Media Móvil Exponencial En Python

Supongo que el principal problema aquí es lo que bwd :: - 1 significa Ver comentarios adicionales agregados. La idea es que, en la EWMA hacia adelante, el valor actual se ve afectado, pero cada vez menos, por los valores anteriores. Por otro lado, la EWMA hacia atrás se ve afectada por los valores posteriores. Por último, tomando el promedio de la EWMA hacia adelante y hacia atrás, se crea algo que se ve afectado por los valores circundantes (si los llamamos así), pero cada vez cada vez menos al alejarse de la posición actual. Respondió Sep 7 15 at 3: 20technicalindicators 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 se 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 promediación, ¿quiere decir un filtro de paso bajo exponencialmente decaimiento 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 punto flotante como de segundos desde el 1 de enero de 1970. Respondí a Jan 28 09 a las 18:10 Encontré el fragmento de código anterior por earino bastante útil - pero necesitaba algo que pudiera suavizar continuamente un flujo de valores - así que lo refactoré a este : Y lo uso así: (donde pin. read () produce el siguiente valor Id como consumir). Respondió Feb 12 14 at 20:35 Im siempre cálculo EMAs con Pandas: He aquí un ejemplo de cómo hacerlo: Más información sobre Pandas EWMA: respondió Oct 4 15 at 12:42 Don39t versiones más recientes de Pandas tienen nuevas y mejores funciones. Ndash Cristian Ciupitu 11 de mayo a las 14:10 Tenga en cuenta que a diferencia de su hoja de cálculo, no calculo la SMA, y no espero para generar la EMA después de 10 muestras. Esto significa que mis valores difieren ligeramente, pero si lo gráfico, se sigue exactamente después de 10 muestras. Durante las primeras 10 muestras, el EMA I calculado se alisa apropiadamente.