Exponential glidande medelvärde python

Jag är på väg att skapa en Forex trading algoritm och ville försöka mitt skott för att beräkna EMA Exponential Moving Averages Mina resultat verkar vara korrekta jämfört med beräkningarna jag gjorde för hand så jag tror att följande metod fungerar men ville bara få En extra uppsättning ögon för att säkerställa att jag inte saknar något. Notera att detta bara returnerar EMA till det senaste priset, det returnerar inte en rad EMA-s eftersom det inte är vad jag behöver för min application. Recursion är ett bra verktyg För det rätta jobbet, men här används det för att uppnå enkel looping Som sådan är code. is svårare att läsa och motivera om. Långsammare eftersom mycket av koden i ema bara behöver springa once. will misslyckas med tillräckligt stort värde av Fönster på grund av överflödande Python s call stack. Please dokumentera åtminstone parametrarna för varje funktion, t. ex. det här fönstret är längden på fönstret och den positionen räknas bakåt från slutet av data Faktum är att saker skulle vara tydligare om positionen var normal Framåtriktat index i Nto data. Raise ett undantag när du hittar en parameter har ett ogiltigt värde Retur None istället kommer bara att orsaka ett mer förvirrande undantag senare Faktum är att om jag försöker 600 får jag oändlig recursion eftersom sma returnerar Ingen som gör ema call sma om och om igen. Den föregående punkten avslöjar också att om len datafönster 2 inte är rätt validitetskontroll. 1 i data - window 2 1 - window 1 don t verkar korrekt för mig Jag antar att du vill ha data - window 2 - window. The uttalande återvänder Previousema är på en udda plats eftersom du då har beräknat ett nytt aktuellt ämne. Detta är basfallet av rekursionen, och det är vanligt att hantera basfallet första. Mitt förslag till ema. answered 26 november 14 på 18 56.Pretty Grunt granskning. Du behöver inte skriva en klass för vad du gör och jag föreslår att du tittar på den här videon. Din klass inkapslar inte någon data och du använder den bara för att få dina funktioner i samma enhet. Jag antar saker Skulle lättare förstå om du skulle definiera clas Smethod för att göra det uppenbart att du verkligen inte lita på någon som helst orsak. Men ett ännu bättre alternativ skulle vara att bara definiera funktioner i en indikatormodul. Svarade den 24 november kl 14 på 18 04. Tack för de förslag som jag faktiskt hade dem som Classmethods och debatteras gå fram och tillbaka mellan även med en klass eller bara definiera funktioner i en indikatormodul som jag nu ska göra ChrisC Nov 25 14 på 19 12.Just tittade på videon också bra saker ChrisC Nov 25 14 på 19 43.Your Svar.2017 Stack Exchange, Inc. Python Data Analysis Library. pandas gör det möjligt för oss att fokusera mer på forskning och mindre på programmering. Vi har funnit att pandor är lätta att lära sig, lätt att använda och lätt att upprätthålla. Grunden är att den har ökat vår Productivity. Director of Optimization Analytics. pandas är det perfekta verktyget för att överbrygga klyftan mellan snabba iterationer av ad hoc-analys och produktionskvalitetskod Om du vill att ett verktyg ska användas inom en multidisciplinerad organisation av ingenjörer, matematik Ns och analytiker ser inte längre ut. Vi använder pandor för att bearbeta tidsseriedata på våra produktionsservrar. Enkelheten och elegansen i dess API, och dess höga prestanda för högvolymmätningar, gjorde det till ett perfekt val för oss. . Ett snabbt och effektivt DataFrame-objekt för dataprofilering med integrerad indexering. Verktyg för läsning och skrivning av data mellan minnesdatastrukturer och olika format CSV och textfiler, Microsoft Excel, SQL-databaser och snabb HDF5-format. Intelligent datajustering och Integrerad hantering av saknade data får automatisk etikettbaserad inriktning i beräkningar och hanterar enkelt rodddata i en ordnad form. Flexibel omformning och vridning av datasatser. Intelligent etikettbaserad skivning av fancy indexering och delning av stora datasatser. Kolumner kan infogas och Raderas från datastrukturer för storlek mutability. Aggregating eller transformation av data med en kraftfull grupp med motor som tillåter split-apply-kombinera operationer på dataset. Högpresterande sammanslagning och sammanfogning av datasätt. Hierarkisk axelindexering ger ett intuitivt sätt att arbeta med högdimensionella data i en lägre dimensionell datastruktur. Tidsserie-funktionalitetsdatumsintervall generering och frekvensomvandling, flyttbar fönsterstatistik, flyttade linjära regressionsfönster , Datumförskjutning och fördröjning Skapa även domänspecifika tidsfrånvaror och anslut tidsserier utan att förlora data. Helt optimerad för prestanda med kritiska kodvägar skrivna i Cython eller C. Python med pandas används i ett brett utbud av akademiska och kommersiella domäner, Inklusive ekonomi, neurovetenskap, ekonomi, statistik, reklam, webbanalys och more. Hmmm verkar det vara lätt att implementera funktionen är faktiskt ganska lätt att få fel och har främjat en bra diskussion om minneseffektivitet jag m glad att ha uppblåst om det Betyder att veta att något har gjorts rätt Richard Sep 20 14 på 19 23.NumPy s brist på en viss domänspecifik funktion är kanske på grund av C Malm Teamets disciplin och trovärdighet till NumPys s primära direktiv ger en N-dimensional array-typ samt funktioner för att skapa och indexera de här arraysna. Liksom många fundamentella mål är den här inte liten, och NumPy gör det briljant. Den mycket större SciPy Innehåller en mycket större samling domänspecifika bibliotek som heter subpackages av SciPy devs - till exempel numerisk optimering optimera, signal processsing signal och integral calculus integrate. My gissning är att funktionen du efter är i minst en av SciPy Subpackages kanske jag skulle se först i samlingen av SciPy scikits identifiera relevanta scikit s och leta efter den intressanta funktionen där. Scikits är självständigt utvecklade paket baserat på NumPy SciPy och riktad till en viss teknisk disciplin, t. ex. scikits-image scikits - Lära sig etc Flera av dessa var i synnerhet den fina OpenOpt för numerisk optimering var högt ansedda, mogna projekt långt innan choo Sjunga för att bo under den relativt nya scikits rubricen Scikits hemsida gillade att ovan listas omkring 30 sådana scikits men åtminstone flera av dem är inte längre under aktiv utveckling. Efter detta råd skulle du leda till scikits-timeseries men det paketet är inte längre Under aktiv utveckling I själva verket har Pandas blivit AFAIK, de facto NumPy-baserade tidsseriens bibliotek. Pandas har flera funktioner som kan användas för att beräkna ett rörligt medelvärde. Det enklaste av dessa är förmodligen rollingmean som du använder som så. Nu, Bara kalla funktionen rollingmean som passerar i Serieobjektet och en fönsterstorlek som i mitt exempel nedan är 10 dagar. Verifiera att det fungerade - till exempel jämförda värden 10-15 i originalserien jämfört med den nya serien slätad med rullande medel. Funktionen Rollingmean tillsammans med ungefär ett dussintal andra funktioner är informellt grupperade i Pandas dokumentation under rubrik flyttningsfönster funktioner en andra relaterad grupp av funktioner i Pandas är Kallas exponentiellt viktade funktioner, t. ex. ewma som beräknar exponentiellt rörligt vägt genomsnitt. Det faktum att den andra gruppen inte ingår i de första rörliga fönstervfunktionerna är kanske att de exponentiellt viktade transformationerna inte beror på ett fast längdfönster. 14 13 vid 6 38.