Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Python

Jeg spiller i Python litt igjen, og jeg fant en fin bok med eksempler. En av eksemplene er å plotte noen data. Jeg har en fil med to kolonner, og jeg har dataene jeg plottet dataene fint, men i øvelsen sier Endre programmet videre for å beregne og plotte det løpende gjennomsnittet av dataene definert av. hvor r 5 i dette tilfellet og yk er den andre kolonnen i datafilen. Har programmet plottet både de opprinnelige dataene og løpende gjennomsnittet på samme graf. Så langt har jeg dette. Så hvordan beregner jeg summen I Mathematica er det enkelt siden det er symbolsk manipulasjon Sum jeg, for eksempel, men hvordan beregner summen i python som tar hver tiende poeng i dataene og gjennomsnitt det , og gjør det til slutten av poengene. Jeg så på boken, men fant ingenting som ville forklare dette. Heltonbiker s kode gjorde kunsten D. Takk så mye. Det er et problem med det aksepterte svaret jeg tror vi må bruk gyldig i stedet for samme her - returner vindu, samme. Som et eksempel, prøv MA av dette datasettet 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - resultatet skal være 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 men å ha samme gir oss en feil utgang på 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.Rusty kode for å prøve dette ut. Prøv dette med gyldig samme og se om matematikken er fornuftig. Ansatt 29. oktober, 14 på 4 27.Haven t prøvde dette, men jeg skal se på det, det har vært en stund siden jeg har kodet inn Python dingod 29 oktober klokken 7 07. dingod Hvorfor kan du ikke prøve dette ut med den rustne koden og prøvedatasettet som en enkel liste, postet jeg For noen dovne folk som jeg hadde vært i begynnelsen - det maskerer ut faktum at glidende gjennomsnitt er at du bør vurdere å redigere det opprinnelige svaret jeg prøvde det bare i går, og dobbeltkontrollen reddet meg fra å se dårlig på å rapportere til Cxo-nivå Alt du trenger å gjøre er å prøve det samme bevegelige gjennomsnittet en gang med gyldig og annen tid med samme - og når du er overbevist om å gi meg litt kjærlighet, kjør opp te ekta 29 oktober 14 kl 7 16.Backtesting en Moving Gjennomsnittlig Crossover i Python med pandas. I den forrige artikkelen om Research Backtesting Environments I Python With Pandas opprettet vi et objektorientert forskningsbasert backtesting miljø og testet det på en tilfeldig prognosestrategi I denne artikkelen vil vi gjøre bruk av maskineri vi introduserte for å utføre forskning på en faktisk strategi, nemlig Moving Average Crossover på AAPL. Moving Average Crossover Strategy. The Moving Average Crossover-teknikken er en ekstremt kjent, forenklet momentumstrategi. Det er ofte betraktet Hello World-eksemplet for kvantitativ handel. Strategien som skissert her er langvarig. To separate enkle, flytende gjennomsnittlige filtre er opprettet med varierende tilbakekoblingsperioder for en bestemt tidsserie. Signaler for å kjøpe aktivet oppstår når kortere tilbakegangsrøre gjennomsnitt overstiger det lengre tilbakekjøvende glidende gjennomsnittet Hvis lengre gjennomsnitt etterfølgende overstiger det kortere gjennomsnittet, selges eiendelen tilbake Strategien fungerer bra når en tidsserie går inn i en periode med sterk trend og deretter sakte reverserer trenden. For dette eksempelet har jeg valgt Apple, Inc AAPL som tidsserien, med en kort tilbakekalling på 100 dager og en lang tilbakekart av 400 dager Dette er eksemplet fra zipline algoritmiske handelsbiblioteket. Såfremt vi ønsker å implementere vår egen backtester, må vi sikre at den samsvarer med resultatene i zipline, som et grunnleggende middel for validering. Sørg for å følge den tidligere opplæringen her som beskriver hvordan det opprinnelige objekthierarkiet for backtesteren er konstruert, ellers vil koden nedenfor ikke fungere. For denne bestemte implementeringen har jeg brukt følgende biblioteker. Implementeringen av krever fra den forrige opplæringen Det første trinnet er å importere de nødvendige modulene og objektene. Som i den forrige opplæringen skal vi subclass strategisk abstrakt baseklasse for å produsere MovingAverageCrossStrategy som inneholder alle detaljer om hvordan å generere signaler når de bevegelige gjennomsnittene for AAPL krysser over hverandre. Objektet krever en shortwindow og en longwindow som skal brukes. Verdiene er satt til standardverdier på henholdsvis 100 dager og 400 dager, som er de samme parametrene som brukes i hovedeksemplet av zipline. De bevegelige gjennomsnittene er opprettet ved å bruke pandas rollingmean-funksjonen på stolpene. Lukk sluttkurs for AAPL-aksjen Når de individuelle bevegelige gjennomsnittene er konstruert, genereres signalet Serie ved å sette kolonnen lik 1 0 når det korte glidende gjennomsnittet er større enn det lange glidende gjennomsnittet, eller 0 0 ellers Fra dette kan stillingsordrene genereres for å representere handelssignaler. MarketOnClosePortfolio er subclassed fra Portfolio som er funnet i. Det er nesten identisk med implementeringen beskrevet i den tidligere opplæringen, med unntak at handlingene nå utføres på nært hold, i stedet for en åpen til åpen basis For detaljer om hvordan porteføljeobjektet er d Hvis du vil se den tidligere opplæringen, har jeg forlatt koden for fullstendig og for å holde denne opplæringen selvstendig. Nå som MovingAverageCrossStrategy og MarketOnClosePortfolio-klassene er definert, vil en hovedfunksjon bli kalt for å knytte alle funksjonalitet sammen. I tillegg Resultatet av strategien vil bli undersøkt via et plott av egenkapitalkurven. Pandas DataReader-objektet laster ned OHLCV-priser for AAPL-lager for perioden 1. januar 1990 til 1. januar 2002, hvoretter signalene DataFrame er opprettet for å generere den langvarige signaler Deretter genereres porteføljen med en startkapitalgrunnlag på 100 000 USD og avkastningen beregnes på egenkapitalkurven. Det endelige trinnet er å bruke matplotlib til å tegne en tofigurert plot av begge AAPL-prisene, overlagt med de bevegelige gjennomsnittene og kjøpe selger signaler, samt egenkapitalkurven med de samme kjøpesalgssignalene. Plottingskoden er tatt og modifisert fra zipline implementeringseksempel. Den grafiske produksjonen av th e-koden er som følger Jeg benyttet seg av IPython-lim-kommandoen for å sette dette direkte inn i IPython-konsollen mens du var i Ubuntu, slik at grafisk utdata forblir i visning. Den rosa opptellingen representerer kjøp av aksjen, mens de svarte downticks representerer å selge den tilbake. AAPL Moving Average Crossover Performance fra 1990-01-01 til 2002-01-01. Som det kan sees, mister strategien penger over perioden, med fem rundturer. Dette er ikke overraskende gitt AAPLs oppførsel over perioden, som var på en svak nedadgående trend, etterfulgt av en signifikant oppgang i 1998 Utsiktsperioden for de bevegelige gjennomsnittssignalene er ganske stor og dette påvirket resultatet av den endelige handel, noe som ellers kan ha gjort strategien lønnsom. I senere artikler vil vi skape en mer sofistikert måte å analysere ytelse på, samt å beskrive hvordan man optimaliserer tilbakekallingsperioder for de enkelte bevegelige gjennomsnittlige signaler. Bare kom i gang med kvantitativ handel. Jeg introduserte iøst hvordan man lager glidende gjennomsnitt ved hjelp av python. Denne veiledningen vil være en videreføring av dette emnet. Et bevegelige gjennomsnitt i sammenheng med statistikk, også kalt rullende løpende gjennomsnitt, er en type finitivt impulsrespons. I vår tidligere opplæring har vi plottet verdier av arrays x og y. Let s plot x mot det bevegelige gjennomsnittet av y som vi skal ringe yMA. Firstly, la s utjevne lengden på begge arrays. And for å vise dette i konteksten. Den resulterende grafen. For å forstå dette , la s plotte to forskjellige forhold x vs y og x vs MAy. Den glidende gjennomsnittet her er det grønne plottet som starter ved 3.I fortsettelsen av denne opplæringen vil vi lære å beregne bevegelige gjennomsnitt på store datasett.