Ik ben bezig met het maken van een forex-handelsalgoritme en wilde mijn kans proberen om EMA (exponentiële voortschrijdende gemiddelden) te berekenen Mijn resultaten lijken correct te zijn (vergeleken met de berekeningen die ik met de hand heb gedaan), dus ik denk dat de volgende methode werkt, maar ik wilde gewoon een paar extra ogen krijgen om er zeker van te zijn dat ik niets mis.
Merk op dat dit alleen de EMA retourneert voor de laatste prijs, het retourneert geen “array van EMA” s, want dat is niet wat ik nodig heb voor mijn aanvraag.
I gebruik deze link als referentie: Exponentieel voortschrijdend gemiddelde
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]
Reacties
- Welkom bij CodeReview.SE! Zou je in staat zijn om dummy-gegevens te verstrekken zodat iemand je code kan uitproberen voordat je hem bekijkt?
- Hallo Josay, ik ‘ heeft een voorbeeldlijst met gegevens voor u toegevoegd als u ‘ wilt testen.
Answer
- Recursie is een goed hulpmiddel voor de juiste taak, maar hier wordt het gebruikt om eenvoudige herhalingen tot stand te brengen. Als zodanig is de code .. .
- is moeilijker te lezen en te beredeneren.
- is langzamer omdat veel van de code in
ema
maar één keer hoeft te worden uitgevoerd. - zal mislukken met een voldoende grote waarde van
window
vanwege o vervloeiende aanroepstapel van Python.
- Documenteer ten minste de parameters van elke functie, bijv. dat
window
de lengte van het venster is, en datposition
achteruit telt vanaf het einde vandata
. (In feite zou het duidelijker zijn alsposition
een normale voorwaartse index zou zijn naardata
) - Een uitzondering maken wanneer u vindt dat een parameter een ongeldige waarde heeft. Als u in plaats daarvan
None
retourneert, zal dit later alleen een meer verwarrende uitzondering veroorzaken. Als ikIndicators().ema(close_prices, 600)
probeer, krijg ik zelfs een oneindige recursie omdatsma
retourneertNone
, wat maaktema
sma
keer op keer aanroepen. - Het vorige punt laat ook zien dat
if len(data) < window + 2
is niet de juiste geldigheidscontrole. - De
+ 1
indata[-window*2 + 1:-window + 1]
lijken niet correct voor mij. Ik neem aan dat jedata[-window*2:-window]
- De verklaring
return previous_ema
op een vreemde plaats wilt omdat op dat moment je hebt een nieuwecurrent_ema
berekend. Dit is het basisscenario van de recursie en het is gebruikelijk om eerst het basisscenario te behandelen.
Mijn voorstel voor ema
:
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
Antwoord
Vrij oppervlakkige recensie:
Je hoeft geen les te schrijven voor wat je doet (en ik raad je aan om even naar deze video ). Uw klasse bevat geen gegevens en u gebruikt deze gewoon om uw functies in dezelfde entiteit te hebben. Ik denk dat dingen gemakkelijker te begrijpen zouden zijn als je classmethod
zou definiëren om het duidelijk te maken dat je “niet echt op welke instantie dan ook vertrouwt. Een nog betere optie zou zijn om gewoon definieer functies in een indicator
module.
Reacties
- Bedankt voor de suggesties! Ik had eigenlijk ze als klassemethoden en er werd gedebatteerd over heen en weer gaan tussen zelfs het gebruik van een klas of het definiëren van functies in een indicatormodule (wat ik nu zal doen).
- Ik heb de video ook gewoon bekeken, geweldige dingen.