Ważony ruch średnia python

Mam próbki danych w zasadniczo losowych odstępach czasu Chciałbym obliczyć ważoną średnią ruchową przy użyciu numpy lub innego pakietu python Mam głęboką realizację średniej ruchomej, ale mam problem ze znalezieniem dobrego sposobu na dokonanie ważonej średniej ruchomej, więc że wartości w kierunku środka kosza są ważone więcej niż wartości w kierunku krawędzi. Tu wygeneruję niektóre przykładowe dane, a następnie przechodzisz średnią ruchoma. Jak najszybciej zaimplementować ważoną średnią ruchową? Dzięki. Korzystając z porad od crs17 do użycia ciężarków w funkcji przeszukiwałem średnią ważoną funkcję, która używa funkcji Gaussa do ważenia danych. Results wyglądają dobrze. Mam zakres dat i pomiarów w każdej z tych dat Chciałbym obliczyć wykładniczą średnią ruchomą dla każdego daty Czy ktoś wie jak to zrobić. I jestem nowy do python Nie wydaje się, że średnie są wbudowane w bibliotece standardowej Pythona, która uderza mnie jak trochę dziwne Może nie patrzę we właściwym miejscu. Tak, biorąc pod uwagę następujący kod, w jaki sposób można obliczyć przenoszoną ważoną średnią punktów IQ dla dat kalendarzowych. istnieje prawdopodobnie lepszy sposób na strukturę danych, wszelkie porady byłoby mile widziane. sked 28 stycznia 09 w 18 01.My python jest trochę rusty każdy może się swobodnie edytować ten kod, aby dokonać korekt, jeśli I ve messed up składnia jakoś, ale tu idzie. Ta funkcja porusza się do tyłu, od końca listy do początku, obliczając wykładniczą średnią ruchomą dla każdej wartości, pracując do tyłu, aż współczynnik wagi elementu będzie mniejszy niż podany epsilon. Na końcu funkcji, odwraca wartości przed powrotem listy, tak aby były one we właściwej kolejności dla rozmówcy. SIDE UWAGA, jeśli używałem języka innego niż Pythona, najpierw utwórz pustą tablicę w pełnym rozmiarze, a następnie wypełnij ją w kierunku wstecznym, tak że nie będę musiał go cofnąć na końcu. Ale nie sądzę, że możesz zadeklarować duża pusta tablica w python I na listach Pythona dołączanie jest znacznie tańsze niż prepending, dlatego zbudowałem listę w odwrotnej kolejności Proszę popraw mnie jeśli ja m wrong. The argument alfa jest współczynnik zaniku na każdej itercie Na przykład, jeśli używasz alfa wynoszącej 0 5, to dziś średnia średnia ruchoma składałaby się z następujących ważonych wartości. Oczywiście, jeśli masz mnóstwo wartości, wartości z dziesięciu lub piętnaście dni temu nie przyczyniają się do znacznego wzrostu do dzisiejszej średniej ważonej Argument epsilon umożliwia ustawienie punktu odcięcia, poniżej którego przestaniesz się martwić starymi wartościami, ponieważ ich wkład do dzisiejszej wartości będzie mało znaczący. Należy d wywołać funkcję podobną do tej. 18 46. Nie wiem Python, ale za uśrednienie część, czy masz na myśli wykładniczy filtra dolnoprzepustowy form. where alfa dt tau, dt timestep filtra, tau stałej czasowej filtru zmienna forma timestep jest to, jak następuje, po prostu clip dt tau nie więcej niż 1 0.Jeśli chcesz filtrować coś w rodzaju daty, upewnij się, że przekształcasz się w liczbę zmiennoprzecinkową, taką jak sekundy od 1 stycznia 1970. odpowiedzi Jan 28 09 w 18 10. Znalazłem powyższy fragment kodu przez earino bardzo przydatne - ale potrzebowałem czegoś, co mogłoby ciągle wygładzić strumień wartości - więc ja refakturowałem to do tego. i używam go w ten sposób. gdzie produkuje następną wartość chcę konsumować. wypowiedzi 12 lutego 14 w 20 35.I m zawsze obliczania EMAs z Pandas. Here jest przykładem, jak to zrobić. Więcej informacji na temat Pandas EWMA. answered 4 października w 12 42. Don t nowsze wersje Pandas mają nowe i lepsze funkcje Cristian Ciupitu 11 maja 16 w 14 10.Zauważ, że w przeciwieństwie do arkusza kalkulacyjnego nie liczę SMA, a ja nie czekaj, aby wygenerować EMA po 10 próbkach To oznacza moje wartości różnią się nieco po 10 próbkach W ciągu pierwszych 10 próbek, obliczona EMA I jest odpowiednio wygładzona. technicalindicators 0 0 16. Ten moduł dostarcza pewnych wskaźników technicznych do analizy zasobów. Ten moduł zawiera pewne wskaźniki techniczne do analizy zasobów. Jeśli będę mógł dodać więcej. Jeśli ktoś chce wesprzeć nowy kod lub poprawki sugestie, poczuj się swobodnie. Relatywna siła indeksu RSI, ROC, MA koperty Simple Moving Average SMA, średnia ważona średnia ruchoma WMA, średnio ruchoma Średnia MA Bollinger Bands BB, Bollinger Bandwidth, B. It wymaga numpy. This moduł został wykonany i przetestowany pod Windows z Python 2 7 3 i numpy 1 6 1.