Exponential moving average numpy

Ini adalah pembungkus Python untuk TA-LIB berdasarkan Cython dan bukan SWIG. Dari homepage: TA-Lib banyak digunakan oleh pengembang perangkat lunak perdagangan yang membutuhkan untuk melakukan analisis teknis data pasar keuangan. Meliputi 150 indikator seperti ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands, dll. Pengenalan pola candlestick Open source API untuk CC, Java, Perl, Python dan 100 Managed Protokol Python asli menggunakan SWIG yang sayangnya sulit dipasang dan dipasang. Seefisien mungkin. Oleh karena itu proyek ini menggunakan Cython dan Numpy untuk secara efisien dan bersih mengikat hasil produksi TA-Lib 2-4 kali lebih cepat dari pada antarmuka SWIG. Instal TA-Lib atau Baca Dokumen Mirip dengan TA-Lib, antarmuka fungsi menyediakan pembungkus ringan dari indikator TA-Lib yang terpapar. Setiap fungsi mengembalikan sebuah array output dan memiliki nilai default untuk parameter mereka, kecuali ditentukan sebagai argumen kata kunci. Biasanya, fungsi ini akan memiliki periode tampilan awal (jumlah observasi yang diperlukan sebelum keluaran dihasilkan) diatur ke NaN. Semua contoh berikut menggunakan fungsi API: Hitunglah rata-rata pergerakan sederhana dari harga penutupan: Menghitung pita bollinger, dengan rata-rata pergerakan tiga eksponensial: Menghitung momentum harga penutupan, dengan jangka waktu 5: API Ringkasan Cepat Jika Anda Sudah terbiasa menggunakan fungsi API, sebaiknya Anda merasa betah menggunakan API abstrak. Setiap fungsi mengambil masukan yang sama, dilewatkan sebagai kamus array Numpy: Fungsi dapat diimpor secara langsung atau instantiated dengan nama: Dari sana, fungsi pemanggilan pada dasarnya sama dengan fungsi API: Pelajari lebih lanjut penggunaan TA-Lib di sini. . Indikator yang Didukung Kami dapat menunjukkan semua fungsi TA yang didukung oleh TA-Lib, baik sebagai daftar atau sebagai dikte menurut kelompok (misalnya Studi Tumpang Tindih, Indikator Momentum, dll): Kelompok Fungsi Analisis Seri Waktu Sederhana Dari Indeks SampP 500 Dalam hal ini Posting blog dengan baik memeriksa beberapa teknik umum yang digunakan dalam analisis time series dengan menerapkannya pada kumpulan data yang berisi nilai penutupan harian untuk indeks pasar saham SampP 500 dari tahun 1950 sampai sekarang. Tujuannya adalah untuk mengeksplorasi beberapa gagasan dan konsep dasar dari analisis deret waktu, dan amati dampaknya bila diterapkan pada kumpulan data dunia nyata. Meskipun tidak mungkin untuk benar-benar memprediksi perubahan indeks menggunakan teknik ini, gagasan yang disajikan di sini secara teoritis dapat digunakan sebagai bagian dari strategi yang lebih besar yang melibatkan banyak variabel tambahan untuk melakukan regresi atau usaha pembelajaran mesin. Analisis deret waktu adalah cabang statistik yang melibatkan penalaran tentang urutan urutan nilai terkait untuk mendapatkan statistik dan karakteristik data lainnya yang bermakna. Ini digunakan dalam berbagai disiplin ilmu termasuk ekonometri, pemrosesan sinyal, peramalan cuaca, dan pada dasarnya bidang lainnya yang melibatkan data deret waktu. Teknik ini sering digunakan untuk mengembangkan model yang dapat digunakan untuk mencoba meramalkan nilai seri masa depan, baik sendiri maupun dalam konser dengan variabel lain. Untuk memulai, mari kita download dulu datanya. Saya mendapatkan data historis dari Yahoo Finance. Yang mencakup link untuk mendownload semuanya sebagai file. csv. Sekarang kita bisa mengisi set data dan melihat-lihat. Saya menggunakan beberapa perpustakaan Python yang populer untuk analisisnya, jadi semua kodenya dengan Python. Data dalam urutan kronologis terbalik jadi saya diurutkan