Análise Técnica Mover Médias. Most padrões gráfico mostram uma grande quantidade de variação no movimento de preços Isto pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência geral de segurança s Um método simples comerciantes usar para combater isso é aplicar médias móveis A média móvel é O preço médio de um título ao longo de um determinado período de tempo Ao traçar o preço médio de um título, o movimento do preço é suavizado Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade Que irá trabalhar em seu favor Para saber mais, leia o Métodos Móveis tutorial. Types de Médias Móveis Há uma série de diferentes tipos de médias móveis que variam na forma como eles são calculados, mas como cada média é interpretado permanece o mesmo Os cálculos diferem apenas em relação à ponderação que eles colocam nos dados de preços, passando de igual ponderação de cada ponto de preço para mais peso sendo colocado em dados recentes. Ypes de médias móveis são simples linear e exponencial. Simple Moving Average SMA Este é o método mais comum utilizado para calcular a média móvel dos preços Ele simplesmente leva a soma de todos os últimos preços de fechamento durante o período de tempo e divide o resultado pela Número de preços utilizados no cálculo Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são somados e depois divididos por 10 Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de tornar a média menos responsiva a Alterar os preços aumentando o número de períodos utilizados no cálculo Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de medir a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de que ele vai reverter. Muitos indivíduos argumentam que a A utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto na série de dados tem o mesmo impacto sobre o resultado independentemente de onde ele ocorre na seqüência Os críticos argumentam que os dados mais recentes é mais impo Esse tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média ponderada linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e É usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel ponderada linear é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um certo período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e dividindo pela soma do número De períodos Por exemplo, em uma média linear ponderada de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até que o primeiro dia na faixa de período seja atingido. Esses números são então somados e divididos pelo Soma dos multiplicadores. Média móvel exponencial EMA Este cálculo da média móvel utiliza um factor de suavização para colocar um peso mais elevado em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que o linear Média ponderada Ter um entendimento do cálculo geralmente não é exigido para a maioria dos comerciantes, porque a maioria dos pacotes gráficos fazer o cálculo para você A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que ele é mais sensível a novas informações relativas à média móvel simples Esta responsividade é um dos principais fatores de por que essa é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, uma EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rapidamente do que uma SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece Como muito, mas é um fator importante para estar ciente de desde que pode afetar returns. Major Uses de Moving Averages As médias moventes são usadas para identificar tendências atuais e reversões da tendência as. well. as para setup níveis do apoio e da resistência. As médias móveis podem ser Usado para identificar rapidamente se uma segurança está se movimentando em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa, dependendo da direção da média móvel Como você pode ver na Figura 3, quando um movimento A média está indo para cima e o preço está acima dela, a segurança está em uma tendência de alta Por outro lado, uma queda descendente média móvel com o preço abaixo pode ser usado para sinalizar uma tendência de baixa. Outro método de determinar momentum é olhar para a ordem de um par Das médias móveis Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência é alta Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Formado de duas formas principais quando o preço se move através de uma média móvel e quando se move através de cruzamentos de média móvel O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante Por exemplo, quando o preço de uma segurança que estava em uma tendência de alta cai Abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode ser reversa. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel atravessa outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, Eu Se a média móvel de 15 dias ultrapassar a média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos utilizados no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, Inversão de tendência de curto prazo Por outro lado, quando duas médias com intervalos de tempo relativamente longos se cruzam acima de 50 e 200, por exemplo, isso é usado para sugerir uma mudança de tendência em longo prazo. Suporte e níveis de resistência Não é raro ver um estoque que tem caído parar o seu declínio e sentido inverso, uma vez que atinge o apoio de uma grande média móvel Um movimento através de uma grande média móvel é muitas vezes usado como um sinal por comerciantes técnicos que o A tendência é inverter Por exemplo, se o preço quebra a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está se reverter. Moving médias são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência em uma segurança Eles fornecem supp Ort e pontos de resistência e são muito fáceis de usar Os quadros de tempo mais comuns que são usados ao criar médias móveis são 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias A média de 200 dias é pensado Para ser uma boa medida de um ano comercial, uma média de 100 dias de meio ano, uma média de 50 dias de um quarto de um ano, uma média de 20 dias de um mês e uma média de 10 dias de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que é encontrado nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços Até agora temos focado no movimento de preços, através de gráficos e médias Na próxima seção , Vamos olhar para algumas outras técnicas usadas para confirmar o movimento de preços e patterns. Hmmm, parece que esta função fácil de implementar é realmente muito fácil de errar e tem promovido uma boa discussão sobre a eficiência da memória Estou feliz por ter bloat se isso significa Sabendo que algo s sido feito direito Richard Sep 20 14 em 19 23.NumPy s falta de um domínio particular - função específica é talvez devido à disciplina da equipe de núcleo e fidelidade à diretriz principal NumPy fornecer um tipo de matriz N-dimensional, bem como funções para criar e indexar esses arrays Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy Faz isto brilhantemente. O SciPy muito maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio chamadas subpacotes por devs de SciPy - por exemplo, otimização de otimização numérica, sinal de processamento de sinal e integração integral de cálculo. My acho que é a função que você está depois Está em pelo menos uma das subpopulações SciPy talvez no entanto, eu iria olhar primeiro na coleção de SciPy scikits identificar os scikit relevantes e olhar para a função de interesse there. Scikits são desenvolvidos independentemente pacotes baseados em NumPy SciPy e dirigido a um particular Disciplina técnica, por exemplo, scikits-image scikits-learn etc. Vários destes foram, em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica foram altamente Considerados, projetos maduros muito antes de escolher para residir sob a rubrica de scikits relativamente novo A página inicial Scikits gostava de listas acima de cerca de 30 scikits tais embora pelo menos vários deles não estão mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho iria levá-lo para scikits-timeseries no entanto , Esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. De fato, Pandas tornou-se, AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, a mais simples delas provavelmente é rollingmean que você Use como so. Now, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela que no meu exemplo abaixo é 10 days. verify que ele trabalhou - por exemplo, os valores comparados 10-15 na série original versus a nova série alisada Com rolling mean. The função rollingmean, junto com cerca de uma dúzia ou assim outra função são informalmente agrupados na documentação Pandas sob a rubrica move janela funciona um segundo , Grupo relacionado de funções em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas, por exemplo, ewma, que calcula a média ponderada em movimento exponencial. O fato de que este segundo grupo não está incluído nas primeiras funções de janela móvel talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem Uma janela de comprimento fixo. Respondida Jan 14 13 at 6 38.Eu sei que esta é uma velha questão, mas aqui está uma solução que doesn t usar qualquer estrutura de dados extra ou bibliotecas É linear no número de elementos da lista de entrada e Eu não consigo pensar em nenhuma outra maneira de torná-lo mais eficiente, na verdade, se alguém sabe de uma maneira melhor para alocar o resultado, por favor me avise. NOTA este seria muito mais rápido usando uma matriz numpy em vez de uma lista, mas eu queria eliminar Todas as dependências Seria também possível melhorar o desempenho por multi-threaded execução. A função assume que a lista de entrada é um dimensional, por isso tenha cuidado. Pode calcular uma corrida média com. Felizmente, numpy inclu Des uma função de convolução que podemos usar para acelerar as coisas A média de execução é equivalente a convolver x com um vetor que é N longo, com todos os membros igual a 1 N A implementação numpy de convolve inclui o transiente inicial, então você tem que remover O primeiro N-1 points. On minha máquina, a versão rápida é 20-30 vezes mais rápido, dependendo do comprimento do vetor de entrada e tamanho da janela de média. Note que convolve não incluem um mesmo modo