Calcola Mobile Media Python

Medie Che cosa sono They. Among gli indicatori tecnici più popolari in movimento, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente Ogni tipo di media mobile comunemente scritto in questo tutorial come MA è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di passato punti di dati una volta determinati, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutte le markets. The finanziario forma più semplice di un movimento media, giustamente conosciuto come una media mobile semplice SMA, è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori per esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10 Nella figura 1, la somma dei prezzi degli ultimi 10 giorni 110 è diviso per il numero di giorni 10 per arrivare alla media a 10 giorni Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, la stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma dovrebbe includere i prezzi negli ultimi 50 giorni la media risultante sotto 11 tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo rispetto al passato 10 days. Perhaps si ri chiedendosi perché gli operatori tecnici chiamano questo strumento una media mobile e non solo un normale significa la risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e punti di nuovi dati devono venire a sostituire li Pertanto, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati come diventa disponibile Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene rappresentato in figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, rosso scatola che rappresentano gli ultimi 10 punti di dati si sposta a destra e l'ultimo valore di 15 viene eliminato dal calcolo Poiché il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione set di dati, che lo fa, in questo caso da 11 a 10.Qual Do medie mobili assomigliare una volta che sono stati calcolati i valori del mA, essi vengono tracciati su un grafico e quindi collegato a creare una linea di media mobile Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente più in seguito come si può vedere in figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile a qualsiasi grafico, regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo Questi curva linee possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma si ll crescere abituati a loro col passare del tempo la linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è la media dei prezzi nel corso degli ultimi 100 days. Now che si capisce che cosa una media mobile è e ciò che sembra, noi ll introdurre un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato semplice movimento average. The media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici , ha i suoi critici Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nei critici sequenza sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto al più vecchio dati e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale In risposta a queste critiche, i commercianti ha iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, il più popolare dei quali è il mobile esponenziale EMA media per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e Qual è la differenza tra un SMA e un EMA. Exponential Moving Average la media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di rendere più più rispondente alle nuove informazioni Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi Tuttavia, per voi geek matematica là fuori, ecco l'EMA equation. When utilizzando la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì Abbiamo si fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e un mobile esponenziale average. The differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come la SMA e l'EMA sono calcolati , let s un'occhiata a come queste medie differiscono di guardare il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata Nella figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzato in ogni media è identico 15, ma l'EMA risponde più rapidamente alle variazioni dei prezzi si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA, quando il prezzo è in calo Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sul SMA. What fare i giorni diversi significano le medie mobili sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media i periodi di tempo più comuni utilizzati in movimento medie sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni il più breve l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà per prezzo cambia più lungo è il periodo di tempo, il meno sensibile, o più levigata fuori, la media sarà non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che misura il vostro strategy.9 7 statistica matematica modulo di statistiche funzioni. Questo fornisce funzioni per il calcolo statistica matematica di numerico reale - valued data. Unless esplicitamente indicato altrimenti, queste funzioni di supporto int float e comportamento con altri tipi se nella torre numerico o non è tipi misti attualmente supportati sono anche indefiniti e l'implementazione-dipendente Se i dati di ingresso è costituito da tipi misti, si può essere in grado di utilizzare carta per garantire un risultato coerente, ad esempio carta galleggiante, inputdata.9 7 1 medie e le misure di funzioni centrali location. These calcolare un valore medio o tipico da una popolazione o sample.9 7 3 Funzione details. Note le funzioni non richiedono i dati forniti per loro di essere ordinati Tuttavia, per la lettura di convenienza, la maggior parte degli esempi mostrano ordinate sequences. Return la media aritmetica campione di dati che può essere una sequenza o iterator. The media aritmetica è la somma dei dati diviso per il numero di punti dati è comunemente chiamata la media, anche se è solo una delle tante differenti medie matematiche è una misura della posizione centrale dei dati. alcuni esempi di avanti. I media è fortemente