Weighted Mobile Media Python

Ho dati campionati a intervalli essenzialmente casuali Vorrei calcolare una media mobile ponderata utilizzando NumPy o altro pacchetto python ho un'implementazione grezza di una media mobile, ma sto avendo problemi a trovare un buon modo per fare una media mobile ponderata, così che i valori verso il centro del contenitore sono ponderate in più rispetto i valori verso l'edges. Here ho generare alcuni dati di esempio e poi prendere una media mobile Come posso più facilmente implementare un mobile ponderata Thanks. Using media il consiglio da crs17 di utilizzare pesi nella funzione, mi è venuta la funzione medio ponderato, che utilizza una funzione gaussiana per pesare le data. Results guardare good. I avere un intervallo di date e di una misura su ciascuno di tali date mi piacerebbe calcolare una media mobile esponenziale per ogni delle date qualcuno sa come fare this. I m nuovo a Python 'doesn t appaiono che le medie sono costruiti nella libreria standard di Python, il che mi sembra un po' strano Forse non sto guardando nella giusta place. So, dato il seguente codice, come potrei calcolare la media mobile ponderata di punti di QI per date di calendario. ci s probabilmente un modo migliore per strutturare i dati, tutto il consiglio sarebbe appreciated. asked 28 gennaio 09 al 18 01.My Python è un po 'arrugginito chiunque può sentirsi libero di modificarla questo codice per fare le correzioni, se io ho incasinato la sintassi qualche modo, ma qui goes. This funzione sposta all'indietro, dalla fine della lista all'inizio, calcolando la media mobile esponenziale per ciascun valore lavorando all'indietro fino il coefficiente di peso per un elemento è inferiore alla proposta epsilon. At fine della funzione, inverte i valori prima di tornare lista in modo che si ri nell'ordine corretto per il chiamante. Nota a margine, se stavo usando una lingua diversa da pitone, io d creare un full-size array vuoto e poi riempirla retro-ordine, in modo che io wouldn t devo per invertire tale tendenza, alla fine, ma Non credo che è possibile dichiarare un grande array vuoto in Python e negli elenchi di pitone, aggiunta è molto meno costoso di anteponendo, motivo per cui ho costruito la lista in ordine inverso prega di correggermi se ho m argomento alfa risulterà scorretto è il fattore di decadimento ad ogni iterazione, ad esempio, se è stato utilizzato un alfa di 0 5, poi oggi s valore della media mobile sarebbe composto dai seguenti corso ponderata values. Of, se hai una vasta gamma di valori, i valori da dieci o quindici giorni fa ha vinto t contribuiscono molto ad oggi s media ponderata l'argomento epsilon consente di impostare un punto di taglio, sotto il quale si cesserà di cura di vecchi valori in quanto il loro contributo al valore di oggi s sarà insignificant. You d richiamare la funzione qualcosa come this. answered 28 gennaio 09 a 18 46.I don t so Python, ma per la parte media, vuoi dire un filtro passa-basso decadimento esponenziale della form. where tau alfa dt, dt passo temporale del filtro, tau la costante di tempo del filtro variabile sotto forma - timestep di questo è la seguente, proprio clip di dt tau di non essere più di 1 0.If si desidera filtrare qualcosa di simile a una data, assicurarsi che si converte ad una quantità in virgola mobile come di secondi dal 1 gennaio 1970.answered 28 gennaio 09 al 18 10.I trovato il frammento di codice di cui sopra da Earino molto utile - ma avevo bisogno di qualcosa che potrebbe spianare continuo un flusso di valori - così ho riscritta a this. and lo uso come questo. dove produce il valore successivo mi piacerebbe consume. answered feb 12 14 a 20 m 35.I calcolo sempre EMA con Pandas. Here è un esempio di come fare informazioni it. More merito Pandas EWMA. answered ott 4 15 a 12 42. Don t versioni più recenti di Panda hanno nuove e migliori funzioni di Cristian Ciupitu 11 maggio 16 a 14 10.Note che, a differenza di loro foglio di calcolo, I don t calcolare la SMA, e I don t aspettare per generare l'EMA dopo 10 campioni Questo significa miei valori differiscono leggermente, ma se si rappresenta che, ne segue esattamente dopo 10 campioni Durante i primi 10 campioni, l'EMA a calcolare è opportunamente smoothed. technicalindicators 0 0 16.Questo modulo fornisce alcuni indicatori tecnici per analizzare modulo stocks. This fornisce alcuni indicatori tecnici per analizzare stocks. When posso aggiungerò more. If qualcuno vuole contribuire con nuove proposte di codice o correzioni, si sentono Forza free. Relative indice RSI, ROC, MA buste media mobile semplice SMA, Weighted Moving Average WMA, media mobile esponenziale EMA Bande di Bollinger BB, Bollinger Larghezza di banda, B. It richiede modulo numpy. This è stato fatto e testato sotto Windows con Python 2 7 3 e NumPy 1 6 1.