Prosty ruch średnio python

Ja gram w Pythonie jeszcze raz i znalazłem schludną książkę z przykładami Jednym z przykładów jest wykreowanie niektórych danych Mam plik z dwiema kolumnami i mam dane wykreślone dane w porządku, ale w ćwiczeniu to mówi Modyfikuj program dalej, aby obliczyć i wyliczyć średnią bieżącej danych, zdefiniowaną przez. where r 5 w tym przypadku, a yk to druga kolumna w pliku danych Czy program zarchiwizuje zarówno oryginalne dane, jak i średnią bieżącą na to samo graph. So daleko mam to. So jak obliczyć sumę W Mathematica to proste, ponieważ to symboliczne manipulacji Suma, na przykład, ale jak obliczyć sumę w python, która zajmuje co dziesięć punktów w danych i średnich go , i robi to do końca punktów. Spojrzałem na książkę, ale nie znalazłem nic, co mogłoby wyjaśnić to. heltonbiker s kod did the trick D. Thank you very much. There jest problem z przyjętej odpowiedzi Myślę, że musimy Użyj prawidłowego zamiast tego samego tutaj - okna powrotu, same. As przykład wypróbować MA tego zbioru danych 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - wynik powinien wynosić 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, ale posiadające to samo daje nam niepoprawny wynik wynoszący 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. silny kod, aby spróbować tego out. Try tego z tego samego i sprawdzić, czy matematyka sprawia, że ​​sensowne. Python dingod 29 października 2007 at 7 07. dingod Dlaczego nie próbujesz to szybko z zardzewiały kod i przykładowe zestaw danych w prostej listy, wysłałem Dla niektórych leniwych ludzi, jak ja byłem na początku - jego maski na zewnątrz fakt, że średnia ruchoma powinnaś rozważyć edycję oryginalnej odpowiedzi, próbowałem ją tylko wczoraj i podwójnie sprawdziłam, że uratowałem mnie przed złym wyglądem w raportowaniu na poziomie Cxo Wszystko, co musisz zrobić, to spróbować tej samej średniej ruchomej raz z ważnym i innym czasem z tym samym - a kiedyś jesteś przekonany, daj mi trochę miłości aka-up-vo te ekta 29 października 2007 r. w godz. 17 16.Backtesting Moving Average Crossover w Pythonie z pandami. W poprzednim artykule na temat badań środowiskowych Backtesting Entrance W Pythonie Z Pandas stworzyliśmy obiekt badawczy bazujący na badaniach i testował je na losowej strategii prognozowania W tym artykule będziemy korzystać z maszyn, które wprowadziliśmy w celu przeprowadzenia badań nad rzeczywistą strategią, a mianowicie Moving Average Crossover na AAPL. Moving Average Crossover Strategy. Średnia ruchoma technika przenoszenia jest bardzo znaną strategią pędu uproszczonego często uważane za przykład Hello World do obrotu ilościowego. Strategia opisana tutaj jest długotrwała Tylko dwa oddzielne, proste średnie ruchome filtry są tworzone, z różnymi okresami lookbout, określonej serii czasowej Sygnały zakupu środka mają miejsce wtedy, gdy krótszy okres podglądu średnia ruchoma przekracza dłuższą średnią ruchową wzorcową, jeśli dłuższa średnia przewyższa krótsą średnią, aktywa są sprzedawane strategia działa dobrze, gdy seria czasu przechodzi w okres silnej tendencji, a następnie powoli odwraca trend. W tym przykładzie wybrałem firmę Apple, Inc. AAPL jako serię czasu, z krótkim spojrzeniem na 100 dni i długim spojrzeniem na 400 dni Jest to przykład dostarczony przez bibliotekę handlu algorytmicznego zipline Jeśli więc chcemy wdrożyć własny backtester, musimy upewnić się, że jest zgodny z wynikami zipline, jako podstawowym narzędziem walidacji. opisuje, jak budowana jest pierwsza hierarchia obiektów dla backtestera, w przeciwnym razie poniższy kod nie będzie działał W tej konkretnej implementacji wykorzystałem następujące biblioteki. Implementacja wymaga od poprzedniego samouczka. Pierwszym krokiem jest import niezbędnych modułów i obiektów. Podobnie jak w poprzednim samouczku, będziemy podklasa abstrakcyjnej strategii bazowej w celu stworzenia MovingAverageCrossStrategy, która zawiera wszystkie szczegóły, jak wygenerować sygnalizuje, kiedy średnie ruchome krzywej AAPL przekraczają się. Obiekt wymaga krótkiego podmodułu i długodystansu, na którym działają Wartości zostały ustawione odpowiednio na 100 dni i 400 dni, które są tymi samymi parametrami, co w głównym przykładzie zipline. Średnie ruchome są tworzone przy użyciu funkcji walcowania pandas na prętach. Zamknij cenę zamknięcia zapasów AAPL Po skonstruowaniu poszczególnych średnic ruchu, seria sygnałów jest generowana poprzez ustawienie kolumu równego 1 0 przy krótkiej średniej ruchomej jest większa od długiej średniej ruchomej, lub 0 0 w przeciwnym razie Z tego można generować zlecenia pozycyjne w celu reprezentowania sygnałów handlowych. MarketOnClosePortfolio jest podklasowany z portfela, który jest znaleziony w prawie identycznym z implementacją opisaną w poprzednim samouczku, a że transakcje są teraz przeprowadzane na zasadzie "blisko do zamknięcia", a nie na zasadzie typu "otwarty". Szczegółowe informacje o tym, w jaki sposób dany obiekt portfela jest d efined, zobacz poprzedni samouczek I've pozostawił kod w dla kompletności i aby utrzymać ten samouczek samowystarczalny. Kiedy zostały zdefiniowane MovingAverageCrossStrategy i MarketOnClosePortfolio klasy, zostanie wywołana główna funkcja, aby powiązać wszystkie funkcje razem Poza tym realizacja strategii zostanie przeanalizowana za pomocą wykresu słupkowego. Pandas DataReader pobiera pliki OHLCV z cen akcji AAPL za okres od 1 stycznia 1990 roku do 1 stycznia 2002 roku, w którym to momencie tworzone są sygnały DataFrame, aby wygenerować tylko długą sygnały Następnie portfel wygenerowany jest z bazą kapitału zakładowego w wysokości 100 000 USD, a zyski są obliczane na krzywej kapitału. Ostatnim krokiem jest wykorzystanie matplotlib do sporządzenia wykresu dwóch cyfr obu cen AAPL, pokrytych średnimi ruchoma i sprzedaży kupna sygnały, a także krzywa kapitału własnego z tymi samymi sygnałami kupna sprzedaży Kod wyprowadzania jest pobierany i modyfikowany z przykładu implementacji zipline. Graficzne wyjście z e używam komendy wklejania IPython, aby umieścić to bezpośrednio w konsoli IPython podczas gdy w Ubuntu, tak że graficzna produkcja pozostała w widoku Różowe uptaki reprezentują kupno zapasów, a czarne downtaki sprzedają je z powrotem. AAPL Moving Average Crossover Od 1990-01-01 do 2002-01-01. Jak widać, strategia traci pieniądze w tym okresie, a pięć transakcji treningowych To nie jest zaskakujące biorąc pod uwagę zachowanie AAPL w tym okresie, wykazywał niewielki trend spadkowy, po czym nastąpiło znaczące zwiększenie w 1998 r. Okres ważności ruchomych średnich sygnałów jest dość duży i miało to wpływ na zysk końcowego handlu, co w przeciwnym razie może uczynić strategię korzystną. W kolejnych artykułach stworzyć bardziej wyrafinowane metody analizy wyników, a także opisać jak zoptymalizować okresy wzorcowe poszczególnych średnich ruchowych sygnałów. Wystarczy, że zaczniesz z Quantitative Trading. We prev Ten przewodnik będzie kontynuacją tego tematu Średnia ruchoma w kontekście statystyk, nazywana również średnią kroczącą, jest rodzajem skończonej reakcji na impulsy. W poprzednim ćwiczeniu wykreśliliśmy wykres wartości tablic x i y. Za wykresie x względem ruchomych średnich y, które zadzwonimy do yMA. Po pierwsze, niech s wyrówna długość obu tablic. Aby to pokazać w kontekście. Stworzony wykres. Aby pomóc zrozumieć , niech s spisuje dwa różne relacje x vs y i x vs MAy. Średnia ruchoma jest tutaj zielona fabuła, która zaczyna się od 3. W dalszej części tego samouczka dowiemy się, jak obliczać średnie ruchome na dużych zbiorach danych.