Einfach Gleitend Durchschnittlich Python

Ich spiele in Python ein bisschen wieder, und ich fand ein ordentliches Buch mit Beispielen Eines der Beispiele ist, einige Daten zu zeichnen, die ich eine Datei mit zwei Spalten habe, und ich habe die Daten, die ich die Daten genau gezeichnet habe, aber in der Übung es Sagt Ändern Sie Ihr Programm weiter zu berechnen und plotten den laufenden Durchschnitt der Daten, definiert durch. wo r 5 in diesem Fall und die yk ist die zweite Spalte in der Datendatei Haben Sie das Programm sowohl die ursprünglichen Daten und die laufenden Durchschnitt auf der Same graph. So weit habe ich diese. So Wie berechne ich die Summe In Mathematica ist es einfach, da es s symbolische Manipulation Summe i, zum Beispiel, aber wie man Summe in Python berechnen, die alle zehn Punkte in den Daten nimmt und sie durchgibt , Und tut dies bis zum Ende der Punkte. Ich blickte auf das Buch, aber fand nichts, was das erklären würde. heltonbiker s Code hat den Trick D. Danke Sie sehr viel. Es gibt ein Problem mit der akzeptierten Antwort Ich denke wir müssen Benutze anstelle von selben hier - Rückkehrfenster, same. As ein Beispiel ausprobieren die MA dieses Datensatzes 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7, 3,7,3,15,6 - das Ergebnis sollte 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, jedoch mit uns ergibt sich eine fehlerhafte Leistung von 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 Code, um dies auszuprobieren. Try dies mit gültigen gleich und sehen, ob die Mathematik macht sense. answered Okt 29 14 bei 4 27.Haven t versucht dies Raus, aber ich schaue hinein, es ist schon eine Weile her, seit ich in Python-Dingod kodiert habe. Okt 29 14 um 7 07. Dingod Warum ziehst du es nicht schnell mit dem rostigen Code und dem Sample-Set als einfach aus Liste, ich habe für einige faulen Menschen wie ich war auf den ersten - seine Masken aus der Tatsache, dass gleitenden Durchschnitt ist, sollten Sie in Erwägung ziehen Ihre ursprüngliche Antwort Ich versuchte es nur gestern und doppelte Überprüfung gespeichert mich Gesicht von schauen schlecht auf Berichterstattung auf Cxo Ebene Alles, was Sie tun müssen, ist, den gleichen gleitenden Durchschnitt einmal mit gültiger und anderer Zeit mit dem gleichen zu versuchen - und sobald Sie überzeugt sind, geben Sie mir etwas Liebe aka-up-vote ekta Okt 29 14 bei 7 16.Backtesting ein Moving Average Crossover in Python mit Pandas. Im vorherigen Artikel über Research Backtesting Umgebungen In Python Mit Pandas haben wir eine objektorientierte forschungsorientierte Backtesting-Umgebung erstellt und sie auf einer zufälligen Prognosestrategie getestet. In diesem Artikel werden wir die von uns durchgeführten Maschinen nutzen Forschung über eine tatsächliche Strategie, nämlich die Moving Average Crossover auf AAPL. Moving Average Crossover-Strategie. Die Moving Average Crossover-Technik ist eine äußerst bekannte vereinfachte Impulsstrategie Es wird oft als das Hello World-Beispiel für den quantitativen Handel betrachtet. Die Strategie, wie hier beschrieben Ist lang-nur Zwei getrennte einfache gleitende durchschnittliche Filter werden mit unterschiedlichen Lookback-Perioden einer bestimmten Zeitreihe erzeugt Signale, um das Asset zu erwerben, wenn der kürzere Rückblick gleitende Durchschnitt den längeren Rückblick gleitenden Durchschnitt übersteigt Wenn der längere Durchschnitt später den kürzeren Durchschnitt übersteigt , Das Asset wird zurück verkauft Die Strategie funktioniert gut, wenn eine Zeitreihe in einen Zeitraum von starkem Trend eintritt und dann langsam den Trend rückgängig macht. Für dieses Beispiel habe ich Apple, Inc AAPL als Zeitreihe gewählt, mit einem kurzen Rückblick von 100 Tagen Und ein langer Rückblick von 400 Tagen Dies ist das Beispiel, das von der zipline algorithmischen Handelsbibliothek zur Verfügung gestellt wird. Wenn wir also unseren eigenen Backtester implementieren wollen, müssen wir sicherstellen, dass er mit den Ergebnissen in der Zipline übereinstimmt, als Grundungsmittel der Validierung Das vorherige Tutorial hier, das beschreibt, wie die anfängliche Objekthierarchie für den Backtester konstruiert wird, andernfalls wird der unten stehende Code nicht funktionieren Für diese spezielle Implementierung habe ich die folgenden Bibliotheken verwendet. Die Implementierung von erfordert vom vorherigen Tutorial Der erste