I m nel processo di creazione di un algoritmo di forex trading e ho voluto provare il mio colpo a calcolare EMA medie mobili esponenziali I miei risultati sembrano essere corrette rispetto ai calcoli che ho fatto a mano, quindi credo che il seguente metodo funziona, ma solo voluto ottenere un ulteriore set di occhi per fa in modo im non manca anything. Note che questo solo restituisce l'EMA per l'ultimo prezzo, doesn t restituire un array di EMA s come quella t isn quello che mi serve per la mia application. Recursion è un buon strumento per il lavoro giusto, ma qui è utilizzato per realizzare semplici loop come tale la code. is più difficili da leggere e ragione about. is più lento perché gran parte del codice in ema ha solo bisogno di correre once. will fallire con valore sufficientemente grande di finestra a causa traboccante Python s documento chiamata stack. Please almeno i parametri di ciascuna funzione, ad esempio quella finestra è la lunghezza della finestra, e che la posizione conta all'indietro dalla fine dei dati in cose infatti sarebbe più chiaro se fosse un normale posizione Indice avanti in data. Raise un'eccezione quando si trova un parametro ha un valore non valido Tornando Nessuno invece causerà solo una eccezione più confusa dopo infatti, se provo 600 ottengo ricorsione infinita perché SMA restituisce None che rende chiamata ema Sma più e oltre again. The precedente punto rivela anche che, se len finestra dei dati 2 non è la validità destra check. The 1 nei dati - window 2 1 1 - window don t sembra corretto a me suppongo che si desidera che i dati - window 2 - window. The ritorno dichiarazione previousema è in un posto strano perché a quel punto si è calcolato un nuovo currentema Questo è il caso base della ricorsione, ed è consuetudine per gestire il caso di base proposta first. My per ema. answered 26 14 novembre alle 18 56.Pretty superficiale review. You don t bisogno di scrivere una classe per quello che state facendo e vi suggerisco di dare un'occhiata a questo video la classe non incapsulare tutti i dati e basta usarlo per avere le funzioni in una stessa entità I cose ipotesi sarebbe più facile da capire se si dovesse definire classmethod per rendere evidente che hai vinto t davvero fare affidamento su qualsiasi istanza di sorta, tuttavia, un'opzione ancora migliore sarebbe quella di definire le funzioni in solo un indicatore module. answered 24 novembre 14 a 18 04 Ringraziamenti per i suggerimenti che in realtà li avevano come classmethods e dibattuto andando avanti e indietro tra anche utilizzando una classe o semplicemente definire le funzioni in un modulo di segnalazione, che io ora fare ChrisC 25 novembre 14 al 19 12.Just visto il video troppo, grandi cose ChrisC 25 novembre 14 al 19 43.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Python Data Analysis Library. pandas ci permette di concentrarci di più sulla ricerca e meno sulla programmazione Abbiamo trovato panda facile da imparare, facile da usare e facile per mantenere la linea di fondo è che ha aumentato il nostro productivity. Director di ottimizzazione Analytics. pandas è lo strumento perfetto per colmare il divario tra rapide iterazioni di analisi ad-hoc e il codice di qualità della produzione se volete uno strumento da utilizzare attraverso un multi organizzazione - disciplined di ingegneri, matematici e gli analisti, non cercate panda uso further. We per elaborare i dati di serie temporali sui nostri server di produzione La semplicità e l'eleganza delle sue API, e il suo alto livello di prestazioni per i set di dati ad alto volume, reso un perfetto scelta per us. Library Highlights. A oggetto veloce ed efficiente dataframe per la manipolazione dei dati con indexing. Tools integrati per leggere e scrivere dati tra le strutture dati in memoria e diversi file CSV e di testo, Microsoft Excel, database SQL, e il HDF5 veloce allineamento dei dati format. Intelligent e la gestione integrata di perdere l'allineamento dell'etichetta a base di guadagno automatico dei dati nei calcoli e facilmente manipolare i dati disordinati in un rimodellamento form. Flexible ordinato e rotazione dei dati sets. Intelligent basata sulle etichette affettare indicizzazione di fantasia e di sottoinsiemi di grandi insiemi di dati. COLONNE possono essere inseriti e cancellati da strutture di dati per dimensioni mutability. Aggregating o trasformare i dati con un gruppo potente da motore che permette di split-applica-combinano operazioni sui dati sets. High fusione prestazioni e la giunzione dei dati sets. Hierarchical asse indicizzazione fornisce un intuitivo modo di lavorare con i dati ad alta dimensionali in conversione generazione di date e la frequenza di dimensioni inferiori dati structure. Time serie - Funzionalità, spostando le statistiche delle finestre, spostando regressioni finestra lineari, data di spostamento e in ritardo persino creare offset di tempo specifici del dominio e unirsi a tempo serie senza perdere data. Highly ottimizzato per le prestazioni con percorsi di codice critici scritti in Cython o C. Python con i panda è in uso in una vasta gamma di settori accademici e commerciali, tra cui finanza, Neuroscienze, Economia, Statistica, pubblicità, Web Analytics e more. Hmmm, sembra che questo facile da implementare la funzione è in realtà abbastanza facile da sbagliare e ha favorito una buona discussione sulla efficienza della memoria mi contento di avere troppo grosso se questo significa sapere che cosa s stato fatto bene Richard 20 settembre 14 a 19 23.NumPy s mancanza di una particolare funzione specifica per dominio è forse a causa del core team s disciplina e fedeltà alla prima direttiva NumPy s fornire il tipo di un array N-dimensionale così come le funzioni per la creazione, e l'indicizzazione quelle matrici come molti obiettivi fondamentali, questo non è piccolo, e lo fa NumPy brilliantly. The molto più grande SciPy contiene una molto più grande collezione di librerie specifici del dominio chiamato sottopackage da SciPy sviluppatori --Per esempio, numerico ottimizzare l'ottimizzazione, il segnale processsing del segnale, e integrale integrate. My calcolo pacchetti ipotesi è che la funzione siete dopo è in almeno uno dei SciPy sottopackage forse però, vorrei guardare prima nella collezione di scikits SciPy identificare il scikit rilevanti s e cercare la funzione di there. Scikits interesse sono sviluppati in modo indipendente basato su NumPy SciPy e diretto ad una particolare disciplina tecnica per esempio scikits-immagine scikits-imparare, ecc Molti di questi erano in particolare, il OpenOpt impressionante per l'ottimizzazione numerica sono stati molto apprezzato, progetti maturi a lungo prima di scegliere di risiedere sotto relativamente nuovi scikits rubrica i scikits homepage piaceva elenchi di cui sopra circa 30 tali scikits anche se almeno alcuni di quelli non più sotto development. Following attivi sono questo consiglio si porterebbe a scikits-timeseries tuttavia, che il pacchetto non è più in fase di sviluppo attivo In effetti, Panda è diventato, per quanto ne so , de facto NumPy - based library. Pandas serie temporali ha diverse funzioni che possono essere utilizzate per calcolare una media mobile il più semplice di questi è probabilmente rollingmean che si utilizzano come so. Now, basta chiamare la funzione rollingmean passando l'oggetto Series e una dimensione della finestra che nel mio esempio qui sotto è 10 days. verify che ha funzionato - per esempio valori confrontati 10-15 nella serie originale contro la nuova serie lisciato con rotolamento mean. The funzione rollingmean, insieme a circa una decina di altre funzioni sono informalmente raggruppate nella documentazione Panda sotto la rubrica in movimento le funzioni della finestra di un secondo, gruppo correlato di funzioni in Panda si riferisce a funzioni come esponenzialmente ponderati per esempio EWMA che calcola in modo esponenziale media mobile ponderata il fatto che questo secondo gruppo non è incluso nel primo movimento funzioni finestra è forse perché le trasformazioni in modo esponenziale ponderate don t contare su una lunghezza fissa window. answered 14 gennaio 13 alle 6 del 38.
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