Jag spelar i Python lite igen, och jag hittade en snygg bok med exempel. En av exemplen är att plotta några data. Jag har en fil med två kolumner och jag har data som jag skrev ut data bara bra, men i träningen säger Ändra ditt program vidare för att beräkna och plotta löpande medelvärdet av de data som definieras av. var r 5 i det här fallet och yk är den andra kolumnen i datafilen. Hämta programmet både originaldata och löpande medelvärde på Samma graf. Så långt har jag detta. Så hur räknar jag summan I Mathematica är det enkelt eftersom det är symbolisk manipulation Summa jag till exempel, men hur man beräknar summan i pyton som tar tio punkter i data och medeltar det , och gör det till slutet av poängen. Jag tittade på boken men fann ingenting som skulle förklara detta. heltonbiker s kod gjorde tricket D. Tack så mycket. Det finns ett problem med det accepterade svaret jag tror vi behöver använd giltigt istället för samma här - returnera fönster, samma. Som ett exempel prova MA av denna dataset 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - resultatet ska vara 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 men med samma ger oss en felaktig effekt på 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 Koden för att prova detta. Tryck detta med giltigt samma och se om matematiken är meningsfull. svarad 29 oktober 14 på 4 27.Haven t försökte det här, men jag ska titta på det, det har varit ett tag sedan jag har kodat in Python dingod 29 okt 14 kl 7 07. dingod Varför gör du det snabbt med det rostiga koden och provdatasatsen som en enkel lista, skrev jag För några latiga människor som jag hade varit i början - det maskerar ut Faktum att glidande medelvärde är att du borde överväga att redigera ditt ursprungliga svar Jag försökte det bara igår och dubbelkontroll sparade mig ansikte från att se dåligt på att rapportera till Cxo-nivå Allt du behöver göra är att prova samma glidande medel en gång med giltig och annan tid med samma - och när du är övertygad ge mig lite kärlek aka-up-vo te ekta 29 okt 14 kl 7 16.Backtesting a Moving Average Crossover i Python med pandas. I den tidigare artikeln om Research Backtesting Environments I Python With Pandas skapade vi en objektorienterad forskningsbaserad backtestingmiljö och testade den på en slumpmässig prognosstrategi I den här artikeln kommer vi att använda sig av den maskin som vi introducerade för att utföra forskning om en verklig strategi, nämligen Moving Average Crossover på AAPL. Moving Average Crossover Strategy. The Moving Average Crossover-tekniken är en extremt välkänd förenklad momentumstrategi. Det är ofta betraktad som Hello World-exemplet för kvantitativ handel. Strategin som beskrivs här är endast lång. Två separata enkla glidande medelfilter skapas med olika tidsgränser för en viss tidsserie. Signaler för att köpa tillgången inträffar när det kortare återgåande glidande genomsnittet Överstiger det längre återvändande glidande genomsnittet Om det längre genomsnittet därefter överstiger det kortare genomsnittet säljs tillgången tillbaka Strategin fungerar bra när en tidsserie går in i en period med stark trend och sedan sakta tillbaka trenden. För det här exemplet har jag valt Apple, Inc AAPL som tidsserie med en kort lookback på 100 dagar och en lång återblick av 400 dagar Detta är exemplet från zipline algoritmiska handelsbiblioteket. Om vi vill implementera vår egen backtester måste vi se till att den matchar resultaten i zipline som ett grundläggande sätt att validera. Var noga med att följa den tidigare handledningen där beskriver hur den ursprungliga objekthierarkin för backtesteren är konstruerad, annars fungerar inte koden nedan För den här implementeringen har jag använt följande bibliotek. Implementeringen av kräver från den tidigare handledningen Det första steget är att importera nödvändiga moduler och objekt. Precis som i den tidigare handledningen kommer vi att subklassera abstraktklassen Strategi för att producera MovingAverageCrossStrategy som innehåller alla detaljer om hur man genererar signalerar när de rörliga medelvärdena för AAPL passerar varandra. Objektet kräver kortvarigt och ett långvarigt fönster som ska användas. Värdena har ställts till standardvärden på 100 dagar respektive 400 dagar, vilka är samma parametrar som används i huvudexemplet på zipline. The glidande medelvärden skapas genom att använda pandas rollingmean-funktionen på staplarna Stäng slutkurs för AAPL-stammen När individuella rörliga medelvärden har konstruerats genereras signalen Serie genom att kolumnen är lika med 1 0 när det korta glidande medeltalet är större än det långa glidande medlet eller 0 0 annars Från det här kan positionsbeställningarna genereras för att representera handelssignaler. MarketOnClosePortfolio är subclassed från Portfolio som finns i Det är nästan identisk med implementeringen som beskrivs i den tidigare handledningen, med undantag att handeln nu utförs på nära håll, snarare än en öppen till grund För information om hur Portföljobjektet är d se den tidigare handledningen Jag har lämnat in koden för fullständighet och för att hålla den här självstudiet. Nu när klasserna MovingAverageCrossStrategy and MarketOnClosePortfolio har definierats kommer en huvudfunktion att kallas för att knyta all funktionalitet tillsammans. Dessutom Strategiens prestanda kommer att undersökas via en kurva av aktiekurvan. Pandas DataReader-objektet hämtar OHLCV-priser på AAPL-lager för perioden 1 januari 1990 till 1 januari 2002, vid vilken tidpunkt signalerna DataFrame skapas för att generera den längsta signaler Därefter genereras portföljen med en initialkapitalbaserad kapital på 100 000 USD och avkastningen beräknas på egenkapitalkurvan. Det sista steget är att använda matplotlib för att rita en tvåsiffrigt plot av båda AAPL-priserna, överlagrade med glidande medelvärden och köpa sälja signaler, samt egenkapitalkurvan med samma köpförsäljningssignaler. Plottingskoden tas och modifieras från zipline-implementeringsexemplet. Den grafiska effekten av e-kod är enligt följande Jag använde IPython-klistraget för att sätta detta direkt in i IPython-konsolen i Ubuntu, så att den grafiska utmatningen förblev i sikte. De rosa uppslagna representerar att köpa lageret, medan de svarta downtickarna representerar att sälja den tillbaka. AAPL Flyttande genomsnittlig Crossover Performance från 1990-01-01 till 2002-01-01.As kan ses strategin förlorar pengar under perioden, med fem rundturer. Detta är inte förvånande med tanke på AAPL: s beteende under perioden, vilket var på en liten nedåtgående trend följt av en betydande uppgång i början av 1998. Återblickstiden för de rörliga genomsnittssignalerna är ganska stor och detta påverkar resultatet av den slutliga handeln, vilket annars kan ha gjort strategin lönsam. I efterföljande artiklar kommer vi att skapa ett mer sofistikerat sätt att analysera prestanda, samt beskriva hur man optimerar lookback-perioderna för de individuella rörliga genomsnittliga signalerna. Bara komma igång med kvantitativ handel. Vi prev introducerade jag hur man skapar glidande medelvärden genom att använda python. Denna handledning kommer att fortsätta med detta ämne. Ett rörligt medelvärde i statistikens sammanhang, även kallat rullande löpande medelvärde, är en typ av finitivt impulsrespons. I vår tidigare handledning har vi ritat värdena för arraysna x och y. Låt s plot x mot det glidande medlet av y som vi ska ringa yMA. Först, låt s utjämna längden på båda arraysna. Och för att visa detta i context. The resulterande diagram. För att förstå detta , låt s plot två olika relationer x vs y och x vs MAY. Det rörliga genomsnittsvärdet här är den gröna plot som börjar vid 3.I fortsättningen av denna handledning lär vi oss att beräkna glidande medelvärden på stora dataset.
No comments:
Post a Comment