Jag är i färd med att skapa en valutahandelsalgoritm och ville prova mitt skott för att beräkna EMA (Exponential Moving Averages) Mina resultat verkar vara korrekta (jämfört med de beräkningar som jag gjorde för hand) så jag tror att följande metod fungerar, men ville bara få en extra uppsättning ögon för att se till att jag inte saknar någonting.

Observera att detta bara returnerar EMA för det senaste priset, det returnerar inte en array med EMA eftersom det inte är vad jag behöver för min ansökan.

I använder denna länk som referens: Exponentiellt glidande medelvärde

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] 

Kommentarer

  • Välkommen till CodeReview.SE! Skulle du kunna tillhandahålla dummyinformation så att du kan prova din kod innan du granskar den?
  • Hej Josay, jag ' har lagt till en exempellista med data för dig om du ' vill testa.

Svar

  • Rekursion är ett bra verktyg för rätt jobb, men här används det för att åstadkomma enkel looping. Som sådan är koden .. .
    • är svårare att läsa och resonera om.
    • är långsammare eftersom mycket av koden i ema bara behöver köras en gång.
    • misslyckas med tillräckligt stort värde på window på grund av o verflowing Pythons samtalsstack.
  • Vänligen dokumentera åtminstone parametrarna för varje funktion, t.ex. att window är fönstrets längd och att position räknar bakåt från slutet av data. (Faktum är att saker och ting skulle vara tydligare om position var ett normalt framåtriktat index till data)
  • Höj ett undantag när du hittar en parameter har ett ogiltigt värde. Att returnera None i stället kommer att orsaka ett mer förvirrande undantag senare. Om jag försöker Indicators().ema(close_prices, 600) får jag faktiskt oändlig rekursion eftersom sma returnerar None, vilket gör ema samtal sma om och om igen.
  • Den föregående punkten avslöjar också att if len(data) < window + 2 är inte rätt giltighetskontroll.
  • + 1 i data[-window*2 + 1:-window + 1] verkar inte rätta för mig. Jag antar att du vill ha data[-window*2:-window]
  • Uttalandet return previous_ema ligger på en udda plats för då du har beräknat en ny current_ema. Detta är basfallet för rekursionen, och det är vanligt att hantera basfallet först.

Mitt förslag till 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 

Svar

Ganska grunt omdöme:

Du behöver inte skriva en klass för vad du gör (och jag föreslår att du tittar på den här videon ). Din klass inkapslar inga data och du använder den bara för att ha dina funktioner i samma enhet. Jag antar att det skulle vara lättare att förstå om du skulle definiera classmethod för att göra det uppenbart att du inte verkligen förlitar dig på någon instans alls, men ett ännu bättre alternativ skulle vara att bara definiera funktioner i en indicator -modul.

Kommentarer

  • Tack för förslagen! Jag hade faktiskt dem som klassmetoder och debatterade fram och tillbaka mellan till och med att använda en klass eller bara definiera funktioner i en indikatormodul (vilket jag nu ska göra).
  • Tittade bara på videon också, bra grejer.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *