Centro de massa exponencial em movimento

Índice de Massa DEFINIÇÃO do Índice de Massa Uma forma de análise técnica que examina o intervalo entre altos e baixos preços das ações ao longo de um período de tempo. O índice de massa, desenvolvido por Donald Dorsey no início da década de 1990, sugere que uma reversão da tendência atual provavelmente ocorrerá quando o intervalo se alargar para além de um certo ponto e, em seguida, contratos. BREAKING DOWN Mass Index Para determinar o Índice de Massa, primeiro calcule a média móvel exponencial de nove dias (EMA) do intervalo entre os preços altos e baixos por um período de tempo tipicamente de 25 dias. Em seguida, divida essa figura pela média móvel exponencial de nove dias da média móvel no numerador. A equação parece assim: Dorsey levantou a hipótese de que, quando a figura salta acima de 27, criando uma protuberância e depois cai abaixo de 26,5, o estoque está pronto para mudar de curso. Um índice de 27 representa um estoque bastante volátil, de modo que alguns comerciantes estabelecem uma linha de base mais baixa ao determinar a presença de ferramentas de pressão de preço. Analogamente, o DataFrame possui um método cov para calcular covariâncias em pares entre as séries no DataFrame, excluindo valores NAnull. Supondo que os dados em falta faltam aleatoriamente, isso resulta em uma estimativa para a matriz de covariância que é imparcial. No entanto, para muitas aplicações, esta estimativa pode não ser aceitável porque a matriz de covariância estimada não é garantida como semi-definida positiva. Isso poderia levar a correlações estimadas com valores absolutos que são superiores a uma, e ou uma matriz de covariância não reversível. Consulte Estimativa de matrizes de covariância para obter mais detalhes. DataFrame. cov também suporta uma palavra-chave minperiods opcional que especifica o número mínimo necessário de observações para cada par de colunas para ter um resultado válido. Os pesos utilizados na janela são especificados pela palavra-chave wintype. A lista de tipos reconhecidos são: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (precisa de beta) gaussian (needs std) generalgaussian (precisa de energia, largura) slepian (precisa de largura). Observe que a caixa de caixa é equivalente à média (). Para algumas funções de janela, parâmetros adicionais devem ser especificados: Para. sum () com um wintype. Não há normalização feita para os pesos da janela. Passar pesos personalizados de 1, 1, 1 produzirá um resultado diferente do que os pesos de 2, 2, 2. por exemplo. Ao passar um tipo de vitoria em vez de especificar explicitamente os pesos, os pesos já estão normalizados para que o maior peso seja 1. Em contraste, a natureza do cálculo. mean () é tal que os pesos são normalizados uns com os outros. Os pesos de 1, 1, 1 e 2, 2, 2 produzem o mesmo resultado. Rolling de tempo novo Novo na versão 0.19.0. Novos na versão 0.19.0 são a capacidade de passar um deslocamento (ou conversível) para um método. rolling () e fazer com que eles produza janelas de tamanho variável com base na janela de tempo passada. Para cada ponto de tempo, isso inclui todos os valores anteriores que ocorrem dentro do tempo delta indicado. Isso pode ser particularmente útil para um índice de freqüência de tempo não regular. Este é um índice de frequência regular. O uso de um parâmetro de janela inteira funciona para rolar ao longo da freqüência da janela. Especificar um deslocamento permite uma especificação mais intuitiva da freqüência de rolamento. Usando um índice não regular, mas monotônico, rolar com uma janela inteira não fornece nenhum cálculo especial. Usando a especificação de tempo gera janelas variáveis ​​para esses dados esparsos. Além disso, agora permitimos um parâmetro opcional para especificar uma coluna (em vez do padrão do índice) em um DataFrame. Time-aware Rolling vs. Resampling Usando. rolling () com um índice baseado em tempo é bastante semelhante ao reesserramento. Ambos operam e realizam operações redutoras em objetos de pandas indexados no