Medio Python Panda Moving

Backtesting un Moving Average Crossover in Python con pandas. In precedente articolo sulla ricerca Backtesting ambienti in Python con i panda abbiamo creato un ambiente di backtesting basata sulla ricerca orientata agli oggetti e testato su una strategia di previsione casuale In questo articolo andremo a fare uso del macchinari abbiamo introdotto per effettuare ricerche su una strategia vera e propria, vale a dire il Moving Average Crossover su AAPL. Moving media Crossover strategy. The Moving Average Crossover tecnica è una strategia momentum semplicistico estremamente noto si è spesso considerato l'esempio Ciao mondo per la negoziazione quantitativa. La strategia come indicato qui è si creano lungo solo due semplici separato in movimento filtri medi, con diversi periodi di lookback, di una particolare Segnali di serie storiche per l'acquisto di verifica del bene quando la media mobile lookback più breve supera la media più lookback movimento se il più a lungo media successivamente supera la media più breve, l'attività è venduta indietro la strategia funziona bene quando una serie di tempo entra in un periodo di forte tendenza e poi inverte lentamente il trend. For questo esempio, ho scelto di Apple, Inc. AAPL come le serie storiche, con una breve lookback di 100 giorni e una lunga lookback di 400 giorni questo è l'esempio fornito dalla zipline biblioteca trading algoritmico Quindi se vogliamo implementare la nostra backtester dobbiamo garantire che corrisponda i risultati in zipline, come mezzo di base di validation. Make assicurarsi di seguire il tutorial precedente qui che descrive come la gerarchia degli oggetti iniziale per l'backtester è costruito, in caso contrario il codice qui sotto non funziona per questa particolare applicazione ho usato la seguente implementazione libraries. The del richiede dal precedente esercitazione il primo passo è quello di importare i moduli e objects. As necessarie nel precedente tutorial andremo a creare una sottoclasse della classe astratta di base strategia per la produzione di MovingAverageCrossStrategy che contiene tutti i dettagli su come generare i segnali quando le medie mobili di AAPL attraversare ogni oggetto other. The richiede un shortwindow e un longwindow su cui operare i valori sono stati impostati, rispettivamente, ai valori di default di 100 giorni e 400 giorni, che sono gli stessi parametri utilizzati nell'esempio principale del zipline. The medie mobili vengono creati utilizzando il panda funzione rollingmean sul bar nelle vicinanze prezzo del titolo AAPL chiusura volta che l'individuo medie mobili sono stati costruiti, la serie segnale viene generato impostando la Colum uguale a 1 0 quando la media breve in movimento è superiore alla media a lungo in movimento, o 0 0 altrimenti da questo le posizioni di ordini possono essere generati per rappresentare il commercio signals. The MarketOnClosePortfolio è una sottoclasse di portafoglio che si trova in è quasi identica alla realizzazione descritto nel tutorial precedente, con l'eccezione che le operazioni sono ora effettuate in un Close-a-Chiudere base, piuttosto che una base open-to-Open per i dettagli su come l'oggetto del portafoglio è definito, si veda il precedente tutorial io ho lasciato il codice per completezza e per mantenere questo tutorial self-contained. Now che il sono state definite le classi MovingAverageCrossStrategy e MarketOnClosePortfolio, una funzione principale sarà chiamata a legare tutte le funzionalità insieme Inoltre le prestazioni della strategia sarà esaminata tramite un terreno di download degli oggetti equità curve. The panda DataReader OHLCV prezzi di AAPL magazzino per il periodo 1 gennaio 1990 al 1 Gennaio, 2002, momento in cui i segnali dataframe è stato creato per generare i segnali di lunga solo successivamente il portafoglio è generato con una base di 100.000 dollari di capitale iniziale e il rendimento sono calcolate sulla fase finale equità curve. The è quello di utilizzare matplotlib per tracciare un diagramma a due cifre di entrambi i prezzi AAPL, sovrapposto con le medie mobili e comprare vendere di segnali, così come la curva di equità con lo stesso buy vendere di segnali il codice di tracciamento è preso e modificato dal esempio di implementazione zipline. il output grafico del codice è il seguente ho fatto uso del comando incolla IPython di mettere questo direttamente nella console IPython mentre in Ubuntu, in modo che l'output grafico è rimasto in vista i upticks rosa rappresentano l'acquisto del magazzino, mentre i neri downticks rappresentano venderlo back. AAPL Moving performance media Crossover dal 1990-01-01 al 2002-01-01.As si può vedere la strategia perde denaro nel corso del periodo, con cinque di andata e ritorno dalle compravendite Questo non è sorprendente dato il comportamento di AAPL nel corso del periodo, che era una leggera tendenza al ribasso, seguito da un significativo aumento a partire dal 1998 il periodo lookback dei mobili segnali media è piuttosto grande e questo influenzato il profitto del commercio finale, che altrimenti potrebbe aver fatto la strategia proficua. Negli articoli successivi creeremo un mezzo più sofisticati di analisi delle prestazioni, oltre a descrivere come ottimizzare i periodi lookback del singolo movimento signals. Just media Introduzione a Trading. Smoothing quantitativa con ponderata esponenzialmente Moving Averages. A media mobile prende un serie temporali rumoroso e sostituisce ogni valore con il valore medio di una zona circa il valore dato Questa zona può consistere in dati puramente storico, oppure può essere centrata attorno al valore dato Inoltre, i valori nella zona possono essere ponderati utilizzando diversi set di pesi Ecco un esempio di tre punti la media ponderata altrettanto in movimento, utilizzando storica data. Here, rappresenta il segnale livellato, e rappresenta la serie storica rumoroso In contrasto con semplici medie mobili, una esponenzialmente ponderata movimento EWMA media regola un valore in base a un somma esponenziale ponderata di tutti i valori precedenti questo è il idea. This di base è bello perché si don t devono preoccuparsi di avere una finestra di tre punti, contro una finestra di cinque punti, o preoccuparsi l'adeguatezza del sistema di ponderazione Con l'EWMA, precedente perturbazioni ricordati, e lentamente dimenticati, con il termine della ultima equazione, mentre con una finestra o di quartiere con i confini discreti, una perturbazione è dimenticato non appena esce dal window. Averaging della EWMA per ospitare Trends. After leggere su EWMAs in un libro di analisi dei dati, ero andato lungo felicemente utilizzo di questo strumento su ogni singola applicazione levigante che mi sono imbattuto non è stato solo più tardi che ho imparato che la funzione EWMA è davvero appropriato solo per i dati fissi, vale a dire i dati senza trend o stagionalità particolare, la funzione di EWMA resiste tendenze di distanza dalla media corrente che s già visto quindi, se si dispone di una funzione di cappello rumoroso che va da 0, a 1, e poi di nuovo a 0, allora la funzione EWMA restituirà valori bassi sul in salita lato, e alti valori sul lato verso il basso-collina Un modo per aggirare questo è per lisciare il segnale in entrambe le direzioni, marcia in avanti, e poi marcia indietro, e poi la media dei due Qui, useremo la funzione EWMA fornita dai panda module. Holt-Winters secondo ordine EWMA. The Holt-Winters metodo secondo ordine tenta di incorporare la tendenza stimata nei dati smussati, utilizzando un termine che registra la pendenza del segnale originale il segnale livellato viene scritto nel term. And qui è un codice Python attuazione del metodo secondo ordine Holt-Winters su un'altra funzione cappello rumoroso, come before. Post navigation. Recent Postsputational tools. Analogously, dataframe ha un metodo per calcolare COV covarianze a coppie tra le serie in dataframe, anche escludendo NA nullo values. Assuming i dati mancanti mancano a caso questo si traduce in una stima per la matrice di covarianza che è imparziale Tuttavia, per molte applicazioni questa stima non può essere accettabile, perché la matrice di covarianza stimato non è garantito per essere positivo semi definito Questo potrebbe portare a correlazioni stimate con valori assoluti che sono maggiore di uno, e o una matrice di covarianza non invertibile Sede stima di matrici di covarianza per maggiori dettagli. supporta anche una parola chiave minperiods opzionale che specifica il numero minimo richiesto di osservazioni per ogni coppia di colonna al fine di avere un valido pesi result. The utilizzati nella finestra sono specificati dal wintype parola chiave L'elenco dei tipi riconosciuti are. kaiser bisogno beta. gaussian ha bisogno di std. generalgaussian ha bisogno di potere, ha bisogno width. slepian width. Note che la finestra carro merci è equivalente a mean. For alcune funzioni a finestre, ulteriori parametri devono essere specified. For con un wintype non vi è alcuna normalizzazione fatto per i pesi per la finestra Passing pesi personalizzati di 1, 1, 1 darà un risultato diverso passano pesi 2, 2, 2, ad esempio quando si passa una wintype invece di specificare esplicitamente i pesi, i pesi sono già normalizzati in modo che il peso più grande è 1.In contrasto , la natura del calcolo è tale che i pesi sono normalizzati rispetto all'altro pesi di 1, 1, 1 e 2, 2, 2 yield stesso result. Time consapevole Rolling. New in versione 0 19 0.New in versione 0 19 0 sono la capacità di passare un offset o convertibili a un metodo e lo hanno produce finestre di dimensione variabile in base alla finestra temporale passava per ogni punto di tempo, questo include tutti i valori precedenti che si verificano entro i delta. This tempo indicato può essere particolarmente utile per non regolari index. This tempo frequenza è un indice di frequenza regolare Utilizzando una finestra integer parametro funziona a rotolare lungo la finestra frequency. Specifying un offset permette una specificazione più intuitiva del rotolamento frequency. Using un non regolare, ma ancora Indice monotona, a rotazione con una finestra intero non impartisce alcuna calculation. Using speciale il tempo-specifica genera finestre delle variabili per questo data. Furthermore sparse, ora permettiamo un optional sul parametro per specificare una colonna piuttosto che il default dell'indice in un DataFrame. Time-aware di rotolamento vs Resampling. Using con un indice basato sul tempo è molto simile a ricampionamento entrambi operano ed eseguire operazioni riduttive sulla panda tempo indicizzato objects. When utilizzando con un offset L'offset è un tempo-delta Take a ritroso - in-time finestra guardando e aggregare tutti i valori in quella finestra incluso il punto finale, ma non lo start-punto Questo è il nuovo valore in quel punto nel risultato Questi sono finestre di dimensioni variabili nel tempo-spazio per ciascun punto di ingresso si otterrà un stesso risultato dimensioni come input. When utilizzando con un offset Costruire un nuovo indice che è la frequenza di offset Per ciascun bin di frequenza, punti aggregati dall'ingresso all'interno di una finestra all'indietro in time cercando che rientrano in tale bin il risultato di questa aggregazione è l'uscita per tale punto di frequenza le finestre sono fissati dimensione nello spazio di frequenza il risultato avrà la forma di una frequenza regolare tra il minimo e il massimo di ingresso originale object. To Riassumendo rotolamento è una operazione di finestra basata sul tempo, mentre è una finestra di frequenza a base di operation. Centering Windows. By impostazione predefinita, le etichette sono impostate per il bordo destro della finestra, ma una parola chiave centro è disponibile in modo che le etichette possono essere impostati a center. Binary finestra Functions. cov e corr in grado di calcolare lo spostamento statistiche delle finestre su due serie o qualsiasi combinazione di dataframe Series o dataframe dataframe Qui è il comportamento in ogni case. two Serie calcolare la statistica per la serie pairing. DataFrame calcolare le statistiche per ogni colonna della dataframe con la Serie passato, restituendo così una DataFrame. DataFrame dataframe di default calcolare la statistica per la corrispondenza nomi delle colonne, restituendo un dataframe Se la parola chiave argomento a coppie vero è passato poi calcola la statistica per ogni coppia di colonne, restituendo un pannello i cui elementi sono le date in questione vedere la prossima sectionputing rotolamento covarianze a coppie e correlations. In analisi dei dati finanziari e di altri settori che s comune per calcolare covarianza e correlazione matrici per una collezione di serie temporali Spesso si è interessati a muoversi finestra covarianza anche e correlazione matrici Questo può essere fatto facendo passare l'argomento chiave a coppie, che nel caso di ingressi dataframe produrrà un pannello i cui elementi sono le date in questione nel caso di un singolo argomento dataframe l'argomento a coppie può anche essere omitted. Missing valori sono ignorato e ogni voce viene calcolata utilizzando le osservazioni complete coppie si prega di consultare la sezione di covarianza per avvertimenti associati a questo metodo di calcolo covarianza e correlazione matrices. Aside da non avere un parametro window, queste funzioni hanno le stesse interfacce come le loro controparti come sopra, la parametri che tutti accettano are. minperiods soglia dei punti di dati non nulli per richiedere il valore predefinito minimo necessario per calcolare statistica uscita No NaNs sarà una volta minperiods punti dati non nulli sono stati seen. center booleano, se impostare le etichette al centro predefinito è uscita False. The del e non restituiscono un NaN se ci sono almeno minperiods valori non nulli nella finestra corrente Questo differisce da cumSum cumprod cummax e cumino che restituiscono NaN in uscita laddove viene rilevato un NaN nel input. An espansione finestra statistica sarà più stabile e meno reattivo rispetto al suo omologo finestra di laminazione come la dimensione della finestra aumentando diminuisce l'impatto relativo di un singolo punto di dati a titolo di esempio, ecco l'output significare per la serie temporale precedente dataset. Exponentially ponderata windows. A insieme correlato di funzioni sono esponenzialmente ponderata versioni di alcune delle statistiche di cui sopra un'interfaccia simile a quella a cui si accede attraverso il metodo per ricevere un oggetto EWM un certo numero di espandere in modo esponenziale metodi EW calibrati sono.