Viktat Glidande Medelvärde Python

Jag har data som samplas med väsentligen slumpmässiga intervaller. Jag skulle vilja beräkna ett viktat glidande medelvärde med hjälp av numpy eller annat pythonpaket. Jag har ett grovt genomförande av ett glidande medelvärde, men jag har problem med att hitta en bra väg att göra ett viktat glidande medelvärde, så att värdena mot mitten av facket vägs mer än värden mot kanterna. Jag genererar några provdata och sedan tar ett glidande medelvärde. Hur kan jag lättast genomföra ett viktat glidande medelvärde Tack. Använd råd från crs17 för att använda vikter I funktionen kom jag upp viktad genomsnittsfunktion som använder en Gaussisk funktion för att vikta data. Resultaten ser bra ut. Jag har en rad datum och en mätning på var och en av dessa datum. Jag vill beräkna ett exponentiellt glidande medelvärde för varje av datumen vet någon hur man gör det här. Jag är ny på python Det verkar inte som att medelvärdena är inbyggda i standard pythonbiblioteket, vilket slår mig som lite konstigt. Kanske ser jag inte på rätt ställe. Så, Med tanke på följande kod, hur kan jag beräkna det rörliga vägda genomsnittet av IQ-poäng för kalenderdatum. det är förmodligen ett bättre sätt att strukturera data, vilket råd skulle uppskattas. Skriven 28 jan 09 klockan 18 01.My python är lite rostig. Vem som helst kan gärna redigera den här koden för att göra korrigeringar om jag har förstört syntax på något sätt, men här går. Denna funktion går bakåt, från slutet av listan till början, beräkning av exponentiell glidande medelvärde för varje värde genom att arbeta bakåt tills viktkoefficienten för ett element är mindre än det givna epsilonet. Vid slutet av funktionen, vänds värdena innan du återgår listan så att de återgår i rätt ordning för den som ringer. SIDE NOTE Om jag använde ett annat språk än python, skapade jag en fullstorad tom array först och fyllde sedan den bakåt-order så att jag inte skulle behöva vända det i slutet. Men jag tror inte att du kan deklarera En stor tom matris i python Och i pythonlistor är tillägget mycket billigare än förlagd, vilket är anledningen till att jag byggde listan i omvänd ordning. Rätta mig om jag är fel. Alfa-argumentet är sönderfallsfaktorn vid varje iteration. Till exempel, Om du använde en alfa av 0 5, skulle dagens glidande medelvärde bestå av följande viktvärden. Naturligtvis, om du har ett stort antal värden, har värdena från tio eller femton dagar sedan inte bidragit mycket Till dagens viktiga medelvärde Med epsilon-argumentet kan du ange en cutoff-punkt under vilken du kommer att sluta bry dig om gamla värden eftersom deras bidrag till dagens värde kommer att vara obetydligt. Du döjer funktionen något som this. answered 28 jan 09 på 18 46. Jag vet inte Python, men för medelvärdet del, menar du ett exponentiellt sönderfallande lågpassfilter i formen. där alfa dt tau, dt filterets tidpunkt, tau filterets tidskonstant, variabelstegsformen för detta är som följer, bara klipp dt tau att inte vara mer än 1 0.Om du vill filtrera något som ett datum, se till att du konverterar till en flytande punktmängd som några sekunder sedan 1 jan 1970. svarade den 28 januari kl. 18 10. Jag hittade ovanstående kodbit Av earino ganska användbar - men jag behövde något som kunde ständigt släta en ström av värden - så jag refactored det till detta. och jag använder den så här. var producerar nästa värde jag skulle vilja konsumera. svarade 12 februari 14 på 20 35. Jag mber alltid EMAs med Pandas. Här är ett exempel hur man gör det. Mer info om Pandas EWMA. svarade 4 okt 15 kl 12 42. Don t nyare versioner av Pandas har nya och bättre funktioner Cristian Ciupitu 11 maj 16 på 14 10. Notera att till skillnad från i kalkylbladet, beräknar jag inte SMA och jag väntar inte på att generera EMA efter 10 prov. Det betyder mina värden skiljer sig något, men om du kartlägger det följer det exakt efter 10 prov Under de första 10 proverna, beräknar EMA jag är lämpligt smoothed. technicalindicators 0 0 16.Denna modulen ger några tekniska indikatorer för att analysera stocks. This modulen ger några tekniska indikatorer för att analysera lager. När jag kan, lägger jag till mer. Om någon vill bidra med nya kod eller korrigeringsförslag, känner du dig fri. Relativ styrka Index RSI, ROC, MA kuvert Enkelt rörligt medelvärde SMA, Viktat Flyttande medelvärde WMA, Exponentiell rörlig medelvärde E MA Bollinger Bands BB, Bollinger Bandwidth, B. Det kräver numpy. Denna modulen har gjorts och testats under Windows med Python 2 7 3 och numpy 1 6 1.