Compute Moving Average Python

Verschieben von Durchschnittswerten Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen Jede Art von gleitenden Durchschnitt üblicherweise in diesem Tutorial geschrieben als MA ist ein mathematisches Ergebnis, das durch die Mittelung einer Reihe von Vergangenheit berechnet wird Datenpunkte Nach der Ermittlung wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm gezeichnet, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines Umzugs Durchschnitt, passend bekannt als ein einfacher gleitender Durchschnitt SMA, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten z. B. zum Berechnen eines grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnittes würde man addieren die Schlusspreise aus den letzten 10 Tagen und dann Dividieren Sie das Ergebnis um 10 In Abbildung 1 wird die Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt anstatt sehen möchte, Gleiche Art der Berechnung würde gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 berücksichtigt die vergangenen 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Vergleich zu den letzten 10 Preisen bewertet wird Tage. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur einen regelmäßigen Durchschnitt nennen. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um zu ersetzen Sie So wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. In Abbildung 2 wird, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, das Rot Box, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, bewegt sich nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Da der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme, welche Es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was do bewegende Mittelwerte aussehen Sobald die Werte des MA berechnet wurden, werden sie auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Diagrammen üblich Von technischen Händlern, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr auf diesem später variieren Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, diese Kurven Zeilen können anfangs ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber du wirst dich gewöhnen, wie die Zeit vergeht Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, wir werden eine andere Art von gleitenden Durchschnitt einführen und untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren , Hat es seine Kritiker Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und sollte einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, mehr Gewicht auf die jüngsten Daten zu geben, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt haben, die beliebteste ist die exponentielle Bewegung Durchschnittliche EMA Für weitere Lesungen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, der mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, es zu machen gibt Mehr auf neue Informationen zu reagieren Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen. Doch für Sie sind Mathe-Aussenseiter da draußen, hier ist die EMA-Gleichung. Wenn die Formel verwendet wird Um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, kannst du feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als vorhergehende EMA verwendet werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel von dort weiter fortfährt Sie haben eine Beispielkalkulationstabelle, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Jetzt haben Sie ein besseres Verständnis davon, wie die SMA und die EMA berechnet werden , Lassen Sie sich einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichtetem Durchschnitt in Abbildung 5 die Anzahl der Zeiträume ist Verwendet in jedem Durchschnitt ist identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die wechselnden Preise Hinweis, wie die EMA hat einen höheren Wert, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum Viele Händler bevorzugen die EMA über die SMA. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Erstellung der Durchschnitt Die häufigsten Zeiträume verwendet in bewegen Mittelwerte sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet, Durchschnitt wird es sein Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer Bewegungsdurchschnitte zu verwenden Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist, mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt.9 7 Statistik Mathematische Statistikfunktionen. Dieses Modul bietet Funktionen zur Berechnung mathematischer Statistik von numerischen Real-bewerteten Daten. Wenn nicht explizit anders vermerkt, unterstützen diese Funktionen int float und Verhalten mit anderen Typen, ob im numerischen Turm oder nicht aktuell nicht unterstützt Mischtypen sind auch undefiniert Und implementierungsabhängig Wenn Ihre Eingabedaten aus gemischten Typen bestehen, können Sie in der Lage sein, die Karte zu verwenden, um ein konsistentes Ergebnis zu gewährleisten, z. B. Karten-Float, Eingabedaten.9 7 1 Mittelwerte und Maße der zentralen Lage. Diese Funktionen berechnen einen durchschnittlichen oder typischen Wert Aus einer Population oder einer Probe.9 7 3 Funktionsdetails. Hinweis Die Funktionen erfordern nicht die Daten, die ihnen zugewiesen werden sollen. Für die Bequemlichkeit zeigen die meisten Beispiele jedoch die sortierten Sequenzen an. Richten Sie das arithmetische Mittelwert der Daten ein Eine Sequenz oder ein Iterator. Das arithmetische Mittel ist die Summe der Daten, dividiert durch die Anzahl der Datenpunkte. Es wird üblicherweise als Mittelwert bezeichnet, obwohl es nur eine von vielen verschiedenen mathematischen Mittelwerten ist. Es ist ein Maß für die zentrale Lage der Daten. Einige Beispiele für die Verwendung. Der Mittelwert ist stark von Ausreißern betroffen und ist kein robuster Schätzer für die zentrale Lage der Mittelwert ist nicht unbedingt ein typisches Beispiel für die Datenpunkte Für mehr robuste, wenn auch weniger effiziente Maßnahmen der zentralen Lage, siehe Median und Modus In diesem Fall bezieht sich effizient auf die statistische Effizienz und nicht auf die rechnerische Effizienz. Das Stichprobenmittel ergibt eine unvoreingenommene Schätzung des wahren Populationsmittels, was bedeutet, dass im Durchschnitt über alle möglichen Proben durchschnittliche Stichprobenkonvergenzen auf den wahren Mittelwert des gesamten Population Wenn Daten die gesamte Population eher als eine Stichprobe repräsentieren, dann sind mittlere Daten gleichbedeutend mit der Berechnung des wahren Populationsmittels. Statistiken harmonische Mitteldaten. Richten Sie den harmonischen Mittelwert der Daten eine Sequenz oder einen Iterator von reellwertigen Zahlen ein. Das harmonische Mittel, das manchmal genannt wird Das untergeordnete Mittel ist der Kehrwert des arithmetischen Mittels der Reziprokale der Daten. Beispielsweise ist der harmonische Mittelwert von drei Werten ab und c gleich 3 1 a 1 b 1 c. Der harmonische Mittelwert ist ein Mittelwert, Ein Maß für die zentrale Lage der Daten Es ist oft angemessen, wenn Mittelwerte, die Raten oder Verhältnisse sind, z. B. Geschwindigkeiten zum Beispiel. Stellen Sie einen Investor kauft einen gleichen Wert der Aktien in jedem von drei Unternehmen, mit PE Preis verdienen Verhältnisse von 2 5, 3 und 10 Was ist das durchschnittliche PE-Verhältnis für das Portfolio des Investors. Mit dem arithmetischen Mittel würde ein Durchschnitt von etwa 5 167 geben, was zu hoch ist. StatistikError wird erhöht, wenn Daten leer sind oder jedes Element kleiner als Null ist. Neu in Version 3 6.statistik Median Daten. Return der mittlere Mittelwert der numerischen Daten, mit dem gemeinsamen Mittelwert der mittleren zwei Methode Wenn Daten leer sind, ist StatisticsError erhöht Daten können eine Sequenz oder Iterator. Der Median ist eine robuste Maßnahme Der zentralen Lage und ist weniger von der Anwesenheit von Ausreißern in Ihren Daten betroffen Wenn die Anzahl der Datenpunkte ungerade ist, wird der mittlere Datenpunkt zurückgegeben. Wenn die Anzahl der Datenpunkte gerade ist, wird der Median interpoliert, indem er den Durchschnitt von Die beiden Mittelwerte. Dies ist geeignet für, wenn Ihre Daten diskret sind, und Sie don t mind, dass der Median möglicherweise nicht eine tatsächliche Daten point. statistics medianlow data. Return der niedrige Median der numerischen Daten Wenn Daten leer ist, wird StatisticsError angehoben Daten können eine Sequenz oder ein Iterator sein. Der niedrige Median ist immer ein Mitglied des Datensatzes Wenn die Anzahl der Datenpunkte ungerade ist, wird der Mittelwert zurückgegeben. Wenn es einmal ist, wird der kleinere der beiden Mittelwerte zurückgegeben Niedriger Median, wenn Ihre Daten diskret sind und Sie bevorzugen, dass der Median ein aktueller Datenpunkt ist, anstatt interpolated. statistics medianhigh data. Return den hohen Median der Daten Wenn Daten leer sind, ist StatisticsError erhöht Daten können eine Sequenz oder Iterator sein Median ist immer ein Mitglied des Datensatzes Wenn die Anzahl der