Calcular Mover Média Python

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Eu tenho um intervalo de datas e uma medida em cada uma dessas datas. Eu gosto de calcular uma média móvel exponencial para cada uma das datas. Alguém sabe como fazer isso, eu sou novo no python. Não parece que as médias estejam incorporadas na biblioteca padrão de python, o que me parece um pouco estranho. Talvez eu não esteja olhando no lugar certo. Assim, dado o código a seguir, como eu poderia calcular a média ponderada em movimento de pontos de QI para datas de calendário (provavelmente há uma maneira melhor de estruturar os dados, todos os conselhos seriam apreciados) perguntou janeiro 28 09 às 18:01 Meu python é um Um pouco enferrujado (qualquer pessoa pode se sentir livre para editar este código para fazer correções, se Ive estragar a sintaxe de alguma forma), mas aqui vai. Esta função move-se para trás, do final da lista para o início, calculando a média móvel exponencial para cada valor, trabalhando para trás até que o coeficiente de peso de um elemento seja menor do que o dado epsilon. No final da função, inverte os valores antes de retornar a lista (para que eles estejam na ordem correta para o chamador). (NOTA LATERAL: se eu estivesse usando um idioma diferente de Python, Id crie uma matriz vazia de tamanho completo primeiro e depois preencha-a para trás, de modo que eu não precisaria reverter no final. Mas eu não acho que você possa declarar Uma grande disposição vazia no python. E nas listas de python, acrescentar é muito menos dispendioso do que prepender, razão pela qual eu construí a lista na ordem inversa. Por favor, corrija-me se eu estiver errado.) O argumento alfa é o fator de decaimento em cada iteração. Por exemplo, se você usou um alfa de 0,5, o valor médio móvel de hoje seria composto pelos seguintes valores ponderados: Claro que, se você tiver uma enorme variedade de valores, os valores de dez ou quinze dias não contribuirão muito para Média ponderada de hoje. O argumento epsilon permite que você defina um ponto de corte, abaixo do qual você deixará de se preocupar com valores antigos (já que sua contribuição para o valor de hoje será insignificante). Você invocou a função de algo assim: respondeu Jan 28 09 às 18:46. Não conheço Python, mas para a parte de média, você quer dizer um filtro passa-baixa exponencialmente decadente da forma em que alfa dt tau, dt o timestep do Filtro, tau a constante de tempo do filtro (a forma de timestep variável é a seguinte, basta gravar dt tau para não ser superior a 1.0) Se você quiser filtrar algo como uma data, certifique-se de converter para uma flutuante, Quantidade de ponto como de segundos desde 1 de janeiro de 1970. respondeu Jan 28 09 às 18:10 Achei o trecho de código acima por earino bastante útil - mas eu precisava de algo que poderia suavizar continuamente um fluxo de valores - então eu o reflitava para isso: e Eu uso isso assim: (onde pin. read () produz o próximo valor Id como consumir). Respondeu 12 de fevereiro às 20:35 Estou sempre calculando EMAs com Pandas: Aqui está um exemplo de como fazê-lo: Mais informações sobre Pandas EWMA: respondidas em 4 de outubro às 12:42 Don39t versões mais recentes de pandas têm novas e melhores funções. Ndash Cristian Ciupitu 11 de maio às 14:10 Note que, ao contrário de sua planilha, não calculo o SMA, e não espero para gerar o EMA após 10 amostras. Isso significa que meus valores diferem um pouco, mas se você apresentá-lo, segue exatamente após 10 amostras. Durante as primeiras 10 amostras, o EMA que eu calculo é adequadamente alisado.