Pelaan Pythonin hieman uudestaan ja löysin siistin kirjan esimerkkeineen Yksi esimerkki on piirtää joitain tietoja. Minulla on tiedosto, jossa on kaksi saraketta, ja minulla on tiedot, jotka tulin kuvaamaan hienosti, mutta harjoituksessa sanoo Muokata ohjelmaa edelleen laskemalla ja piirrä, mistä r 5: n määrittämä datan keskimääräinen keskiarvo ja tässä tapauksessa r 5, ja yk on datatiedoston toinen sarake. Pyydä, että ohjelma piirtää sekä alkuperäisen datan että keskimääräisen keskiarvon sama graafi. Joten olen tähän. Joten miten laskea Summa Mathematica se on yksinkertainen, koska se on symbolinen manipulointi Sum i esimerkiksi, mutta miten laskea summa Python joka vie jokaista kymmentä pistettä tiedot ja keskiarvot se , ja tekee niin loppuun pisteitä. Olen tarkastellut kirjaa, mutta ei löytänyt mitään, joka selittäisi tämän. heltonbikerin koodi teki tempun D. Thank you very much. There on ongelma hyväksytyn vastauksen mielestäni meidän on käytä voimassa sijasta sama täällä - palaa ikkuna, same. As esimerkki kokeilla MA tämän tiedon joukosta 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - tulos olisi 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 mutta joilla on sama antaa meille virheellisen tuotoksen 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.Rusty koodi kokeilla tätä out. Try tämä pätevä sama ja katso, onko matematiikka järkevää. vastikuu 29 lokakuu 14 at 4 27.Haven t kokeillut tätä, mutta minä tarkastelen sitä, Se on ollut jonkin aikaa, koska olen koodattu Python dingod 29 lokakuu 14 klo 7 07. dingod Miksi et kokeilisi tätä nopeasti rusty-koodilla ja esimerkkidata-asetuksella yksinkertaisena listana, jonka lähetin Joillekin laiskeille ihmisille kuin minä olin aluksi - tosiasia, että liukuva keskiarvo on, sinun pitäisi harkita muokata alkuperäistä vastausta. Yritin sitä juuri eilen ja kaksoisvalvonta tallensi minulle haavoja raportoidusti Cxo-tasolle. Sinun tarvitsee vain kokeilla samaa liikkuvaa keskiarvoasi kerran voimassa ja muuna aikana samalla - ja kun olet vakuuttunut, anna minulle rakkaus aka-up-vo te ekta lokakuu 29 14 at 7 16.Moving Keskiarvot Mitä he ovat. Kun suosituimmista teknisistä indikaattoreista liikkuvien keskiarvojen avulla mitataan nykyisen suuntauksen suuntaus Jokainen liikkuvan keskiarvon yleinen kirjoitettu tässä opetusohjelmassa MA on matemaattinen tulos joka lasketaan keskiarvolla useista aiemmista datapisteistä. Kun määritetään, tuloksena oleva keskiarvo piirretään kaaviolle, jotta toimijat voivat tarkastella tasoitettuja tietoja sen sijaan, että keskityttäisiin päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat ominaisia kaikille Rahamarkkinat. Yksinkertaisin liikkuva keskiarvo, joka tunnetaan tavanomaisesti yksinkertaisena liukuva keskiarvona SMA, lasketaan ottamalla tietyn arvoryhmän aritmeettinen keskiarvo Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi lisäämäisit viimeiset 10 päivää ja sitten jakaa tulos 10: llä. Kuviossa 1 viimeisten 10 päivän 110 hintojen summa jaettuna päivien 10 lukumäärällä 10 päivän keskiarvoon saakka Jos elinkeinonharjoittaja toivoo 50 päivän keskiarvon sijaan samanlainen laskentatapa olisi, mutta se sisältäisi hinnat viimeisten 50 päivän aikana. Tuloksena saatu keskiarvo alle 11: ssä ottaa huomioon viimeiset 10 datapistettä, jotta kauppiaille voitaisiin antaa käsitys miten omaisuus on hinnoiteltu viimeisten 10 päivän aikana. Oletko ehkä miettinyt, miksi tekniset toimijat kutsuvat tätä työkalua liikkuvalle keskiarvolle eikä vain tavalliselle keskukselle. Vastaus on, että kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on poistettava asetetaan ja uusien datapisteiden on tullut korvata ne Näin ollen datajoukko siirtyy jatkuvasti uusien tietojen huomioon ottamiseksi, kun se on saatavana Tämä laskentamenetelmä takaa, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon Kuvassa 2, kun uusi arvo sarjasta, punainen ruutu, joka edustaa 10 viimeistä datapistettä, siirtyy oikealle ja viimeinen 15: n arvo lasketaan laskelmasta. Koska suhteellisen pieni arvo 5 korvaa 15: n suurimman arvon, voit kokeilla ct nähdäksesi datasarjan keskimääräisen lasku, mikä se, tässä tapauksessa 11: stä 10: een. Mihin liikuttavat näyttävät Kun MA: n arvot on laskettu, ne piirretään kaaviolle ja yhdistetään sitten luomaan liikkuva keskirivi Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten kauppiaiden kaavioissa, mutta miten niitä voidaan käyttää voi vaihdella huomattavasti enemmän myöhemmin. Kuten kuvasta 3 nähdään, on mahdollista lisätä useampia liikkuvia keskiarvoja mihin tahansa kaavioon laskujen aikajaksojen lukumäärän säätäminen Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritseviltä tai hämmentäviltä aluksi, mutta sinun on tottunut niihin ajan mittaan. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimääräinen hinta viimeisen 100 päivän aikana. Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä näyttää, esitämme toisenlaisen liikkuvan keskiarvon ja tarkastelemme, miten se eroaa edellä mainituista yksinkertaisista liikkuvista keskiarvoista. Yksinkertainen movin g keskiarvo on erittäin suosittu kauppiaiden keskuudessa, mutta kuten kaikki tekniset indikaattorit, sillä on sen kriitikot. Monet henkilöt väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajoitettu, koska tietosarjojen jokainen piste on painotettu sama riippumatta siitä, missä se esiintyy sekvenssissä Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niillä pitäisi olla suurempi vaikutus lopputulokseen. Vastauksena tähän kritiikkiin kauppiaat alkoivat kiinnittää enemmän huomiota viimeaikaisiin tietoihin, mikä on johtanut erilaisten keksintöjen keksimiseen Uusimmat keskiarvot, joista suosituin on eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA Lue lisää lukemasta Painotettujen siirtojen keskiarvot ja Mikä on ero SMA: n ja EMA: n välillä. Exponential Moving Average Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on liikkuvan keskiarvon tyyppi joka painottaa viimeaikaisia hintoja enemmän yrittäessään saada sen reagoimaan uusiin tietoihin. EMA: n laskemisen hieman monimutkaisen yhtälön oppiminen voi Se on tarpeetonta monille kauppiaille, koska lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat puolestasi. Mutta matematiikan geeksit siellä ovat EMA-yhtälö. Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, että mitään arvoa ei ole käytettävissä edellisen EMA: n käyttämiseksi Pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskeminen yksinkertaisella liukuva keskiarvo ja ylläpitämällä yllä olevaa kaavaa. Me tarjosimme sinulle esimerkkilaskennan, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, miten laskea sekä yksinkertaisen liukuvan keskiarvon että eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt, kun olet ymmärtänyt paremmin SMA: n ja EMA: n laskemisen, katsotaanpa, kuinka nämä keskiarvot poikkeavat tarkastelemalla EMA: n laskennassa huomaat, että