Datenpunkte ungerade ist, wird der Mittelwert zurückgegeben. Wenn es sogar ist, wird der größere der beiden Mittelwerte zurückgegeben. Verwenden Sie den hohen Median, wenn Ihre Daten diskret sind und bevorzugen Sie Der Median ist ein aktueller Datenpunkt anstatt interpoliert. Status mediangrouped Datenintervall 1.Return der Median der gruppierten kontinuierlichen Daten, berechnet als 50. Perzentil, mit Interpolation Wenn Daten leer sind, ist StatisticsError erhöht Daten können eine Sequenz oder Iterator sein. Im folgenden Beispiel werden die Daten gerundet, so dass jeder Wert den Mittelpunkt der Datenklassen darstellt, zB 1 der Mittelpunkt der Klasse 0 5 1 5, 2 der Mittelpunkt von 1 5 2 5, 3 der Mittelpunkt von 2 ist 5 3 5, etc Mit den angegebenen Daten fällt der Mittelwert irgendwo in der Klasse 3 5 4 5, und Interpolation wird verwendet, um es zu schätzen. Optional Argument Intervall repräsentiert das Klassenintervall, und standardmäßig auf 1 Ändern des Klassenintervalls natürlich ändern wird Die interpolation. This Funktion nicht überprüfen, ob die Datenpunkte sind mindestens Intervall auseinander. CPython Implementierung Detail Unter bestimmten Umständen können Mediangrouped Datenpunkte zu floaten Dieses Verhalten wird wahrscheinlich in der Zukunft ändern. Statistik für die Verhaltenswissenschaften, Frederick J Gravetter und Larry B Wallnau 8. Auflage. Bearbeitung der Median. Die SSMEDIAN-Funktion in der Gnome Gnumeric Spreadsheet, einschließlich dieser Diskussion. Return die häufigsten Datenpunkt aus diskreten oder nominalen Daten Der Modus, wenn es existiert ist der typischste Wert, und ist ein Robustes Maß der zentralen location. If Daten sind leer, oder wenn es nicht genau einen am häufigsten Wert gibt, wird StatisticsError angehoben. Mode nimmt diskrete Daten an und gibt einen einzelnen Wert zurück Dies ist die Standardbehandlung des Modus, wie es gemeinhin in den Schulen gelehrt wird. Der Modus ist einzigartig darin, dass es die einzige Statistik ist, die auch für nominale nicht-numerische Daten gilt. Return der Populations-Standardabweichung die Quadratwurzel der Populationsvarianz Siehe Pvarianz für Argumente und andere Details. Return die Populationsvarianz der Daten eine nicht - Leer lächerlich von reellwertigen Zahlen Varianz oder zweites Moment um den Mittelwert ist ein Maß für die Variabilitätsausbreitung oder - dispersion von Daten Eine große Varianz zeigt an, dass die Daten verteilt sind, eine kleine Varianz zeigt an, dass sie eng um den Mittelwert gruppiert ist Das optionale zweite Argument mu gegeben ist, sollte es der Mittelwert der Daten sein Wenn es fehlt oder keine der Standard ist, wird der Mittelwert automatisch berechnet. Verwenden Sie diese Funktion, um die Varianz aus der Gesamtpopulation zu berechnen Um die Varianz von einem Sample zu schätzen, Varianz-Funktion ist in der Regel eine bessere Wahl. Wenn Sie bereits den Mittelwert Ihrer Daten berechnet haben, können Sie es als das optionale zweite Argument mu passieren, um eine Neuberechnung zu vermeiden. Diese Funktion versucht nicht zu überprüfen, ob Sie den tatsächlichen Mittelwert als mu mit übergeben haben Willkürliche Werte für mu können zu ungültigen oder unmöglichen Ergebnissen führen. Türme und Fraktionen werden unterstützt. Wenn bei der ganzen Population aufgerufen, gibt dies die Populationsvarianz Wenn man stattdessen eine Probe anruft, ist dies die voreingenommene Stichprobenvarianz s, die auch als Varianz bezeichnet wird N Freiheitsgrade. Wenn Sie irgendwie die wahre Population bedeuten, können Sie diese Funktion verwenden, um die Varianz einer Probe zu berechnen, wobei die bekannte Population als zweites Argument bekannt ist. Sofern die Datenpunkte repräsentativ sind, zB unabhängig und identisch verteilt, das Ergebnis Wird eine unvoreingenommene Schätzung der Populationsvarianz sein. Return der Stichproben-Standardabweichung die Quadratwurzel der Stichprobenvarianz Siehe Varianz für Argumente und andere Details. Statistiken Varianzdaten xbar Keine. Wiederholen Sie die Stichprobenvarianz von Daten, die von mindestens zwei Echtzeit - Geschätzte Zahlen Varianz oder zweites Moment um den Mittelwert ist ein Maß für die Variabilitätsausbreitung oder - dispersion von Daten Eine große Varianz zeigt an, dass die Daten verteilt sind, eine kleine Varianz zeigt an, dass sie eng um den Mittelwert gruppiert ist. Wenn das optionale zweite Argument xbar ist Ist gegeben, es sollte der