que parece que ele deve endereço A partida transiente questão, mas ele divide-lo entre o início eo fim. It remove o transitório do final, eo início não tem um bem, eu acho que é uma questão de prioridades, eu não preciso do mesmo número de resultados em A despesa de obter uma inclinação em direção a zero que não está lá nos dados BTW, aqui está um comando para mostrar a diferença entre os modos de modos cheio, mesmo, convênio convolução válido 200,, uns 50, 50, modo m para m Modos -10, 251, - 1, 1 1 modos de legenda, loc low Er center com pyplot e numpy importado lapis Mar 24 14 em 13 56.pandas é mais adequado para isso do que NumPy ou SciPy Sua função rollingmean faz o trabalho convenientemente Ele também retorna um array NumPy quando a entrada é um array. It é difícil de bater Rollingmean no desempenho com qualquer implementação personalizada Python puro Aqui está um exemplo de desempenho contra duas das soluções propostas. Há também opções agradáveis sobre como lidar com os valores de borda. Eu estou sempre irritado pela função de processamento de sinal que retornam sinais de saída de diferentes Forma que os sinais de entrada quando ambas as entradas e saídas são da mesma natureza, por exemplo, ambos os sinais temporais Quebra a correspondência com a variável independente relacionada, por exemplo, tempo, freqüência fazendo plotagem ou comparação não é uma questão direta de qualquer maneira, se você compartilhar o sentimento, você pode querer Para mudar as últimas linhas da função proposta como o mesmo retorno y windowlen-1 - windowlen-1 Christian O Reilly 25 de agosto 15 às 19 56. Um pouco tarde para a festa, mas eu Fez a minha própria pequena função que não envolve em torno das extremidades ou almofadas com zeros que são então utilizados para encontrar a média, bem como um tratamento adicional é, que também re-amostras do sinal em pontos linearmente espaçados Personalize o código à vontade para Obter outras características. O método é uma simples multiplicação matricial com um kernel normalizado gaussiano. Um uso simples em um sinal sinusoidal com ruído distribuído normal adicionado. Esta questão é agora ainda mais antiga do que quando NeXuS escreveu sobre isso no mês passado, MAS eu gosto de como seu Código lida com borda casos No entanto, porque é uma média móvel simples, s resultados ficam para trás os dados que se aplicam a eu pensei que lidar com borda casos de uma forma mais satisfatória do que NumPy s modos válidos mesmo e completo poderia ser alcançado através da aplicação Uma abordagem semelhante a um método baseado em convolução. Minha contribuição usa uma média de execução central para alinhar seus resultados com seus dados. Quando há dois poucos pontos disponíveis para a janela de tamanho completo a ser usada, as médias correntes são co Mputed de janelas sucessivamente menores nas bordas da matriz Na verdade, a partir de janelas sucessivamente maiores, mas isso é um detail. It implementação é relativamente lento porque usa convolve e provavelmente poderia ser spruced até muito por um verdadeiro Pythonista, no entanto, eu Acredito que a idéia stands. answered Jan 2 em 0 28. é bom, mas lento quando a largura da janela cresce grande Algumas respostas fornecem algoritmos mais eficientes com mas parecem incapazes de lidar com os valores de borda Eu mesmo tenho implementado um algoritmo que pode lidar com este problema bem, Se este problema é declarado como. Input parâmetro mergenum pode ser pensado como 2 windowwidth 1.Eu sei que este código é um pouco ilegível se u encontrá-lo útil e quer algumas expansões, por favor me avise e eu vou atualizar esta resposta Desde escrever um Explicação pode custar-me muito tempo, espero que eu faço isso só quando alguém precisa dele Por favor, perdoe-me por minha preguiça. Se apenas u estão interessados em sua versão original. É ainda mais ilegível a primeira solução se livrar Do problema de borda por zeros de preenchimento ao redor da matriz, mas a segunda solução postada aqui manipula-lo de uma maneira dura e direta. Em minha última frase eu estava tentando indicar por que ele ajuda a flutuação de erro de ponto Se dois valores são aproximadamente a mesma ordem de grandeza , Em seguida, adicioná-los perde menos precisão do que se você adicionou um número muito grande para um muito pequeno O código combina valores adjacentes de uma forma que mesmo somas intermediárias devem sempre ser razoavelmente próximo em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante Nada é à prova de tolo Mas este método salvou um casal projetos muito mal implementados na produção Mayur Patel 15 de dezembro de 17 em 17 22. Alleo Em vez de fazer uma adição por valor, você vai fazer dois A prova é o mesmo que o problema de bit-flipping No entanto, o Ponto de esta resposta não é necessariamente desempenho, mas precisão uso de memória para a média de valores de 64 bits não excederia 64 elementos no cache, por isso é amigável no uso de memória Mayur Patel 29 de dezembro a T 17 04.
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