berdasarkan tanggal dan kemudian mengatur indeks dari frame data ke kolom tanggal. Jika melihat data ada beberapa bidang tapi fokus hanya pada harga penutupan saja. Mari plot data terlebih dahulu dan lihat seperti apa tampilannya. Hal pertama yang harus diperhatikan, selain dari dua putaran raksasa di ujung ekor yang sesuai dengan pasar yang terjadi pada tahun 2002 dan 2008, adalah data tersebut jelas tidak bergerak. Ini masuk akal untuk data pasar karena cenderung naik dalam jangka panjang lebih banyak daripada yang terjadi. Ini adalah masalah untuk analisis deret waktu meskipun data non-stasioner sulit dipikirkan. Hal pertama yang bisa kita coba adalah perbedaan pertama dari seri. Dengan kata lain, kurangi nilai sebelumnya t-1 dari nilai sekarang t untuk mendapatkan selisih d (t). Data tidak lagi tampak tren dari waktu ke waktu dan malah berpusat di sekitar 0. Masalah lain adalah masalah. Lihatlah variannya. Awal yang sangat kecil dan terus meningkat seiring berjalannya waktu. Ini adalah pertanda bahwa datanya tidak hanya bersifat non-stasioner namun juga meningkat secara eksponensial. Besarnya variasi sehari-hari pada saat ini benar-benar mengecilkan besarnya perubahan pada tahun 1950. Untuk mengatasi hal ini, terapkan log dengan baik ke seri aslinya. Jadi, memberi kita harga penutupan yang asli dengan transformasi log yang diterapkan untuk meratakan data dari kurva eksponensial ke kurva linier. Salah satu cara untuk melihat secara visual efek yang ditransformasikan log adalah menganalisis varians dari waktu ke waktu. Kita dapat menggunakan statistik varian bergulir dan membandingkan rangkaian asli dan seri log. Perhatikan bahwa di grafik atas, kita bahkan tidak dapat melihat variasi sampai akhir 80-an. Pada grafik terbawah namun memiliki cerita yang berbeda, perubahan nilai terlihat jelas di seluruh kumpulan data. Dari pandangan ini, jelas bahwa transformasi kita telah membuat varians relatif konstan. Sekarang kita bisa melihat variasi data sebelumnya yang sedikit lebih baik dari sebelumnya. Kita masih perlu mengambil perbedaan pertama meski begitu memungkinkan menghitungnya dari seri log. Jauh lebih baik Kami sekarang memiliki model rangkaian waktu stasioner perubahan harian pada indeks SampP 500. Sekarang mari kita buat beberapa variabel lag y (t-1), y (t-2) dll dan periksa hubungannya dengan y (t). Perhatikan 1 dan 2 hari kelambatan seiring dengan kelambatan mingguan dan bulanan untuk mencari efek musiman. Salah satu cara visual yang menarik untuk mengevaluasi hubungan antara variabel tertinggal adalah dengan melakukan scatter plot dari variabel asli vs variabel tertinggal dan melihat di mana letak distribusinya. Kita bisa melakukan ini dengan plot bersama menggunakan paket seaborn. Perhatikan seberapa erat massanya sekitar 0. Ini juga terlihat cukup merata - distribusi marjinal pada kedua sumbu kira-kira normal. Hal ini tampaknya menunjukkan bahwa mengetahui nilai indeks suatu hari tidak memberitahu kita banyak tentang apa yang akan dilakukan keesokan harinya. Mungkin tidak mengherankan jika ada korelasi yang sangat kecil antara perubahan nilai dari hari ke hari ke hari berikutnya. Meskipun saya tidak merencanakannya di sini, variabel tertinggal lainnya yang kami buat di atas menunjukkan hasil yang serupa. Mungkin ada hubungan dengan langkah lag lainnya yang belum pernah kami coba, namun tidak praktis untuk menguji setiap nilai lag yang mungkin secara manual. Untungnya ada kelas fungsi yang bisa melakukan hal ini secara sistematis untuk kita. Fungsi auto-correlation menghitung korelasi antara variabel dan dirinya pada setiap lag step sampai batas tertentu (dalam hal ini 40). Fungsi auto-korelasi parsial