Hemos introducido previamente cómo crear promedios móviles usando python. Este tutorial será una continuación de este tema. Un promedio móvil en el contexto de las estadísticas, también llamado promedio de balanceo / funcionamiento, es un tipo de respuesta de impulso finito. En nuestro tutorial anterior hemos trazado los valores de los arrays xyy: Let8217s traza x en contra de la media móvil de y que llamaremos yMA: Primero, let8217s ecualizar la longitud de ambos arrays: Y para mostrar esto en contexto: Gráfico: Para ayudar a entender esto, let8217s trazar dos relaciones diferentes: x vs yy x vs MAy: El promedio móvil aquí es la parcela verde que comienza a las 3: Compartir esto: Como este: Navegación de los artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta Very useful Me gustaría leer la última parte sobre grandes conjuntos de datos Espero que llegará pronto8230 d bloggers como éste: elsen 0.1.2 Elsen API Library ltp aligncentergt lta hrefelsen. cogt ltimg srcelsen. co/img/apple-touch-icon-144x144. Png / gt lt / agt lt / pgt Esta biblioteca es la vinculación de Python a la API de Elsen que se integra con las herramientas de modelado de Python existentes como Pandas y NumPy / SciPy. Para facilitar su uso, se recomienda utilizar Anaconda Python Distribution, que está disponible para Windows, Mac OSX y Linux. Es un entorno autónomo de Python que agrupa todas las herramientas comunes de modelado financiero. 1) Instale Anaconda (docs. continuum. io/anaconda/installmac-install) 2) Inicie Terminal desde la carpeta Aplicaciones: Utilidades. 3) Clonar el código fuente de la biblioteca. Si no tiene instalado Git actualmente, aparecerá una ventana para pedirle que instale las Herramientas para desarrolladores. Haga clic en Continuar y vuelva a ejecutar el comando anterior. 4) Mueva a la carpeta de la fuente de la biblioteca. 5) Instale la biblioteca de Elsen Python. Bash python setup. py install 6) Ejecute el código de ejemplo. Bash python Example. py O para iniciar directamente en el cuaderno IPython. 1) Instale Anaconda (docs. continuum. io/anaconda/installlinux-install) 2) Si no tiene Git instalado, instálelo. Bash sudo apt-get install git 3) Abra el Dash haciendo clic en el icono de Ubuntu en la parte superior izquierda, escriba terminal y seleccione la aplicación Terminal de los resultados que aparecen. 4) Clonar el código fuente de la biblioteca. 5) Muevete a la carpeta de la fuente de la biblioteca. Gitgithub: elsen-trading / elsen-python. git 5) 6) Instale la biblioteca de Elsen Python. Bash python setup. py install 7) Ejecute el código de ejemplo. Bash python Example. py O para iniciar directamente en el cuaderno IPython. Bash pip install - r requirements. txt python setup. py install Opcionalmente se pueden integrar varias bibliotecas comunes: bash pip instalar pandas pip instalar numpy pip instalar ipython pip instalar matplotlib La biblioteca está completamente contenida en el módulo elsen: python de elsen import Para autenticar Con el sistema youll requieren cuatro piezas de información contenida en su Elsen Email de bienvenida: Token de autenticación Identificación de la aplicación Nombre de usuario Contraseña python elsen Elsen () elsen. authenticate (appid appid, nombre de usuario bob, operador de contraseña) Agregar una nueva aplicación. Python elsen. addapplication (correo electrónico bobelsen. co appid appid) Una vez conectado, se pueden agregar nuevos usuarios a una aplicación. Python elsen. adduser (appid, nombre de usuario, contraseña, campos opcionales. Nombre Bob, lastname Trader, email bobelsen. co) python En 1: elsen. getexchanges () Out1: uNASDAQ, uNYSE, uAMEX python En 1: elsen. getindices () Out1: uSP500 Para obtener los filtros más comunes (en términos de número de empresas) disponibles en la consulta del sistema, funciona la función de filtros comunes. Los 10 principales disponibles en el sistema son los siguientes: avgvol30 - Cantidad promedio de acciones negociadas en un período de 