Plot Flytting Gjennomsnittet Python

Vårt første skritt er å plotte en graf som viser gjennomsnittet av to arrays. Let8217s lager to arrays x og y og plott dem. x vil være 1 til 10. og y vil ha de samme elementene i en tilfeldig rekkefølge. Dette vil hjelpe oss å verifisere at faktisk vårt gjennomsnitt er riktig. Let8217s randomiserer rekkefølgen av elementene våre i y en gang til og plott igjen: Med hensyn til y let8217 ser du hvordan det bevegelige gjennomsnittet oppfører seg: I neste opplæring skal vi tegne de bevegelige gjennomsnittene. Del dette: Liker dette: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar d bloggere som dette: Jeg spiller litt igjen i Python, og jeg fant en fin bok med eksempler. Et av eksemplene er å plotte noen data. Jeg har en. txt-fil med to kolonner, og jeg har dataene. Jeg plottet dataene helt fint, men i øvelsen står det: Endre programmet videre for å beregne og plotte det løpende gjennomsnittet av dataene, definert av: hvor r5 i dette tilfellet (og yk er den andre kolonnen i datafilen) . Har programmet plott både de opprinnelige dataene og løpende gjennomsnittet på samme graf. Så langt har jeg dette: Så hvordan beregner jeg summen I Mathematica er dens enkle siden den symbolske manipulasjonen (Sumi, for eksempel), men hvordan beregnes summen i python som tar hver tiende poeng i dataene og gjennomsnittsverdi det, og gjør det til slutten av poeng jeg så på boken, men fant ingenting som ville forklare dette: heltonbikers kode gjorde kunstenet: D tusen takk :) Det er et problem med det aksepterte svaret. Jeg tror vi må bruke gyldig i stedet for samme her - returner numpy. convolve (intervall, vindu, samme). Som et eksempel, prøv MA av dette datasettet 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - resultatet skal være 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. men å ha samme gir oss en feil utgang på 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 Rusten kode for å prøve dette ut -: Prøv dette med gyldig forsterker lik og se om matematikken er fornuftig. svaret 29. oktober kl 14:27 Haven39t prøvde dette, men jeg ser på det, det har vært en stund siden jeg har kodet i Python. ndash dingod Oct 29 14 at 7:07 dingod Hvorfor kan du ikke prøve dette ut med den rustne koden (og prøvedata-settet (som en enkel liste), postet jeg. For noen late mennesker (som jeg hadde vært i starten) - det maskerer ut det faktum at det bevegelige gjennomsnittet er ukorrekt. Du bør vurdere å redigere ditt opprinnelige svar. Jeg prøvde det bare i går, og doble sjekket lagret meg fra å se dårlig på å rapportere til Cxo-nivå. Alt du trenger å gjøre er å prøve ditt samme bevegelige gjennomsnitt en gang med quotvalidquot og annen gang med quotsamequot - og når du er overbevist om å gi meg litt kjærlighet (aka-up-vote) ndash ekta 29 okt 14 kl 7: 16Vi presenterte tidligere hvordan du lager glidende gjennomsnitt ved hjelp av python. vil være en fortsettelse av dette emnet. Et flytende gjennomsnitt i sammenheng med statistikk, også kalt rollingrunning-gjennomsnitt, er en type finitivt impulsrespons. I vår tidligere opplæring har vi plottet verdiene til arrays x og y: Let8217s plot x mot det bevegelige gjennomsnittet av y som vi skal ca. ll yMA: For det første utligner let8217s lengden på begge arrays: Og for å vise dette i kontekst: Den resulterende grafen: For å forstå dette, let8217s plotte to forskjellige relasjoner: x vs y og x vs MAy: Det bevegelige gjennomsnittet her er det grønne plot som starter på 3: Del dette: Slik liker du: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar Veldig nyttig Jeg vil gjerne lese den siste delen på store datasett Håper det kommer snart8230 d bloggere som dette: Backtesting en Moving Average Crossover i Python med pandas I den forrige artikkelen om Research Backtesting Environments I Python With Pandas opprettet vi et objektorientert forskningsbasert backtesting miljø og testet det på en tilfeldig prognosestrategi. I denne artikkelen vil vi gjøre bruk av maskineri vi introduserte for å utføre forskning på en faktisk strategi, nemlig Moving Average Crossover på AAPL. Flytte Gjennomsnittlig Crossover Strategy Den Moving Average Crossover teknikken er en ekstremt kjent, forenklet momentum strategi. Det regnes ofte som Hello World-eksempelet for kvantitativ handel. Strategien som skissert her er langvarig. To