viimeaikaisissa datapisteissä korostetaan enemmän painotettua keskimääräistä tyyppiä. Kuviossa 5 kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä 1 5, mutta EMA reagoi nopeammin muuttuviin hintoihin Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta on laskussa Tämä reagointi on tärkein syy siihen, miksi monet kauppiaat haluavat käyttää EMA SMA: n kautta. Mitä ovat erilaiset päivät keskimäärin Moving averages ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä voi vapaasti valita haluamansa aikaväliä keskimääräisen keskiarvon luomisen yhteydessä. Yleisimmät keskimääräiset liikkeet ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää Mitä lyhyempi on keskimääräisen arvon luomiseen käytetty aika, sitä herkempi hintahintojen muutos. Mitä kauemmin ajanjakso, herkempi tai tasaisempi, keskimääräinen on Ei ole oikea aikakehys käytettäväksi liikuttavien keskiarvojen määrittämisessä Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinulle on kokeilla useita eri aikavälejä, kunnes löydät strategiasi sopivaksi. Tiedän, että tämä on vanha kysymys, mutta tässä on ratkaisu, joka ei käytä mitään ylimääräisiä tietorakenteita tai kirjastoja. Se on lineaarinen syöttöluettelon elementtien lukumäärän suhteen, enkä voi ajatella muuta tapaa tehostaa sitä, jos joku tietää paremman tavan jakaa tulos, kerro minulle. NOTE tämä olisi paljon nopeammin käyttäen numpy array sijaan lista, mutta halusin poistaa kaikki riippuvuudet Lisäksi olisi mahdollista parantaa suorituskykyä monisäikeinen toteutus. Toiminto olettaa, että panos luettelo on yksiulotteinen, joten ole varovainen. Voit laskea juoksevan keskiarvon. Onneksi numpy sisältää convolve-toiminnon, jota voimme käyttää nopeuttamaan asioita. Juokseva keskiarvo vastaa konvolvenssi x vektorilla, joka on N pitkä, kaikki jäsenet, jotka ovat yhtä kuin 1 N Konvolven epätäsmällinen toteutus sisältää alkavan ohimenevän, joten sinun on poistettava ensimmäiset N-1 pistettä. Konettani nopea versio on 20-30 kertaa nopeampi riippuen syöttövektorin pituudesta ja koko keskiarvonlaskuikkuna. Huomaa, että convolve ei sisällä samaa tilaa, joka tuntuu siltä, että sen pitäisi käsitellä alkavan ohimenevää ongelmaa, mutta se jakaa sen alku - ja loppupuolella. Se poistaa transientin loppuun ja alussa ei ole yhtä hyvin, Luulen, että se on tärkeysjärjestys, en tarvitse yhtä paljon tuloksia kustannuksella saada kaltevuus kohti nollaa, joka ei ole siellä BTW: ssä, tässä on komento, joka näyttää eri tiloihin täynnä, samoja , kelvollinen plot convolve ones 200,, ones 50, 50, mode m m-tilassa modes -10, 251, - 1, 1 1 legenda-tilat, loc alhaalta keskellä pyplot ja numpy imported lapis 24 maaliskuu 14 13 56.pandas on sopivampi kuin NumPy tai SciPy Sen funktio rollingmean tekee työtä mukavasti Se myös palauttaa NumPy-taulukon, kun panos on array. It on vaikea voittaa rollingmean suorituskykyä millä tahansa mukautetun puhdasta Python täytäntöönpanoa Tässä on esimerkki suorituskykyä vastaan kaksi ehdotetuista ratkaisuista tässä on myös mukavia vaihtoehtoja siitä, miten käsitellä reunan arvoja. Olen aina ärsyttää signaalinkäsittelytoiminto, joka palauttaa lähtösignaaleja, jotka ovat eri muotoisia kuin tulosignaalit, kun molemmat sisääntulot ja lähdöt ovat samantyyppisiä, kuten molemmat ajalliset signaalit. Se rikkoo vastaavuuden ja siihen liittyvän riippumattoman muuttujan, esimerkiksi aikataulun, taajuuden parantamisen tai vertailun kanssa, ei ole välitöntä asiaa, jos jakat tunteen, kannattaa muuttaa ehdotetun toiminnon viimeisiä rivejä samana paluuna y windowlen-1 - windowslen-1 Christian O Reilly 25. elokuuta 15 klo 19 56. Aivan myöhässä puolueelle, mutta olen tehnyt oman pienen tehtävän, joka ei kierrä päitä tai tyynyjä nollilla, joita sitten käytetään keskimäärin löytämiseen. , että se myös uudelleenäyttää signaalin lineaarisesti välimatkoina. Muokkaa koodia halutessasi saadaksesi muita ominaisuuksia. Menetelmä on yksinkertainen matriisikirjoittaminen normalisoidulla Gaussin ytimellä. Yksinkertainen käyttö sinimuotoisella signaalilla lisättynä normaali jaettu melu. Tämä kysymys on nyt jopa vanhempi kuin kun NeXuS kirjoitti siitä viime kuussa, mutta pidän siitä, miten hänen koodinsa käsittelee reunakohtia Kuitenkin, koska se on yksinkertainen liukuva keskiarvo, sen tulokset ovat jäljessä niitä tietoja, joita koskevat I ajattelivat, että reuna-asioiden käsitteleminen tyydyttävällä tavalla kuin NumPy s - tilat, jotka olivat yhtä päteviä ja täynnä, voitaisiin saavuttaa soveltamalla samankaltaista lähestymistapaa konvoluutioon perustuvassa menetelmässä. Myöntämismenetelmä käyttää keskitettyä juoksevaa keskiarvoa, jotta tulokset saatetaan yhdenmukaiseksi niiden tietojen kanssa. kaksi muuta pisteitä, jotka ovat käytettävissä täysimittaisen ikkunan käytössä, juoksevan keskiarvon lasketaan peräkkäin pienemmistä ikkunoista matriisin reunoilla Itse asiassa peräkkäisemmistä suuremmista ikkunoista, mutta se on toteutuksen yksityiskohdat. Se on suhteellisen hidas, koska se käyttää konvoluutiota ja todellinen Pythonista voisi todennäköisesti puhaltaa melko paljon, mutta uskoakseni, että ajatus, joka oli 2. tammikuuta klo 28 28. on hieno mutta hidas, kun ikkunan leveys kasvaa suuriksi. mutta tehokkaampia algoritmeja, mutta näyttävät kykenemättömäksi käsittelemään reuna-arvoja Olen itsekin toteuttanut algoritmin, joka voi käsitellä tätä ongelmaa hyvin, jos tämä ongelma on julistettu. Tulo-parametri mergenum voidaan ajatella 2 ikkunanleveydeksi 1. Tiedän, että tämä koodi on vähän bittinen lukukelvoton, jos u on hyödyllinen ja haluat joitakin laajentumisia, kerro minulle ja päivitän tämän vastauksen. Koska selitys voi maksaa minulle paljon aikaa, toivon, että teen sen vain, kun joku tarvitsee sitä. Anna anteeksi laiskuuntani. Jos vain u on kiinnostunut sen alkuperäisestä versiosta. Se on entistä lukukelvoton ensimmäinen ratkaisu pääsee eroon reunan ongelmasta täyttämällä nollia ympäri taulukko, mutta toinen ratkaisu lähetetty täällä hoitaa sen kova ja suora tapa. Viimeisessä lauseessa minä yritettiin ilmoittaa, miksi se auttaa liukuvirhevirheen Jos kaksi arvoa ovat suunnilleen samaa suuruusluokkaa, lisäämällä ne menettää vähemmän tarkkuutta kuin jos lisäsit erittäin suuren määrän hyvin pieneen. Koodi yhdistää viereisen valu niin että jopa välisummat olisi aina oltava kohtuullisen lähellä suuruusluokkaa, jotta minimoidaan liukulukuvirhe Mikään ei ole hölmöä, mutta tämä menetelmä on tallentanut pari erittäin huonosti toteutettua hanketta tuotannossa Mayur Patel 15. joulukuuta 14 klo 17 22. Alleo sijaan yksi lisäys arvoa kohti, teet kaksi. Todistus on sama kuin bit-flipping ongelma. Tämän vastauksen kohta ei kuitenkaan välttämättä ole suorituskykyä, mutta tarkkuus. Muistin käyttö 64-bittisten arvojen keskiarvoon ei ylitä 64 elementtiä välimuistissa, joten se on ystävällinen muistin käytössä sekä Mayur Patel 29.12. klo 17 04.
Comments
Post a Comment