influenzata da valori anomali e non è uno stimatore robusto per la posizione centrale, la media non è necessariamente un tipico esempio dei punti di dati per più robusto, anche se meno efficienti, misure di posizione centrale, vedi mediana e modalità in questo caso, efficiente si riferisce all'efficienza statistico piuttosto che campione efficiency. The computazionale significare dà una stima imparziale della vera media della popolazione, il che significa che, assunto in media su tutti i possibili campioni, media campionaria converge sulla vera media di tutto il Se i dati della popolazione rappresenta l'intera popolazione, piuttosto che un campione, poi, i dati equivale a calcolare la vera media della popolazione. statistics harmonicmean data. Return la media armonica di dati di una sequenza o iteratore di valori reali numbers. The media armonica, a volte chiamati la media subcontrary, è il reciproco della media aritmetica dei reciproci dei dati per esempio, la media armonica dei tre valori ab e c sarà equivalente a 3 1 a 1 b 1 c. The media armonica è un tipo di media, una misura della posizione centrale dei dati spesso è appropriata quando una media di quantita 'che sono tassi o rapporti, ad esempio velocità per example. Suppose un investitore acquista un valore uguale di azioni in ciascuna delle tre società, con il prezzo del PE rapporti di guadagno di 2 5, 3 e 10 Qual è il rapporto medio del PE per l'investitore s portfolio. Using la media aritmetica darebbe una media di circa 5 167, che è troppo high. StatisticsError viene sollevato se i dati è vuoto, o qualsiasi elemento è minore di zero. Nuovo nella versione 3 6.statistics mediana data. Return il valore medio mediana di dati numerici, utilizzando la media comune di due metodo mezzo Se i dati è vuoto, StatisticsError viene sollevato i dati possono essere una sequenza o iterator. The mediana è una misura robusto di posizione centrale, ed è meno influenzata dalla presenza di valori anomali nei dati Quando il numero di punti dati è dispari, il punto dati centrale è returned. When il numero di punti dati è pari, la mediana è interpolato prendendo la media di le due metà values. This è adatto per quando i dati è discreto, e voi don t mente che la mediana non può essere un vero e proprio point. statistics dati medianlow data. Return la bassa media di dati numerici Se i dati è vuoto, StatisticsError è sollevato i dati possono essere una sequenza o iterator. The basso mediana è sempre un membro del set di dati Quando il numero di punti di dati è dispari, il valore medio viene restituito quando è ancora, il più piccolo dei due valori medi è returned. Use la basso mediana quando i dati sono discrete e si preferisce la mediana di essere un punto dati effettivi piuttosto che interpolated. statistics medianhigh data. Return l'alta mediana dei dati Se i dati è vuoto, StatisticsError viene sollevato i dati possono essere una sequenza o iterator. The alta mediana è sempre un membro del set di dati quando il numero di punti di dati è dispari, il valore medio viene restituito quando lo è ancora, il più grande dei due valori medi è returned. Use l'alta mediana quando i dati sono discrete e si preferisce la mediana di essere un punto dati reali piuttosto che interpolated. statistics mediangrouped intervallo dati 1.Return la mediana dei dati continui raggruppati, calcolati come il 50 ° percentile, mediante interpolazione Se i dati è vuoto, StatisticsError viene sollevato i dati possono essere una sequenza o iteratore. nel seguente esempio, i dati sono arrotondate, in modo che ogni valore rappresenta il punto medio di classi di dati, ad esempio 1 è il punto medio della classe 0 5 1 5, 2 è il punto medio di 1 5 2 5, 3 è il punto medio di 2 5 3 5, ecc Con i dati forniti, il valore centrale cade da qualche parte nella classe 3 5 4 5, e l'interpolazione viene utilizzato per stimare l'intervallo argomento it. Optional rappresenta l'intervallo di classe, e il default è 1 cambiare l'intervallo di classe naturalmente cambierà la funzione interpolation. This non controlla se i punti dati sono almeno intervallo apart. CPython dettaglio di implementazione in alcune circostanze, può costringere mediangrouped punti dati per galleggianti Questo comportamento è destinata a cambiare nei future. Statistics per le scienze del comportamento, Frederick J Gravetter e Larry 8 B Wallnau Edition. Calculating la funzione median. The SSMEDIAN nel foglio di calcolo Gnumeric Gnome, tra cui questo discussion. Return il punto dati più comune dai dati discreti o nominali la modalità quando esiste è il valore più tipico, ed è un robusto misura di dati centrale location. If è vuoto, o se non c'è esattamente un valore più comune, StatisticsError è raised. mode assume dati discreti, e restituisce un singolo valore Questo è il trattamento standard della modalità di come comunemente insegnata nelle scuole. la modalità è unico in quanto è l'unica statistica che vale anche per la deviazione nominale non numerico data. Return lo standard della popolazione la radice quadrata della varianza della popolazione Vedere pvariance per argomenti e altri details. Return la varianza popolazione di dati di un non vuoto iterabile di valori reali varianza numeri, o secondo momento circa la media, è una misura della diffusione variabilità o di dispersione dei dati una grande variabilità indica che i dati si sviluppa un piccolo scostamento indica che è raccolta da vicino tutto il mean. If il secondo mu argomento opzionale è dato, dovrebbe essere la media dei dati Se è mancante o None il default, la media è automaticamente calculated. Use questa funzione per calcolare la varianza della popolazione per stimare la varianza da un campione, il funzione di varianza è di solito una choice. If meglio si è già calcolato la media dei dati, si può passare come optional mu