घातीय चलती - औसत - इन - अजगर

तकनीकी सूचक 0.0.15 यह मॉड्यूल स्टॉक के विश्लेषण के लिए कुछ तकनीकी संकेतक प्रदान करता है। यह मॉड्यूल स्टॉक के विश्लेषण के लिए कुछ तकनीकी संकेतक प्रदान करता है। जब मैं कर सकता हूं मैं और अधिक जोड़ूंगा। यदि कोई नया कोड या सुधारों के सुझावों के साथ योगदान करना चाहता है, तो मुक्त महसूस करें। सापेक्ष शक्ति सूचकांक (आरएसआई), आरओसी, एमए लिफाफे सरल मूविंग एवरेज (एसएमए), वेटेड मूविंग एवरेज (डब्लूएमए), एक्सपोनेंसिबल मूविंग एवरेज (एएमए) बोलिंजर बैंड (बीबी), बोलिन्जर बैंडविड्थ, बी। यह मॉड्यूल पायथान 2.7.3 और अंडाक 1.6.1.एचएमएमएम के साथ विंडोज के तहत किया गया था और परीक्षण किया गया था, ऐसा लगता है कि कार्यान्वयन समारोह में यह उद्धरण वास्तव में गलत हो जाना आसान है और स्मृति दक्षता पर अच्छी चर्चा को बढ़ावा दिया है। I39m खुशबू है अगर यह जानना है कि कुछ सही किया गया है इसका मतलब है। ndash रिचर्ड 20 सितंबर को 1 9:23 NumPys एक विशेष डोमेन विशिष्ट समारोह की कमी शायद कोर टीमों अनुशासन और NumPys प्रधानमंत्री निर्देश के लिए निष्ठा के कारण है: एक एन आयामी सरणी प्रकार प्रदान करें। के रूप में के रूप में अच्छी तरह से बनाने के लिए कार्य, और उन arrays अनुक्रमण कई मूलभूत उद्देश्यों की तरह, यह एक छोटा नहीं है, और नमुपी शानदार तरीके से करता है (बहुत) बड़ा SciPy में डोमेन-विशिष्ट पुस्तकालयों (SciPy devs द्वारा उपपैकेजिंग कहा जाता है) का एक बड़ा संग्रह होता है - उदाहरण के लिए, संख्यात्मक अनुकूलन (अनुकूलन), सिग्नल प्रोसेसिंग (सिग्नल), और इंटीग्रल कलन (एकीकृत)। मेरा अनुमान है कि जो समारोह आप कर रहे हैं वह कम से कम एक SciPy subpackages (शायद scipy. signal) में है, लेकिन मैं पहले SciPy Scikits के संग्रह में देखना होगा संबंधित विज्ञानिकों की पहचान करें और वहां के ब्याज के कार्य को देखें। विज्ञान स्वतंत्र रूप से NumPySciPy पर आधारित संकुल विकसित किए गए हैं और किसी विशेष तकनीकी अनुशासन को निर्देशित किया है (जैसे वैज्ञानिक-छवि। Scikits-learn etc. आदि) इनमें से कई थे (विशेष रूप से, संख्यात्मक अनुकूलन के लिए भयानक ओपनऑप्शन) अत्यधिक माना जाता था, परिपक्व परियोजनाएं लंबे थे अपेक्षाकृत नए वैज्ञानिकों के तहत रहना चुनने से पहले रूब्रिक स्कैकिट्स होमपेज को इस तरह की 30 ऐसी वैज्ञानिकों के बारे में उपरोक्त सूची में पसंद किया गया था। हालांकि उनमें से कम से कम कई सक्रिय विकास के अधीन नहीं हैं। इस सलाह के बाद आपको वैज्ञानिक-समय-समय पर ले जाया जाएगा, हालांकि, यह पैकेज अब सक्रिय विकास के अधीन नहीं है। प्रभाव में, पांडु बन गया है, एएएएआईआईके, वास्तविक वास्तविक समय श्रृंखला पुस्तकालय। पांडों के कई कार्य हैं जो कि चलती औसत की गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इनमें से सबसे आसान शायद रोलिंगमेन है। जो आप ऐसा प्रयोग करते हैं: अब, सिर्ज़ ऑब्जेक्ट और विंडो आकार में चलने वाले फ़ंक्शन रोलिंगमेन को कॉल करें। जो नीचे मेरे उदाहरण में 10 दिन है। सत्यापित करें कि यह काम किया है - उदा। मूल श्रृंखला में 10-15 अंकों की तुलना में रोलिंग मतलब के साथ नई सीरीज बनायी गई है, रोलिंगमेन के साथ लगभग एक दर्जन या अन्य फ़ंक्शन अनौपचारिक रूप से पांड्या दस्तावेज में समूहीकृत हो जाते हैं, जिसमें एक दूसरे, संबंधित फ़ंक्शन पांडों में विस्तारित-भारित कार्य (जैसे ईवमा) के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो घाटे वाले औसत चलने की गणना करता है) तथ्य यह है कि इस द्वितीय समूह को पहले (चलती विंडो फ़ंक्शंस) में शामिल नहीं किया गया है, क्योंकि शायद एक तेजी से भारित रूपांतरण एक निश्चित लंबाई वाली खिड़की पर भरोसा न करें मेरे पास उन तिथियों की एक तिथि और एक माप है आईडी प्रत्येक तिथियों के लिए एक घातीय चलती औसत की गणना करना चाहता है। क्या किसी को पता है कि अजगर के लिए यह नया कैसे होगा I यह नहीं दिखता कि औसत मानक अजगर लाइब्रेरी में बनाया गया है, जो मुझे थोड़ा अजीब रूप में मारता है। शायद मैं सही जगह पर नहीं देख रहा हूँ इसलिए, निम्न कोड दिया गया, मैं कैलेंडर तिथियों के चलते भारित औसतन आईक्यू पॉइंट की गणना कैसे कर सकता हूं (संभवत: डेटा को संरचित करने के लिए एक बेहतर तरीका है, कोई सलाह की सराहना की जाएगी) ने 28 जनवरी, 18:01 को 18:01 पूछा, मेरे पायथन एक है थोड़ा गड़बड़ (किसी को भी सुधार करने के लिए इस कोड को संपादित करने के लिए स्वतंत्र महसूस कर सकते हैं, अगर Ive किसी तरह वाक्यविन्यास गड़बड़ कर दी), लेकिन यहाँ जाता है यह फ़ंक्शन, सूची के अंत से, शुरुआत में, पिछड़े कार्य के लिए प्रत्येक मूल्य के लिए घातीय चलती औसत की गणना करता है, जब तक कि किसी तत्व के वजन गुणांक दिए गए एपिसलोन से कम नहीं होता है। फ़ंक्शन के अंत में, यह सूची वापस करने से पहले मूल्यों को उलट देता है (ताकि वे कॉलर के लिए सही क्रम में हो) (साइड नोट: अगर मैं अजगर के अलावा किसी अन्य भाषा का इस्तेमाल कर रहा था, तो आईडी पहले पूर्ण आकार वाले खाली सरणी बनाएं और फिर इसे पीछे की ओर भरें, ताकि मुझे इसे अंत में उलटा न करना पड़े। लेकिन मुझे नहीं लगता कि आप घोषणा कर सकते हैं अजगर में एक बड़ी खाली सरणी और अजगर सूचियों में, एिप्डिंग बहुत पहले से ज्यादा महंगा है, यही वजह है कि मैंने रिवर्स ऑर्डर में सूची बनाई। कृपया मुझे गलत कर दें अगर गलत हो।) अल्फा तर्क प्रत्येक चलना पर क्षय का कारक है। उदाहरण के लिए, यदि आपने 0.5 के अल्फा का इस्तेमाल किया है, तो औसत मूल्य को आगे बढ़ने के बाद निम्न भारित मानों से बना होगा: बेशक, यदि आपके पास मूल्यों की एक विशाल सरणी है, तो दस या पन्द्रह दिन पहले के मूल्यों में बहुत योगदान नहीं होता आज भारित औसत एप्सिलॉन तर्क आपको एक कटऑफ बिंदु सेट करने देता है, जिसके नीचे आप पुराने मूल्यों के बारे में ध्यान देना बंद कर देंगे (चूंकि आज के मूल्य में उनका योगदान नगण्य होगा)। Youd इस तरह कुछ समारोह में आह्वान: 28 जनवरी 09 पर 18:46 उत्तर मैं पायथन पता नहीं है, लेकिन औसत भाग के लिए, क्या आप का मतलब है एक फार्म का एक तेजी से क्षय कम पास फिल्टर जहां अल्फा dttau, dt फिल्टर के टाइमस्टैप , फ़िल्टर के समय निरंतर (इस प्रकार का चर-टाइमस्टेप प्रकार है, इस प्रकार है, सिर्फ 1.0 से अधिक नहीं होने के लिए dttau को क्लिप करें) यदि आप किसी डेट की तरह कुछ फ़िल्टर करना चाहते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप अस्थायी-बिंदु मात्रा में परिवर्तित करते हैं 1 जनवरी 1 9 70 के बाद से सेकेंड की तरह जवाब दिया। मैंने 28 जनवरी को 18:10 उत्तर दिया, मुझे एरिनिओ द्वारा उपरोक्त कोड स्निपेट बहुत उपयोगी है - लेकिन मुझे उन चीजों की ज़रूरत है जो लगातार मूल्यों की धारा को चिकनी कर सकती हैं - इसलिए मैंने इसे इस पर पुन: लागू किया: और मैं इसका उपयोग करता हूं इसे इस तरह से: (जहां पिन. read () का उपयोग अगले मान आईडी को करना है)। उत्तर दिया 12 फ़रवरी 14 20:35 Im हमेशा पंडों के साथ ईएमए की गणना: यह एक उदाहरण है कि यह कैसे करना है: पांडा के बारे में अधिक जानकारी: ईडब्ल्यूएमए: 4 अक्टूबर को 12:42 उत्तर दिया गया है। पांडों के नए संस्करणों में नए और बेहतर कार्य हैं। ndash Cristian Ciupitu 11 मई 16 पर 14:10 ध्यान दें कि उनकी स्प्रेडशीट में विपरीत, मैं एसएमए की गणना नहीं करता, और मैं 10 नमूनों के बाद ईएमए उत्पन्न करने की प्रतीक्षा नहीं करता इसका मतलब है कि मेरे मूल्य थोड़ा भिन्न हैं, लेकिन यदि आप इसे चार्ट करते हैं, तो यह 10 नमूनों के बाद ठीक है। पहले 10 नमूनों के दौरान, मैं गणना करता हूँ कि ईएमए उचित रूप से चिकनी है।