Przenośny przenoszący średni python

I m w procesie tworzenia algorytmu handlu forex i chciałem spróbować mój strzał przy obliczaniu EMA Exponential Moving Averages Moje wyniki wydają się być poprawne w porównaniu do obliczeń zrobiłem ręcznie więc wierzę, że następująca metoda działa, ale po prostu chciałem dodatkowy zestaw oczu, aby upewnić się, że im nic nie brakuje. Należy zauważyć, że po prostu zwraca EMA za ostatnią cenę, nie zwraca tablicę EMA, ponieważ nie jest to, czego potrzebuję dla mojej aplikacji. Rekturacja jest dobrym narzędziem dla właściwej pracy, ale tutaj służy do prostego zapętlania W takim przypadku kod jest trudniejszy do odczytania i przyczyny. Jest wolniejszy, ponieważ znaczna część kodu w ema wymaga tylko jednokrotnego uruchomienia. okno spowodowane przepełnieniem stosu wywołania Python s. Proszę przynajmniej dokumentować co najmniej parametry każdej z funkcji, np. okno to długość okna, a pozycja ta liczy się do tyłu od końca danych W rzeczywistości rzeczy byłyby jaśniejsze, gdyby pozycja była normalna indeks forward i nto data. Raise wyjątku, gdy znajdziesz jakiś parametr ma nieprawidłową wartość Zwracając None zamiast spowoduje tylko bardziej mylący wyjątek później W rzeczywistości, jeśli próbuję 600 dostaję nieskończoną rekursję, ponieważ sma zwraca None, która sprawia, że ​​ema wywołuje sma w kółko. Przedszy punkt pokazuje również, że jeśli okno danych len 2 nie jest prawidłowe sprawdzenie ważności. 1 w danych - window 2 1 - window 1 don t wydaje się poprawne do mnie Chyba chcesz, aby dane - window 2 - window. The instrukcja return poprzednia jest w dziwnym miejscu, ponieważ w tym momencie obliczyłeś nowy currentema Jest to podstawa przypadku recursji, a standardowe jest, aby poradzić sobie z podstawową sprawą. Moja propozycja dla ema. answered Nov 26 14 at 18 56.Pretty płytkiej recenzji. Nie musisz pisać klasy, co robisz i sugeruję, abyś obejrzał ten film Twoja klasa nie zawiera żadnych danych, a ty po prostu użyjesz swoich funkcji do tego samego podmiotu Chyba rzeczy byłoby łatwiejsze do zrozumienia, jeśli miałeś zdefiniować clas smethod, aby to oczywiste, że wygrałeś naprawdę polegać na dowolnej instancji W dodatku, nawet lepszym rozwiązaniem byłoby właśnie zdefiniować funkcje w module wskaźników. odpowiedzi na 24 listopada 14 w 18 04. Dziękuję za sugestie ja faktycznie miałem je jako classmethods i dyskutował przechodząc tam iz powrotem między nawet przy użyciu klasy lub po prostu definiowanie funkcji w module wskaźnika, które teraz zrobię ChrisC 25 listopada w 19 12. Chcę też obejrzeć film, świetne rzeczy ChrisC 25 listopada w 19 43.Your Odpowiedź.2017 Stack Exchange, Inc. Python Analiza danych Library. pandas pozwala nam skoncentrować się na badaniach i mniej na programowaniu. Stwierdziliśmy, że pandy są łatwe do nauczenia, łatwe w obsłudze i łatwe do utrzymania. Najważniejsze jest to, że zwiększyło nasze productivity. Director of Optimization Analytics. pandas jest idealnym narzędziem do pomostowania luki między szybkimi iteracjami analizy ad hoc i kodu jakości produkcji Jeśli chcesz użyć jednego narzędzia w wielofunkcyjnej organizacji inżynierów, matematyka ns i analityków, nie szukaj dalej. Wykorzystujemy pandy do przetwarzania danych szeregowych na naszych serwerach produkcyjnych Prostota i elegancja jego interfejsu API oraz wysoki poziom wydajności w przypadku dużych zbiorów danych sprawiają, że jest to doskonały wybór dla nas. Library Highlights Szybki i wydajny obiekt DataFrame do manipulacji danymi ze zintegrowanym indeksowaniem. Narzędzie do odczytywania i zapisywania danych między strukturami danych w pamięci a różnymi formatami CSV i pliki tekstowe, Microsoft Excel, bazy danych SQL i szybki format HDF5.Inteligentne wyrównanie danych i zintegrowane zarządzanie brakiem danych zyskuje automatyczne wyrównanie etykiet w obliczeniach i łatwe manipulowanie niechlujnymi danymi w formę uporządkowaną. Elastyczność przekształcania i obracania zbiorów danych. Inteligentne etykietowanie w oparciu o indeksowanie i podzbiór dużych zbiorów danych. Kolety mogą być wstawiane i usunięte z struktur danych w celu dopasowania rozmiaru. Rozwiązanie agregujące lub przekształcające dane z potężną grupą w oparciu o silnik pozwalające na dzielenie się zbiorami danych na zestawy danych. Wysoka wydajność łączenia i łączenia zestawów danych. Hierarchiczne indeksowanie osi zapewnia intuicyjny sposób pracy z dużymi wymiarami danych w strukturze danych o niższym wymiarie. Seria czasu - funkcja generowania zakresu dat i generowania częstotliwości, przenoszenie statystyk okien, przesuwanie regresji liniowych okna , przesunięcie daty i opóźnienie nawet utworzyć specyficzne dla danego czasu przesunięcia czasu i dołączać szeregy czasowe bez utraty danych. Nowo zoptymalizowane pod kątem wydajności z krytycznymi ścieżkami kodu napisanymi w języku Cython lub C. Python z pandy są używane w szerokim spektrum dziedzin akademickich i komercyjnych, w tym Finanse, Neuroscience, Ekonomia, Statystyki, Reklama, Web Analytics i więcej. Hmmm, wydaje się, że ta łatwa do wdrożenia funkcja jest całkiem łatwa do złego i popierała dobrą dyskusję na temat efektywności pamięci I m szczęśliwy, że mają rozszerzenia, jeśli to oznacza wiedzenie, że coś zostało zrobione w dobrym stylu Richard 20 września w 19 23.Niepoczęcie braku specyficznej specyfiki domeny może wynikać z faktu, że C rudy Zespół dyscypliny i wierność pierwszemu poleceniu NumPy s dostarczają N-wymiarowej tablicy, a także funkcji do tworzenia i indeksowania tych tablic Podobnie jak wiele podstawowych celów, ten nie jest mały, a NumPy robi to wspaniale. Dużo większa SciPy zawiera znacznie większą kolekcję domenowych bibliotek zwanych podpakietami przez SciPy devs - na przykład optymalizacja optymalizacji numerycznej, sygnał procesowy sygnałów i integralność całki integrującego się z rachunkiem. Myślę, że funkcja, którą należy po, znajduje się w co najmniej jednej z SciPy podpakieti być może jednak wyglądałbym najpierw w kolekcji sciPy scikits identyfikują odpowiednie scikits i poszukują funkcji, która Cię zainteresuje. Sciki to niezależnie opracowane pakiety oparte na programie NumPy SciPy i skierowane do konkretnej dyscypliny technicznej, np. scikits-image scikits - nauka itp. Kilka z nich było w szczególności, świetne OpenOpt dla optymalizacji numerycznej były wysoko oceniane, dojrzałe projekty na długo przed chocem śpiewać, by zamieszkać w stosunkowo nowych rubrykach scikits Strona główna stron poświęconych Scikits podobała się ponad listom około 30 takich scikitów chociaż przynajmniej niektóre z nich nie są już aktywnie rozwijane. Zgodnie z tą radą prowadziłbyś do scikits-timeseries, jednak ten pakiet już nie istnieje pod aktywnym rozwojem W efekcie, Pandas stał się, AFAIK, de facto NumPy opartej na szeregach bibliotek. Pandas ma kilka funkcji, które można wykorzystać do obliczenia średniej ruchomej najprostszym z nich jest prawdopodobnie rollingmean, które używasz tak jak teraz. Teraz, wystarczy wywołać funkcję rollingmean przechodzącą w obiekcie Series i rozmiar okna, który w poniższym przykładzie to 10 dni. Zweryfikuj, że działał - np. wartości porównywalne 10 - 15 w oryginalnej serii w porównaniu z nową serią wygładzaną ze średnią kroczącą. Funkcja rollingmean wraz z około kilkunastu innymi funkcjami są nieformalnie zgrupowane w dokumentacji Pandas w oknie rusztowym przenoszącym drugą, powiązaną grupę funkcji w Pandas nazywane funkcjami wykładniczymi, np. ewma, która oblicza wykładniczo zwiększoną ważoną średnią Fakt, że ta druga grupa nie jest zawarta w pierwszych funkcjach okienka ruchomego może wynika z faktu, że transformowane wykładniczo wykłady nie zależą od okna o stałej długości. 14 13 przy 6 38.