Gleitender Mittelwert Algorithmus Python

Zipline 0.5.6 Zipline ist ein finanzieller Backtester für Handelsalgorithmen, die in Python geschrieben werden. Das System ist grundsätzlich ereignisgesteuert und eine enge Annäherung, wie Live-Trading-Systeme funktionieren. Zipline ist derzeit in der Produktion als Backtesting-Engine powering Quantopian (Quantopian) eine kostenlose, Community-zentrierte Plattform, die Entwicklung und Echtzeit-Backtesting von Handelsalgorithmen im Web-Browser ermöglicht. Diskussion und Hilfe Benutzerfreundlichkeit: Zipline versucht, aus dem Weg zu gehen, so dass Sie sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentrieren können. Siehe unten für ein Codebeispiel. Zipline kommt Batterien enthalten, da viele gängige Statistiken wie gleitende durchschnittliche und lineare Regression können leicht aus einem benutzerdefinierten Algorithmus zugegriffen werden. Die Eingabe von historischen Daten und die Ausgabe von Performance-Statistiken basiert auf Pandas DataFrames, um sich gut in das bestehende Python-Ökosystem zu integrieren. Statistische und maschinelle Lernbibliotheken wie matplotlib, scipy, statsmodels und sklearn unterstützen die Entwicklung, Analyse und Visualisierung von State-of-the-Art-Handelssystemen. Installation Da zipline rein-python-code ist, sollte es sehr einfach installiert und mit pip installiert werden: pip install zipline Falls Probleme bei der Installation der Abhängigkeiten oder der Zipline auftreten, empfehlen wir die Installation dieser Pakete auf andere Weise. Für Windows enthält die Enthought Python Distribution die meisten notwendigen Abhängigkeiten. Auf OSX funktioniert der Scipy Superpack sehr gut. Abhängigkeiten Quickstart Der folgende Code implementiert einen einfachen Dual-Moving-Average-Algorithmus und testet ihn auf Daten, die aus yahoo finance extrahiert wurden. Weitere Beispiele finden Sie im Verzeichnis ziplineexamples. Beiträge Danke für all die Hilfe bisher snth yinhm für die Integration Zipline mit yinhmdatafeed Jeremiah Lowin für die Lehre uns die Nuancen von Sharpe und Sortino Ratios Quantopian Team (Benachrichtigung, wenn weve inadvertantly verpassen Sie hier) Style Guide Um sicherzustellen, dass Änderungen und Patches sind Konzentriert sich auf Verhaltensänderungen, die Zipline-Codebasis haftet PEP-8, python. orgdevpepspep-0008. Und pyflakes, launchpad. netpyflakes. Die Betreuer überprüfen den Code mit dem Skript flake8, githubbmcustodioflake8. Die in der requirementsdev. txt enthalten ist. Bevor Sie Patches oder Pull-Anfragen einreichen, stellen Sie bitte sicher, dass Ihre Änderungen bei der Erstellung eines Forex-Handelsalgorithmus bei der Berechnung von EMA (Exponential Moving Averages) stattfinden. Meine Ergebnisse scheinen korrekt zu sein (im Vergleich zu den Berechnungen, die ich von Hand gemacht habe), so dass ich glaube, dass die folgende Methode funktioniert, aber wollte nur einen zusätzlichen Satz von Augen, um sicherzustellen, dass im nicht alles fehlt. Beachten Sie, dass dies nur die EMA für den letzten Preis zurückgibt, gibt es nicht ein Array von EMAs, wie das ist nicht das, was ich für meine Anwendung benötigen. Rekursion ist ein gutes Werkzeug für den richtigen Job, aber hier wird es verwendet, um einfaches Looping zu erreichen. Als solcher der Code. Ist schwerer zu lesen und zu begründen. Ist langsamer, da ein Großteil des Codes in ema nur einmal ausgeführt werden muss. Wird fehlschlagen mit groß genug Wert des Fensters durch überlaufende Python-Aufruf-Stack. Bitte dokumentieren Sie mindestens die Parameter jeder Funktion, zB. Dieses Fenster ist die Länge des Fensters, und diese Position zählt rückwärts vom Ende der Daten. (In der Tat wäre es klarer, wenn Position waren ein normaler Vorwärts-Index in Daten) Heben Sie eine Ausnahme, wenn Sie einen Parameter einen ungültigen Wert finden. Wenn Sie stattdessen nichts zurückgeben, wird dies später nur zu einer verwirrenden Ausnahme führen. In der Tat, wenn ich Indicators () versuchen. Ema (closeprices, 600) Ich bekomme unendliche Rekursion, weil sma keine zurückgibt. Das macht ema sma immer und immer wieder. Der vorhergehende Punkt zeigt auch, dass wenn len (data) lt window 2 nicht die richtige Gültigkeitsprüfung ist. Die 1 in data-window2 1: - window 1 scheint mir nicht richtig zu sein. Ich nehme an, Sie möchten data-window2: - window Die Anweisung return previousema ist an einem ungeraden Ort, da Sie an diesem Punkt haben Sie eine neue currentema berechnet. Dies ist der Basisfall der Rekursion, und es ist üblich, das Basisgehäuse zuerst zu behandeln. Mein Vorschlag für ema: antwortete am 26. November um 18:56 Hübsche flache Überprüfung: Sie müssen nicht eine Klasse für das, was Sie tun, schreiben (und ich schlage vor, Sie haben einen Blick auf dieses Video). Ihre Klasse kapselt keine Daten und Sie verwenden es nur, um Ihre Funktionen in einer gleichen Entität haben. Ich denke, Dinge wäre leichter zu verstehen, wenn Sie classmethod zu definieren, um es offensichtlich, dass Sie nicht wirklich auf irgendeine Instanz verlassen wollen. Eine noch bessere Möglichkeit wäre jedoch, Funktionen in einem Indikatormodul zu definieren. Antwortete Nov 24 14 am 18:04 Vielen Dank für die Vorschläge, die ich tatsächlich haben sie als classmethods und debattiert hin und her zwischen sogar mit einer Klasse oder einfach nur definieren Funktionen in einem Indikator-Modul (was ich jetzt tun). Ndash ChrisC Nov 25 14 am 19:12 Nur gerade das Video zu, große Sachen. Ndash ChrisC Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncI haben eine Reihe von Daten und ein Maß an jedem dieser Termine. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann fühlen frei, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer sind). (SEITE HINWEIS: Wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet habe, erstelle ich zuerst ein leeres Array mit voller Größe und fülle es dann rückwärts, damit ich es nicht am Ende umkehren muss, aber ich glaube nicht, dass du es erklären kannst Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem Argument epsilon können Sie einen Grenzwert festlegen, unterhalb dessen Sie nicht mehr auf alte Werte achten (da ihr Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du ein exponentiell verfallenden Tiefpass des Formulars, wo alpha dttau, dt der Zeitstep des Filters , Tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form davon ist wie folgt, nur Clip dttau auf nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkommazahl konvertieren Wie von Sekunden seit 1. Januar 1970. antwortete Jan 28 09 am 18:10 Ich fand das oben Code-Snippet von Earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich glatt einen Strom von Werten könnte - so dass ich es umgestaltet: und ich benutze Es wie folgt: (wobei Pin. read () erzeugt den nächsten Wert Id wie zu konsumieren). Antwortete am 12. Februar 14 um 20:35 Im immer Berechnen EMAs mit Pandas: Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun: Mehr infos über Pandas EWMA: beantwortet Oct 04 15 am 12:42 Don39t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen. Ndash Cristian Ciupitu Mai 11 16 at 14:10 Beachten Sie, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich nicht berechnen die SMA, und ich nicht warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren. Dies bedeutet, meine Werte unterscheiden sich geringfügig, aber wenn Sie es Diagramm, es folgt genau nach 10 Proben. Während der ersten 10 Proben wird die EMA I berech - net entsprechend geglättet.