdiagram Bör vara att bekräfta en marknadsrörelse eller att indikera dess styrka Mycket ofta, när en glidande genomsnittlig indikatorlinje har förändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat. Ett EMA tjänar till att Lindra detta dilemma i viss utsträckning Eftersom EMA-beräkningen lägger större vikt på de senaste uppgifterna kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare. Det är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinsignal. Interpretera EMA. Like Alla glidande medelindikatorer, de är mycket bättre anpassade till trender i marknaderna När marknaden har en stark och hållbar uppgång är EMA-indikatorlinjen Kommer också att visa en uptrend och vice versa för en down trend En vaksam näringsidkare kommer inte bara att uppmärksamma EMA-linjens riktning utan också förhållandet mellan förändringshastigheten från en rad till nästa. Till exempel, som prisåtgärden Av en stark uppåtriktning börjar platta och vända, kommer EMA: s förändringshastighet från en stapel till nästa att minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. På grund av den eftersläpande effekten av detta Punkt eller till och med några få barer innan bör prishandlingen redan ha omvänds. Det följer således att observera en konsekvent minskning i förändringshastigheten för EMA kan användas som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas av den släpande effekten Av flyttande medelvärden Användning av EMA. EMAs används vanligtvis tillsammans med andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet. För näringsidkare som handlar intradag och snabba marknader är EMA mer tillämplig Kabel Oftast använder handlare EMAs för att bestämma en handelsförskjutning Till exempel, om en EMA på ett dagligt diagram visar en stark uppåtgående trend, kan en intraday trader s strategi vara att endast handla från långsidan på en intradagskarta. Exponentiellt vägt rörelse Den genomsnittliga EWMA-algoritmen är det enklaste tidsbegränsade lågpassfiltret Det genererar en utgång yi i den i-det-deterationen som motsvarar en skalad version av den aktuella ingången xi och den föregående utgången y. Utjämningsfaktorn alfa i 0,1 , Indikerar normaliserad vikt för den nya ingången i utgången. Exempelvis innebär en alfa 0 03 att varje ny ingång kommer att bidra med en 3 till utgången, medan den tidigare utmatningen kommer att bidra med 97 Gränsvärdena för utjämningsfaktorn är 0 och 1, vilket innebär att yi y och yi xi respekteras I följande punkter analyserar vi algoritmen från olika synvinklar. EWMA kan betraktas som ett Auto Regressive Moving Average ARMA-filter eftersom det beror på värdet av historia S från både ingången och utgången Men om EWMA-ekvationen är utvecklad är det möjligt att representera den aktuella utgången baserad endast på bidrag från tidigare ingångar, i e Moving Average MA filter. Yi alfa cdot xi alfa 1-alfa cdot x alfa 1-alfa 2 cdot x summa alfa 1-alfa cdot xj summa w cdot xj. I den i-det iterationen är utmatningen en viktad summa av varje tidigare ingångsvärde xj med j I, där skalan motsvarar en exponentiellt vägd koefficient w alfa cdot 1-alfa. Impulssvaret ht för sin linjära tidsinvariant LTI-systemekvivalent har en oändlig varaktighet, vilket innebär att överföringsfunktionen H z kommer att ha begränsad varaktighet Om symbolen Representerar konvolutionen operand och un motsvarar steget funktion kan det anges. Ynxnhn med hnan cdot un alpha 1-alfa n cdot u n. EWMA-algoritmen motsvarar det enklaste Infinite Impulse Response IIR-diskretidsfiltret Den största fördelen att IIR-system har över FIR-enheter är deras implementeringseffektivitet Å andra sidan, IIR-system Är svårare att analysera För att förenkla analysen är det pålagt att systemet har noll initiala förhållanden. Således motsvarar det andra ordningens IIR-filter. I fig 1 presenteras det förenklade och kompletta direkta formuläret 1 DF1 hos filtret I I fallet med EWMA har koefficienterna fastställda värden när det gäller utjämningsfaktorn som motsvarar a0 1, a1 1 alfa, b0 alfa, b1 0 Användning av dessa begränsningar blir överföringsfunktionen.
No comments:
Post a Comment