Numpy Convolve Exponentiell Gleitender Durchschnitt

Hmmm, es scheint, diese quoteasy to implementquot Funktion ist eigentlich ziemlich einfach, falsch zu bekommen und hat eine gute Diskussion über Speicher-Effizienz gefördert. I39m glücklich, aufblasen zu haben, wenn es bedeutet, dass etwas nach rechts gemacht worden ist. Ndash Richard NumPys Mangel an einer bestimmten Domain-spezifische Funktion ist vielleicht aufgrund der Core Teams Disziplin und Treue zu NumPys Prime-Direktive: bieten einen N-dimensionalen Array-Typ. Sowie Funktionen zum Erstellen und Indizieren dieser Arrays. Wie viele grundlegende Ziele, diese ist nicht klein, und NumPy macht es brillant. Das (viel) grßere SciPy enthält eine viel grßere Sammlung von domänenspezifischen Bibliotheken (sogenannte Unterpakete von SciPy-Devs), beispielsweise numerische Optimierung (Optimierung), Signalverarbeitung (Signal) und Integralrechnung (integrieren). Meine Vermutung ist, dass die Funktion, die Sie nach ist in mindestens einem der SciPy-Unterpakete (scipy. signal vielleicht) aber ich würde zuerst in der Sammlung von SciPy Scikits suchen. Identifizieren die relevanten Scikit (s) und suchen die Funktion von Interesse dort. Scikits sind unabhängig voneinander entwickelte Pakete, die auf NumPy SciPy basieren und auf eine bestimmte technische Disziplin gerichtet sind (z. B. scikits-image, scikits-learn etc.) Mehrere davon waren (vor allem das geniale OpenOpt für numerische Optimierung) hoch angesehene, reife Projekte Lange bevor er sich entschied, unter der relativ neuen Scikits-Rubrik zu wohnen. Auf der Homepage der Scikits sind über 30 solcher Scikits aufgelistet. Obwohl mindestens einige von ihnen nicht mehr unter aktiver Entwicklung sind. Nach diesem Rat würden Sie zu scikits-timeseries führen, aber das Paket ist nicht mehr unter aktiver Entwicklung In Wirklichkeit ist Pandas geworden, AFAIK, die de facto NumPy-basierte Zeitreihen-Bibliothek. Pandas hat mehrere Funktionen, die verwendet werden können, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, der einfachste ist wahrscheinlich rollingmean. Die Sie so verwenden: Nun, rufen Sie einfach die Funktion Rolling Mean Passing in der Serie Objekt und eine Fenstergröße. Die in meinem Beispiel unten ist 10 Tage. Ob es funktioniert hat - z. Verglichen Werte 10-15 in der ursprünglichen Serie gegenüber der neuen Serie geglättet mit rollenden Mittel Die Funktion Rolling Mean, zusammen mit etwa ein Dutzend oder so andere Funktion sind informell gruppiert in der Pandas-Dokumentation unter der Rubrik Moving-Fenster-Funktionen eine zweite, verwandte Gruppe von Funktionen In Pandas wird als exponentiell gewichtete Funktionen bezeichnet (zB ewma, die einen exponentiell verschobenen gewichteten Durchschnitt berechnet). Die Tatsache, dass diese zweite Gruppe nicht in den ersten (Moving-Window-Funktionen) enthalten ist, liegt vielleicht daran, dass die exponentiell gewichteten Transformationen sich nicht auf eine feste Länge der fenstertechnischen Indikatoren stützen 0.0.16 Dieses Modul enthält einige technische Indikatoren für die Analyse von Beständen. Dieses Modul bietet einige technische Indikatoren für die Analyse von Beständen. Wenn ich kann, werde ich mehr hinzufügen. Wenn jemand mit neuen Code oder Korrekturvorschläge beitragen möchte, fühlen Sie sich frei. Relative Strength Index (RSI), ROC, MA Umschläge Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Moving Average (EMA) Bollinger Bands (B), Bollinger Bandbreite, B Es erfordert numpy. Dieses Modul wurde getestet und getestet unter Windows mit Python 2.7.3 und numpy 1.6.1.