Simple Moving Average Python

Nós apresentamos anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto das estatísticas, também chamada de média de deslocamento, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior, traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que devemos chamar yMA: Em primeiro lugar, let8217s igualam o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso em contexto: O resultante Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s traçam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa em 3: Compartilhe isso: Curtiu: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil eu Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: Ok, então eu estou escrevendo uma aula que calculará uma média móvel simples em uma lista de preços. Ele calcula a média a cada N número de preços sem calcular os primeiros N-1 dias. Isto é o que eu tenho: eu testei ele fazendo um objeto de classe no shell x Simplemovingaverage (3, 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) e, em seguida, fazendo o método de cálculo por x. calcular a saída que recebi foi: então, da minha lista de números, só calcula até 7,8,9, o último número deve ser 9 porque essa é a média de 8,9,10 e também deve haver apenas 3 zeros desde N É 3. Esta é a saída Estou procurando: solicitado 18 de fevereiro 14 em 5: 32Os exemplos a seguir produzem uma média móvel dos valores de WINDOW precedentes. Nós truncamos os primeiros valores (WINDOW -1), já que podemos encontrar a média antes deles. (O comportamento padrão para a convolução é assumir que os valores antes do início da nossa sequência são 0). (Mais formalmente, construímos a seqüência y para a seqüência x onde yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Isso faz uso da função de convolução numpy8217s. Esta é uma operação média móvel de propósito geral. Alterar as ponderações faz com que alguns valores sejam mais importantes para compensar adequadamente, permite que você veja a média em torno do ponto em vez do ponto anterior. Em vez de truncar valores podemos consertar os valores iniciais, como ilustrado neste exemplo: