Jestem w trakcie tworzenia algorytmu handlu na rynku Forex i chciałem spróbować obliczyć EMA (wykładnicze średnie kroczące) Moje wyniki wydają się być poprawne (w porównaniu z obliczeniami, które wykonałem ręcznie), więc uważam, że następująca metoda działa, ale chciałem tylko uzyskać dodatkową parę oczu, aby upewnić się, że niczego mi nie brakuje.
Zwróć uwagę, że to tylko zwraca EMA dla najnowszej ceny, nie zwraca tablicy EMA, ponieważ nie jest to potrzebne do mojej aplikacji.
I używam tego linku jako odniesienia: Wykładnicza średnia krocząca
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]
Komentarze
- Witamy w CodeReview.SE! Czy byłbyś w stanie podać fikcyjne dane, aby można było wypróbować kod przed jego przejrzeniem?
- Cześć Josay, ja ' dodałeś przykładową listę danych, jeśli ' chcesz przetestować.
Odpowiedź
- Rekurencja jest dobrym narzędziem do wykonania odpowiedniego zadania, ale tutaj służy do wykonywania prostych pętli. W związku z tym kod .. .
- jest trudniejszy do odczytania i uzasadnienia.
- jest wolniejszy, ponieważ znaczna część kodu w
ema
musi zostać uruchomiona tylko raz. - zakończy się niepowodzeniem z wystarczająco dużą wartością
window
z powodu o verflowing stos wywołań Pythona.
- Proszę udokumentować przynajmniej parametry każdej funkcji, np. że
window
to długość okna, aposition
liczy się wstecz od końcadata
. (W rzeczywistości wszystko byłoby jaśniejsze, gdybyposition
był normalnym indeksem do przodu wdata
) - Zgłaszaj wyjątek, gdy stwierdzisz, że parametr ma nieprawidłową wartość. Zwrócenie
None
zamiast tego spowoduje później tylko bardziej zagmatwany wyjątek. W rzeczywistości, jeśli spróbujęIndicators().ema(close_prices, 600)
, otrzymam nieskończoną rekursję, ponieważsma
zwracaNone
, co powoduje, żeema
wywołujesma
w kółko. - Z poprzedniego punktu wynika również, że nie jest właściwym sprawdzeniem poprawności.
-
+ 1
wdata[-window*2 + 1:-window + 1]
nie wydaje się dla mnie poprawne. Przypuszczam, że chceszdata[-window*2:-window]
- Instrukcja
return previous_ema
znajduje się w dziwnym miejscu, ponieważ w tym momencie obliczyłeś nowycurrent_ema
. Jest to podstawowy przypadek rekurencji i zwykle obsługuje się najpierw przypadek podstawowy.
Mój propozycja dla 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
Odpowiedź
Dość płytka recenzja:
Nie musisz pisać klasy na temat tego, co robisz (i sugeruję, abyś rzucił okiem na ten film ). Twoja klasa nie hermetyzuje żadnych danych i po prostu używasz jej, aby mieć swoje funkcje w tej samej encji. Wydaje mi się, że łatwiej byłoby to zrozumieć, gdybyś zdefiniował classmethod
, aby było oczywiste, że nie będziesz polegać na żadnej instancji. Jednak jeszcze lepszą opcją byłoby po prostu zdefiniować funkcje w module indicator
.
Komentarze
- Dziękuję za sugestie! Tak naprawdę je jako metody klasowe i debatowałem nad przechodzeniem tam iz powrotem między nawet użyciem klasy lub po prostu definiowaniem funkcji w module wskaźnika (co teraz zrobię).
- Właśnie obejrzałem też wideo, świetne.