separate enkle bevegelige gjennomsnittsfiltre opprettes, med varierende tilbakekallingsperioder, av en bestemt tidsserie. Signaler for å kjøpe eiendelen oppstår når det kortere tilbakegangsgjenomsnittet overstiger det lengre tilbakegående glidende gjennomsnittet. Hvis det lengre gjennomsnittet senere overgår kortere gjennomsnitt, blir aktiva solgt tilbake. Strategien fungerer bra når en tidsserie går inn i en periode med sterk trend og så sakte reverserer trenden. For dette eksempelet har jeg valgt Apple, Inc. (AAPL) som tidsserien, med en kort oversikt over 100 dager og en lang tilbakekalling på 400 dager. Dette er eksemplet fra zipline algoritmiske handelsbiblioteket. Således, hvis vi ønsker å implementere vår egen backtester, må vi sikre at den samsvarer med resultatene i zipline, som et grunnleggende middel for validering. Gjennomføring Sørg for å følge den tidligere opplæringen her. som beskriver hvordan det opprinnelige objekthierarkiet for backtesteren er konstruert, ellers vil koden under ikke fungere. For denne bestemte implementeringen har jeg brukt følgende biblioteker: Implementeringen av macross. py krever backtest. py fra den forrige opplæringen. Det første trinnet er å importere de nødvendige modulene og objektene: Som i den tidligere opplæringen skal vi subclass strategisk abstrakt baseklasse for å produsere MovingAverageCrossStrategy. som inneholder alle detaljer om hvordan man genererer signaler når de bevegelige gjennomsnittene av AAPL krysser over hverandre. Objektet krever en shortwindow og en longwindow å operere. Verdiene er satt til standardverdier på henholdsvis 100 dager og 400 dager, som er de samme parametrene som brukes i hovedeksempelet på zipline. De bevegelige gjennomsnittene opprettes ved å bruke pandas rollingmean-funksjonen på stolpene. Sluttprisen på AAPL-aksjen er avsluttet. Når de individuelle bevegelige gjennomsnittene er blitt konstruert, genereres signalet Serie ved å sette kolonnen lik 1,0 når det korte glidende gjennomsnittet er større enn det lange glidende gjennomsnittet, eller 0,0 ellers. Herfra kan stillingsordrene genereres for å representere handelssignaler. MarketOnClosePortfolio er subclassed fra Portfolio. som finnes i backtest. py. Det er nesten identisk med implementeringen beskrevet i den tidligere opplæringen, med unntak av at handlingene nå utføres på nært hold, i stedet for en åpen til åpen basis. For detaljer om hvordan porteføljeobjektet er definert, se den forrige opplæringen. Ive forlot koden for fullstendig og å holde denne opplæringen selvstendig: Nå som MovingAverageCrossStrategy og MarketOnClosePortfolio-klassene er definert, vil en hovedfunksjon bli kalt for å knytte alle funksjonalitetene sammen. I tillegg vil utførelsen av strategien bli undersøkt via en kurve av egenkapitalkurven. Pandas DataReader-objektet laster ned OHLCV-priser på AAPL-lager for perioden 1. januar 1990 til 1. januar 2002, hvoretter signalene DataFrame er opprettet for å generere langvarige signaler. Deretter genereres porteføljen med en startkapital på 100 000 USD og avkastningen beregnes på egenkapitalkurven. Det endelige trinnet er å bruke matplotlib til å tegne en tofigurert plot av begge AAPL-prisene, overlaid med de bevegelige gjennomsnittene og buysell-signaler, samt egenkapitalkurven med de samme buysell-signalene. Plottingskoden er tatt (og endret) fra zipline implementeringseksemplet. Kodenes grafiske utgang er som følger. Jeg benyttet seg av IPython Paste-kommandoen for å sette dette direkte inn i IPython-konsollen mens du var i Ubuntu, slik at den grafiske utgangen forblir i visning. Den rosa oppturen representerer kjøp av aksjen, mens de svarte downticks representerer å selge den tilbake: Som det kan sees, mister strategien penger over perioden, med fem rundturer. Dette er ikke overraskende gitt AAPLs oppførsel i perioden, noe som var på en liten nedadgående trend, etterfulgt av en signifikant oppgang i 1998. Reflekteringsperioden for de bevegelige gjennomsnittssignalene er ganske stor og dette påvirket resultatet av den endelige handel , som ellers kan ha gjort strategien lønnsom. I etterfølgende artikler vil vi skape et mer sofistikert middel til å analysere ytelse, samt å beskrive hvordan man optimaliserer tilbakekallingsperioder for de enkelte bevegelige gjennomsnittssignaler. Bare Komme i gang med kvantitativ handel