Ponderado Em Movimento Média Python

Eu tenho dados amostrados em intervalos essencialmente aleatórios Eu gostaria de calcular uma média móvel ponderada usando numpy ou outro pacote python Eu tenho uma implementação bruta de uma média móvel, mas estou tendo dificuldade em encontrar uma boa maneira de fazer uma média móvel ponderada, por isso Que os valores para o centro do bin são ponderados mais do que valores para as bordas. Aqui gerar alguns dados de amostra e, em seguida, tomar uma média móvel Como posso mais facilmente implementar uma média móvel ponderada Thanks. Using o conselho de crs17 para usar pesos Na função, eu vim acima da função média ponderada, que usa uma função Gaussian para pesar os dados. Os resultados olham bons. Eu tenho uma escala das datas e uma medida em cada uma daquelas datas Eu d gosta de calcular uma média móvel exponencial para cada Das datas Alguém sabe como fazer this. I m novo para python Não parece que as médias são construídas na biblioteca padrão python, o que me parece um pouco estranho Talvez eu não estou olhando no lugar certo. Então, Dado o seguinte código, como eu poderia calcular a média móvel ponderada dos pontos de QI para as datas do calendário. Há provavelmente uma maneira melhor de estruturar os dados, qualquer conselho seria apreciado. Postado em Jan 28 09 às 18 01.My python é um pouco enferrujado ninguém pode se sentir livre para editar este código para fazer correções, se eu ve estragou o Esta função move-se para trás, do fim da lista para o início, calculando a média móvel exponencial para cada valor trabalhando para trás até que o coeficiente de peso para um elemento seja menor do que o epsilon dado. Da função, ele inverte os valores antes de retornar a lista para que eles re na ordem correta para o chamador. NOTA LATERAL se eu estava usando uma linguagem diferente de python, eu criaria uma matriz vazia de tamanho completo primeiro e depois a preencheria para trás-ordem, para que eu não tivesse que inverter isto no final Mas eu não acho que você pode declarar Uma grande matriz vazia em python E em listas de python, acrescentando é muito menos caro do que prepending, é por isso que eu construí a lista na ordem inversa Por favor, corrija-me se estou errado. O argumento alfa é o fator de decaimento em cada iteração Por exemplo, Se você usou um alfa de 0 5, então o valor médio de movimento de hoje seria composto dos seguintes valores ponderados. Claro, se você tem uma grande variedade de valores, os valores de dez ou quinze dias atrás não vão contribuir muito Para a média ponderada de hoje O argumento epsilon permite que você defina um ponto de corte, abaixo do qual você deixará de se preocupar com valores antigos, uma vez que sua contribuição para o valor de hoje será insignificante. Você d invocar a função algo como this. answered Jan 28 09 at 18 46. Eu não sei Python, mas para a média Parte, você quer dizer um filtro de passagem decrescente exponencialmente decrescente da forma. Onde dt tau, dt o timestep do filtro, tau a constante de tempo do filtro a variável-timestep forma desta é a seguinte, apenas clipe dt tau Para não ser mais do que 1 0. Se você deseja filtrar algo como uma data, certifique-se de converter para uma quantidade de ponto flutuante como de segundos desde Jan 1 1970.resposta 28 de janeiro 09 em 18 10.I encontrou o trecho de código acima Por earino muito útil - mas eu precisava de algo que pudesse suavizar continuamente um fluxo de valores - então eu refatorou isso para this. and eu usá-lo assim. Onde produz o próximo valor que eu gostaria de consumir. Respondido Feb 12 14 em 20 35.I m sempre calculando EMAs com Pandas. Here é um exemplo de como fazê-lo. Mais informações sobre Pandas EWMA. respondeu Oct 4 15 em 12 42. Don t versões mais recentes de Pandas têm novas e melhores funções Cristian Ciupitu 11 de maio 16 às 14 10.Note que ao contrário em sua planilha, eu não calculo o SMA, e eu não espero para gerar o EMA após 10 amostras Isto significa que os meus valores Diferem ligeiramente, mas se você o traçar, segue-se exatamente após 10 amostras. Durante as primeiras 10 amostras, o EMA I calcula é apropriadamente suavizado. indicadores técnicos 0 0 16. Este módulo fornece alguns indicadores técnicos para analisar estoques. Este módulo fornece alguns indicadores técnicos Para analisar ações. Quando eu puder, eu adicionarei mais. Se alguém quiser contribuir com novo código ou sugestões de correções, sinta-se livre. Índice de Força Relativa RSI, ROC, MA Envelopes Média Móvel Simples SMA, Média Móvel Ponderada WMA, Média Móvel Exponencial E MA Bandas Bollinger BB, Bollinger Bandwidth, B. It requer numpy. Este módulo foi feito e testado em Windows com Python 2 7 3 e numpy 1 6 1.