Plot moving average python

Estou jogando em Python um pouco mais, e eu encontrei um livro limpo com exemplos. Um dos exemplos é traçar alguns dados. Eu tenho um arquivo. txt com duas colunas e eu tenho os dados. Eu tracei os dados muito bem, mas no exercício diz: Modifique seu programa ainda mais para calcular e traçar a média de execução dos dados, definida por: onde r5 neste caso (eo yk é a segunda coluna no arquivo de dados) . Faça com que o programa trace os dados originais e a média corrente no mesmo gráfico. Até agora eu tenho isso: Então, como eu calculo a soma Em Mathematica sua simples desde a sua manipulação simbólica (Sumi, por exemplo), mas como calcular soma em python que leva a cada dez pontos nos dados e médias, e faz isso Até o final dos pontos eu olhei para o livro, mas não encontrei nada que possa explicar isso: heltonbikers código fez o truque: D Muito obrigado :) Há um problema com a resposta aceita. Eu acho que precisamos usar válido em vez de mesmo aqui - retornar numpy. convolve (intervalo, janela, mesmo). Como Exemplo, experimente 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 ter o mesmo nos dá uma saída 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 Código enferrujado para experimentar isto -: Tente isso com amplificador válido mesmo e ver se a matemática 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 você rapidamente tentar isso com o código enferrujado (eo conjunto de dados de exemplo (como uma lista simples), eu postei. Para algumas pessoas preguiçoso (como eu tinha sido no início) - suas máscaras para fora o fato de que a média móvel está incorreto. Probably você deve considerar a edição de sua resposta original. Eu tentei isso ontem e verificação dupla me salvou cara de olhar mal em relatar ao nível Cxo. Tudo o que você precisa fazer, é tentar Sua mesma média móvel uma vez com quotvalidquot e outro tempo com quotsamequot - e uma vez que você está convencido me dar algum amor (aka-up-vote) ndash ekta 29 de outubro 14 às 7: 16Introdução matplotlib é um python 2D plotting biblioteca que produz qualidade de publicação Em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos em todas as plataformas. Matplotlib pode ser usado em scripts python, o python e ipython shell (ala MATLAB reg ou Mathematica reg8224), servidores de aplicativos web e seis toolkits de interface gráfica do usuário. Coisas coisas fáceis e difíceis possíveis. Você pode gerar parcelas, histogramas, espectros de energia, gráficos de barras, diagramas de erro, gráficos de dispersão, etc, com apenas algumas linhas de código. Para uma amostragem, veja as capturas de tela. Galeria de miniaturas e diretório de exemplos Para traçar um gráfico simples, a interface pyplot fornece uma interface tipo MATLAB, especialmente quando combinada com IPython. Para o usuário avançado, você tem controle total de estilos de linha, propriedades de fonte, propriedades de eixos, etc, através de uma interface orientada a objetos ou através de um conjunto de funções familiares aos usuários do MATLAB. John Hunter (1968-2017) Em 28 de agosto de 2017, John D. Hunter, o criador do matplotlib, morreu devido a complicações decorrentes do tratamento do câncer, após uma breve mas intensa batalha contra essa terrível doença. John é sobrevivido por sua esposa Miriam, suas três filhas Rahel, Ava e Clara, suas irmãs Layne e Mary, e sua mãe Sarah. Se você se beneficiou de Johns muitas contribuições, por favor, dê graças da maneira que seria mais importante para ele. Considere fazer uma doação à John Hunter Technology Fellowship. Documentação de Instalação Esta é a documentação para matplotlib versão 1.5.3. Tentando aprender a fazer um tipo particular de enredo Confira a galeria. exemplos. Ou a lista de comandos de plotagem. Outros recursos de aprendizagem Existem muitos recursos de aprendizagem externos disponíveis, incluindo material impresso, vídeos e tutoriais. Precisa de ajuda matplotlib é um projeto acolhedor e inclusivo, e tentamos seguir o Código de Conduta da Python Software Foundation em tudo o que fazemos. Verifique as faq. Os documentos api, arquivos de lista de discussão. E junte-se às listas de discussão matplotlib Usuários. Anunciar e Devel. Confira as perguntas do matplotlib no stackoverflow. A ferramenta de pesquisa pesquisa toda a documentação, incluindo pesquisa de texto completo de mais de 350 exemplos completos que exercem quase todos os cantos do matplotlib. Você pode arquivar bugs, patches e solicitações de recursos no github tracker. Mas é uma boa idéia para ping-nos sobre a lista de discussão também. Para manter-se atualizado com o que está acontecendo no matplotlib, veja a nova página ou navegue pelo código-fonte. Qualquer coisa que possa exigir alterações no seu código existente é registrada no arquivo de alterações da API. Toolkits Existem vários toolkits add-on matplotlib. Incluindo uma escolha de dois mapas de projeção e mapeamento de mapas de fundo e cartopy. 3d plotting com mplot3d. Eixos e ajudantes de eixos em axesgrid. Várias interfaces de alto nível plotando seaborn. Holoviews. Ggplot. e mais. Citando matplotlib matplotlib é a criação de John Hunter (1968-2017), que, juntamente com seus muitos contribuintes, colocaram uma quantidade imensurável de tempo e esforço na produção de um pedaço de software utilizado por milhares de cientistas em todo o mundo. Se matplotlib contribui para um projeto que leva a uma publicação científica, por favor, reconheça este trabalho citando o projeto. Você pode usar esta entrada de citação pronta. Open source A licença matplotlib é baseada na licença Python Software Foundation (PSF). Há uma comunidade de desenvolvedores ativos e uma longa lista de pessoas que fizeram contribuições significativas. O Matplotlib está hospedado no Github. Problemas e solicitações Pull são rastreados no Github também. MATLAB é uma marca registrada da The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica é uma marca registrada da Wolfram Research, Inc. copy Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom ea equipe de desenvolvimento matplotlib 2017 - 2017 O desenvolvimento matplotlib equipe. Última atualização em Sep 20, 2017. Criado usando Sphinx 1.4.6.We introduziu anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto da estatística, também chamada média de rolamento / corrida, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior traçamos os valores das matrizes xey: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que chamaremos yMA: Em primeiro lugar, let8217s equalizar o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso no contexto: O resultado Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s trama dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é a parcela verde que começa às 3: Compartilhe isso: Como este: Related Post navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Very useful Gostaria de ler a última parte sobre grandes conjuntos de dados Espero que ele virá em breve 8230 d blogueiros como este: Previsão e Python Parte 1 8211 Médias móveis Eu gostaria de lançar uma série que tem diferentes metodologias de previsão e demonstra-los usando Python. Para começar o 8216ball rolling8217 eu quero começar com as médias móveis e idealmente terminar a série sobre a previsão com modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Meu objetivo é ter esse conteúdo em teoria e matemática e, em vez disso, focar na aplicação em código. Eu escrevo estas tarde da noite, então sinta-se livre para ping-me se eu tiver quaisquer erros. Eu freqüentemente me refiro ao Y predito como chapéu de Y, se você não está ciente, na equação o símbolo de chapéu está localizado sobre o previsto Y. Previsão com média móvel As médias móveis devem ser um ótimo lugar para começar cada livro que eu tenho começa com a movimentação Médias para lançar as bases. As fórmulas são simples e divertidas. Equação 1: Médias Móveis Equação O modelo de médias móveis calcula a média de cada observação nos períodos k. No meu código e resultados vou usar uma média móvel de 12 períodos, portanto, k12. Y hat (t1) é o valor de previsão para o próximo período e Y (t) é o valor real no período t. Um período pode ser horas, dias, semanas, meses, ano, etc. Como o modelo é o mesmo independentemente, não vou especificar uma unidade. Yvalues ​​é um subconjunto de todos os valores Y reais introduzidos no código. Definir meu 8216k8217 (períodos) igual a 12 como vou calcular uma média móvel de 12 períodos. O código itera sobre as observações (n), calcula a média para cada intervalo de 12 períodos (k12) e atribui o cálculo à lista yhat. No caso de você ter notado, yfull é a minha lista completa de valores Y, onde yvalues ​​é um subconjunto que foi compensado por k. Mais sobre isso abaixo na seção 8216Offsetting Y Subset List8217. Plot real e previsão de previsão 1. 