Mittelwert der Daten sein Wenn es fehlt oder keine der Standard ist, wird der Mittelwert automatisch berechnet. Verwenden Sie diese Funktion, wenn Ihre Daten ein Beispiel aus einer Population sind Um die Varianz von der gesamten Population zu berechnen, siehe pvariance. Raises StatisticsError if data hat weniger als zwei values. Wenn Sie bereits den Mittelwert Ihrer Daten berechnet haben, können Sie es als das optionale zweite Argument xbar übergeben, um eine Neuberechnung zu vermeiden. Diese Funktion versucht nicht zu überprüfen, ob Sie den tatsächlichen Mittelwert als xbar überschritten haben Die Verwendung von willkürlichen Werten für xbar kann zu ungültigen oder unmöglichen Ergebnissen führen. Decimal - und Fraktionswerte werden unterstützt. Dies ist die Stichprobenvarianz s mit Bessel-Korrektur, auch als Varianz mit N-1 Freiheitsgraden bekannt, sofern die Datenpunkte repräsentativ sind Unabhängig und identisch verteilt, sollte das Ergebnis eine unvoreingenommene Schätzung der wahren Populationsvarianz sein. Wenn Sie irgendwie die tatsächliche Population kennen, sollten Sie es an die pvariance-Funktion als den mu-Parameter übergeben, um die Varianz einer Probe zu erhalten.9 7 4 Ausnahmen. Eine Ausnahme ist definiert. Entwurfsstatistik StatisticsError. Subclass von ValueError für statistikenbezogene Ausnahmen. Advanced Matplotlib Series Videos und Ending Source only. Once Sie haben ein grundlegendes Verständnis davon, wie Matplotlib funktioniert, könnten Sie ein Interesse daran haben, Ihr Wissen ein Bit weiter Einige der komplexesten grafischen Bedürfnisse kommen in Form von Aktienanalyse und Charting, oder Forex In dieser Tutorial-Serie, wir gehen zu decken, wo und wie automatisch greifen, sortieren und organisieren einige kostenlose Aktien-und Forex-Preisdaten Next , Wir werden es mit einigen der populäreren Indikatoren als Beispiel darlegen. Hier werden wir MACD Moving Average Convergence Divergence und den RSI Relative Strength Index machen. Um uns zu berechnen, werden wir NumPy verwenden, aber ansonsten werden wir diese berechnen Alle auf unsere eigene. Um die Daten zu erwerben, werden wir die Yahoo-Finanz-API verwenden. Diese API gibt historische Preisdaten für das Tickersymbol zurück, das wir angeben, und für die Zeit, die wir bitten, Je größer der Zeitrahmen ist, desto geringer ist die Auflösung von Daten, die wir bekommen Wenn du einen 1-tägigen Zeitrahmen für AAPL verlangst, bekommst du 3-Minuten-OHLC-offene High-Low-Daten. Wenn du 10 Jahre lang verlangst, bekommst du täglich Daten oder sogar 3 Tage Zeitrahmen Halten Sie dies im Auge und wählen Sie einen Zeitrahmen, der Ihren Zielen passt Auch wenn Sie einen niedrigen Zeitrahmen wählen und hoch genug Granularität erhalten, wird die API die Zeit in einem Unix-Zeitstempel zurückgeben, verglichen mit einem Datumsstempel Haben die Daten, wir wollen es grafisch machen, um zu beginnen, wir werden nur die Zeilen plotten, aber die meisten Leute wollen einen Leuchter plotten. Wir werden Matplotlibs Kerzenständer-Funktion verwenden und eine einfache Bearbeitung dazu machen, um es leicht zu verbessern In diesem selben Diagramm werden wir auch ein paar gleitende Durchschnittsberechnungen überlagern. Danach werden wir ein Subplot erstellen und das Volumen grafisch darlegen. Wir können das Volumen nicht sofort auf demselben Subplot aufzeichnen, weil die Skala anders ist Das Volumen unterhalb in einem anderen Sub-Plot, aber schließlich werden wir tatsächlich überlagern Volumen auf die gleiche Figur und machen es etwas transparent. Then, wir gehen, um 2 Sub-Plots und Plot ein RSI-Indikator oben und die MACD-Indikator auf der Unterseite für Alle diese, wir gehen, um die X-Achse zu teilen, also können wir in und in 1 Plot vergrößern und sie werden alle zusammenpassen die gleiche Zeit frame. We re gehen, um im Datumsformat für die X-Achse zu plotten, und anpassen nur über All die Dinge, die wir für die Ästhetik haben können. Dazu gehören das Ändern von Tick-Label-Farben, Rand-Wirbelsäulenfarben, Linienfarben, OHLC-Leuchterfarben, lernen, wie man einen gefüllten Graphen für Volumen, Histogramme, zeichnen Sie spezifische Linien hline für RSI und vieles mehr. Hier s das Endergebnis habe ich sowohl eine Python 3 und eine Python 2 Version für diese Python 3 zuerst, dann Python 2 Vergewissern Sie sich, dass Sie die Verwendung, die Ihre Python Version. That s alle für jetzt Wollen Sie mehr Tutorials Kopf zu Die Homepage.