Pindah Rata Rata Python Numpy

Ini adalah pembungkus Python untuk TA-LIB berdasarkan Cython dan bukan SWIG. Dari homepage: TA-Lib banyak digunakan oleh pengembang perangkat lunak perdagangan yang membutuhkan untuk melakukan analisis teknis data pasar keuangan. Meliputi 150 indikator seperti ADX, MACD, RSI, Stochastic, Bollinger Bands, dll. Pengenalan pola candlestick Open source API untuk CC, Java, Perl, Python dan 100 Managed Bitrings Python asli menggunakan SWIG yang sayangnya sulit dipasang dan dipasang. Seefisien mungkin. Oleh karena itu, proyek ini menggunakan Cython dan Numpy untuk mengikat secara efisien dan bersih hasil TA-Lib yang menghasilkan 2-4 kali lebih cepat daripada antarmuka SWIG. Instal TA-Lib atau Baca Dokumen Mirip dengan TA-Lib, antarmuka fungsi menyediakan pembungkus ringan dari indikator TA-Lib yang terpapar. Setiap fungsi mengembalikan sebuah array output dan memiliki nilai default untuk parameter mereka, kecuali ditentukan sebagai argumen kata kunci. Biasanya, fungsi ini akan memiliki periode tampilan awal (jumlah observasi yang diperlukan sebelum keluaran dihasilkan) diatur ke NaN. Semua contoh berikut menggunakan fungsi API: Hitunglah rata-rata pergerakan sederhana dari harga penutupan: Menghitung pita bollinger, dengan rata-rata pergerakan tiga eksponensial: Menghitung momentum harga penutupan, dengan jangka waktu 5: API Cepat Abstrak Jika Anda Sudah terbiasa menggunakan fungsi API, sebaiknya Anda merasa betah menggunakan API abstrak. Setiap fungsi mengambil masukan yang sama, dilewatkan sebagai kamus array Numpy: Fungsi dapat diimpor secara langsung atau instantiated dengan nama: Dari sana, fungsi pemanggilan pada dasarnya sama dengan fungsi API: Pelajari lebih lanjut penggunaan TA-Lib di sini. . Indikator yang Didukung Kami dapat menunjukkan semua fungsi TA yang didukung oleh TA-Lib, baik sebagai daftar atau sebagai dikte berdasarkan kelompok (misalnya Studi Tumpang Tindih, Indikator Momentum, dll): Groups Fungsi Modul scikits. timeseries tidak lagi mengalami perkembangan aktif. Ada daftar bug yang tidak mungkin diperbaiki. Rencananya adalah untuk fungsionalitas inti dari modul ini yang akan diimplementasikan di panda. Jika Anda ingin melihat modul ini hidup secara independen dari panda, silakan ganti kode dan lepaskan. Modul scikits. timeseries menyediakan kelas dan fungsi untuk memanipulasi, melaporkan, dan merencanakan rangkaian waktu berbagai frekuensi. Fokusnya adalah pada akses dan manipulasi data yang mudah digunakan sambil memanfaatkan fungsionalitas matematika yang ada dengan numpy dan scipy. Jika skenario berikut terdengar asing bagi Anda, Anda mungkin akan menemukan modul scikits. timeseries berguna: Membandingkan deret waktu dengan rentang data yang berbeda (misalnya harga saham) Buat plot seri waktu dengan label sumbu yang cerdas Penjelasan Mengkonversi rangkaian waktu harian Untuk bulanan dengan mengambil nilai rata-rata selama setiap bulan Bekerja dengan data yang memiliki nilai hilang Tentukan hari kerja terakhir dari bulan sebelumnya untuk tujuan pelaporan Hitunglah standar deviasi yang bergerak secara efisien Berikut adalah beberapa skenario yang dibuat sangat sederhana dengan scikits Modultimeseries DocumentationHybrid Monte-Carlo Sampling Ini adalah tutorial lanjutan, yang menunjukkan bagaimana seseorang dapat menerapkan sampling Hybrid Monte-Carlo (HMC) dengan menggunakan Theano. Kita asumsikan pembaca sudah terbiasa dengan model Theano dan berbasis energi seperti RBM. Kode untuk bagian ini tersedia untuk didownload disini. Kemungkinan maksimum pembelajaran model berbasis energi memerlukan algoritma yang kuat untuk sampel partikel fase negatif (lihat Persamaan (4) dari tutorial Boltzmann Machines Dibatasi (RBM)). Saat melatih RBM dengan CD atau PCD, ini biasanya dilakukan dengan blok Gibbs sampling, di mana distribusi bersyarat dan digunakan sebagai operator transisi dari rantai Markov. Namun, dalam kasus-kasus tertentu, distribusi bersyarat ini mungkin sulit untuk diambil dari (yaitu memerlukan inversi matriks yang mahal, seperti pada kasus RGB 8301-kovariansi). Juga, bahkan jika pengambilan sampel Gibbs dapat dilakukan secara efisien, namun demikian beroperasi melalui jalan acak yang mungkin tidak efisien secara statistik untuk beberapa distribusi. Dalam konteks ini, dan ketika mengambil sampel dari variabel kontinyu, Hybrid Monte Carlo (HMC) dapat terbukti menjadi alat yang hebat Duane87. Ini menghindari perilaku berjalan acak dengan mensimulasikan sistem fisik yang diatur oleh dinamika Hamiltonian, yang berpotensi menghindari distribusi bersyarat yang sulit dalam prosesnya. Di HMC, contoh model diperoleh dengan mensimulasikan sistem fisik, di mana partikel bergerak mengelilingi lansekap berdimensi tinggi, bergantung pada energi potensial dan kinetik. Mengadaptasi notasi dari Neal93. Partikel dicirikan oleh vektor posisi atau vektor keadaan dan kecepatan. Keadaan gabungan partikel dilambangkan sebagai. Hamiltonian kemudian didefinisikan sebagai jumlah energi potensial (fungsi energi yang sama yang didefinisikan oleh model berbasis energi) dan energi kinetik, sebagai berikut: Algoritma Leap-Frog Dalam praktiknya, kita tidak dapat mensimulasikan dinamika Hamiltonian persis karena masalah diskritisasi waktu. . Ada beberapa cara orang bisa melakukan ini. Untuk menjaga invarian rantai Markov, perawatan harus dilakukan untuk menjaga sifat konservasi volume dan reversibilitas waktu. Algoritma leap-frog mempertahankan sifat-sifat ini dan beroperasi dalam 3 langkah: Dalam prakteknya, menggunakan stepsize terbatas tidak akan melestarikan secara tepat dan akan mengenalkan bias pada simulasi. Juga, kesalahan pembulatan karena penggunaan bilangan floating point berarti bahwa transformasi di atas tidak akan sempurna reversibel. Dalam tutorial ini, kami mendapatkan sampel HMC yang baru sebagai berikut: Melaksanakan HMC Menggunakan Theano In Theano, memperbarui kamus dan variabel bersama memberikan cara alami untuk menerapkan algoritma sampling. Kondisi sampler saat ini dapat digambarkan sebagai variabel bersama Theano, dengan update HMC yang diimplementasikan oleh daftar pembaruan fungsi Theano. Kami memecah algoritma HMC menjadi sub komponen berikut: