Im neu zu Pandas. Ive erhielt einen Bündel Pollingdaten, die ich ein gleitendes Mittel berechnen möchte, um eine Schätzung für jeden Tag zu erhalten, der auf einem dreitägigen Fenster basiert. Wie ich aus dieser Frage verstehe. Berechnen die Rollfunktionen das Fenster anhand einer angegebenen Anzahl von Werten und nicht eines bestimmten Datumszeitraums. Gibt es eine andere Funktion, die diese Funktionalität implementiert Oder bin ich stecken Schreiben meiner eigenen Sample-Eingabedaten: Output hätte nur eine Zeile für jedes Datum. EDIT x2: fixed typo Dieses Beispiel scheint für einen gewichteten Mittelwert, wie in andyhaydens Kommentar vorgeschlagen. Zum Beispiel gibt es zwei Abstimmungen auf 1025 und eine je auf 1026 und 1027. Wenn Sie nur wiederholen und dann den Durchschnitt nehmen, ergibt dies zweimal so viel Gewichtung zu den Umfragen auf 1026 und 1027 im Vergleich zu denen auf 1025. Um zu geben Gleiches Gewicht zu jeder Abstimmung anstatt gleiches Gewicht zu jedem Tag. Könnten Sie etwas wie die folgenden tun. Das gibt Ihnen die rohen Zutaten für einen Umfrage-basierte Mittel statt eines Tages-basierte Mittel. Wie zuvor werden die Umfragen auf 1025 gemittelt, aber das Gewicht für 1025 wird ebenfalls gespeichert und ist das doppelte Gewicht auf 1026 oder 1027, um zu reflektieren, dass zwei Abstimmungen auf 1025 genommen wurden. Es ist zu beachten, dass das Rollmittel für 1027 jetzt 0,51500 ist Gewichtet) statt 52.1667 (Tag-gewichtet). Beachten Sie auch, dass Änderungen an den APIs für Resample und Rolling ab Version 0.18.0.Backtesting ein Moving Average Crossover in Python mit Pandas Im vorherigen Artikel auf Research Backtesting-Umgebungen in Python Mit Pandas haben wir eine objektorientierte Forschung - Basierten Backtesting-Umgebung und testete es auf einer zufälligen Prognose-Strategie. In diesem Artikel werden wir nutzen die Maschinen, die wir eingeführt, um die Forschung über eine tatsächliche Strategie, nämlich die Moving Average Crossover auf AAPL. Moving Average Crossover-Strategie Die Moving Average Crossover-Technik ist eine äußerst bekannte simples Impulsstrategie. Es wird oft als die Hello World Beispiel für quantitative Handel. Die Strategie, wie hier skizziert, ist lang-nur. Zwei getrennte einfache gleitende Durchschnittsfilter werden mit variierenden Rückblickperioden einer bestimmten Zeitreihe erzeugt. Beim Kauf des Assets treten Signale auf, wenn der kürzere Lookback-Bewegungsdurchschnitt den längeren Lookback-Bewegungsdurchschnitt übersteigt. Wenn der längere Durchschnitt anschließend den kürzeren Durchschnitt übersteigt, wird der Vermögenswert zurückgekauft. Die Strategie funktioniert gut, wenn eine Zeitreihe einen starken Trend eintritt und dann langsam den Trend rückgängig macht. Für dieses Beispiel habe ich Apple, Inc. (AAPL) als Zeitreihe mit einem kurzen Rückblick von 100 Tagen und einem langen Rückblick von 400 Tagen gewählt. Dies ist das Beispiel der zipline algorithmischen Handelsbibliothek. Wenn wir also unseren eigenen Backtester implementieren wollen, müssen wir sicherstellen, dass er die Ergebnisse in Zipline, als ein grundlegendes Mittel der Validierung entspricht. Implementierung Bitte folgen Sie dem vorherigen Tutorial. Die beschreibt, wie die anfängliche Objekthierarchie für den Backtester konstruiert wird, andernfalls funktioniert der nachfolgende Code nicht. Für diese spezielle Implementierung habe ich die folgenden Bibliotheken verwendet: Die Implementierung von macross. py erfordert backtest. py aus dem vorherigen Tutorial. Der erste Schritt ist, die notwendigen Module und Objekte zu importieren: Wie im vorherigen Tutorial werden wir die abstrakte Basisklasse Strategy unterteilen, um MovingAverageCrossStrategy zu produzieren. Die alle Details enthält, wie die Signale erzeugt werden, wenn die sich bewegenden Mittelwerte von AAPL einander kreuzen. Das Objekt benötigt ein kurzes Fenster und ein langes Fenster. Die Werte wurden auf Standardwerte von 100 Tagen bzw. 400 Tagen gesetzt, wobei es sich um dieselben Parameter handelt, die im Hauptbeispiel der Zipline verwendet werden. Die gleitenden Mittelwerte werden durch die Verwendung der Pandas-Rollmechanik auf den BarsClose-Schlusskurs der AAPL-Aktie erstellt. Sobald die einzelnen Bewegungsdurchschnitte konstruiert worden sind, wird die Signalserie dadurch erzeugt, daß die Säule gleich 1,0 gesetzt wird, wenn der kurzlebige Durchschnitt größer ist als der lang fortschreitende Durchschnitt oder 0,0 sonst. Daraus können Positionsaufträge generiert werden, um Handelssignale darzustellen. Das MarketOnClosePortfolio wird von Portfolio subklassen. Die in backtest. py gefunden wird. Es ist fast identisch mit der im vorherigen Tutorial beschriebenen Implementierung, mit der Ausnahme, dass die Trades nun auf einer Close-to-Close-Basis statt einer Open-to-Open-Basis durchgeführt werden. Einzelheiten darüber, wie das Portfolio-Objekt definiert ist, finden Sie im vorherigen Tutorial. Ive ließ den Code in für Vollständigkeit und dieses Tutorium in sich geschlossen halten: Nun, da die MovingAverageCrossStrategy und MarketOnClosePortfolio Klassen definiert worden sind, wird eine Hauptfunktion aufgerufen, um alle Funktionalität zusammen zu binden. Darüber hinaus wird die Performance der Strategie über eine Handlung der Eigenkapitalkurve untersucht. Das Pandas DataReader-Objekt lädt OHLCV-Preise für AAPL-Aktien für den Zeitraum vom 1. Januar 1990 bis zum 1. Januar 2002 herunter, wobei an diesem Punkt die Signale DataFrame erzeugt werden, um die Langzeitsignale zu erzeugen. Anschließend wird das Portfolio mit einer Stammkapitalzuführung von 100.000 USD erstellt und die Erträge auf der Eigenkapitalkurve berechnet. Der letzte Schritt ist die Verwendung von matplotlib, um einen zweidimensionalen Plot der beiden AAPL-Kurse, überlagert mit den sich bewegenden Durchschnitten und buysell Signale, sowie die Equity-Kurve mit den gleichen buysell Signale. Der Plot-Code wird aus dem Zipline-Implementierungsbeispiel genommen (und modifiziert). Die grafische Ausgabe des Codes ist wie folgt. Ich benutzte den IPython-Einfüge-Befehl, um diesen direkt in die IPython-Konsole zu legen, während in Ubuntu, so dass die grafische Ausgabe in Sicht blieb. Die rosafarbenen upticks stellen Kauf der Vorlage dar, während die schwarzen downticks Vertretung verkaufen es zurück: Wie gesehen werden kann, verliert die Strategie Geld über dem Zeitraum mit fünf Hin - und Rücktransaktionen. Dies ist nicht überraschend angesichts des Verhaltens der AAPL in der Periode, die auf einem leichten Abwärtstrend war, gefolgt von einem erheblichen Aufschwung, der 1998 begann. Die Rückblickperiode der gleitenden durchschnittlichen Signale ist ziemlich groß und dieses beeinflußte den Profit des abschließenden Geschäfts , Die sonst die Strategie rentabel gemacht haben könnte. In nachfolgenden Artikeln werden wir ein anspruchsvolleres Verfahren zur Leistungsanalyse erstellen und beschreiben, wie die Rückblickperioden der einzelnen gleitenden Durchschnittssignale optimiert werden können. Mastering Pandas für Finance Moving averages Ob mit einem Impuls - oder Mittelwert-Reversion-Strategie für den Handel, die Analysen werden in der einen oder anderen Form Bewegungsdurchschnitte des Schlusskurses der Aktien verwenden. Wir haben diese vorher gesehen, als wir uns die Berechnung eines rollenden Mittels anschauten. Wir werden nun verschiedene Formen von Walzmitteln untersuchen und verschiedene Konzepte behandeln, die wichtig sind, um Entscheidungen zu treffen, die darauf basieren, wie sich eine oder mehrere Mittel im Laufe der Zeit bewegen: Einfacher gleitender Durchschnitt Exponentieller gleitender Durchschnitt Einfacher gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist a Technische Analysetechnik, die Preisdaten durch die Berechnung eines ständig aktualisierten Durchschnittspreises glättet. Dieser Durchschnitt wird über einen bestimmten Zeitraum von Minuten, Tagen, Wochen und Monaten übernommen. Die Periode. Der beste Inhalt für Ihre Karriere. Entdecken Sie unbegrenztes Lernen auf Nachfrage für rund 1 Tag.
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