30 días. Phigh250 - Porcentaje al precio más alto que una acción ha negociado durante el año anterior. Dailyvolume - Cantidad promedio de acciones negociadas en un día. Currentprice - Precio en tiempo real de un valor o el más reciente listado. Arado250 - Porcentaje al precio más bajo que una acción ha negociado durante el año anterior. Inceibt - Utilidad neta antes de impuestos - incsdws - Promedio ponderado de acciones ordinarias en circulación incluyendo dilución por opciones. - incsdai - EPS (teniendo en cuenta las opciones) incluyendo los gastos ocasionados por eventos inusuales. - incsbas - Promedio ponderado de acciones ordinarias en circulación menos dilución. - incsbai - EPS incluyendo gastos ocasionados por eventos inusuales como desastres naturales, etc. python n 1: elsen. getfilters () 0:10 Out1: ltltfilter: nameincvpti descIncome antes de impuestos, excluyendo cargos no recurrentes y / o créditos. Count500gtgt, ltltfilter: nameincndep descDepreciation Gastos count2gtgt, ltltfilter: nameincxnic descIncome disponible excluyendo los gastos ocasionados por eventos extraordinarios. count504gtgt, ltltfilter: nameincnama descAmortization de Costes de adquisición count0gtgt, ltltfilter: nameincvrrp descReported count0gtgt Resultado Ordinario, ltltfilter: nameincsbtr descBank Ingresos totales count43gtgt, ltltfilter: nameincstps Servicio del Plan de descTotal count83gtgt Costo, ltltfilter: nameincvdcd descDefined Contribución de gastos - count30gtgt doméstica, ltltfilter: nameincvxtc descTransition Costes - Cuenta de post-retiro 8gtgt, ltltfilter: namebalqtsn1 descNúmero de acciones ordinarias propiedad de la propia empresa y sus subsidiarias count477gtgt python In 2: elsen. searchfilters (beneficio) Out2: ltltfilter: nameincvrrp descReported Beneficio ordinario count0gtgt, ltltfilter: nameincvnbp descReported Beneficios netos de negocios Count0gtgt, ltltfilter: nameincvopp descReported Beneficio Operativo count2gtgt, ltltfilter: nameincndta descDealer Cuenta de Operación Cuenta de Beneficio1gtgt, ltltfilter: nameincmigk descNew Cuenta de Beneficio de Negocio0gtgt, ltltfilter: nameincttax descAll los impuestos sobre la base de los beneficios de propiedad del gobierno federal, estatal y / o extranjero. Count484gtgt, ltltfilter: nameincvgrp descUnderwritting Beneficio o pérdida count5gtgt, ltltfilter: nameincsnpm desc La proporción de los beneficios netos a los ingresos (expresada normalmente en) . Count477gtgt, ltltfilter: nameincninc descA ganancias o ganancias totales de la compañía. Count504gtgt python En 1: elsen. getindicators () Out1: ltltindicator: trailinggtgt, ltltindicator: crossgtgt, ltltindicator: emagtgt, ltltindicator: rsigtgt, ltltindicator: macdgtgt, ltltindicator: bollingerbandgtgt, ltltindicator: smagtgt Índice de fuerza relativa: python In1: rsi elsen. getindicators (Rsi) In2: print rsi. shortdesc El Índice de Fuerza Relativa (RSI) mide la tendencia de un precio de valores midiendo la relación de ganancias promedio a pérdidas medias y convirtiéndolo en un índice de 1 a 100. En 3: rsi. () Ulookback: u periodos de retroceso, ulower: uUn menor valor que activará una activación, inclusive., Uname: uRSI, uupper: uUn valor más alto que activará una activación, inclusive. La media móvil simple es un indicador de precio de arrastre, que indica las tendencias en los precios de los valores, midiendo el precio de cierre promedio de un número selecto de períodos antes de la fecha de compra. Al período actual. U: uLimitador más alto que un disparo: activar, activar, activar, activar, activar, activar, activar, etc. Filtro de empresas de bajo precio y bajo volumen flt1 Filtro (namecurrentprice, min0, max200) Filtro flt2 (nameavgvol30, min10000000. 0, max3400000000.0) Configurar la estrategia de estrategia elsen. setupstrategy (universo SP900, indicadores ind1, ind2, filtros flt1, flt2, intervalo 1) Para ejecutar el test posterior, aplique el objeto de estrategia como argumento a setupbacktest junto con un intervalo de fechas. Python backtest elsen. setupbacktest (estrategia de estrategia, iniciar 2014-5-1, final 2014-12-1) Ejecutar el backtest, esperar a los resultados. Backtest. join (timingTrue) backtest. details () Para extraer los detalles específicos de un backtest en el sistema, dado un ID de backtest específico. Utilice los detalles para la función. Python In1: elsen. detailsfor (dfd7faf3-e13c-4293-b55d-33bbd4fb0f9f) python In1: print Devuelve: s backtest. returns () Devuelve: 40193.9147 In2: print Sharpe Ratio: s backtest. sharpe Ratio de Sharpe: 0.77072534093809145889 In3: Print Beta: s backtest. beta () Beta: 0.0000752396488764315 Para obtener todas las métricas para el objeto Backtest puede llamar a la ayuda (backtest) para obtener la lista de todos Propiedades y métodos disponibles. El propio objeto backtest también puede convertirse en un marco de datos Pandas, un objeto JSON o ser serializado en un archivo. Python In1: backtest. todataframe (). In2: backtest. tojson (). En 3: backtest. todataframe () drawdown Out4: 0 45.48239846246275415098 Nombre: drawdown, dtype: object Para tirar de los oficios individuales para un backtest, utilice la función trades que puede generar el objeto de dataframe resultante. Python In1: backtest. trades (). In2: backtest. trades (). Todataframe () bash cd docs html make latexpdf Si presenta un problema con el soporte de Elsen, ponga la siguiente línea al principio de su script. En su informe de error / correo electrónico para apoyar, por favor incluya el siguiente Script o IPython Notebook usado para ejecutar su programa. El archivo de salida elsen-python. log. Los casos de uso también se proporcionan en la forma de portátil IPython para uso interactivo: bash ipython notebook Visualization. ipynb Ok, así que estoy escribiendo una clase que calculará una media móvil simple en una lista de precios. Calcula el promedio de cada N número de precios sin calcular los primeros N-1 días. Esto es lo que tengo: Lo probé haciendo un objeto de clase en la shell x Simplemovingaverage (3, 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) y luego haciendo el método de cálculo por x. calcular la salida que obtuve fue: Así que de mi lista de números su único cálculo hasta 7,8,9 el último número debe ser 9 porque thats el promedio de 8,9,10 y también sólo debe haber 3 ceros desde N Es 3. Esta es la salida que estoy buscando: preguntó Feb 18 14 at 5:32 Lo suficientemente justo, thx. No quiero quitarle importancia al tema, el objetivo era manejar SMA usando una clase. Sólo pensé que podría haber algunos como yo que prefieren mantener las cosas simples, yo uso esas líneas en el código de negociación algorítmica. Sólo tienes que enviar una lista de números (flotadores en mi caso) y un tamaño de ventana de lookback (integer) y it39ll devolver el valor de la media móvil simple actual. Ahora mismo uso 3 sma39s así que encuentro que práctico / conveniente / flexible. Lo que no vemos es que la lista de precios se agrega con un precio para cada barra de negociación antes de ser enviada a esa función. Espero que ayude. Ndash gseattle Jul 24 14 at 9:02 Youve consiguió un fuera por un error. Intente esto: Así que esto podría ilustrar lo que está pasando un poco Así que el problema es que el operador pythons list slice regresa a i en el ejemplo anterior pero no i, (en este ejemplo devuelve i-3, i-2 e i - 1) egEstoy jugando en Python un poco de nuevo, y he encontrado un libro limpio con ejemplos. Uno de los ejemplos es trazar algunos datos. Tengo un archivo. txt con dos columnas y tengo los datos. Yo trazo los datos muy bien, pero en el ejercicio dice: Modifique su programa más para calcular y trazar el promedio de los datos, definido por: donde r5 en este caso (y el yk es la segunda columna en el archivo de datos) . Haga que el programa dibuje tanto los datos originales como el promedio en el mismo gráfico. Hasta ahora tengo esto: ¿Cómo puedo calcular la suma en Mathematica es simple desde su manipulación