Numpy Convolve Exponencial Moving Average

Hmmm, parece que esta frase para implementar a função é realmente muito fácil de se errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Estou feliz por ter tossido se isso significa saber que algo foi feito corretamente. Ndash Richard 20 de setembro 14 às 19:23 NumPys, a falta de uma função particular específica de domínio é talvez devido à disciplina e fidelidade das equipes principais à diretiva principal do NumPys: forneça um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar esses arrays. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Meu palpite é que a função que você está procurando é em pelo menos um dos subpacotes de SciPy (scipy. signal talvez) no entanto, eu olharia primeiro na coleção de SciPy scikits. Identifique o scikit relevante (s) e procure a função de interesse lá. Os Scikits são pacotes desenvolvidos de forma independente com base em NumPy SciPy e direcionados a uma disciplina técnica específica (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.). Vários desses foram (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) eram projetos altamente conceituados e maduros Muito antes de escolher residir sob a rubrica de scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostava de listar cerca de 30 desses scikits. Embora pelo menos vários desses não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguir esse conselho levaria você a Scikits-timeseries no entanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. De fato, o Pandas tornou-se, a AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, a medida mais simples é provavelmente o padrão de rolamento. Que você usa da mesma forma: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. Que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. Verifique se funcionou - por exemplo. Comparou os valores de 10 a 15 na série original em relação à nova série suavizada com a média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções, são agrupadas informalmente na documentação do Pandas sob as funções da janela de mudança de rubrica, um segundo grupo relacionado de funções Em Pandas é referido como funções ponderadas exponencialmente (por exemplo, ewma. Que calcula a média ponderada exponencialmente móvel). O fato de que este segundo grupo não está incluído no primeiro (as funções da janela em movimento) é talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem de indicadores de indicadores de janela de comprimento fixo. 0.0.16 Este módulo fornece alguns indicadores técnicos para analisar estoques. Este módulo fornece alguns indicadores técnicos para analisar estoques. Quando puder, vou adicionar mais. Se alguém quiser contribuir com novas sugestões de código ou correções, sinta-se à vontade. Índice de Força Relativa (RSI), ROC, Envelopes MA Média de Movimento Simples (SMA), Média de Movimento Ponderada (WMA), Bandas de Bollinger da Média Mover Exponencial (EMA) (BB), Largura de Banda de Bollinger, B requer numpy. Este módulo foi feito e testado no Windows com o Python 2.7.3 e numpy 1.6.1.