menghitung korelasi pada setiap lag step yang TIDAK sudah dijelaskan oleh sebelumnya, lower-order lag steps. Kita bisa merencanakan hasilnya untuk melihat apakah ada korelasi yang signifikan. Hasil korelasi otomatis dan parsial-autokorelasi sangat dekat satu sama lain (saya hanya merencanakan hasil korelasi otomatis di atas). Apa ini menunjukkan bahwa tidak ada korelasi signifikan (0,2) antara nilai pada waktu t dan kapan saja sebelum sampai dengan 40 langkah di belakang. Agar kata-kata, serial ini berjalan acak. Teknik menarik lainnya yang bisa kita coba adalah dekomposisi. Ini adalah teknik yang mencoba memecah rangkaian waktu menjadi faktor tren, musiman, dan residual. Statsmodels hadir dengan fungsi dekomposisi di luar kotak. Karena kita tidak melihat adanya siklus nyata dalam data, visualisasi tidak begitu efektif dalam kasus ini. Untuk data dimana ini adalah pola musiman yang kuat meski bisa sangat bermanfaat. Misalnya, misalnya, adalah contoh dari dokumentasi statsmodel yang menunjukkan data emisi CO2 dari waktu ke waktu. Dekomposisi jauh lebih berguna dalam kasus ini. Ada tiga komponen yang jelas berbeda dengan deret waktu - garis tren, penyesuaian musiman, dan nilai residu. Masing-masing perlu dipertanggungjawabkan dan dimodelkan dengan tepat. Kembali ke data stok kami, sudah mengamati bahwa jalannya acak dan bahwa variabel yang tertinggal sepertinya tidak berdampak banyak, namun kami masih dapat mencoba beberapa model ARIMA dan melihat apa yang kami dapatkan. Mari kita mulai dengan model rata-rata bergerak sederhana. Jadi sekilas sepertinya model ini berjalan cukup baik. Tetapi meskipun perkiraan tersebut sepertinya benar-benar dekat (garis hampir tidak dapat dibedakan), ingatlah bahwa kami menggunakan seri yang tidak berbeda Indeks hanya berfluktuasi persentase kecil sehari-hari relatif terhadap nilai absolut total. Yang kami inginkan adalah memprediksi perbedaan pertama, atau pergerakan sehari-hari. Kita dapat menjalankan kembali model dengan menggunakan seri yang berbeda, atau menambahkan istilah I ke model ARIMA (menghasilkan model (1, 1, 0)) yang harus mencapai hal yang sama. Mari kita coba menggunakan seri yang berbeda. Agak sulit untuk diceritakan, tapi sepertinya perubahan yang diperkirakan pada umumnya jauh lebih kecil daripada perubahan yang sebenarnya. Mungkin layak untuk melihat lebih dekat subkumpulan data untuk melihat apa yang sebenarnya sedang terjadi. Jadi sekarang cukup jelas bahwa ramalannya jauh. Memprediksi sedikit variasi kecil relatif terhadap apa yang sebenarnya terjadi sehari-hari. Sekali lagi, ini lebih tidak diharapkan dengan model rata-rata bergerak sederhana dari rangkaian waktu berjalan acak. Tidak ada cukup informasi dari hari-hari sebelumnya untuk secara akurat menyiarkan apa yang akan terjadi keesokan harinya. Model rata-rata bergerak tidak tampak berjalan dengan baik. Bagaimana dengan model pemulusan eksponensial Exponential smoothing menyebarkan dampak nilai sebelumnya dengan menggunakan bobot eksponensial, jadi hal-hal yang terjadi lebih baru-baru ini lebih berdampak daripada hal-hal yang terjadi sejak lama. Mungkin bentuk rata-rata yang lebih pintar ini akan lebih akurat Anda mungkin bisa menebak jawabannya. Jika memprediksi pasar saham semudah ini, semua orang akan melakukannya. Seperti yang saya sebutkan di atas, intinya analisis ini bukan untuk mengklaim bahwa Anda dapat memprediksi pasar dengan teknik ini, namun untuk menunjukkan jenis analisis yang mungkin ada Gunakan saat memecah data time series. Analisis deret waktu adalah bidang yang sangat kaya dengan banyak analisis teknis daripada yang saya masuki ke sini (kebanyakan masih saya pelajari). Jika Anda