technicalindicators 0.0.15 Hierdie module bied 'n paar tegniese aanwysers vir die ontleding van aandele. Hierdie module bied 'n paar tegniese aanwysers vir die ontleding van aandele. Toe ek kan ek sal meer by te voeg. As iemand wil bydra met nuwe kode of regstellings / voorstelle, voel vry. Relatiewe sterkte-indeks (RSI), ROC, MA koeverte Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), Geweegde bewegende gemiddelde (WBA), eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Bollinger Bands (BB), Bollinger Bandwydte, B Dit vereis Numpy. Hierdie module is gedoen en getoets onder Windows met Python 2.7.3 en Numpy 1.6.1.I het 'n verskeidenheid van datums en 'n meting op elk van dié datums. ID graag 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken vir elk van die datums. Het enige iemand weet hoe om nuwe te doen hierdie Im om luislang. Dit nie die geval blyk dat gemiddeldes is gebou in die standaard Python biblioteek, wat lyk my as 'n bietjie vreemd. Miskien Im nie op soek in die regte plek. So, gegewe die volgende kode, hoe kon ek bereken die bewegende geweegde gemiddelde van IK-punte vir kalender datums (Theres waarskynlik 'n beter manier om die datastruktuur, enige raad sal waardeer word) vra 28 Januarie 09 by 18:01 My luislang is 'n bietjie verroes (enigiemand kan vry om hierdie kode korreksies aan te bring, indien Ive opgemors die sintaksis een of ander manier te wysig voel), maar hier gaan. Hierdie funksie beweeg agtertoe, van die einde van die lys van die begin af, die berekening van die eksponensiële bewegende gemiddelde vir elke waarde deur agteruit te werk totdat die gewig koëffisiënt vir 'n element minder as die gegewe Epsilon is. Aan die einde van die funksie, dit keer die waardes voordat hy terugkeer die lys (sodat hulle is in die korrekte volgorde vir die oproeper). (Kant nota: As ek met behulp van 'n ander as Python taal, Id skep 'n volle grootte leë reeks eerste en dan vul dit agtertoe-orde, sodat ek wouldnt het om dit te keer aan die einde, maar ek dont dink jy kan verklaar. 'n groot leë reeks in python. En in Python lyste, aanbring is baie goedkoper as prepending, wat is die rede waarom ek die lys in omgekeerde volgorde gebou. korrigeer my as Im verkeerd.) die Alpha argument is die verval faktor op elke iterasie. Byvoorbeeld, as jy 'n alfa van 0,5 gebruik, dan vandag se bewegende gemiddelde waarde sal bestaan uit die volgende geweegde waardes: Natuurlik, as jy het 'n groot verskeidenheid van waardes, die waardes van tien of vyftien dae gelede gewoond bydra baie om vandag se geweegde gemiddelde. Die epsilon argument kan jy 'n afgesnyde punt, onder wie jy sal ophou om te bekommer oor ou waardes (sedert hul bydrae tot vandag waarde gering sal wees) stel. Youd roep die funksie iets soos hierdie: geantwoord 28 Januarie 09 by 18:46 Ek dont weet Python, maar vir die gemiddelde deel, bedoel jy 'n eksponensieel verrottende laaglaatfilter van die vorm waar alfa dt / TLU, dt die tyd stap van die filter, TLU die tydkonstante van die filter (die veranderlike-tyd stap vorm van hierdie is soos volg, net clip dt / TLU om nie meer as 1.0) as jy iets soos 'n datum filter, maak seker dat jy om te skakel na 'n swaai-punt hoeveelheid soos sekondes sedert 1 Januarie 1970.Advanced Matplotlib Series (video's en eindig bron alleenlik) Sodra jy 'n basiese begrip van hoe Matplotlib werk, kan jy dalk 'n belangstelling in die neem van jou kennis 'n bietjie verder het. Sommige van die mees komplekse grafiese behoeftes kom in die vorm van voorraad analise en kartering, of Forex. In hierdie handleiding reeks, gaan dek waar en hoe om outomaties aan te gryp, sorteer en organiseer 'n paar gratis voorraad en buitelandse valuta pryse data. Volgende, gaan