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一文带你深入了解Python中的二次移动平均法
来源:jb51  时间:2023/2/2 9:08:59  对本文有异议

二次移动平均法逻辑

二次移动平均法是一种重要的数学工具,用于处理时间序列数据,它的主要目的是通过平滑序列中的噪音数据来更好地捕捉趋势。

具体实现:

  • 计算第一个二次移动平均数,这通常是简单移动平均数(SMA)。
  • 使用以下公式计算每个时间步的二次移动平均数:

EMAt?=α×yt?+(1−α)×EMAt−1?

其中EMAt表示时间步t的二次移动平均数,yt表示时间步t的数据点,α表示权重系数,它一般设置为2/(n+1),其中n表示窗口长度。

Python代码实现

下面是一个用 python 实现的二次移动平均法的代码示例:

  1. def ema(data, window):
  2. alpha = 2 / (window + 1)
  3. ema = [data[0]]
  4. for i in range(1, len(data)):
  5. ema.append(alpha * data[i] + (1 - alpha) * ema[-1])
  6. return ema
  7.  
  8. data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  9. window = 5
  10. ema_data = ema(data, window)
  11. print(ema_data)

运行代码,得到如下输出。

第二种实现二次移动平均法的方式

另一种写法是直接使用 NumPy 的函数 numpy.convolve() 实现二次移动平均法。具体如下:

  1. import numpy as np
  2.  
  3. data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  4. window = 5
  5.  
  6. def double_moving_average(data, window=2):
  7. return np.convolve(data, np.ones(window) / window, 'valid')
  8.  
  9. ema_data = double_moving_average(data, window)
  10. print(ema_data)

这里的 data 变量表示输入的数据, window 变量表示窗口大小,这个代码实现了二次移动平均法的功能,可以得到移动平均值数组。

第三种卷积实现二次移动平均法

第三种方法是使用卷积,在 Python 中可以使用 Numpy 实现:

  1. import numpy as np
  2.  
  3. data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  4. window = 5
  5.  
  6. def moving_average_2(data, window=3):
  7. cumsum_vec = np.cumsum(np.insert(data, 0, 0))
  8. ma = (cumsum_vec[window:] - cumsum_vec[:-window]) / window
  9. return np.concatenate((np.zeros(window - 1), ma))
  10.  
  11. ema_data = moving_average_2(data, window)
  12. print(ema_data)

这种方法将二次移动平均法转化为卷积的形式,使用 cumsum() 函数计算前缀和,然后通过切片的方式计算窗口内的平均值。

二次移动平均法的应用场景

数据平滑:可以通过二次移动平均法对时间序列数据进行平滑处理,去除其中的噪音和瞬时干扰。

趋势分析:可以通过对数据进行二次移动平均法处理,得到数据的趋势信息,用于趋势分析和预测。

市场分析:在股市分析中,二次移动平均法常被用于分析股票价格的趋势,判断买卖信号。

去除季节性:二次移动平均法可以用于去除季节性对数据的影响。

到此这篇关于一文带你深入了解Python中的二次移动平均法的文章就介绍到这了,更多相关Python二次移动平均法内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!

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