私は外国為替取引アルゴリズムを作成中であり、EMA（指数移動平均）の計算を試してみたいと思っていました。 。私の結果は（手作業で行った計算と比較して）正しいように見えるので、次の方法は機能すると思いますが、何かを見逃していないことを確認するために、余分な目を取得したかっただけです。

これは最新の価格のEMAを返すだけであり、アプリケーションに必要なものではないため、「EMAの配列」を返さないことに注意してください。

Iこのリンクを参照として使用しています：指数移動平均 

class Indicators: def sma(self, data, window): """ Calculates Simple Moving Average http://fxtrade.oanda.com/learn/forex-indicators/simple-moving-average """ if len(data) < window: return None return sum(data[-window:]) / float(window) def ema(self, data, window, position=None, previous_ema=None): """ Calculates Exponential Moving Average http://fxtrade.oanda.com/learn/forex-indicators/exponential-moving-average """ if len(data) < window + 2: return None c = 2 / float(window + 1) if not previous_ema: return self.ema(data, window, window, self.sma(data[-window*2 + 1:-window + 1], window)) else: current_ema = (c * data[-position]) + ((1 - c) * previous_ema) if position > 0: return self.ema(data, window, position - 1, current_ema) return previous_ema # Sample close prices for GBP_USD currency pair on the 2 hour timeframe close_prices = [1.682555, 1.682545, 1.682535, 1.682655, 1.682455, 1.682685, 1.68205, 1.683245, 1.68405, 1.68401, 1.68506, 1.685825, 1.685955, 1.686595, 1.686325, 1.686375, 1.68701, 1.684995, 1.687245, 1.686135, 1.686205, 1.68724, 1.68753, 1.687775, 1.688245, 1.687745, 1.68699, 1.687285, 1.686325, 1.686295, 1.683945, 1.683035, 1.68401, 1.68327, 1.685185, 1.684755, 1.685265, 1.685325, 1.68625, 1.685645, 1.684355, 1.68387, 1.68413, 1.68416, 1.683425, 1.68481, 1.683245, 1.683645, 1.68325, 1.682745, 1.680385, 1.680655, 1.680875, 1.679995, 1.680445, 1.68064, 1.67937, 1.677735, 1.67769, 1.67777, 1.677525, 1.677435, 1.67766, 1.677835, 1.678005, 1.67823, 1.67902, 1.678605, 1.678425, 1.67876, 1.678555, 1.678505, 1.679085, 1.678755, 1.678125, 1.677495, 1.67677, 1.676205, 1.67716, 1.67741, 1.677135, 1.679295, 1.68054, 1.68143, 1.68115, 1.68111, 1.68055, 1.680495, 1.680565, 1.681375, 1.68244, 1.673395, 1.670885, 1.67156, 1.669525, 1.66906, 1.66903, 1.668935, 1.668805, 1.667895, 1.667905, 1.668485, 1.666345, 1.66832, 1.668005, 1.668615, 1.669305, 1.668415, 1.66891, 1.66843, 1.66855, 1.66834, 1.668725, 1.66952, 1.668075, 1.66859, 1.669, 1.669685, 1.668575, 1.66909, 1.66957, 1.669375, 1.671655, 1.67186, 1.67244, 1.6729, 1.672965, 1.673405, 1.67284, 1.67256, 1.67216, 1.67193, 1.673265, 1.67295, 1.672705, 1.67224, 1.67221, 1.67222, 1.67254, 1.670105, 1.66501, 1.663845, 1.66201, 1.661935, 1.661725, 1.66189, 1.661605, 1.661925, 1.66215, 1.66049, 1.660185, 1.66233, 1.66374, 1.66491, 1.665195, 1.663225, 1.66267, 1.65927, 1.659415, 1.65998, 1.6583, 1.656825, 1.65741, 1.659025, 1.658355, 1.659355, 1.65871, 1.65887, 1.658595, 1.65768, 1.657965, 1.657855, 1.657415, 1.658125, 1.65816, 1.659125, 1.658245, 1.65773, 1.658585, 1.65732, 1.657825, 1.65731, 1.65725, 1.65433, 1.654875, 1.65508, 1.656205, 1.656185, 1.6567, 1.658865, 1.658805, 1.65879, 1.6584, 1.65806, 1.658145, 1.65706, 1.656925, 1.65885, 1.65917, 1.659, 1.65794, 1.65797, 1.65711, 1.658675, 1.656915, 1.65474, 1.65455, 1.654135, 1.65467, 1.65473, 1.65543, 1.65465, 1.65721, 1.65717, 1.65927, 1.65895, 1.65724, 1.65812, 1.657435, 1.657395, 1.65755, 1.65975, 1.65983, 1.658975, 1.658855, 1.65814, 1.65838, 1.65797, 1.65785, 1.657795, 1.658915, 1.65888, 1.65888, 1.65869, 1.65851, 1.658195, 1.659985, 1.65933, 1.65842, 1.65836, 1.658435, 1.657605, 1.660225, 1.65991, 1.65908, 1.659065, 1.659605, 1.659555, 1.660535, 1.663025, 1.662295, 1.661525, 1.662735, 1.661335, 1.660895, 1.660905, 1.66093, 1.661425, 1.65934, 1.658235, 1.658305, 1.657035, 1.652785, 1.653185, 1.65176, 1.650105, 1.648505, 1.64713, 1.646975, 1.646815, 1.646575, 1.645355, 1.646425, 1.646365, 1.648295, 1.646245, 1.646305, 1.645075, 1.644875, 1.646035, 1.64602, 1.646025, 1.645615, 1.646135, 1.645585, 1.645695, 1.646195, 1.642865, 1.64237, 1.634805, 1.634575, 1.634475, 1.631665, 1.629265, 1.631115, 1.63094, 1.631775, 1.632175, 1.631775, 1.629345, 1.632785, 1.631155, 1.631765, 1.632865, 1.6327, 1.618735, 1.621365, 1.622655, 1.620755, 1.617995, 1.616985, 1.611595, 1.61411, 1.615785, 1.613975, 1.611155, 1.610865, 1.60935, 1.609255, 1.610085, 1.607585, 1.608405, 1.610095, 1.611495, 1.610465, 1.609775, 1.608715, 1.608615, 1.612435, 1.610495, 1.612275, 1.612555, 1.611785, 1.612515, 1.612945, 1.609495, 1.612515, 1.616155, 1.613295, 1.618215, 1.621225, 1.62018, 1.619885, 1.619565, 1.620435, 1.619375, 1.624325, 1.625165, 1.625185, 1.621845, 1.622345, 1.623795, 1.621875, 1.627455, 1.624845, 1.623875, 1.623625, 1.623295, 1.625575, 1.626125, 1.622445, 1.622145, 1.624155, 1.626055, 1.625755, 1.62671, 1.627055, 1.625875, 1.625055, 1.623925, 1.624645, 1.625215, 1.624725, 1.624025, 1.624515, 1.624205, 1.623755, 1.623325, 1.62273, 1.622535, 1.6242, 1.623045, 1.62169, 1.618415, 1.618185, 1.619605, 1.621425, 1.627035, 1.628145, 1.62778, 1.6271, 1.626485, 1.626335, 1.627615, 1.627965, 1.63094, 1.630125, 1.632065, 1.633775, 1.632895, 1.63064, 1.627885, 1.625845, 1.62667, 1.626805, 1.626695, 1.631185, 1.629635, 1.63067, 1.63367, 1.63908, 1.63709, 1.637255, 1.63738, 1.64403, 1.642545, 1.650745, 1.65183, 1.64764, 1.646825, 1.639945, 1.634085, 1.633615, 1.631255, 1.63123, 1.62993, 1.628745, 1.629105, 1.63096, 1.63417, 1.635245, 1.634745, 1.633755, 1.63316, 1.633325, 1.63464, 1.63394, 1.635555, 1.636435, 1.636235, 1.63692, 1.638125, 1.63869, 1.637795, 1.6323, 1.638925, 1.640955, 1.63767, 1.63686, 1.636575, 1.63977, 1.63909, 1.63945, 1.64001, 1.641005, 1.63986, 1.63838, 1.64039, 1.64047, 1.636, 1.63434, 1.634115, 1.633895, 1.633725, 1.63255, 1.633225, 1.63228, 1.632915, 1.63046, 1.630275, 1.628565, 1.63377, 1.631165, 1.630405, 1.63149, 1.63178, 1.63308, 1.63234, 1.630675, 1.630235, 1.63027, 1.632255, 1.630505, 1.626665, 1.625325, 1.624565, 1.624355, 1.62497, 1.62389, 1.62394, 1.62399, 1.622855, 1.621865, 1.62358, 1.62292, 1.623685, 1.624135, 1.62672, 1.624515, 1.624305, 1.624215, 1.62416, 1.623665, 1.6259, 1.625805, 1.626625, 1.62005, 1.618425, 1.62162, 1.62192, 1.620865, 1.62121, 1.621525, 1.621475, 1.619475, 1.619145, 1.619835, 1.620235, 1.6204, 1.618875, 1.622535, 1.62144, 1.617695, 1.61798, 1.61831, 1.618825, 1.61982, 1.62336, 1.621535, 1.61987, 1.616985, 1.6134, 1.61441, 1.6139, 1.61428, 1.61376, 1.61498, 1.615715, 1.612955, 1.61323, 1.61406, 1.6102, 1.606695, 1.60757, 1.59774, 1.59611, 1.597425, 1.597505, 1.59687, 1.59683, 1.596235, 1.59762, 1.59792, 1.59878, 1.596685, 1.598745, 1.59928, 1.60067, 1.602755, 1.603465, 1.607645, 1.608225, 1.60736, 1.60442, 1.604255, 1.60657, 1.60907, 1.604735, 1.607615, 1.61128, 1.607135, 1.60798, 1.60935, 1.60968, 1.60865, 1.607105, 1.60607, 1.606545, 1.60638, 1.607575, 1.60701, 1.60822, 1.606605, 1.604175, 1.617025, 1.615945, 1.616205, 1.61726, 1.61868, 1.618035, 1.62082, 1.620575, 1.62089, 1.61883, 1.61219, 1.61243, 1.61167, 1.61194, 1.61212, 1.61281, 1.61193, 1.61268, 1.606455, 1.60555, 1.60459, 1.60322, 1.604705, 1.60562, 1.606145, 1.6077, 1.60683, 1.60916, 1.611945, 1.61187, 1.611335, 1.60832, 1.609145, 1.60955, 1.608575, 1.60676, 1.606755, 1.60695, 1.607395, 1.606405, 1.6076, 1.606815, 1.60695, 