Media Móvil Exponencial En Python

Technicalindicators 0.0.15 Este módulo proporciona algunos indicadores técnicos para analizar las existencias. Este módulo proporciona algunos indicadores técnicos para analizar las existencias. Cuando pueda, agregaré más. Si alguien desea contribuir con nuevo código o correcciones / sugerencias, siéntase libre. Índice de Fuerza Relativa (RSI), ROC, MA Envelopes Promedio móvil simple (SMA), Promedio móvil ponderado (WMA), Promedio móvil exponencial (EMA) Bandas de Bollinger (BB), Bollinger Bandwidth, B Requiere numpy. Este módulo fue hecho y probado bajo Windows con Python 2.7.3 y numpy 1.6.1. Tengo un rango de fechas y una medida en cada una de esas fechas. Me gustaría calcular una media móvil exponencial para cada una de las fechas. ¿Alguien sabe cómo hacer esto Im nuevo a python. No parece que los promedios están incorporados en la biblioteca estándar de python, lo que me parece un poco extraño. Tal vez no estoy buscando en el lugar correcto. Por lo tanto, dado el siguiente código, ¿cómo podría calcular el promedio móvil ponderado de los puntos de IQ para las fechas de calendario (theres probablemente una mejor manera de estructurar los datos, cualquier consejo sería apreciado) preguntó Jan 28 09 at 18:01 My python is a Un poco oxidado (cualquier persona puede sentirse libre de editar este código para hacer correcciones, si he estropeado la sintaxis de alguna manera), pero aquí va. Esta función se mueve hacia atrás, desde el final de la lista hasta el principio, calculando la media móvil exponencial para cada valor, trabajando hacia atrás hasta que el coeficiente de peso para un elemento sea menor que la epsilon dada. Al final de la función, invierte los valores antes de devolver la lista (para que estén en el orden correcto para la persona que llama). (NOTA LATERAL: si estaba usando un lenguaje distinto de python, la Id crea primero una matriz vacía de tamaño completo y luego la relleno hacia atrás, para que no tenga que invertirla al final, pero no creo que pueda declarar Una gran matriz vacía en python. Y en las listas de python, añadiendo es mucho menos costoso que prepending, por lo que he construido la lista en orden inverso. Por favor, corrija si Im mal.) El argumento alfa es el factor de desintegración en cada iteración. Por ejemplo, si usó un alfa de 0.5, entonces el valor promedio móvil de hoy estaría compuesto de los siguientes valores ponderados: Por supuesto, si usted tiene una enorme variedad de valores, los valores de diez o quince días no van a contribuir mucho Promedio ponderado de hoy. El argumento epsilon le permite establecer un punto de corte, debajo del cual dejará de preocuparse por valores antiguos (ya que su contribución al valor de hoy será insignificante). Youd invocar la función algo como esto: No sé Python, pero para la parte de promedio, ¿quiere decir un filtro de paso bajo exponencialmente decaying de la forma donde alfa dt / tau, dt el timestep de El filtro, tau la constante de tiempo del filtro (la variable-timestep forma de esto es como sigue, sólo clip dt / tau para no ser más de 1,0) Si desea filtrar algo como una fecha, asegúrese de convertir a un Cantidad de puntos flotantes como segundos desde el 1 de enero de 1970. Serie avanzada de Matplotlib (vídeos y fuente final solamente) Una vez que tenga una comprensión básica de cómo funciona Matplotlib, podría tener interés en llevar su conocimiento un poco más. Algunas de las necesidades gráficas más complejas vienen en forma de análisis de acciones y gráficos, o Forex. En esta serie de tutoriales, iban a cubrir dónde y cómo agarrar, ordenar y organizar automáticamente algunos datos de precios de acciones y forex. A continuación, se va a gráfico con algunos de los indicadores más populares como un ejemplo. Aquí, bien hacer MACD (Moving Average Convergence Divergence) y el RSI (Relative Strength Index). Para ayudarnos a calcular éstos, usaremos NumPy, pero de otra manera los calcularemos todos por nuestra cuenta. Para adquirir los datos, iban a utilizar el Yahoo finanzas API. Esta API devuelve datos de precios históricos para el símbolo de ticker que especificamos y para la longitud de tiempo que pedimos. Cuanto mayor sea el tiempo, menor será la resolución de los datos obtenidos. Por lo tanto, si usted pide un período de tiempo de 1 día para AAPL, obtendrá 3-minutos OHLC (abrir alto cierre bajo) los datos. Si usted pide 10 años vale la pena, obtendrá datos diarios, o incluso tres marcos de tiempo de día. Tenga esto en mente y elija un marco de tiempo que se ajuste a sus objetivos. Además, si elige un marco de tiempo lo suficientemente bajo y obtiene suficiente granularidad, la API devolverá el tiempo en un sello de tiempo unix, en comparación con un sello de fecha. Una vez que tengamos los datos, queremos graficarlo. Para empezar, bien trazar las líneas, pero la mayoría de la gente querrá trazar un candelero en su lugar. Utilizaremos la función de candelabro de Matplotlibs y haremos una edición sencilla para mejorarla ligeramente. En este mismo gráfico, también superponen algunos cálculos de promedio móvil. Después de esto, se va a crear una subtrama, y ​​graficar el volumen. No podemos trazar el volumen en la misma subtrama inmediatamente, porque la escala es diferente. Para empezar, vamos a trazar el volumen por debajo en otra parcela secundaria, pero finalmente bien en realidad el volumen de superposición en la misma figura y lo hacen algo transparente. Luego, iban a agregar 2 subparcelas y trazar un indicador RSI en la parte superior y el indicador MACD en la parte inferior. Para todos estos, iban a compartir el eje X, por lo que podemos acercar y alejar en 1 parcela y todos coincidirán con el mismo marco de tiempo. Vamos a trazar en formato de fecha para el eje X, y personalizar casi todas las cosas que podemos para la estética. Esto incluye el cambio de los colores de las etiquetas, colores de borde / columna, colores de línea, colores de candelabro de OHLC, aprender a crear un gráfico relleno (para el volumen), histogramas, dibujar líneas específicas (hline para RSI) y mucho más. Heres el resultado final (tengo una versión de Python 3 y una de Python 2. Python 3 primero, luego Python 2. Asegúrate de usar el que coincida con tu versión de Python): Eso es todo por ahora. Quiere más tutoriales Vaya a la página de inicio Matplotlib Crash Coursenumpy. average Eje a lo largo del cual un promedio de a. Si No. El promediado se realiza sobre la matriz aplanada. Pesos Arraylike, optional Una matriz de pesos asociados con los valores en a. Cada valor en a contribuye al promedio según su peso asociado. La matriz de pesos puede ser 1-D (en cuyo caso su longitud debe ser del tamaño de a a lo largo del eje dado) o de la misma forma que a. Si pesaNo. Entonces se supone que todos los datos en a tienen un peso igual a uno. Devuelto Bool, opcional El valor predeterminado es False. Si es verdad . Se devuelve la tupla (promedio de sumo - pesos), de lo contrario sólo se devuelve el promedio. Si pesaNo. Sumofweights es equivalente al número de elementos sobre los cuales se toma la media. Promedio, sumofweights. Arraytype o double Devuelve el promedio a lo largo del eje especificado. Cuando devuelve True. Devuelve una tupla con el promedio como el primer elemento y la suma de los pesos como el segundo elemento. El tipo de retorno es Float si a es de tipo entero, de lo contrario es del mismo tipo que a. Sumofweights es del mismo tipo que el promedio. Media móvil exponencial - EMA Cargando el reproductor. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico encuentran que las medias móviles son muy útiles y perspicaces cuando se aplican correctamente, pero crean estragos cuando se usan incorrectamente o se malinterpretan. Todos los promedios móviles utilizados comúnmente en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores rezagados. En consecuencia, las conclusiones derivadas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular debe ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fortaleza. Muy a menudo, en el momento en que una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un movimiento significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada al mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo EMA pone más peso en los datos más recientes, abraza la acción del precio un poco más estricta y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando se usa un EMA para derivar una señal de entrada de negociación. Interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una fuerte y sostenida tendencia alcista. La línea de indicadores EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia descendente. Un comerciante vigilante no sólo prestará atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la tasa de cambio de una barra a la siguiente. Por ejemplo, a medida que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplastarse y retroceder, la tasa de cambio de una barra a la siguiente empezará a disminuir hasta que la línea del indicador se aplaste y la tasa de cambio sea cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso algunas barras antes, la acción del precio debería ya haber invertido. Por lo tanto, se sigue que la observación de una disminución consistente en la tasa de cambio de la EMA podría utilizarse como un indicador que podría contrarrestar el dilema causado por el efecto rezagado de las medias móviles. Usos comunes de la EMA Los EMAs se usan comúnmente junto con otros indicadores para confirmar movimientos significativos del mercado y para calibrar su validez. Para los comerciantes que comercian los mercados intradía y de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMAs para determinar un sesgo de negociación. Por ejemplo, si un EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de comerciantes intradía puede ser el comercio sólo desde el lado largo en un gráfico intradía.