Sunt „în procesul de creare a unui algoritm de tranzacționare valutară și am vrut să încerc încercarea mea la calcularea EMA (medii mobile exponențiale) Rezultatele mele par a fi corecte (în comparație cu calculele pe care le-am făcut manual), așa că cred că următoarea metodă funcționează, dar am vrut doar să obțin un set suplimentar de ochi pentru a mă asigura că nu îmi lipsește nimic.

Rețineți că acest lucru returnează EMA pentru cel mai recent preț, nu returnează o serie de EMA deoarece nu este ceea ce am nevoie pentru aplicația mea.

I folosesc acest link ca referință: Medie mobilă exponențială

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] 

Comentarii

  • Bine ați venit la CodeReview.SE! Ați putea să furnizați date false, astfel încât să puteți încerca codul dvs. înainte de a-l examina?
  • Bună Josay, eu ' v-am adăugat un exemplu de listă de date pentru dvs. dacă ' doriți să testați.

Răspuns

  • Recursivitatea este un instrument bun pentru jobul potrivit, dar aici este folosit pentru a realiza o buclă simplă. Ca atare, codul .. .
    • Este mai greu de citit și de argumentat.
    • este mai lent, deoarece o mare parte din codul din ema trebuie să ruleze o singură dată.
    • va eșua cu o valoare suficient de mare de window din cauza stiva de apeluri Python verflowing.
  • Vă rugăm să documentați cel puțin parametrii fiecărei funcții, de ex. că window este lungimea ferestrei și că position contează înapoi de la sfârșitul lui data. (De fapt, lucrurile ar fi mai clare dacă position ar fi un indice normal înainte în data)
  • Creșteți o excepție când găsiți că un parametru are o valoare nevalidă. Revenirea None va provoca o excepție mai confuză mai târziu. De fapt, dacă încerc Indicators().ema(close_prices, 600) primesc recursivitate infinită deoarece sma returnează None, care face ca ema să apeleze sma de mai multe ori.
  • Punctul anterior arată, de asemenea, că if len(data) < window + 2 nu este verificarea corectă a validității.
  • + 1 din data[-window*2 + 1:-window + 1] nu pare corect pentru mine. Presupun că vrei data[-window*2:-window]
  • Afirmația return previous_ema este într-un loc ciudat, deoarece în acel moment ați calculat un nou current_ema. Acesta este cazul de bază al recursiunii și este obișnuit să tratați mai întâi cazul de bază.

propunere pentru 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 

Răspuns

Recenzie destul de superficială:

Nu este necesar să scrieți o clasă pentru ceea ce faceți (și vă sugerez să aruncați o privire la acest videoclip ). Clasa dvs. nu încapsulează date și doar le utilizați pentru a avea funcțiile dvs. în aceeași entitate. Cred că lucrurile ar fi mai ușor de înțeles dacă ar fi să definiți classmethod pentru a face evident că nu ați câștigat cu adevărat pe orice instanță. Cu toate acestea, o opțiune și mai bună ar fi să definiți funcțiile într-un modul indicator.

Comentarii

  • Vă mulțumim pentru sugestii! De fapt, am avut le folosim ca metode de clasă și am dezbătut să mergem înainte și înapoi între chiar folosirea unei clase sau doar definirea funcțiilor într-un modul indicator (ceea ce voi face acum).
  • Doar am vizionat și videoclipul, lucruri grozave.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *