Numpy-moving-average-convolve

Numpy-moving-average-convolve

Broker top-10-forex-in-the-world-2013
Trading-strategy-project
J2l-trading-system


Online-trading-dos-dan-donts Simple-moving-average-in-stock-market Mirror-trading-strategies Pilihan-perdagangan-mekanika Ulangi-biner-pilihan-dengan-menempatkan-dan-panggilan Sinyal perdagangan-vix

Im menulis fungsi rata-rata bergerak yang menggunakan fungsi konvolve dalam numpy, yang seharusnya setara dengan (weighted moving average). Bila bobot saya sama (seperti rata-rata aritmatika sederhana), hasilnya bagus: Namun, ketika saya mencoba menggunakan rata-rata tertimbang bukan (untuk data yang sama) 3.667.4.667.5.667.6.667. Saya berharap, saya dapatkan Jika saya menghapus bendera yang valid, saya bahkan tidak melihat nilai yang benar. Saya benar-benar ingin menggunakan convolve untuk WMA dan juga MA karena membuat kode bersih (kode yang sama, bobot yang berbeda) dan jika tidak, saya pikir Ill harus melewati semua data dan mengambil irisan. Ada gagasan tentang perilaku ini. Kami sebelumnya mengenalkan cara membuat moving averages menggunakan python. Tutorial ini akan menjadi kelanjutan dari topik ini. Rata-rata bergerak dalam konteks statistik, yang disebut juga rata-rata rollingrunning, adalah jenis respons impuls yang terbatas. Dalam tutorial kami sebelumnya, kami telah merencanakan nilai dari array x dan y: plot Let8217 x melawan rata-rata bergerak y yang akan kita hubungi yMA: Pertama, mari menyamakan panjang kedua susunan: Dan untuk menunjukkan ini dalam konteks: Hasilnya Grafik: Untuk membantu memahami hal ini, mari plot plot dua hubungan yang berbeda: x vs y dan x vs MAy: Rata-rata bergerak di sini adalah petak hijau yang dimulai pada 3: Bagikan ini: Seperti ini: Posting navigasi Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Sangat berguna Saya Ingin membaca bagian terakhir pada kumpulan data yang besar Berharap itu akan datang segera8230 d blogger seperti ini: Saya tahu ini adalah pertanyaan lama, tapi inilah solusi yang tidak menggunakan struktur data tambahan atau perpustakaan. Ini adalah linier dalam jumlah elemen dari daftar input dan saya tidak dapat memikirkan cara lain untuk membuatnya lebih efisien (sebenarnya jika ada yang tahu cara yang lebih baik untuk mengalokasikan hasilnya, tolong beritahu saya). CATATAN: ini akan jauh lebih cepat menggunakan array numpy, bukan daftar, tapi saya ingin menghilangkan semua dependensi. Ini juga memungkinkan untuk meningkatkan kinerja dengan eksekusi multi-threaded Fungsi mengasumsikan bahwa daftar masukan satu dimensi, jadi hati-hati. UPD: solusi yang lebih efisien telah diusulkan oleh Alleo dan jasaarim. Anda dapat menggunakan np.convolve untuk itu: Argumen mode menentukan bagaimana menangani tepinya. Saya memilih mode yang valid di sini karena menurut saya itulah cara kebanyakan orang mengharapkan berjalan dengan baik, tapi Anda mungkin memiliki prioritas lain. Berikut adalah plot yang menggambarkan perbedaan antara mode: dijawab 24 Mar 14 at 22:01 Saya suka solusi ini karena bersih (satu baris) dan relatif efisien (pekerjaan dilakukan di dalam numpy). Tapi solusi kuotasi cukup dengan numpy.cumsum memiliki kompleksitas yang lebih baik. Ndash Ulrich Stern 25 Sep 15 15 di 0:31 Anda dapat menghitung mean berjalan dengan: Untungnya, numpy mencakup fungsi konvolve yang dapat kita gunakan untuk mempercepatnya. Mean yang berjalan sama dengan convolving x dengan vektor N yang panjang, dengan semua anggota sama dengan 1N. Implementasi numpy dari konvolve mencakup starting transient, jadi Anda harus menghapus titik N-1 pertama: Pada mesin saya, versi cepat 20-30 kali lebih cepat, tergantung pada panjang vektor input dan ukuran jendela rata-rata. . Perhatikan bahwa konvolve tidak termasuk mode yang sama yang sepertinya harus mengatasi masalah transien awal, namun membaginya antara awal dan akhir. Ini menghilangkan sementara dari akhir, dan awalnya tidak memilikinya. Well, saya kira itu masalah prioritas, saya tidak memerlukan jumlah hasil yang sama dengan mengorbankan kemiringan menuju nol yang ada di data. BTW, inilah perintah untuk menunjukkan perbedaan antara mode: mode (39full39, 39same39, 39valid39) plot (membelit (yang ((200,)), yang ((50,)) 4750, modem)) untuk m dalam mode Sumbu (-10, 251, -.1, 1.1) legenda (mode, pusat penopang39) (dengan pirang dan numpy yang diimpor). Ndash lapis Mar 24 14 at 13:56 panda lebih cocok untuk ini daripada NumPy atau SciPy. Fungsi rollingmean melakukan pekerjaan dengan nyaman. Ini juga mengembalikan array NumPy saat input adalah array. Sulit untuk mengalahkan rollingmean dalam performa dengan implementasi Python custom custom. Berikut adalah contoh kinerja terhadap dua solusi yang diajukan: Ada juga pilihan bagus mengenai bagaimana menangani nilai tepi. Aku selalu kesal dengan fungsi pemrosesan sinyal yang mengembalikan sinyal keluaran dengan bentuk yang berbeda daripada sinyal input saat kedua input dan output memiliki sifat yang sama (misalnya sinyal temporal). Ini memecah korespondensi dengan variabel independen terkait (misalnya waktu, frekuensi) membuat perencanaan atau perbandingan bukan masalah langsung. Lagi pula, jika Anda berbagi perasaan, Anda mungkin ingin mengubah baris terakhir dari fungsi yang diusulkan sebagai ynp.convolve (ww.sum (), s, mode39same39) kembali ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Aug 25 15 pada 19:56 Sedikit terlambat ke pesta, tapi saya telah membuat fungsi kecil saya sendiri yang TIDAK membungkus ujung atau bantalan dengan angka nol yang kemudian digunakan untuk menemukan rata-rata juga. Sebagai perawatan lebih lanjut adalah, bahwa ia juga kembali sampel sinyal pada titik spasial spasi. Sesuaikan kode sesuka hati untuk mendapatkan fitur lainnya. Metode ini adalah perkalian matriks sederhana dengan kernel Gaussian yang dinormalisasi. Penggunaan sederhana pada sinyal sinusoidal dengan menambahkan noise terdistribusi normal: Pertanyaan ini sekarang bahkan lebih tua dari pada saat NeXuS menulis tentang hal itu bulan lalu, tapi saya suka bagaimana kode-kodenya menangani kasus-kasus tepi. Namun, karena ini adalah rata-rata bergerak sederhana, hasilnya tertinggal dari data yang mereka gunakan. Saya berpikir bahwa berurusan dengan kasus tepi dengan cara yang lebih memuaskan daripada mode NumPys yang valid. sama. Dan penuh dapat dicapai dengan menerapkan pendekatan yang serupa dengan metode berbasis konvolusi (). Kontribusi saya menggunakan rata-rata berjalan pusat untuk menyesuaikan hasilnya dengan datanya. Bila ada dua titik yang tersedia untuk jendela ukuran penuh yang akan digunakan, rata-rata berjalan dihitung dari jendela yang lebih kecil berturut-turut di tepi array. Sebenarnya, dari jendela yang berurutan lebih besar, tapi itu detail implementasi. Its relatif lambat karena menggunakan convolve (). Dan mungkin bisa dirapikan cukup banyak oleh Pythonista sejati, namun, saya percaya bahwa gagasan itu berdiri. Dijawab Jan 2 at 0:28 np.convolve bagus tapi lambat saat lebar jendela tumbuh besar. Beberapa jawaban memberikan algoritme yang lebih efisien dengan np.cumsum namun tampaknya tidak mampu menangani nilai tepi. Saya sendiri telah menerapkan algoritma yang bisa menangani masalah ini dengan baik, jika masalah ini dideklarasikan sebagai: Parameter masukan mergenum dapat dianggap sebagai 2 windowwidth 1. Saya tahu kode ini sedikit terbaca jika Anda merasa berguna dan menginginkan beberapa expanations, tolong beritahu saya dan Ill memperbarui jawaban ini. (Karena menulis sebuah penjelasan mungkin menghabiskan banyak waktu, saya harap saya melakukannya hanya jika seseorang membutuhkannya. Mohon maafkan saya untuk kemalasan saya :)) Kalau saja Anda tertarik dengan versi aslinya: Ini bahkan lebih tidak terbaca: solusi pertama Mendapatkan menyingkirkan masalah tepi dengan padding nol di sekitar array, tapi solusi kedua diposting di sini menangani dengan cara yang sulit dan langsung :) lapis ya, tapi katakanlah Anda menggunakan metode cumsum pada tick pertama dan menyimpan array rata-rata rolling Anda untuk Kutu berikutnya Setiap centang setelah itu Anda hanya perlu menambahkan nilai rata-rata bergerak terbaru ke array bergulir Anda di tempat penyimpanan. Dengan menggunakan metode ini, Anda tidak menghitung ulang hal-hal yang telah Anda perhitungkan: Pada tick pertama Anda menyimpulkan setelah Anda menambahkan kuota elemen terakhir yang lebih cepat 2x lebih cepat untuk semua kutu berikutnya. Ndash litepresence 10 Jun 16 at 12:29 Jika Anda memilih untuk menggulung sendiri, daripada menggunakan perpustakaan yang ada, mohon disadari kesalahan floating point dan cobalah untuk meminimalkan pengaruhnya: Jika semua nilai Anda kira-kira sama dengan besarnya , Maka ini akan membantu melestarikan presisi dengan selalu menambahkan nilai dengan besaran yang kira-kira sama. Dalam kalimat terakhir saya, saya mencoba untuk menunjukkan mengapa hal itu membantu kesalahan floating point. Jika dua nilai kira-kira memiliki urutan besaran yang sama, maka menambahkannya kurang presisi daripada jika Anda menambahkan jumlah yang sangat besar ke angka yang sangat kecil. Kode ini menggabungkan nilai kuadjacentquot dengan cara yang bahkan jumlah antara harus selalu cukup dekat besarnya, untuk meminimalkan kesalahan floating point. Tidak ada bukti bodoh tapi metode ini telah menyelamatkan beberapa proyek yang sangat buruk dalam produksi. Ndash Mayur Patel 15 Desember pukul 17:22 Alleo: Alih-alih melakukan satu penambahan per nilai, Anda akan melakukan dua hal. Buktinya sama dengan masalah bit flipping. Namun, intinya jawaban ini belum tentu kinerjanya, tapi presisi. Penggunaan memori untuk rata-rata nilai 64-bit tidak akan melebihi 64 elemen dalam cache, jadi juga ramah dalam penggunaan memori. Ndash Mayur Patel 29 Des 14 at 17:04
Trading-strategy-evaluation
Rynek-forex-w-polsce-historia