dit in kaart met behulp van 'n paar van die meer gewilde aanwysers as 'n voorbeeld. Hier, goed te doen MACD (bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie) en die RSI (relatiewe sterkte-indeks). Om ons te help bereken hierdie, sal ons Numpy gebruik, maar anders sal ons hierdie te bereken almal op ons eie. Om die data te verkry, gaan die Yahoo Finansies API te gebruik. Dit API terugkeer historiese prys data vir die ENKELE simbool ons spesifiseer en vir die tyd lank ons vra. Hoe groter die tyd, hoe laer is die besluit van data wat ons kry. Dus, as jy vra vir 'n 1-dag tydraamwerk vir AAPL, sal jy 3 minute OHLC (oop hoë lae naby) data te kry. As jy vra vir 10 jaar die moeite werd is, sal jy daagliks data te kry, of selfs 3 dag tydraamwerke. Hou dit in gedagte en kies 'n tyd wat jou doelwitte pas. Ook, as jy 'n lae genoeg tyd raam kies en kry 'n hoë genoeg korrelig, die API sal die tyd terug te keer in 'n Unix tyd stempel, in vergelyking met 'n datumstempel. Sodra ons die data, sal ons dit wil grafiek. Om mee te begin, en net stip die lyne, maar die meeste mense sal wil hê om 'n kandelaar plot in plaas. Ons sal Matplotlibs kandelaar funksie te gebruik, en maak 'n eenvoudige wysig om dit te effens verbeter. Op dieselfde grafiek, sowel ook trek 'n paar bewegende gemiddelde berekeninge. Hierna is gaan 'n intrige te skep, en die grafiek van die volume. Ons kan nie volume plot op dieselfde intrige onmiddellik, want die skaal is anders. Om mee te begin, sal ons die volume onder plot in 'n ander sub plot, maar uiteindelik ook eintlik oortrek volume op dieselfde figuur en maak dit 'n bietjie deursigtig. Dan gaan 2 sub erwe voeg en plot 'n RSI aanwyser op die top en die MACD aanwyser op die bodem. Vir al hierdie, gaan die X-as deel, sodat ons kan in en uit in 1 plot zoom en hulle sal almal ooreenstem met die dieselfde tyd raam. Gaan plot in datum formaat vir die X-as, en pas net oor al die dinge wat ons kan vir estetika. Dit sluit in die verandering van bosluis etiket kleure, rand / ruggraat kleure, lyn kleure, OHLC kandelaar kleure, leer hoe om 'n vol grafiek (vir volume) te skep, histogramme, trek spesifieke lyne (hline vir RSI), en 'n hele klomp meer. Hier is die eindresultaat (Ek het beide 'n Python 3 en 'n Python 2 weergawe vir hierdie Python 3 eerste, dan Python 2. Maak seker jy gebruik van die een wat pas by jou Python weergawe.): Dis al vir nou. Wil jy meer tutoriale kop na die Tuisblad Matplotlib Crash Coursenumpy. average Axis waarlangs om gemiddeld 'n. As een. gemiddelde gedoen oor die plat skikking. gewigte. arraylike, opsioneel 'n verskeidenheid van gewigte wat verband hou met die waardes in 'n. Elke waarde in 'n bydrae lewer tot die gemiddelde volgens sy verwante gewig. Die gewigte array kan óf 1-D (in welke geval moet sy lengte van die grootte van 'n langs die gegewe as wees) of van dieselfde vorm as 'n. As weightsNone. dan sal al die data in 'n word aanvaar dat 'n gewig gelyk aan een het. teruggekeer . Bool, opsionele Standaard is Vals. As dit waar is. die tuple (gemiddelde. sumofweights) teruggestuur, anders net die gemiddelde teruggestuur. As weightsNone. sumofweights is gelykstaande aan die aantal elemente waaroor die gemiddelde geneem. gemiddelde, sumofweights. arraytype of dubbel terug die gemiddelde langs die gespesifiseerde as. Wanneer teruggekeer waar is. terugkeer 'n tuple met die gemiddelde as die eerste element en die som van die gewigte as die tweede element. Die tipe terugkeer is Float as a van heelgetal tipe, anders is dit van dieselfde soort as 'n. sumofweights is van dieselfde soort as die gemiddelde. Exponential bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday grafiek.
Comments
Post a Comment