Moving Media In Python

Sto giocando in Python un po 'di nuovo, e ho trovato un libro curato con esempi Uno degli esempi è quello di tracciare alcuni dati Ho un file con due colonne e ho i dati che ho tracciato i dati più che bene, ma nell'esercizio esso dice modificare il programma in seguito per calcolare e tracciare la media corrente dei dati, definiti by. where r 5 in questo caso e la YK è la seconda colonna nel file di dati sono la trama programma di entrambi i dati originali e la media in esecuzione sul stesso graph. So lontano ho this. So come faccio a calcolare la somma in Mathematica s semplice dal momento che l simbolico somma manipolazione io, per esempio, ma come calcolare somma in pitone che prende ogni dieci punti nei dati e le medie IT , e lo fa fino alla fine del points. I guardò il libro, ma non trovò nulla che spiegherebbe codice this. heltonbiker s ha fatto il trucco D. Thank voi molto much. There è un problema con la risposta accettata credo che abbiamo bisogno di utilizzare valida invece dello stesso qui - finestra di ritorno, same. As un esempio provare il MA di questi dati-set 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7, 3,7,3,15,6 - il risultato dovrebbe essere 4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6,4 6, 7 0,6 8 ma avendo lo stesso ci dà una uscita errata di 2 6,3 0,4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6, 5 6 4 6,7 0,6 8,6 2,4 8.Rusty codice di provare questo out. Try questo con validità stessa e vedere se la matematica rende sense. answered 29 Ottobre 14 at 4 27.Haven t provato questo fuori, ma io ll guardare in esso, è stato un po 'che io ho codificato in Python dingod 29 ottobre 14 ad 07. 7 dingod Perché don t si cerca rapidamente questo con il codice arrugginito e il campione di dati impostato come semplice lista, ho postato per alcune persone pigre come se fossi stato in un primo momento - le sue maschere il fatto che la media mobile è che si dovrebbe prendere in considerazione la modifica la risposta originale ho provato proprio ieri e doppio controllo mi ha salvato faccia di guardare male a riferire al livello di Cxo tutto quello che devi fare, è quello di tentare la stessa media mobile una volta con validi e un'altra volta con lo stesso - e una volta che si è convinti darmi qualche amore aka-up-voto Ekta 29 ottobre 14 a 7 Medie 16.Moving che cosa sono. Tra i più popolari indicatori tecnici, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente Ogni tipo di media mobile comunemente scritto in questo tutorial come MA è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti di dati passati volta determinata, la risultante media viene poi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutte le markets. The finanziario forma più semplice di una media mobile, opportunamente conosciuto come un media mobile semplice SMA, è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori per esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10 a Figura 1, la somma dei prezzi degli ultimi 10 giorni 110 è diviso per il numero di giorni 10 per arrivare alla media di 10 giorni Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma dovrebbe includere i prezzi negli ultimi 50 giorni la media risultante sotto 11 tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene è valutato rispetto a questi ultimi 10 days. Perhaps vi state chiedendo perché i commercianti tecnici chiamano questo strumento una media mobile e non solo un normale significa la risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli così, l'insieme di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzata in figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa che rappresenta il passato di dati 10 points si sposta a destra e l'ultimo valore di 15 è caduto dal calcolo Poiché il valore relativamente piccolo di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione set di dati, che lo fa, in questo caso da 11 a 10.Qual Do medie mobili guardare come una volta sono stati calcolati i valori del mA, essi vengono tracciati su un grafico e quindi collegato a creare una linea di media mobile Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come essi sono utilizzati può variare drasticamente più in seguito Come si può vedere in figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile a qualsiasi grafico, regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma si ll crescere abituati a loro col passare del tempo la linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio negli ultimi 100 days. Now che si capisce che cosa una media mobile che è e ciò che sembra, abbiamo ll introdurre un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato semplice movimento average. The media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nei critici sequenza sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale In risposta a queste critiche, i commercianti ha iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, il popolare la maggior parte dei quali è il mobile esponenziale EMA media per ulteriori letture, vedi Nozioni di base di medie mobili calibrati e Qual è la differenza tra un SMA e un EMA. Exponential Moving Average la media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più rispondente alle nuove informazioni Learning l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi Tuttavia, per voi geek matematica là fuori, qui è l'EMA equation. When utilizzando la formula per calcolare il primo punto di l'EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi di vita reale di come calcolare sia una semplice media mobile e un mobile esponenziale average. The differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come la SMA e l'EMA sono calcolati, lasciare s un'occhiata il modo in cui queste medie differiscono di guardare il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata nella figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico 15, ma l'EMA risponde più rapidamente alle variazioni dei prezzi si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA, quando il prezzo è in calo Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare il EMA sul SMA. What hanno i diversi giorni medi di medie mobili sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque lasso di tempo che vogliono quando si crea la media i periodi di tempo più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni il più breve l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà per prezzo cambia il più lungo è il periodo di tempo, il meno sensibile, o più levigata fuori, la media sarà non c'è telaio momento giusto per utilizzare quando si imposta il tuo medie mobili Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che misura il vostro strategy. 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, per favore fatemelo know. NOTE questo sarebbe molto più veloce utilizzando una matrice NumPy invece di una lista, ma mi voleva eliminare tutte le dipendenze sarebbe anche possibile migliorare le prestazioni in base alla funzione multi-threaded execution. The presuppone che l'ingresso lista è una dimensione, 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 dire è equivalente a 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 dimensione della media window. Note 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 avere uno Beh, credo che Sa questione di priorità, i don t 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 visualizzare la differenza tra le modalità le modalità full , stesse, 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 delle prestazioni contro due della proposta di solutions. There sono anche belle opzioni di come affrontare il bordo values. I m sempre infastidito dalla funzione di elaborazione dei segnali che restituiscono segnali di uscita di forma diversa rispetto ai segnali di ingresso quando entrambi gli ingressi e le uscite sono dello stesso la 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 così come 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 noise. This distribuiti normali aggiunto domanda 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 a ho pensato che fare 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 di esecuzione di allineare i propri risultati con i loro dati quando ci sono due alcuni punti disponibili per la finestra ingrandita da utilizzare, medie consecutive 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 usa 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 sembrano in grado di gestire i valori bordo io stesso ho implementato un algoritmo che può gestire bene questo problema, se questo problema è dichiarato as. Input parametro mergenum può essere pensato come 2 WindowWidth 1.I conosce questo codice è un po 'illeggibile se u lo trovano 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 a la sua ancora più illeggibile la prima soluzione originale version. It s 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 indicare il motivo per cui aiuta errore 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 stretta in grandezza, per ridurre al minimo l'errore del punto floating Nulla è infallibile, ma questo metodo ha salvato un paio di progetti molto mal realizzati nella 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 lo stesso come il problema bit-lanciando Tuttavia, il punto di questa risposta non è necessariamente prestazioni, ma Memory precisione di utilizzo per una media di valori a 64 bit non superi 64 elementi nella cache, in modo che s amichevole nell'uso memoria, come ben Mayur Patel 29 dicembre 14 a 17 04.