Nosso primeiro passo é traçar um gráfico mostrando as médias de dois arrays. Let8217s criar duas matrizes xey, e plotá-los. X será de 1 a 10. E y terá esses mesmos elementos em uma ordem aleatória. Isso nos ajudará a verificar que, de fato, nossa média está correta. Let8217s randomizar a ordem de nossos elementos em y mais uma vez e traçar novamente: Com relação a y ver como a média móvel se comporta: No próximo tutorial vamos traçar as médias móveis. Compartilhe isso: Como este: Navegação de posts Deixe uma resposta Cancelar resposta d bloggers gostam disto: Eu estou jogando em Python um pouco mais, e eu encontrei um livro limpo com exemplos. Um dos exemplos é traçar alguns dados. Eu tenho um arquivo. txt com duas colunas e eu tenho os dados. Eu traçou os dados apenas multa, mas no exercício diz: Modifique seu programa mais para calcular e traçar a média running dos dados, definida por: onde r5 neste caso (eo yk é a segunda coluna no arquivo de dados) . Faça com que o programa trace os dados originais e a média em execução no mesmo gráfico. Até agora eu tenho isso: Então, como eu calculo a soma Em Mathematica sua simples desde a sua manipulação simbólica (Sumi, por exemplo), mas como calcular a soma em python que leva a cada dez pontos nos dados e médias, e faz isso Até o final dos pontos eu olhei para o livro, mas não encontrei nada que poderia explicar isso: heltonbikers código fez o truque: D Muito obrigado :) Há um problema com a resposta aceita. Eu acho que precisamos usar válido em vez de mesmo aqui - return numpy. convolve (intervalo, janela, mesmo). Como exemplo, teste o MA deste conjunto de dados 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - o resultado Deve ser 4.2.5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6,4.6,7.0,6.8. Mas tendo o mesmo nos dá uma saída incorreta de 2.6.3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Código enferrujado para tentar isso -: Tente isso com amplificador válido mesmo e ver se a matemática faz sentido. Respondeu Oct 29 14 at 4:27 Haven39t tentou isso, mas I39ll olhar para ele, It39s sido um tempo desde I39ve codificado em Python. Ndash dingod Oct 29 14 at 7:07 dingod Por que don39t você rapidamente tentar isso com o código enferrujado (eo conjunto de dados de exemplo (como uma lista simples), eu postei. Para algumas pessoas preguiçoso (como eu tinha sido no início) - suas máscaras para fora o fato de que a média móvel é incorreta. Probably você deve considerar a edição de sua resposta original. Eu tentei isso ontem e verificação dupla me salvou cara de olhar ruim em relatar ao nível Cxo. Tudo o que você precisa fazer, é tentar Sua mesma média móvel uma vez com quotvalidquot e outro tempo com quotsamequot - e uma vez que você está convencido me dar algum amor (aka-up-vote) ndash ekta 29 de outubro 14 às 7: 16 Nós introduzimos anteriormente como criar médias móveis usando python. Será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto da estatística, também chamado de rollingrunning média, é um tipo de resposta de impulso finito. Nosso tutorial anterior temos traçado os valores dos arrays xey: Let8217s plot x Contra a média móvel de y que nós ca O gráfico resultante: Para ajudar a entender isso, let8217s trama duas relações diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o verde Parcela que começa às 3: Compartilhe isso: Como este: Navegação de posts Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil Eu gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que virá soon8230 d bloggers como este: Backtesting um Crossover média móvel em Python Com pandas No artigo anterior sobre Investigação Backtesting Ambientes Em Python Com Pandas criamos um ambiente orientado a objetos baseado em pesquisa backtesting e testou-o em uma estratégia de previsão aleatória. Neste artigo, faremos uso da maquinaria que introduzimos para realizar pesquisas sobre uma estratégia real, a saber, o Crossover Médio Móvel na AAPL. Estratégia de Crossover Médio em Movimento A técnica de Crossover de Moving Average é uma estratégia de momentum simplista extremamente bem conhecida. É freqüentemente considerado o exemplo Hello World para negociação quantitativa. A estratégia aqui descrita é longa. São criados dois filtros separados de média móvel simples, com períodos de retrocesso variáveis, de uma série temporal específica. Os sinais para comprar o ativo ocorrem quando a média móvel de retrocesso mais curta excede a média móvel de retrocesso mais longa. Se a média mais longa subseqüentemente exceder a média mais curta, o ativo é vendido de volta. A estratégia funciona bem quando uma série de tempo entra em um período de forte tendência e, em seguida, lentamente inverte a tendência. Para este exemplo, eu escolhi a Apple, Inc. (AAPL) como a série de tempo, com um lookback curto de 100 dias e um lookback longo de 400 dias. Este é o exemplo fornecido pela biblioteca de negociação algorítmica do zipline. Assim, se queremos implementar nosso próprio backtester, precisamos garantir que ele corresponda aos resultados em tirolesa, como um meio básico de validação. Implementação Certifique-se de seguir o tutorial anterior aqui. Que descreve como a hierarquia de objeto inicial para o backtester é construída, caso contrário, o código abaixo não funcionará. Para esta implementação em particular, usei as seguintes bibliotecas: A implementação do macross. py requer backtest. py do tutorial anterior. O primeiro passo é importar os módulos e objetos necessários: Como no tutorial anterior, vamos subclassificar a classe base Abstract de Estratégia para produzir MovingAverageCrossStrategy. Que contém todos os detalhes sobre como gerar os sinais quando as médias móveis de AAPL cruzam-se uns aos outros. O objeto requer uma janela curta e uma janela longa sobre a qual operar. Os valores foram ajustados para padrões de 100 dias e 400 dias respectivamente, que são os mesmos parâmetros usados no exemplo principal de tirolesa. As médias móveis são criadas usando a função rollingmean pandas sobre as barrasFechar fechar preço do estoque AAPL. Uma vez construídas as médias móveis individuais, a Série de sinais é gerada ajustando a coluna igual a 1,0 quando a média móvel curta é maior que a média móvel longa, ou 0,0 caso contrário. A partir daí, as ordens de posição podem ser geradas para representar sinais de negociação. O MarketOnClosePortfolio é subclassificado do Portfolio. Que é encontrado em backtest. py. É quase idêntico à implementação descrita no tutorial anterior, com a exceção de que as negociações são agora realizadas em uma base Close-to-Close, ao invés de uma base Open-to-Open. Para obter detalhes sobre como o objeto Portfolio está definido, consulte o tutorial anterior. Ive deixou o código em para a integridade e para manter este tutorial auto-contido: Agora que as classes MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio foram definidas, uma função principal será chamado para amarrar toda a funcionalidade em conjunto. Além disso, o desempenho da estratégia será analisado através de um gráfico da curva de equivalência patrimonial. O objeto DataReader do pandas faz o download dos preços OHLCV das ações da AAPL para o período de 1º de janeiro de 1990 a 1º de janeiro de 2002, momento em que os sinais DataFrame são criados para gerar os sinais long-only. Posteriormente, a carteira é gerada com uma base de capital inicial de 100.000 USD e os retornos são calculados na curva de equivalência patrimonial. O passo final é usar matplotlib para traçar um gráfico de dois dígitos de ambos os preços AAPL, sobreposta com as médias móveis e os sinais de buysell, bem como a curva de equidade com os mesmos sinais de buysell. O código de plotagem é obtido (e modificado) a partir do exemplo de implementação da tirolesa. A saída gráfica do código é a seguinte. Eu fiz uso do comando IPython colar para colocar isso diretamente no console IPython enquanto no Ubuntu, de modo que a saída gráfica permaneceu na vista. Os upticks cor-de-rosa representam a compra do estoque, enquanto os downticks negros representam vendê-lo de volta: Como pode ser visto a estratégia perde dinheiro durante o período, com cinco comércios de ida e volta. Isto não é surpreendente dado o comportamento da AAPL ao longo do período, que estava em uma ligeira tendência descendente, seguido por um aumento significativo começando em 1998. O período de retrocesso dos sinais de média móvel é bastante grande e isso afetou o lucro do comércio final , O que de outra forma pode ter feito a estratégia rentável. Em artigos subseqüentes, criaremos um meio mais sofisticado de analisar o desempenho, bem como descrevendo como otimizar os períodos de retorno dos sinais individuais de média móvel. Apenas começando com o comércio quantitativo
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