simbólica (Sumi, por ejemplo), sino cómo calcular la suma en python que toma cada diez puntos en los datos y los promedios, y lo hace Hasta el final de los puntos que miraba el libro, pero no encontró nada que podría explicar esto: heltonbikers código hizo el truco: D Muchas gracias :) Hay un problema con la respuesta aceptada. Creo que necesitamos usar válido en lugar de lo mismo aquí - devolver numpy. convolve (intervalo, ventana, igual). Como ejemplo, pruebe el MA de este conjunto de datos 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - el resultado Debe ser de 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. Pero tener lo mismo nos da una salida incorrecta 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 oxidado para probar esto -: Pruebe esto con amplificador válido mismo y ver si la matemática tiene sentido. Respondió Oct 29 14 at 4:27 Haven39t probado esto, pero I39ll mirar en él, It39s sido un tiempo desde I39ve codificado en Python. Ndash dingod Oct 29 14 at 7:07 dingod Por qué don39t que probar rápidamente con el código oxidado (y el conjunto de datos de muestra (como una simple lista), me publicó. Para algunas personas perezosas (como yo había sido al principio) - su máscara fuera el hecho de que el promedio móvil es incorrecto. Probablemente debería considerar la edición de su respuesta original. He intentado ayer y la doble comprobación me salvó la cara de mirar mal en la presentación de informes a nivel Cxo. Todo lo que tiene que hacer, es tratar Tu mismo promedio móvil una vez con quotvalidquot y otra vez con quotsamequot - y una vez que estés convencido me dan un poco de amor (aka-up-vote) ndash ekta Oct 29 14 at 7: 16Forecasting y Python Parte 1 8211 Promedios móviles Me gustaría patear De una serie que toma diferentes metodologías de predicción y demuestra que utilizan Python. Para obtener el 8216ball rolling8217 quiero empezar con los promedios móviles y idealmente terminar la serie sobre la previsión con modelos ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) Mi objetivo es tener este contenido 8216light8217 en teoría y matemáticas y en lugar de otro se centran en la aplicación en código. Escribo esto tarde por la noche, así que siéntase libre de hacerme ping si tengo algún error. A menudo me refiero al Y predicho como Y sombrero, si no eres consciente, en la ecuación el símbolo del sombrero está situado sobre el pronosticado Y. Previsión con el promedio móvil Promedios móviles debe ser un gran lugar para comenzar cada libro de texto que tengo comienza con mover Promedios para sentar las bases. Las fórmulas son simples y divertidas. Ecuación 1: Ecuación de promedios móviles El modelo de promedios móviles calcula la media de cada observación en los períodos k. En mi código y resultados voy a usar un promedio móvil de 12 periodos, por lo tanto k12. Y hat (t1) es el valor pronosticado para el siguiente período y Y (t) es el valor real en el período t. Un período puede ser horas, días, semanas, meses, año, etc. Dado que el modelo es el mismo independientemente, no voy a especificar una unidad. Yvalues es un subconjunto de todos los valores Y reales introducidos en el código. Establecer mi 8216k8217 (períodos) igual a 12 como voy a calcular una media móvil de 12 periodos. El código itera sobre las observaciones (n), calcula la media para cada intervalo de 12 periodos (k12) y asigna el cálculo a la lista yhat. En caso de que te hayas dado cuenta, yfull es mi lista completa de valores Y, donde yvalues es un subconjunto que ha sido compensado por k. Más en esto abajo en la 8216Offsetting Y Subset List8217 sección. Plot Actual y pronóstico de pronóstico 1. 