tempo. Ao usar. rolling () com um deslocamento. O deslocamento é um delta de tempo. Faça uma janela de visualização no sentido inverso, e agregue todos os valores nessa janela (incluindo o ponto final, mas não o ponto de partida). Este é o novo valor nesse ponto no resultado. Estas são janelas de tamanho variável no espaço de tempo para cada ponto da entrada. Você receberá o mesmo resultado de tamanho que a entrada. Ao usar. resample () com um deslocamento. Construa um novo índice que seja a frequência do deslocamento. Para cada compartimento de frequência, agregue pontos a partir da entrada dentro de uma janela de visualização para trás que se encontra naquela lixeira. O resultado dessa agregação é o resultado desse ponto de freqüência. As janelas são tamanho de tamanho fixo no espaço de frequência. Seu resultado terá a forma de uma freqüência regular entre o mínimo e o máximo do objeto de entrada original. Para resumir. Rolling () é uma operação de janela baseada em tempo, enquanto que. resample () é uma operação de janela baseada em freqüência. Centrando o Windows Por padrão, as etiquetas são definidas para a borda direita da janela, mas uma palavra-chave central está disponível para que as etiquetas possam ser definidas no centro. Funções de janela binária cov () e corr () podem calcular estatísticas de janela em movimento sobre duas séries ou qualquer combinação de DataFrameSeries ou DataFrameDataFrame. Aqui está o comportamento em cada caso: duas séries. Calcular a estatística para o emparelhamento. DataFrameSeries. Computa as estatísticas de cada coluna do DataFrame com a série passada, devolvendo um DataFrame. DataFrameDataFrame. Por padrão, computa a estatística para combinar nomes de colunas, retornando um DataFrame. Se o argumento da palavra-chave pairwiseTrue for passado, calcula a estatística para cada par de colunas, retornando um Painel cujos itens são as datas em questão (veja a próxima seção). Computação de rolamento de covariâncias e correlações em pares Na análise de dados financeiros e outros campos, it8217s comuns às margens de covariância e correlação de cálculo para uma coleção de séries temporais. Muitas vezes, um também está interessado em covariância de janela móvel e matrizes de correlação. Isso pode ser feito passando o argumento da palavra-chave pairwise, que no caso das entradas do DataFrame produzirá um Painel cujos itens são as datas em questão. No caso de um único argumento do DataFrame, o argumento pairwise pode ser omitido: os valores faltantes são ignorados e cada entrada é calculada usando as observações completas pairwise. Veja a seção de covariância para as advertências associadas a este método de cálculo das matrizes de covariância e correlação. Além de não ter um parâmetro de janela, essas funções têm as mesmas interfaces que suas contrapartes. Como acima, os parâmetros que todos eles aceitam são: minperiods. Limite de pontos de dados não nulos para exigir. Padrão mínimo necessário para calcular estatística. Nenhum NaNs será emitido uma vez que os pontos de dados não-nulos de minperiods tenham sido vistos. centro. Booleano, seja para definir os rótulos no centro (o padrão é Falso) A saída dos métodos. rolling e. expanding não retorna um NaN se houver pelo menos valores mínimos não mínimos na janela atual. Isso difere do cumsum. Cumprod. Cummax. E cummin. Que retornam NaN na saída onde quer que um NaN seja encontrado na entrada. Uma estatística da janela em expansão será mais estável (e menos responsivo) do que a contrapartida da janela rolante, pois o aumento do tamanho da janela diminui o impacto relativo de um ponto de dados individual. Como exemplo, aqui está a saída média () para o conjunto de dados da série temporal anterior: Windows ponderado exponencial Um conjunto de funções relacionadas são versões ponderadas exponencialmente de várias das estatísticas acima. Uma interface semelhante a. rolling e. expanding é acessada através do método. ewm para receber um objeto EWM. São fornecidos vários métodos EW expandidos (ponderados exponencialmente):