Schritt ist, die zu importieren Notwendige Module und Objekte. Im vorherigen Tutorial werden wir die Strategy abstract Basisklasse unterteilen, um MovingAverageCrossStrategy zu produzieren, die alle Details enthält, wie man die Signale generiert, wenn die gleitenden Mittelwerte von AAPL einander überqueren. Das Objekt benötigt ein Kurzes Fenster und ein langes Fenster, auf dem es zu bedienen ist Die Werte wurden auf Vorgaben von 100 Tagen bzw. 400 Tagen eingestellt, die die gleichen Parameter sind, die im Hauptbeispiel der Zipline verwendet werden. Die Bewegungsdurchschnitte werden durch die Verwendung der Pandas Rollingmean Funktion auf den Balken erzeugt Schließen Sie den Schlusskurs der AAPL-Aktie Sobald die einzelnen gleitenden Mittelwerte konstruiert wurden, wird die Signalreihe erzeugt, indem die Colum gleich 1 0 gesetzt wird, wenn der kurze gleitende Durchschnitt größer ist als der lange gleitende Durchschnitt oder 0 0 ansonsten Aufträge können generiert werden, um Trading-Signale darzustellen. Das MarketOnClosePortfolio wird von Portfolio untergeordnet, das gefunden wird. Es ist fast identisch mit der Implementierung, die im vorherigen Tutorial beschrieben wurde, mit der Ausnahme, dass die Trades nun auf einer Close-to-Close-Basis durchgeführt werden , Anstatt eine Open-to-Open-Basis Für Details darüber, wie das Portfolio-Objekt definiert ist, lesen Sie das vorherige Tutorial, ich habe den Code für die Vollständigkeit verlassen und dieses Tutorial selbständig gehalten. Jetzt haben die MovingAverageCrossStrategy - und MarketOnClosePortfolio-Klassen Definiert wird eine Hauptfunktion aufgerufen, um alle Funktionalität zusammen zu binden Zusätzlich wird die Performance der Strategie über eine Kurve der Eigenkapitalkurve untersucht. Das Pandas DataReader-Objekt lädt OHLCV-Preise für AAPL-Aktien für den Zeitraum vom 1. Januar 1990 zu 1. Januar 2002, an welchem ​​Punkt die Signale DataFrame erstellt werden, um die Langzeit-Signale zu generieren Anschließend wird das Portfolio mit einer 100.000 USD anfänglichen Kapitalbasis generiert und die Renditen werden auf der Eigenkapitalkurve berechnet. Der letzte Schritt ist die Verwendung von matplotlib zu zeichnen Eine zweidimensionale Handlung der beiden AAPL-Preise, überlagert mit den gleitenden Durchschnitten und Kaufsignalsignalen sowie die Eigenkapitalkurve mit denselben Kaufsignalen Der Plottencode wird aus dem Zipline-Implementierungsbeispiel genommen und modifiziert. Die grafische Ausgabe der Code ist wie folgt Ich habe Gebrauch von der IPython Paste Befehl, um diese direkt in die IPython-Konsole, während in Ubuntu, so dass die grafische Ausgabe in Sicht Die rosa upticks repräsentieren den Kauf der Aktie, während die schwarzen Abschlüsse vertreten verkaufen es zurück. AAPL Moving Average Crossover Performance von 1990-01-01 bis 2002-01-01.As kann gesehen werden, die Strategie verliert Geld über den Zeitraum, mit fünf Round-Trip-Trades Dies ist nicht überraschend angesichts der Verhalten von AAPL über den Zeitraum, die war Auf einem leichten Abwärtstrend, gefolgt von einem erheblichen Aufschwung Anfang 1998 Die Rückblickperiode der bewegten Durchschnittssignale ist ziemlich groß und dies hat den Gewinn des Endhandels beeinflusst, der sonst die Strategie rentabel gemacht hat. In den folgenden Artikeln werden wir schaffen Ein anspruchsvolleres Mittel zur Leistungsanalyse sowie die Beschreibung der Optimierung der Lookback-Perioden der einzelnen bewegten durchschnittlichen Signale. Just Getting Started mit Quantitative Trading. Wir haben zuvor eingeführt, wie man gleitende Durchschnitte mit Python zu erstellen Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieser Thema Ein gleitender Durchschnitt im Kontext der Statistik, auch Rolling Average genannt, ist eine Art von endlichen Impulsantwort. In unserem früheren Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y. Let s Plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von Y, dass wir yMA nennen werden. Zuerst lassen Sie s gleich die Länge der beiden Arrays. And zu zeigen, dies in context. The resultierende graph. To helfen, dies zu verstehen, lassen Sie s plot zwei verschiedene Beziehungen x vs y und x vs MAy. The bewegen Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt. In der Fortsetzung dieses Tutorials werden wir lernen, wie man berechnende Durchschnitte auf großen Datensätzen berechnet.