defweighted_moving_average(series,weights):# 存储计算得到的加权移动平均值wma=[]# 从合法的起始位置开始滑动计算foriinrange(len(series)-len(weights)+1):# 计算指定窗口内的加权平均值weighted_avg=np.sum(series[i:i+len(weights)]*weights)/np.sum(weights)wma.append(weighted_avg)returnwma# 计算线性...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefweighted_moving_average(data,window_size):weights=np.arange(1,window_size+1)# 权重从1到Nwma=data.rolling(window=window_size).apply(lambdax:np.dot(x,weights)/weights.sum(),raw=True)returnwma# 示例数据data=pd.Series([10,20,30,40,...
简而言之，Hull通过将数据分为近期和远期两部分，并给予近期数据更高的权重，从而捕捉到近期趋势的变化，减少了移动平均线算法的滞后性。在实际应用中，为了更有效地捕捉趋势变化，HMA在计算不同周期的均值时，使用了加权移动平均（Weighted Moving Average）代替简单移动平均。这样的改变显著降低了滞后性，但同时也牺牲...
在实际应用中,为了更有效地捕捉趋势变化,HMA在计算不同周期的均值时,使用了加权移动平均(Weighted Moving Average)代替简单移动平均。这样的改变显著降低了滞后性,但同时也牺牲了一定的平滑性。为了解决这个问题,HMA的算法在最后一步对得到的均值进行了一次加权移动平均,以确保在没有剧烈变化的情况下,低频趋势仍然足够...
捕捉趋势最普遍的方法为移动平均线,根据求平均的方式不同,移动平均数又可分为简单移动平均数(Simple Moving Average, SMA),加权移动平均数(Weighted Moving Average, WMA),和指数移动平均数(Exponential Moving Average, EXPMA或EMA)。 目录 获取数据 1.简单移动平均(SMA) 1.1 简单移动平均数 1.2 绘制5&10日简单...
pdr.get_data_yahoo(symbols='IBM', start=datetime(2000, 1, 1), end=datetime(2012, 1, 1)).reset_index(drop=True)['Adj Close'] windowSize = 20 # Get PANDAS exponential weighted moving average ewm_pd = pd.DataFrame(ibm).ewm(span=windowSize, min_periods=windowSize).mean().as_matrix(...
This article will explain how to backrest a Weighted Moving Average in Python. In the first part, there will be a brief introduction and explanation of this
指数加权移动平均法(Exponential Weighted Moving Average) 指数加权移动平均法是一种更复杂的平滑技术,它给过去的数据点分配不同的权重,距离当前时刻越近的数据点权重越大,在Python中,可以使用pandas库的ewm函数实现指数加权移动平均。 import pandas as pd
def weighted_moving_average(data, window_size, weights): """ 计算加权滑动平均值 :param data: 时间序列数据 :param window_size: 窗口大小 :param weights: 权重列表 :return: 加权滑动平均值列表 """ # 初始化结果列表 result = [] # 计算权重总和 weights_sum = sum(weights) # 遍历数据列表 for ...
针对以上问题,引入expotentionial weighted moving average,也就是引入为指数项表达的权重,权重的大小除了与窗口有关,也跟当前时间上的远近程度有关,与当前时间相距更远的,权重会更小,可以理解为影响效果会更弱。表达式如下: 这里的x_{t-i}代表输入(其实我这里也不太懂是什么输入),代表着距离当前时间点t前i个...