12 meses de media móvil Medición de los errores de pronóstico Tengo mi pronóstico, pero es todo bien Visualmente el pronóstico sigue bastante bien los valores reales, pero ¿cómo puedo medir la calidad de este pronóstico y luego compararlo con las previsiones Derivados utilizando diferentes métodos. Una forma de medir un pronóstico es midiendo los errores (a. k.a. residuals, Y real 8211 Y hat) He elegido incluir los siguientes métodos para medir los errores de pronóstico en esta discusión. Mean Squared Error (MSE) que mide los promedios de los errores al cuadrado (diferencia entre Y e Y hat). MSE se informa en las mismas unidades que los valores que se estima (Y), por lo que se podría decir que un pronóstico está apagado por 821610.000 unidades8217. Este error puede verse como pequeño si los valores reales varían en miles de millones de unidades. El error podría ser visto como grande si los valores reales sólo varían en los 108217s de miles. Un problema común con el MSE es que pesa fuertemente los grandes valores atípicos que inflan la medición del error. El error cuadrático medio raíz toma la raíz cuadrada del MSE. RMSE representa la desviación estándar de la muestra de los residuos. El error de porcentaje absoluto medio (MAPE) es un método alternativo que reporta el error como un porcentaje. En lugar de decir que el pronóstico está apagado por 8216x units8217, podríamos decir que un pronóstico está apagado por 4. Con frecuencia uso más de un método al comparar los pronósticos ya que cada uno tiene limitaciones, que en algún momento puede dar lugar a mediciones espúreas por uno o dos métodos. Es interesante que el pronóstico anterior (pronóstico 1) no 8216fit8217 los valores reales de manera más efectiva 8211 Es una simple serie de datos, espero que los residuos sean más pequeños. Para calcular los valores de Y hat para el modelo de media móvil de 12 periodos, utilizo una fórmula que mueve el tiempo (t) 12 períodos por delante (véase la ecuación 1). Así fue como me enseñaron originalmente y tengo ejemplos para libros de texto en mi estante de oficina. Este código crea yfull del archivo de datos cargado entonces crea una lista del subconjunto que comienza 12 períodos adentro. Why8230 porque utilizaremos el primer período 12 para lanzar nuestro pronóstico del promedio móvil. Los valores de pronóstico, sin embargo, no 8216fit8217 los valores reales tanto como me gustaría. Están bajo predicción o sobre predicción. Otro método para la predicción promedio móvil sugiere iniciar el pronóstico en el punto medio de 8216k8217. Predicción 1: Datos usando el punto medio de 8216k8217 Pronóstico 2: Medición móvil de 12 periodos Pronóstico 2: Medidas de error MSE: 7,350.78 RMSE: 85.74 MAPE: 0.86 La comparación de las mediciones de error de pronóstico del pronóstico 1 con el pronóstico 2 proporciona una indicación de que el segundo método se adapta mejor Nuestros datos. However8230 Hay una gran cantidad de contenido disponible en Promedios Móviles Centrados que dará detalles completos de cómo calcular los valores de los puntos medios para los períodos pares / impares. No soy esa fuente que estoy demostrando simplemente cómo la reducción del retraso de los promedios alinea mejor nuestros sombreros de Y al actual y mejora las medidas del error. El código es casi idéntico, excepto que la lista de subconjuntos (yvalues) se crea 6 periodos en y se detiene 6 periodos cortos. El promedio de los datos desde el punto medio hacia adelante redujo la cantidad de sobre / bajo la predicción como se hizo en el pronóstico 1. Predicción 2: Los datos cuando el movimiento de los promedios son menos adecuados La predicción del promedio móvil empieza a fallar realmente cuando la serie de datos tiene un componente cíclico o estacionalidad. A continuación se muestra el mismo período de 12 período promedio de código Python contra una serie de datos cíclicos. Previsiones 3: 12 medias móviles del período Previsiones 3: Mediciones de errores MSE: 5,386,003,002.91 RMSE: 73,389.39 MAPE: 48.79 La gráfica y la medida de error calculada indican que las medias móviles no son adecuadas para esta serie. Voy a utilizar esta misma serie con otros modelos de predicción para demostrar las técnicas que hacen ciclos de recogida en los datos.
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