Plot Moving Average Python




Nosso primeiro passo e tracar um grafico mostrando as medias de dois arrays. Let8217s criar duas matrizes xey, e plota-los. X sera de 1 a 10. E y tera esses mesmos elementos em uma ordem aleatoria. Isso nos ajudara a verificar que, de fato, nossa media esta correta. Let8217s randomizar a ordem de nossos elementos em y mais uma vez e tracar novamente: Com relacao a y ver como a media movel se comporta: No proximo tutorial vamos tracar as medias moveis. Compartilhe isso: Como este: Navegacao de posts Deixe uma resposta Cancelar resposta d bloggers gostam disto: Eu estou jogando em Python um pouco mais, e eu encontrei um livro limpo com exemplos. Um dos exemplos e tracar alguns dados. Eu tenho um arquivo. txt com duas colunas e eu tenho os dados. Eu tracou os dados apenas multa, mas no exercicio diz: Modifique seu programa mais para calcular e tracar a media running dos dados, definida por: onde r5 neste caso (eo yk e a segunda coluna no arquivo de dados) . Faca com que o programa trace os dados originais e a media em execucao no mesmo grafico. Ate agora eu tenho isso: Entao, como eu calculo a soma Em Mathematica sua simples desde a sua manipulacao simbolica (Sumi, por exemplo), mas como calcular a soma em python que leva a cada dez pontos nos dados e medias, e faz isso Ate o final dos pontos eu olhei para o livro, mas nao encontrei nada que poderia explicar isso: heltonbikers codigo fez o truque: D Muito obrigado :) Ha um problema com a resposta aceita. Eu acho que precisamos usar valido em vez de mesmo aqui - return numpy. convolve (intervalo, janela, mesmo). Como exemplo, teste o MA deste conjunto de dados 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - o resultado Deve ser 4.2.5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6,4.6,7.0,6.8. Mas tendo o mesmo nos da uma saida incorreta de 2.6.3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Codigo enferrujado para tentar isso -: Tente isso com amplificador valido mesmo e ver se a matematica faz sentido. Respondeu Oct 29 14 at 4:27 Haven39t tentou isso, mas I39ll olhar para ele, It39s sido um tempo desde I39ve codificado em Python. Ndash dingod Oct 29 14 at 7:07 dingod Por que don39t voce rapidamente tentar isso com o codigo enferrujado (eo conjunto de dados de exemplo (como uma lista simples), eu postei. Para algumas pessoas preguicoso (como eu tinha sido no inicio) - suas mascaras para fora o fato de que a media movel e incorreta. Probably voce deve considerar a edicao de sua resposta original. Eu tentei isso ontem e verificacao dupla me salvou cara de olhar ruim em relatar ao nivel Cxo. Tudo o que voce precisa fazer, e tentar Sua mesma media movel uma vez com quotvalidquot e outro tempo com quotsamequot - e uma vez que voce esta convencido me dar algum amor (aka-up-vote) ndash ekta 29 de outubro 14 as 7: 16 Nos introduzimos anteriormente como criar medias moveis usando python. Sera uma continuacao deste topico. Uma media movel no contexto da estatistica, tambem chamado de rollingrunning media, e um tipo de resposta de impulso finito. Nosso tutorial anterior temos tracado os valores dos arrays xey: Let8217s plot x Contra a media movel de y que nos ca O grafico resultante: Para ajudar a entender isso, let8217s trama duas relacoes diferentes: x vs y e x vs MAy: A media movel aqui e o verde Parcela que comeca as 3: Compartilhe isso: Como este: Navegacao de posts Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito util Eu gostaria de ler a ultima parte em grandes conjuntos de dados Espero que vira soon8230 d bloggers como este: Backtesting um Crossover media movel em Python Com pandas No artigo anterior sobre Investigacao Backtesting Ambientes Em Python Com Pandas criamos um ambiente orientado a objetos baseado em pesquisa backtesting e testou-o em uma estrategia de previsao aleatoria. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estrategia real, a saber, o Crossover Medio Movel na AAPL. Estrategia de Crossover Medio em Movimento A tecnica de Crossover de Moving Average e uma estrategia de momentum simplista extremamente bem conhecida. E frequentemente considerado o exemplo Hello World para negociacao quantitativa. A estrategia aqui descrita e longa. Sao criados dois filtros separados de media movel simples, com periodos de retrocesso variaveis, de uma serie temporal especifica. Os sinais para comprar o ativo ocorrem quando a media movel de retrocesso mais curta excede a media movel de retrocesso mais longa. Se a media mais longa subsequentemente exceder a media mais curta, o ativo e vendido de volta. A estrategia funciona bem quando uma serie de tempo entra em um periodo de forte tendencia e, em seguida, lentamente inverte a tendencia. Para este exemplo, eu escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a serie de tempo, com um lookback curto de 100 dias e um lookback longo de 400 dias. Este e o exemplo fornecido pela biblioteca de negociacao algoritmica do zipline. Assim, se queremos implementar nosso proprio backtester, precisamos garantir que ele corresponda aos resultados em tirolesa, como um meio basico de validacao. Implementacao Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui. Que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester e construida, caso contrario, o codigo abaixo nao funcionara. Para esta implementacao em particular, usei as seguintes bibliotecas: A implementacao do macross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo e importar os modulos e objetos necessarios: Como no tutorial anterior, vamos subclassificar a classe base Abstract de Estrategia para produzir MovingAverageCrossStrategy. Que contem todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as medias moveis de AAPL cruzam-se uns aos outros. O objeto requer uma janela curta e uma janela longa sobre a qual operar. Os valores foram ajustados para padroes de 100 dias e 400 dias respectivamente, que sao os mesmos parametros usados ??no exemplo principal de tirolesa. As medias moveis sao criadas usando a funcao rollingmean pandas sobre as barrasFechar fechar preco do estoque AAPL. Uma vez construidas as medias moveis individuais, a Serie de sinais e gerada ajustando a coluna igual a 1,0 quando a media movel curta e maior que a media movel longa, ou 0,0 caso contrario. A partir dai, as ordens de posicao podem ser geradas para representar sinais de negociacao. O MarketOnClosePortfolio e subclassificado do Portfolio. Que e encontrado em backtest. py. E quase identico a implementacao descrita no tutorial anterior, com a excecao de que as negociacoes sao agora realizadas em uma base Close-to-Close, ao inves de uma base Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio esta definido, consulte o tutorial anterior. Ive deixou o codigo em para a integridade e para manter este tutorial auto-contido: Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma funcao principal sera chamado para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Alem disso, o desempenho da estrategia sera analisado atraves de um grafico da curva de equivalencia patrimonial. O objeto DataReader do pandas faz o download dos precos OHLCV das acoes da AAPL para o periodo de 1? de janeiro de 1990 a 1? de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame sao criados para gerar os sinais long-only. Posteriormente, a carteira e gerada com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos sao calculados na curva de equivalencia patrimonial. O passo final e usar matplotlib para tracar um grafico de dois digitos de ambos os precos AAPL, sobreposta com as medias moveis e os sinais de buysell, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de buysell. O codigo de plotagem e obtido (e modificado) a partir do exemplo de implementacao da tirolesa. A saida grafica do codigo e a seguinte. Eu fiz uso do comando IPython colar para colocar isso diretamente no console IPython enquanto no Ubuntu, de modo que a saida grafica permaneceu na vista. Os upticks cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os downticks negros representam vende-lo de volta: Como pode ser visto a estrategia perde dinheiro durante o periodo, com cinco comercios de ida e volta. Isto nao e surpreendente dado o comportamento da AAPL ao longo do periodo, que estava em uma ligeira tendencia descendente, seguido por um aumento significativo comecando em 1998. O periodo de retrocesso dos sinais de media movel e bastante grande e isso afetou o lucro do comercio final , O que de outra forma pode ter feito a estrategia rentavel. Em artigos subsequentes, criaremos um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, bem como descrevendo como otimizar os periodos de retorno dos sinais individuais de media movel. Apenas comecando com o comercio quantitativo