1.604905, 1.59545, 1.59164, 1.59162, 1.592925, 1.59173, 1.590465, 1.590475, 1.588995, 1.58925, 1.590845, 1.590575, 1.589605, 1.59287, 1.59246, 1.597345, 1.596035, 1.591425, 1.59756, 1.60024, 1.59879, 1.600055, 1.598305, 1.597, 1.59925, 1.596045, 1.598845, 1.600635, 1.606405, 1.60702, 1.609275, 1.607365, 1.609575, 1.60851, 1.60739, 1.607985, 1.60689, 1.60864, 1.61119, 1.606205, 1.60851, 1.61039, 1.6088, 1.609185, 1.609595, 1.609035, 1.609775, 1.61074, 1.61063, 1.61041, 1.612855, 1.612635, 1.61363, 1.613635, 1.61695, 1.61705, 1.615905, 1.615515, 1.61577, 1.617205, 1.618045, 1.616225, 1.61466, 1.61568, 1.61528, 1.613335, 1.613045, 1.611435, 1.61178, 1.611265, 1.612395, 1.612615, 1.61215, 1.607975, 1.604285, 1.60507, 1.60358, 1.606845, 1.606225, 1.605045, 1.60427, 1.60436, 1.604135, 1.60491, 1.60554, 1.603425, 1.60145, 1.602715, 1.602035, 1.603575, 1.60334, 1.602125, 1.602895, 1.602555, 1.60353, 1.603785, 1.60398, 1.603185, 1.60395, 1.605205, 1.608145, 1.6097, 1.608285, 1.60858, 1.609015, 1.608575, 1.609035, 1.61034, 1.61067, 1.61045, 1.610075, 1.609925, 1.609565, 1.61126, 1.61328, 1.612295, 1.61265, 1.611675, 1.61242, 1.61272, 1.61275, 1.61212, 1.612105, 1.610675, 1.611365, 1.617255, 1.61567, 1.613815, 1.61384, 1.613175, 1.61411, 1.6132, 1.613675, 1.61394, 1.613675, 1.612405, 1.61159, 1.61244, 1.6149, 1.609405, 1.600625, 1.60129, 1.600285, 1.597765, 1.59804, 1.597085, 1.59792, 1.598775, 1.598545, 1.60051, 1.602205, 1.599575, 1.599565, 1.600345, 1.59987, 1.599305, 1.599525, 1.597605, 1.599295, 1.59902, 1.600385, 1.59634, 1.59984, 1.599365, 1.599665, 1.59966, 1.597265, 1.593855, 1.59653, 1.59713, 1.59792, 1.59974, 1.60036, 1.599825, 1.598095, 1.598495, 1.59798, 1.597485, 1.59773, 1.597355, 1.5986, 1.599495, 1.599755, 1.60003, 1.600025, 1.600375, 1.60105, 1.598955, 1.600155, 1.599765, 1.600475, 1.60022, 1.6006, 1.60181, 1.596045, 1.5943, 1.588815, 1.59068, 1.596245, 1.59832, 1.59755, 1.59771, 1.59605, 1.595625, 1.59563, 1.597925, 1.599085, 1.59813, 1.594745, 1.593165, 1.592695, 1.586095, 1.58439, 1.583355, 1.583495, 1.58396, 1.58395, 1.58188, 1.58351, 1.58259, 1.583445, 1.582, 1.58423, 1.584275, 1.58594, 1.58744, 1.58719, 1.588185, 1.58738, 1.589525, 1.590055, 1.59015, 1.588425, 1.590905, 1.589435, 1.587295, 1.585705, 1.585945, 1.584915, 1.584655, 1.585055, 1.585295, 1.58395, 1.58466, 1.584475, 1.58468, 1.585585, 1.586555, 1.588415, 1.59241, 1.591835, 1.591695, 1.590885, 1.591405, 1.590985, 1.591665, 1.592275, 1.5882, 1.581655, 1.580375, 1.58148, 1.57864, 1.578555, 1.57667, 1.577125, 1.577305, 1.57743, 1.577365, 1.577185, 1.57641, 1.574255, 1.57483, 1.57164, 1.570785, 1.57102, 1.5706, 1.568675, 1.567595, 1.56684, 1.56692, 1.56813, 1.567345, 1.565315, 1.560175, 1.565545, 1.568455, 1.567155, 1.566805, 1.566615, 1.567495, 1.57258, 1.572635, 1.571035, 1.56638, 1.56362, 1.564205, 1.56323, 1.564425, 1.56413, 1.564065, 1.56356, 1.56443, 1.565565, 1.565335, 1.565155, 1.56566, 1.565865, 1.564555, 1.564785, 1.564695, 1.56344, 1.5631, 1.56226, 1.561195, 1.56147, 1.560665, 1.562395, 1.56057, 1.56928, 1.566655, 1.56624, 1.566875, 1.56932, 1.56767, 1.56817, 1.567015, 1.567355, 1.56741, 1.56635, 1.565175, 1.566865, 1.570025, 1.57282, 1.56816, 1.570325, 1.56959, 1.56924, 1.56901, 1.570075, 1.569705, 1.56823, 1.56393, 1.56667, 1.56727, 1.56499, 1.56707, 1.564855, 1.566205, 1.56555, 1.564845, 1.565205, 1.56587, 1.56643, 1.56677, 1.564145, 1.56529, 1.56839, 1.568565, 1.569955, 1.569735, 1.570485, 1.57035, 1.569595, 1.568, 1.567995, 1.568395, 1.56889, 1.567615, 1.56646, 1.57027, 1.57135, 1.57154]

コメント

  • CodeReview.SEへようこそ！ダミーデータを提供して、コードをレビューする前に試してみることができますか？
  • こんにちは、ジョセイ、私'テストしたい場合は、データのサンプルリストを追加しました。

回答

  • 再帰は適切なジョブに適したツールですが、ここでは単純なループを実行するために使用されます。そのようなコードです。 。
    • 読みにくく、理由がわかりません。
    • emaのコードの多くは一度だけ実行する必要があるため、速度が遅くなります。
    • oが原因で、windowの値が十分に大きいと失敗しますverflowingPythonのコールスタック。
  • 少なくとも各関数のパラメータを文書化してください。 windowはウィンドウの長さであり、positionは後方をカウントします。 dataの終わりから。 （実際、positionがdataへの通常のフォワードインデックスである場合、状況はより明確になります）
  • 例外を発生させる場合パラメータの値が無効であることがわかりました。代わりにNoneを返すと、後でさらに紛らわしい例外が発生するだけです。実際、Indicators().ema(close_prices, 600)を試してみると、smaがNoneを返すため、無限再帰が発生します。 emaがsmaを何度も呼び出すようにします。
  • 前のポイントでも、if len(data) < window + 2は適切な有効性チェックではありません。
  • data[-window*2 + 1:-window + 1]の+ 1は表示されません正解です。data[-window*2:-window]
  • ステートメントreturn previous_emaは、その時点では奇妙な場所にあると思います。新しいcurrent_emaを計算しました。これは再帰の基本ケースであり、最初に基本ケースを処理するのが通例です。

私のemaの提案：

def ema(self, data, window): if len(data) < 2 * window: raise ValueError("data is too short") c = 2.0 / (window + 1) current_ema = self.sma(data[-window*2:-window], window) for value in data[-window:]: current_ema = (c * value) + ((1 - c) * current_ema) return current_ema

回答

かなり浅いレビュー：

自分がしていることのためにクラスを書く必要はありません（そして、このビデオ）。クラスはデータをカプセル化せず、それを使用して同じエンティティに関数を配置します。 classmethodを定義して、実際にはどのインスタンスにも依存しないことを明確にすると、理解しやすくなると思います。ただし、さらに良いオプションは、 indicatorモジュールで関数を定義します。

コメント

  • 提案をありがとう！実際に持っていましたそれらをclassmethodsとして使用し、クラスを使用する場合でも、インジケーターモジュールで関数を定義する場合でも（これから実行します）、前後に議論しました。
  • ビデオも見ただけで、すばらしいものです。

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