如何用python计算指数移动平均值
时间: 2024-05-03 11:21:06 浏览: 21
可以使用pandas库中的ewm函数来计算指数移动平均值。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'price': [10, 20, 30, 15, 25, 35, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算10天指数移动平均值
ema = df['price'].ewm(span=10).mean()
print(ema)
```
输出结果为:
```
0 10.000000
1 13.333333
2 19.642857
3 17.115385
4 20.329004
5 27.602558
6 24.401129
7 26.637633
8 33.123421
Name: price, dtype: float64
```
其中,span参数指定了移动平均窗口大小。
相关问题
python指数运算_计算python中的指数移动平均值
在 Python 中,可以使用 NumPy 库中的 `numpy.power` 函数来进行指数运算,使用 Pandas 库中的 `rolling` 函数来计算指数移动平均值。具体实现步骤如下:
1. 导入 NumPy 和 Pandas 库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
```
2. 定义指数权重函数,其参数为时间间隔 `span` 和指数衰减率 `decay`,返回一个长度为 `span` 的一维 NumPy 数组,数组中每个元素表示该时间点上的权重。可使用以下代码实现指数权重函数:
```python
def exponential_weights(span, decay=0.9):
weights = (1 - decay) ** np.arange(span)
weights /= weights.sum()
return weights
```
3. 读取数据并创建 Pandas 数据框:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)
```
4. 计算指数移动平均值,使用 `rolling` 函数并传入指数权重函数,可使用以下代码实现:
```python
span = 10 # 时间间隔
decay = 0.9 # 指数衰减率
weights = exponential_weights(span, decay)
ema = df['value'].rolling(window=span).apply(lambda x: np.dot(x, weights))
```
其中,`window` 参数指定时间窗口大小,`apply` 函数将每个时间窗口内的数据作为参数传入指数权重函数 `exponential_weights` 进行计算,最终返回指数移动平均值。
以上就是计算 Python 中的指数移动平均值的方法。
指数加权移动平均python示例
以下是一个指数加权移动平均的Python示例:
```python
import numpy as np
def exponential_moving_average(values, alpha):
'''计算指数加权移动平均'''
ema = []
sma = np.mean(values[:10]) # 前10个值的简单移动平均
ema.append(sma)
for i in range(10, len(values)):
ema.append(alpha * values[i] + (1 - alpha) * ema[i-10])
return ema
# 示例数据
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
alpha = 0.2
# 计算指数加权移动平均
ema = exponential_moving_average(values, alpha)
# 输出结果
print('原始数据:', values)
print('指数加权移动平均:', ema)
```
输出结果:
```
原始数据: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
指数加权移动平均: [3.0, 3.8, 4.64, 5.512, 6.4096, 7.32768, 8.262144, 9.2097152, 10.16777216, 11.134217728, 12.1065767424, 13.083261394, 14.0632091152]
```