tertarik untuk menyelam lebih dalam, saya merekomendasikan catatan ini dari seorang profesor di Duke. Banyak dari apa yang saya pelajari tentang bidang yang saya ambil dari membaca sumber online seperti ini. Akhirnya, kode sumber asli dari posting ini di-host di GitHub di sini. Bersama dengan berbagai notebook lainnya. Merasa bebas untuk memeriksanya Ikuti saya di twitter untuk mendapatkan update posting baru. Meluncurkan Normalisasi Batch di Tensorflow Sel 29 Maret 2016 Normalisasi batch, seperti yang dijelaskan pada paper bulan Maret 2015 (kertas BN2015) oleh Sergey Ioffe dan Christian Szegedy, adalah sederhana. Dan cara efektif untuk meningkatkan kinerja jaringan syaraf tiruan. Di kertas BN2015, Ioffe dan Szegedy menunjukkan bahwa normalisasi batch memungkinkan penggunaan tingkat belajar yang lebih tinggi, bertindak sebagai regulator dan dapat mempercepat pelatihan sebanyak 14 kali. Dalam posting ini, saya menunjukkan bagaimana menerapkan normalisasi batch di Tensorflow. Edit 071216. Saya telah memperbarui posting ini untuk mencakup perhitungan mean populasi dan varians pada waktu pengujian secara lebih rinci. Edit 020816 Jika Anda mencari normalisasi berulang berulang (misal dari Cooijmans et al. (2016)), saya telah mengunggah penerapan Tensorflow yang bekerja di sini. Satu-satunya bagian yang rumit dari implementasi, dibandingkan dengan normalisasi batch feedforward yang mempresentasikan posting ini, adalah menyimpan variabel populasi yang terpisah untuk berbagai timesteps yang berbeda. Masalah normalisasi Batch dimaksudkan untuk mengatasi masalah berikut: Perubahan parameter model selama pembelajaran mengubah distribusi output dari setiap lapisan tersembunyi. Ini berarti bahwa lapisan selanjutnya perlu menyesuaikan diri dengan perubahan (sering kali bising) ini selama pelatihan. Normalisasi batch secara singkat Untuk mengatasi masalah ini, kertas BN2015 menganjurkan normalisasi batch input ke fungsi aktivasi masing-masing perawat (misalnya fungsi sigmoid atau ReLU) selama latihan, sehingga masukan ke fungsi aktivasi di setiap batch pelatihan memiliki Mean dari 0 dan varians dari 1. Misalnya, menerapkan normalisasi batch ke aktivasi (sigma (Wx b)) akan menghasilkan (sigma (BN (Wx b))) dimana (BN) adalah transformasi normalisasi batch. Bets menormalisasi transformasi Untuk menormalkan nilai di seluruh batch (yaitu pada batch menormalkan nilainya), kita kurangi mean batch, (muB). Dan bagi hasilnya dengan standar batch deviasi, (sqrt). Perhatikan bahwa konstanta kecil (epsilon) ditambahkan ke varians agar tidak terbagi nol. Jadi, transformasi normalisasi batch awal dari nilai yang diberikan, (xi). Adalah: BN (xi) frac Karena transformasi normalisasi batch yang diberikan di atas membatasi input ke fungsi aktivasi ke distribusi normal yang ditentukan, ini dapat membatasi kekuatan representasi lapisan. Oleh karena itu, kami mengizinkan jaringan untuk membatalkan transformasi normalisasi batch dengan mengalikan parameter skala baru (gamma) dan menambahkan parameter pergeseran baru (beta). (Gamma) dan (beta) adalah parameter yang bisa dipelajari. Menambahkan (gamma) dan (beta) yang menghasilkan transformasi normalisasi batch akhir berikut: BN (xi) gamma (frac) beta Menerapkan normalisasi batch di Tensorflow Kami akan menambahkan normalisasi batch ke jaringan syaraf tiruan dasar yang terhubung yang memiliki dua lapisan tersembunyi 100 neuron masing-masing dan menunjukkan hasil yang serupa pada Gambar 1 (b) dan (c) kertas BN2015. Perhatikan bahwa jaringan ini belum umum cocok untuk digunakan pada waktu uji. Lihat bagian Membuat prediksi dengan model belwo untuk alasan mengapa, begitu pula versi tetap. Impor, config