12 período de média móvel Medição de erros de previsão Eu tenho a minha previsão, mas é qualquer bom Visualmente a previsão segue os valores reais muito bem, mas como posso medir a qualidade desta previsão e, em seguida, compará-lo contra as previsões Derivado usando métodos diferentes. Uma maneira de medir uma previsão é medir os erros (a. k.a. residuals, Y real 8211 Y hat) Escolhi incluir os seguintes métodos para medir os erros de previsão nesta discussão. Mean Squared Error (MSE) que mede as médias dos erros quadrados (diferença de Y e Y hat). MSE é relatado nas mesmas unidades que os valores que estão sendo estimados (Y), assim poderia dizer-se que uma previsão é fora por 821610.000 units8217. Esse erro pode ser visto como pequeno se os valores reais variam em bilhões de unidades. O erro pode ser visto como grande se os valores reais só variam no 108217s de milhares. Um problema comum com o MSE é que pesa pesadamente os outliers grandes que inflam a medida do erro. O Root Mean Squared Error toma a raiz quadrada do MSE. RMSE representa o desvio padrão da amostra dos resíduos. O erro de percentagem absoluta média (MAPE) é um método alternativo que reporta o erro como uma percentagem. Em vez de dizer que a previsão está desativada por 8216x units8217, poderíamos dizer que uma previsão está desativada em 4. Eu freqüentemente uso mais de um método ao comparar as previsões como cada um tem limitações, que em algum momento pode resultar em medições espúrias por um ou dois métodos. Equação 2 amp 3: MSE e MAPE Equação 3: RMSE Forecast 1: Medições de erro MSE: 630,649.39 RMSE: 794.13 MAPE: 10.22 Offsetting Y Lista de subconjuntos É interessante que a previsão acima (previsão 1) não 8216fit8217 os valores reais de forma mais eficaz 8211 É uma série de dados simples, eu esperaria que os resíduos fossem menores. Para calcular os valores de Y hat para o modelo de média móvel de 12 períodos, utilizo uma fórmula que move o tempo (t) 12 períodos à frente (veja a equação 1 acima). Isto era como eu fui ensinado originalmente e tenho exemplos para nos livros de texto em minha prateleira do escritório. Este código cria yfull a partir do arquivo de dados carregado, em seguida, cria uma lista de subconjuntos iniciando 12 períodos em. Why8230 porque vamos usar o primeiro período de 12 para lançar a nossa previsão média móvel. Os valores de previsão, no entanto, não 8216fit8217 os valores reais, tanto quanto eu gostaria. Eles estão sob previsão ou sobre a previsão. Outro método para a média móvel de previsão sugere iniciar a previsão no ponto médio de 8216k8217. Previsão 1: Dados usando o ponto médio de 8216k8217 Previsão 2: 12 média móvel de período Previsão 2: Medidas de erro MSE: 7,350.78 RMSE: 85.74 MAPE: 0.86 Comparando as medidas de erro de previsão da previsão 1 com a previsão 2 fornece uma indicação de que o segundo método melhor se adapte Nossos dados. However8230 Há uma grande quantidade de conteúdo disponível em Centered Moving Averages que dará detalhes completos de como calcular os valores de ponto médio para pares / períodos ímpares. Eu não sou essa fonte estou apenas demonstrando como reduzir o atraso das médias alinha melhor nossos chapéus Y para o real e melhora as medidas de erro. O código é quase idêntico, exceto que a lista de subconjuntos (yvalues) é criada 6 períodos em e pára 6 períodos curtos. A média dos dados a partir do ponto médio em diante reduziu a quantidade de sobre / sob previsão como feito na previsão 1. Previsão 2: Dados quando Moving Averages é menos adequado A previsão média móvel começa a falhar quando a série de dados tem uma componente cíclica ou sazonalidade. Abaixo está o mesmo 12 período de média móvel de código Python contra uma série de dados cíclicos. Previsão Médias Mínimas do Período 3: 12 Previsão 3: Medidas de Erro MSE: 5.386.003.002.91 RMSE: 73.389,39 MAPE: 48.79 O gráfico ea medida de erro calculada indicam que as médias móveis não são adequadas para esta série. Eu usarei esta mesma série com outros modelos de previsão para demonstrar técnicas que fazem ciclos de pick-up nos dados. Pesquisando um Crossover Médio em Movimento em Python com pandas Por Michael Halls-Moore em 21 de janeiro de 2017 No artigo anterior sobre Backtesting Ambientes de Pesquisa Em Python With Pandas criamos um ambiente de backtesting baseado em pesquisa orientada a objetos e o testamos em uma estratégia de previsão aleatória. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, a saber, o Crossover Médio Móvel na AAPL. Estratégia de Crossover Média em Movimento A técnica de Crossover de Moving Average é uma estratégia de momentum simplista extremamente bem conhecida. É freqüentemente considerado o exemplo Hello World para negociação quantitativa. A estratégia aqui descrita é longa. São criados dois filtros separados de média móvel simples, com períodos de retrocesso variáveis, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o ativo ocorrem quando a média móvel de retrocesso mais curta excede a média móvel de maior tempo de retrocesso. Se a média mais longa subseqüentemente exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série de tempo entra em um período de forte tendência e, em seguida, lentamente inverte a tendência. Para este exemplo, eu escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série de tempo, com um lookback curto de 100 dias e um lookback longo de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica do zipline. Assim, se queremos implementar nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele corresponda aos resultados em tirolesa, como um meio básico de validação. Implementação Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui. Que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para essa implementação em particular, usei as seguintes bibliotecas: A implementação do macross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários: Como no tutorial anterior, vamos subclassificar a classe-base Abstract de Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy. Que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis de AAPL cruzar uns aos outros. O objeto requer uma janela curta e uma janela longa sobre a qual operar. Os valores foram ajustados para padrões de 100 dias e 400 dias respectivamente, que são os mesmos parâmetros usados ​​no exemplo principal de tirolesa. As médias móveis são criadas usando a função rollingmean pandas sobre o preço de fecho barsClose do estoque AAPL. Uma vez construídas as médias móveis individuais, a Série de sinais é gerada ajustando a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir daí, as ordens de posição podem ser geradas para representar sinais de negociação. O MarketOnClosePortfolio é subclassificado do Portfolio. Que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que as negociações são agora realizadas em uma base Close-to-Close, em vez de uma base Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Ive deixou o código em para a integridade e para manter este tutorial auto-contido: Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função principal será chamado para amarrar todas as funcionalidades em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será analisado através de um gráfico da curva de equivalência patrimonial. O objeto DataReader do pandas faz o download dos preços OHLCV das ações da AAPL para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais long-only. Subseqüentemente, a carteira é gerada com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de patrimônio líquido. O passo final é usar matplotlib para traçar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços da AAPL, superposto com as médias móveis e sinais de compra / venda, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de compra / venda. O código de plotagem é obtido (e modificado) a partir do exemplo de implementação da tirolesa. A saída gráfica do código é a seguinte. Eu fiz uso do comando IPython colar para colocar isso diretamente no console IPython enquanto no Ubuntu, para que a saída gráfica permaneceu na vista. Os upticks rosa representam a compra do estoque, enquanto os downticks pretos representam vendê-lo de volta: Como pode ser visto a estratégia perde dinheiro durante o período, com cinco negócios de ida e volta. Isto não é surpreendente, tendo em conta o comportamento da AAPL ao longo do período, que registou uma ligeira tendência descendente, seguida de um aumento significativo a partir de 1998. O período de retrocesso dos sinais da média móvel é bastante grande e isso afectou o lucro do comércio final , O que de outra forma pode ter feito a estratégia rentável. Em artigos subseqüentes, criaremos um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, bem como descrevendo como otimizar os períodos de retorno dos sinais individuais de média móvel. Michael Halls-Moore Mike é o fundador da QuantStart e tem estado envolvido na indústria de finanças quantitativas nos últimos cinco anos, principalmente como desenvolvedor quantitativo e, mais tarde, como consultor de comerciante de quant para hedge funds.