Średnie kroczące Co to są. Wśród najbardziej popularnych wskaźników technicznych, średnie ruchome są używane do pomiaru kierunku bieżącej tendencji Każdy typ średniej ruchomej, napisany w tym samouczku jako MA, jest wynikiem matematycznym, który oblicza się średnio przez wiele lat punkty danych Po ustaleniu średniej wynikającej z wykresu są następnie wykreślane na wykresie, aby umożliwić przedsiębiorcom przeglądanie wygładzonych danych zamiast koncentrowania się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne dla wszystkich rynków finansowych. Najprostszą formą przenoszenia średni, właściwie znany jako prosta średnia ruchoma SMA, obliczana jest przez zastosowanie średniej arytmetycznej danego zestawu wartości Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchową, należy dodać do ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielić wynik o 10 Na rysunku 1 suma cen za ostatnie 10 dni 110 jest podzielona przez liczbę dni 10, aby osiągnąć średnią z 10 dni Jeśli przedsiębiorca chce zobaczyć średnią z 50 dni w zamiast tego dokonano tego samego rodzaju kalkulacji, ale obejmowałby ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Średnia uzyskana poniżej 11 uwzględnia przeszłe 10 punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie o tym, jak dany składnik aktywów jest wyceniony w stosunku do w ciągu ostatnich 10 dni. Czy możesz się zastanawiać, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą i nie tylko zwykłą średnią Odpowiedź brzmi, że w miarę pojawiania się nowych wartości, najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu, a nowe punkty danych muszą pochodzić w celu ich zastąpienia Tak więc zestaw danych ciągle zmienia się w celu uwzględnienia nowych danych w miarę jego udostępniania Ta metoda obliczeń zapewnia, że tylko bieżące informacje są rozliczane Na rysunku 2, po dodaniu nowej wartości 5 do zbioru , czerwone pole reprezentujące ostatnie 10 punktów danych przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje pomniejszona o obliczenie Ponieważ stosunkowo mała wartość 5 zastępuje wysoką wartość 15, można oczekiwać średniej t zmniejsza się jego ilość danych, co robi w tym przypadku od 11 do 10. Co robi średnie ruchome Jak obliczyć wartości MA, są one wykreślane na wykresie, a następnie połączone, aby utworzyć ruchome średnie linie Te zakrzywienia linie są powszechne na wykresach technicznych podmiotów gospodarczych, ale w jaki sposób są one stosowane mogą znacznie różnić się od tej pory w dalszej części. Jak widać na rysunku 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchu do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę okresów używane w obliczaniu Te linie zakrzywione mogą wydawać się rozpraszające lub mylące na początku, ale przyzwyczaisz się do nich w miarę upływu czasu Czerwona linia jest po prostu średnią ceną w ciągu ostatnich 50 dni, a niebieska linia jest średnią ceną w minęło 100 dni. Teraz możesz zrozumieć, jaka jest średnia ruchoma i jak wygląda, wprowadzimy inny rodzaj średniej ruchomej i zbadaj, jak różni się od wspomnianej wcześniej prostej średniej ruchomej. Prosta średnia ruchoma jest niezwykle popularna ale jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoje krytyki Wiele osób twierdzi, że użyteczność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od miejsca, w którym występuje w sekwencji. Krytycy argumentują, że ostatnie dane są bardziej znaczące niż starsze dane i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik W odpowiedzi na tę krytykę przedsiębiorcy zaczęli przywiązywać większą wagę do ostatnich danych, co doprowadziło do wynalezienia różnych typów nowych średnich, najbardziej popularna z nich to wykładnicza średnia ruchoma EMA Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podstawy średnich ruchome ważonych i jaka jest różnica między SMA a EMA. Exponential Moving Average Średnia wykładnicza średniej jest typem średniej ruchomej, która daje większą wagę do niedawnych cen w celu uczynienia go lepszym reagowaniem na nowe informacje Uczenie skomplikowanego równania w obliczaniu EMA może być niepotrzebne dla wielu osób ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla Ciebie Jednak dla Ciebie matematyki są tutaj równania EMA. Kiedy użyjemy formuły do obliczania pierwszego punktu EMA, może się okazać, że nie ma wartości, którą można uzyskać użyj jak poprzedni EMA Ten mały problem można rozwiązać, uruchamiając obliczenia za pomocą prostej średniej ruchomej i kontynuując powyższą formułę dostarczamy Ci przykładowy arkusz kalkulacyjny zawierający przykłady rzeczywistego sposobu obliczania zarówno prostego średniej ruchomej i wykładniczej średniej ruchomej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz lepsze zrozumienie, jak obliczany jest SMA i EMA, spójrzmy, jak te średnice różnią się, patrząc na obliczenie EMA , zauważymy, że większy nacisk położono na ostatnie punkty danych, co czyni go typem średniej ważonej Na rysunku 5 liczba okresów czasu używanych w każdej średniej jest identyczna15, ale EMA odpowiada m rudy szybko zmieniać ceny Zwróć uwagę, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena wzrasta i spada szybciej niż SMA, gdy cena maleje Ta reakcja jest głównym powodem, dla którego wielu przedsiębiorców wolą używać EMA w SMA. What Czy średnie ruchome średnie dni są zupełnie dostosowywalne, co oznacza, że użytkownik może swobodnie wybierać dowolną ramkę czasową, jaką chcą podczas tworzenia średniej. Najczęstsze okresy czasu użyte w ruchomej średniej to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni Im krótszy jest przedział czasowy, tym bardziej jest to wrażenie na zmiany cen Dłuższy przedział czasowy, mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie Brak czasu do użycia, gdy konfigurowanie średnich kroczących Najlepszym sposobem na określenie, który z nich działa najlepiej dla Ciebie jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami czasu, aż znajdziesz taki, który pasuje do Twojej strategii.9 7 statystyka statystyki matematyki. Ta moduł le zawiera funkcje służące do obliczania statystyk matematycznych danych numerycznych rzeczywistych. Jeśli nie zaznaczono inaczej, te funkcje obsługują int float i Behavior z innymi typami w wieży numerycznej lub nie są obecnie nieobsługiwane. Rodzaje mieszane są również nieokreślone i zależne od implementacji dane wejściowe składają się z mieszanych typów, może być możliwe użycie mapy w celu zapewnienia spójnego wyniku, np. map float, inputdata.9 7 1 Średnie i mierzone centra lokalizacji. Ta funkcja oblicza średnią lub typową wartość z populacji lub próbki. 9 7 3 Szczegóły funkcji. Notwierdzenie Funkcje nie wymagają podania danych podawanych do ich sortowania. Jednak dla wygody czytania większość przykładów przedstawia sortowane sekwencje. Powtórz przykładową arytmetyczną średnią danych, która może być sekwencją lub iteratorem. średnia arytmetyczna jest sumą danych dzielonych przez liczbę punktów danych. Zwykle jest to średnia, chociaż jest to tylko jedna z wielu różnych średnich matematycznych. jest środkiem centralnej lokalizacji danych. Niektóre przykłady zastosowania. Średnia jest silnie odczuwana przez wartości odstające i nie jest solidnym estymatorem centralnej lokalizacji. Średnia niekoniecznie jest typowym przykładem punktów danych. Bardziej solidne, choć mniej skuteczność, środki centralnej lokalizacji, patrz mediana i tryb W tym przypadku sprawne odnosi się do skuteczności statystycznej, a nie do efektywności obliczeniowej. Średnia próbki daje bezstronny szacunek rzeczywistej średniej populacji, co oznacza, że średnio na wszystkich możliwych próbkach , średnia próbka zbieżna z prawdziwą średnią całej populacji Jeśli dane reprezentują całą populację, a nie próbkę, to średnie dane są równoważne obliczeniu prawdziwej populacji oznaczonej. statistics harmonicmean data. Za pomocą średniej harmonicznej danych sekwencja lub iterator wartości rzeczywiste. reda harmoniczna, czasami nazywana średnią podprzestrzenną, jest odwrotnością średniej arytmetycznej odwrotności danych Na przykład, średnia harmoniczna trzech wartości ab i c będzie równa 3 1 a 1 b 1 c. Średnia harmoniczna jest typem średniej, środkiem centralnej lokalizacji danych Często jest to właściwe, gdy uśredniono ilości, które są stawkami lub wskaźniki np. prędkość Na przykład. Zbądźmy, że inwestor kupuje taką samą wartość akcji w każdej z trzech firm, przy czym współczynniki zarobkowania na poziomie PE wynoszą 2 5, 3 i 10 Jaki jest przeciętny stosunek PE dla portfela inwestorów. Wykorzystując arytmetykę średnia średnica około 5 167, co jest zbyt wysokie. StatisticsError jest podniesiony, jeśli dane są puste, lub element jest mniejszy niż zero. Nowa w wersji 3 6.statistics median data. Rowierz mediana średniej wartości danych liczbowych, przy użyciu wspólnej średniej w połowie drugiej metody Jeśli dane są puste, StatisticsError jest podniesione dane mogą być sekwencją lub iteratorem. Średnia mediana jest solidnym środkiem centralnej lokalizacji i mniej wpływa na obecność niekorzystnych wyników w danych Gdy liczba punkty danych są nieparzyste, środkowe da ta liczba punktów jest zwracana. Jeżeli liczba punktów danych jest równa, mediana jest interpolowana, biorąc średnią z dwóch wartości średnich. Jest to właściwe, gdy dane są dyskretne, i nie martw się, że mediana nie może być rzeczywiste dane point. statistics medianlow data. Zwróć niski median danych liczbowych Jeśli dane są puste, StatisticsError jest podniesione dane mogą być sekwencją lub iteratorem. Niedniej median jest zawsze członkiem zbioru danych Gdy liczba punktów danych jest nieparzysta , średnia wartość jest zwracana Jeśli jest równa, zwracana jest mniejsza z dwóch wartości średnich. Użyj niskiej mediany, gdy dane są dyskretne i wolisz, aby mediana była rzeczywistym punktem danych, a nie interpolacją. statistics medianhigh data. Return wysoka mediana danych Jeśli dane są puste, statystyką StatisticsError jest podniesienie danych może być sekwencja lub iterator. Wysoka mediana jest zawsze członkiem zbioru danych Gdy liczba punktów danych jest nieparzysta, średnia wartość jest zwracana Jeśli jest równa , większa z dwóch midd le wartości są zwracane. Za pomocą wysokiej mediany, gdy dane są dyskretne i wolisz median być rzeczywistym punktem danych, a nie interpolacją. statistics Medgroupualed Interval Interval 1.Wybierz medianę zgrupowanych danych ciągłych, obliczonych jako 50 percentyla, używając interpolacja Jeśli dane są puste, statystyki podniesione przez StatisticsError to sekwencja lub iterator. W poniższym przykładzie dane są zaokrąglane, tak że każda wartość reprezentuje środek punktu danych, np. 1 jest środkiem klasy 0 5 1 5 , 2 jest środkiem 1 5 2 5, 3 jest środkiem 2 5 3 5, itd. Z podanymi danymi, średnia wartość spada gdzieś w klasie 3 5 4 5, a interpolacja jest używana do oszacowania jego argumentu. interwał reprezentuje przedział klasy, a domyślnie 1 Zmiana odstępu klas naturalnie zmieni interpolację. Ta funkcja nie sprawdza, czy punkty danych są co najmniej odstępy odstępów czasu. Informacje implementacji programuCPython W pewnych okolicznościach medykamenty mogą zmuszanie punktów danych do pływaków To zachowanie może się zmienić w przyszłości. Statystyka dla nauk behawioralnych, Frederick J Gravetter i Larry B Wallnau 8. wydanie. Obliczenie median. Funkcja SSMEDIAN w arkuszu kalkulacyjnym Gnome Gnumeric, w tym tę dyskusję. najbardziej popularny punkt danych z dyskretnych lub nominalnych danych Tryb, gdy istnieje, jest najbardziej typową wartością i jest solidnym środkiem lokalizacji centralnej. Jeżeli dane są puste lub jeśli nie ma dokładnie jednej najczęstszej wartości, StatisticsError jest podniesiona przyjmuje dane dyskretne i zwraca pojedynczą wartość Jest to standardowe traktowanie trybu powszechnie nauczanego w szkołach. Tryb jest unikatowy, ponieważ jest to jedyna statystyka, która odnosi się również do nominalnych danych nieparzystych. Powtórz odchylenie standardowe populacji pierwiastek kwadratowy wariancji populacji Zobacz pvariance argumentów i innych details. Rewurn wariancji populacji danych nie-pusty iterable wartości liczb rzeczywistych wariancji, lub sekundy chwili o średniej jest miarą rozkładu zmienności lub dyspersji danych Duża zmienność wskazuje, że dane są rozłożone na niewielką zmianę wskazuje, że jest ona bliska około średniej. Jeśli opcjonalny drugi argument mu zostanie podany, powinien być to średnia danych Jeśli brakuje lub Brak wartości domyślnej, średnia jest obliczana automatycznie. Należy użyć tej funkcji, aby obliczyć odchylenie od całej populacji Aby oszacować odchylenie od próbki, funkcja wariancji jest zazwyczaj lepszym wyborem. Jeśli masz już obliczyć średnią z Twoich danych, możesz przekazać ją jako opcjonalny drugi argument mu, aby uniknąć ponownego obliczania. Ta funkcja nie próbuje zweryfikować, że średnia rzeczywista została przekroczona jako mu Użycie dowolnych wartości dla mu może prowadzić do nieprawidłowych lub niemożliwych wyników. Ułamki dziesiętne i frakcje są obsługiwane. Gdy jest to wywołane w całej populacji, daje to wariancję populacji W przypadku próbki zamiast próbki, jest to odchylana wariacja próbki s, znana również jako varianc e z N stopniami swobody. Jeśli znasz prawdziwą średnią populacji, możesz użyć tej funkcji do obliczenia wariancji próbki, podając znaną liczbę ludności jako drugi argument Pod warunkiem, że punkty danych są reprezentatywne, np. niezależne i identyczne, wynik będzie bezstronnym oszacowaniem wariancji populacji. Powtórz próbkę standardowego odchylenia pierwiastek kwadratowy wariancji próbki Zobacz wariancję argumentów i innych danych szczegółowych details. statistics var xbar None. Zawartość próbki wariancji danych iterable co najmniej dwóch wartości rzeczywiste Odchylenie, czyli drugi moment o średniej, jest miarą rozproszenia zmienności lub dyspersji danych Duża zmienność wskazuje, że dane są rozłożone na niewielką zmianę wskazuje, że jest ona bliska około średniej. Jeśli opcjonalna druga Argument xbar jest podany, powinno być średnią danych Jeśli brakuje lub Brak wartości domyślnej, średnia jest automatycznie obliczana. Należy użyć tej funkcji, gdy Twój d Ata jest próbką z populacji Aby obliczyć odchylenie od całej populacji, zobacz pvariance. Raises StatisticsError, jeśli dane mają mniej niż dwie wartości. Jeśli już obliczyłeś średnią swoich danych, możesz przekazać ją jako opcjonalny drugi argument xbar aby uniknąć ponownego obliczenia. Ta funkcja nie próbuje zweryfikować, czy średnia rzeczywista została przyjęta jako xbar. Użycie arbitralnych wartości dla xbar może prowadzić do nieprawidłowych lub niemożliwych wyników. Wartości liczbowe i Frakcje są obsługiwane. Jest to wariacja przykładowa z korektą Bessela , znana również jako wariacja z poziomem swobody N-1 Pod warunkiem, że punkty danych są reprezentatywne, np. niezależne i identyczne, wynik powinien być nieobciążonym oszacowaniem rzeczywistej odchyłki populacji. Jeśli w jakiś sposób znasz rzeczywistą populację, należy ją przekazać do funkcji zmienności jako parametru mu w celu uzyskania wariancji próbki.9 7 4 Wyjątki. Wyjątkiem jest pojedynczy wyjątek. Statystyki statystyczne statystyczne StatisticsError. Subc lass ValueError dla wyjątków związanych z statystyk. Poważniejsze filmy Matplotlib Series i kończące się tylko źródło. Kiedy masz podstawowe zrozumienie tego, jak działa Matplotlib, możesz zainteresować się nieco swoją wiedzą. Niektóre z najbardziej złożonych potrzeb graficznych pojawiają się forma analizy zapasów i wykresów lub Forex W tym cyklu samouczków omówimy gdzie i jak automatycznie chwycić, sortować i uporządkować dane o wolnych cenach i forex. Następnie przeanalizujemy wykres za pomocą niektórych z nich bardziej popularne wskaźniki jako przykład Oto omówimy MACD Moving Average Convergence Divergence i RSI Relative Strength Index Aby pomóc nam obliczyć te, użyjemy NumPy, ale w przeciwnym razie obliczymy te wszystkie na własną rękę. Aby uzyskać dane, zamierzamy korzystać z Yahoo Finance API Ta funkcja API zwraca historyczne dane o cenach symbolu tickera, który określamy, a dla długości czasu, o którą prosiliśmy, Im większa rama czasowa, tym niższa rozdzielczość danych, jaką otrzymujemy. ou poproś o jednodniową ramę czasową dla AAPL, otrzymasz 3-minutowe OHLC otwarte wysokie niskie zamknięte dane Jeśli poprosisz o 10 lat, otrzymasz dane dzienne, a nawet trzy dniowe ramy czasowe Pamiętaj o tym i wybierz rama czasowa dopasowana do Twoich celów Ponadto, jeśli wybierzesz wystarczająco dużo czasu i uzyskaj wystarczającą dostateczność, interfejs API zwróci czas w znaczniku czasu uniksowego w porównaniu z datą. Kiedy mamy dane, będziemy chcemy ją wyobrazić Na początek będziemy po prostu spiskować linie, ale większość ludzi chce spiskować świecznik Zamiast tego użyjemy funkcji świecowej Matplotlib, a następnie dokonamy prostej edycji, aby poprawić ją lekko Na tym samym wykresie również pokrywają kilka średnich ruchów obliczeniowych. Po tym będziemy tworzyć podpunkt i wykresuj głośność Nie możemy wykreślić woluminu na tym samym podprogramie, ponieważ jest inna skalę Aby rozpocząć, będziemy wykreślać wolumin pod spodem w innej podsieci ale w końcu rzeczywiście pokrywamy objętość na tej samej figurze i robimy to nieco przeźroczysty. Następnie będziemy dodawać 2 wykresy podrzędne i wydrukować wskaźnik RSI na górze, a wskaźnik MACD na dole. W tym wszystkim podzielimy się osią X, dzięki czemu możemy powiększać i pomniejszać o 1 a wszystkie będą pasować do tej samej ramki czasowej. Będziemy pisać w formacie daty dla osi X i dostosować się tylko do wszystkich rzeczy, które możemy dla estetyki. Obejmuje to zmianę kolorów etykiet, kolory krawędzi, kolory linii, Kolory świecowe OHLC, dowiedz się, jak utworzyć wypełniony wykres dla objętości, histogramów, narysować konkretne linie hline dla RSI i całość o wiele więcej. Oto wynik końcowy Mam zarówno wersję Python 3, jak i Python 2 dla tego Python 3 najpierw Python 2 Upewnij się, że ponownie używasz tego, który pasuje do twojej wersji Pythona. To wszystko już teraz Chcesz więcej tutorialów Przejdź do strony głównej.
No comments:
Post a Comment