Technische Indikatoren 0.0.15 Dieses Modul enthält einige technische Indikatoren für die Analyse der Bestände. Dieses Modul bietet einige technische Indikatoren für die Analyse von Beständen. Wenn ich kann, werde ich mehr hinzufügen. Wenn jemand mit neuen Code oder Korrekturen / Anregungen beitragen möchte, fühlen Sie sich frei. Relative Strength Index (RSI), ROC, MA Umschläge Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Moving Average (EMA) Bollinger Bands (B), Bollinger Bandbreite, B Es erfordert numpy. Dieses Modul wurde getestet und getestet unter Windows mit Python 2.7.3 und numpy 1.6.1.Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung 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 liegen). (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 epsilon-Argument können Sie einen Cutoff-Punkt festlegen, unterhalb dessen Sie sich nicht mehr um alte Werte kümmern (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 dt / tau, dt der Zeitstep von Der Filter, tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form von diesem ist wie folgt, nur Clip dt / tau nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Fließkommazahl wie von Sekunden seit dem 1. Januar 1970.Advanced Matplotlib-Serie (nur Videos und Endgeräte) Sobald Sie ein grundlegendes Verständnis davon haben, wie Matplotlib arbeitet, können Sie ein Interesse daran haben, Ihr Wissen ein wenig weiter zu bringen. Einige der komplexesten grafischen Bedürfnisse kommen in Form von Aktien-Analyse und Charting, oder Forex. In diesem Tutorial-Serie, wurden zu decken, wo und wie automatisch greifen, sortieren und organisieren einige freie Aktien-und Forex-Preise Daten. Als nächstes wollten wir es mit einigen der beliebtesten Indikatoren als Beispiel. Hier, gut tun MACD (Moving Average Convergence Divergence) und der RSI (Relative Strength Index). Damit wir diese berechnen können, verwenden wir NumPy, aber sonst berechnen wir diese alle auf unseren eigenen. Um die Daten zu erwerben, würden die Yahoo Finance API verwenden. Diese API gibt die historischen Preisdaten für das von uns angegebene Tickersymbol und die von Ihnen gewünschte Zeitlänge zurück. Je größer der Zeitrahmen ist, desto geringer ist die Auflösung der Daten, die wir erhalten. Wenn Sie also nach einem eintägigen Zeitrahmen für AAPL fragen, erhalten Sie 3-Minuten-OHLC-Daten (open high low close). Wenn Sie für 10 Jahre Wert fragen, erhalten Sie täglich Daten oder sogar 3 Tage Zeitrahmen. Beachten Sie dies und wählen Sie einen Zeitrahmen, der Ihre Ziele passt. Auch wenn Sie einen niedrig genug Zeitrahmen wählen und hoch genug Granularität erhalten, wird die API die Zeit in einem Unix-Zeitstempel zurückgeben, verglichen mit einem Datumsstempel. Sobald wir die Daten haben, wollen wir sie grafisch darstellen. Um zu beginnen, gut gerade die Linien, aber die meisten Leute wollen einen Kerzenstab stattdessen. Wir verwenden Matplotlibs Candlestick-Funktion, und machen Sie eine einfache Bearbeitung, um es leicht zu verbessern. Auf dieser Tabelle, auch überlagern ein paar gleitende Durchschnitt Berechnungen. Danach wollten wir einen Subplot erstellen und die Lautstärke grafisch darstellen. Wir können das Volumen auf demselben Subplot nicht sofort plotten, weil die Skala unterschiedlich ist. Um zu beginnen, werden wir das Volumen unterhalb in einem anderen Sub-Diagramm, aber schließlich tatsächlich tatsächlich überlagern Volumen auf die gleiche Figur und machen es etwas transparent. Dann wurden zwei Sub-Plots hinzuzufügen und eine RSI-Indikator oben und die MACD-Anzeige auf der Unterseite. Für alle diese, würden die X-Achse zu teilen, so können wir vergrößern und verkleinern in 1-Plot, und sie werden alle mit dem gleichen Zeitrahmen. Wurden zu plotten in Datum-Format für die X-Achse, und passen Sie so ziemlich alle Dinge, die wir für die Ästhetik. Dazu gehören wechselnde Tick-Beschriftungsfarben, Rand / Wirbelsäulenfarben, Linienfarben, OHLC-Leuchterfarben, lernen, wie man einen gefüllten Graphen (für Volumen), Histogramme, zeichnende Linien (hline für RSI) und vieles mehr erstellt. Heres das Endergebnis (Ich habe sowohl eine Python 3 und eine Python-2-Version für diese Python 3 zuerst, dann Python 2. Stellen Sie sicher, dass Sie mit der, die Ihre Python-Version entspricht): Das ist alles für jetzt. Wollen Sie weitere Tutorials Kopf auf die Startseite Matplotlib Crash Coursenumpy. average Achse, auf der durchschnittlich ein. Wenn Keine. Wird eine Mittelung über das abgeflachte Array durchgeführt. Gewichte. Arraylike, optional Ein Array von Gewichten in Verbindung mit den Werten in einer. Jeder Wert in a trägt zum Durchschnitt nach seinem zugehörigen Gewicht bei. Die Gewichtsanordnung kann entweder 1-D (in diesem Fall ihre Länge die Größe von a entlang der gegebenen Achse sein) oder von der gleichen Form wie a sein. Wenn weightsNone. Dann wird angenommen, daß alle Daten in a ein Gewicht gleich Eins haben. ist zurückgekommen . Bool, optional Der Standardwert ist False. Wenn wahr . Wird das Tupel (durchschnittliche Summengewichte) zurückgegeben, ansonsten wird nur der Durchschnitt zurückgegeben. Wenn weightsNone. Die Summe der Gewichtungen entspricht der Anzahl der Elemente, über die der Durchschnitt genommen wird. Durchschnittlich, sumofweights. Arraytype oder double Gibt den Durchschnitt entlang der angegebenen Achse zurück. Wenn die Rückgabe True ist. Ein Tupel mit dem Durchschnitt als das erste Element und die Summe der Gewichte als zweites Element zurück. Der Rückgabetyp ist Float, wenn a vom Integer-Typ ist, andernfalls ist er vom gleichen Typ wie a. Sumofweights ist vom gleichen Typ wie Durchschnitt. Exponential Moving Average - EMA Laden des Spielers. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einem Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm handeln.
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