secondo argomento per evitare la funzione recalculation. This non tenta di verificare di aver superato la media attuale mu Utilizzando valori arbitrari per mu possono portare a results. Decimals e frazioni non validi o impossibili sono supported. When chiamati con tutta la popolazione, questo dà la varianza della popolazione quando chiamato su un campione, invece, questo è il campione di varianza di parte s, noto anche come contrasto con N gradi di freedom. If in qualche modo conosce la vera media della popolazione, è possibile utilizzare questa funzione per calcolare la varianza di un campione, dando la popolazione conosciuta media come secondo argomento fornito i punti di dati sono rappresentativi per esempio indipendenti e identicamente distribuite, il risultato sarà una stima imparziale della popolazione variance. Return la deviazione standard del campione la radice quadrata della varianza campionaria Vedere varianza per argomenti e altri details. statistics XBar dati varianza None. Return il campione varianza di dati un iterabile di almeno due reale numeri valutato varianza, o secondo momento circa la media, è una misura della diffusione variabilità o di dispersione dei dati una grande variabilità indica che i dati si sviluppa un piccolo scostamento indica che è raccolta da vicino tutto il mean. If opzionale secondo Xbar argomento è data, dovrebbe essere la media dei dati Se è mancante o None il default, la media è automaticamente calculated. Use questa funzione quando i dati sono un campione da una popolazione Per calcolare la varianza da tutta la popolazione, vedi pvariance. Raises StatisticsError se i dati sono meno di due values. If si è già calcolato la media dei dati, si può passare come optional Xbar secondo argomento per evitare la funzione recalculation. This non tenta di verificare di aver superato la media attuale Xbar utilizzando valori arbitrari per Xbar può portare a valori results. Decimal e la frazione non validi o impossibili sono supported. This è la varianza campionaria s con la correzione di Bessel s, noto anche come contrasto con N-1 gradi di libertà a condizione che i punti dati sono rappresentativi per esempio indipendenti e identicamente distribuite, il risultato dovrebbe essere una stima imparziale della vera popolazione variance. If si sa in qualche modo la popolazione reale significa che si dovrebbe passare alla funzione pvariance come parametro mu per ottenere la varianza di una sample.9 7 4 eccezioni. A sola eccezione è statistica defined. exception StatisticsError. Subclass di ValueError per i video delle statistiche legate exceptions. Advanced Matplotlib Series e termina fonte soltanto occasionalmente si dispone di una conoscenza di base di come funziona Matplotlib, si potrebbe avere un interesse a prendere la vostra conoscenza un po 'più alcune delle più complesse esigenze di rappresentazione grafica si presentano sotto forma di analisi magazzino e la creazione di grafici, o Forex in questa serie di tutorial, abbiamo ri andando a coprire dove e come per afferrare automaticamente, e di organizzare alcuni stock e prezzi Forex successiva , noi andremo a tracciare utilizzando alcuni degli indicatori più popolare come un esempio Qui, abbiamo ll facciamo MACD Moving Average Convergence Divergence e l'indice RSI Relative Strength per aiutarci a calcolare queste, useremo NumPy, ma per il resto ci sarà calcolare le tutto sul nostro own. To acquisire i dati, ci stiamo andando a utilizzare la finanza API Yahoo Questa API restituisce i dati sui prezzi storici per il simbolo specifichiamo e per la durata di tempo chiediamo il più grande è il lasso di tempo, più bassa è la risoluzione dati otteniamo Quindi, se si chiede per un lasso di tempo di 1 giorno per AAPL, si otterrà 3 minuti OHLC aprire alte dati stretti bassi Se chiedete per 10 anni la pena, si otterrà dati giornalieri, o anche strutture di tempo di 3 giorni Tenetelo a mente e scegliere un lasso di tempo che si adatta alle vostre obiettivi Inoltre, se si sceglie una struttura a basso abbastanza tempo e ottenere elevata granularità sufficiente, l'API restituirà il tempo in un unix ora, rispetto a una data stamp. Once noi avere i dati, vorremo grafico per avviare, abbiamo ll solo tracciare le linee, ma la maggior parte la gente vorrà tracciare un candeliere invece Useremo la funzione candeliere Matplotlib s, e fare una semplice modifica ad esso per migliorarlo leggermente questo stesso schema, abbiamo ll anche sovrapporre un paio di movimento calculations. After media questo, abbiamo ri andando a creare una sottotrama, e grafico il volume non possiamo tracciare il volume sulla stessa sottotrama immediatamente, perché la scala è diversa per iniziare, ci sarà tracciare il volume al di sotto di un altro appezzamento sub, ma alla fine abbiamo ll volume di realtà sovrapposizione sulla stessa figura e facciamo un po 'transparent. Then, si sta andando ad aggiungere 2 trame secondarie e tracciare un indicatore RSI sulla parte superiore e l'indicatore MACD sul fondo per tutti questi, si sta andando a condividere l'asse X, in modo che possiamo zoom avanti e indietro in 1 trama e saranno tutti corrispondere allo stesso tempo frame. We ri andando a tracciare in formato data per l'asse X e personalizzare quasi tutte le cose che possiamo per l'estetica Questo comprende cambiando i colori delle etichette segno di spunta, i colori bordo della colonna vertebrale, i colori di linea, i colori OHLC candlestick, imparare come creare un grafico pieno per il volume, istogrammi, disegnare linee specifiche hline per RSI, e molto di più. Qui s il risultato finale ho sia un Python 3 e una versione di Python 2 per questo Python 3, poi Python 2 assicurarsi sta utilizzando quello che corrisponde al proprio Python Version. That s tutto per ora vogliono altri tutorial Testa a Home page.