Beweglichkeit Python Pandas

Ich versuche, eine Funktion für den Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA), in Python Pandas oder mit Cython (ich habe dies bereits in R amp Rcpp getan) zu erstellen. Ich habe Probleme mit der rekursiven Berechnung, filt1 Ich erwarte, dass die KAMA Serie (i) NAs zu beginnen, Länge von n10 (ii) Um KAMA zu starten, für 2010-01-19 der Rohwert des Preises 1142.393, in In diesem Fall der Mittelwert der Schließung (iii) Danach KAMA-Werte aus den rekursiven Formeln filt1i Ich habe einen Start gemacht, Wie kann ich filt1i innerhalb Pandas oder mit Cython berechnen, mit Ergebnis als Pandas-Dataframe Viele Dank. Backtesting ein Moving Average Crossover In Python mit Pandas Im vorigen Artikel über Research Backtesting-Umgebungen In Python Mit Pandas haben wir eine objektorientierte forschungsbasierte Backtesting-Umgebung erstellt und auf einer zufälligen Prognosestrategie getestet. In diesem Artikel werden wir nutzen die Maschinen, die wir eingeführt, um die Forschung über eine tatsächliche Strategie, nämlich die Moving Average Crossover auf AAPL. Moving Average Crossover-Strategie Die Moving Average Crossover-Technik ist eine äußerst bekannte simples Impulsstrategie. Es wird oft als die Hello World Beispiel für quantitative Handel. Die Strategie, wie hier skizziert, ist lang-nur. Zwei getrennte einfache gleitende Durchschnittsfilter werden mit variierenden Rückblickperioden einer bestimmten Zeitreihe erzeugt. Beim Kauf des Assets treten Signale auf, wenn der kürzere Lookback-Bewegungsdurchschnitt den längeren Lookback-Bewegungsdurchschnitt übersteigt. Wenn der längere Durchschnitt anschließend den kürzeren Durchschnitt übersteigt, wird der Vermögenswert zurückgekauft. Die Strategie funktioniert gut, wenn eine Zeitreihe einen starken Trend eintritt und dann langsam den Trend rückgängig macht. Für dieses Beispiel habe ich Apple, Inc. (AAPL) als Zeitreihe mit einem kurzen Rückblick von 100 Tagen und einem langen Rückblick von 400 Tagen gewählt. Dies ist das Beispiel der zipline algorithmischen Handelsbibliothek. Wenn wir also unseren eigenen Backtester implementieren wollen, müssen wir sicherstellen, dass er die Ergebnisse in Zipline, als ein grundlegendes Mittel der Validierung entspricht. Implementierung Bitte folgen Sie dem vorherigen Tutorial. Die beschreibt, wie die anfängliche Objekthierarchie für den Backtester konstruiert wird, andernfalls funktioniert der nachfolgende Code nicht. Für diese spezielle Implementierung habe ich die folgenden Bibliotheken verwendet: Die Implementierung von macross. py erfordert backtest. py aus dem vorherigen Tutorial. Der erste Schritt besteht darin, die notwendigen Module und Objekte zu importieren: Wie im vorherigen Tutorial werden wir die abstrakte Basisklasse Strategy unterteilen, um MovingAverageCrossStrategy zu produzieren. Die alle Details enthält, wie die Signale erzeugt werden, wenn die sich bewegenden Mittelwerte von AAPL einander kreuzen. Das Objekt benötigt ein kurzes Fenster und ein langes Fenster. Die Werte wurden auf Standardwerte von 100 Tagen bzw. 400 Tagen gesetzt, wobei es sich um dieselben Parameter handelt, die im Hauptbeispiel der Zipline verwendet werden. Die gleitenden Mittelwerte werden durch die Verwendung der Pandas-Rollmechanik auf den BarsClose-Schlusskurs der AAPL-Aktie erstellt. Sobald die einzelnen Bewegungsdurchschnitte konstruiert worden sind, wird die Signalserie dadurch erzeugt, daß die Säule gleich 1,0 gesetzt wird, wenn der kurzlebige Durchschnitt größer ist als der lang fortschreitende Durchschnitt oder 0,0 sonst. Daraus können Positionsaufträge generiert werden, um Handelssignale darzustellen. Das MarketOnClosePortfolio wird von Portfolio subklassen. Die in backtest. py gefunden wird. Es ist fast identisch mit der im vorherigen Tutorial beschriebenen Implementierung, mit der Ausnahme, dass die Trades nun auf einer Close-to-Close-Basis statt einer Open-to-Open-Basis durchgeführt werden. Einzelheiten darüber, wie das Portfolio-Objekt definiert ist, finden Sie im vorherigen Tutorial. Ive ließ den Code in für Vollständigkeit und dieses Tutorium in sich geschlossen halten: Nun, da die MovingAverageCrossStrategy und MarketOnClosePortfolio Klassen definiert worden sind, wird eine Hauptfunktion aufgerufen, um alle Funktionalität zusammen zu binden. Darüber hinaus wird die Performance der Strategie über eine Handlung der Eigenkapitalkurve untersucht. Das Pandas DataReader-Objekt lädt OHLCV-Preise für AAPL-Aktien für den Zeitraum vom 1. Januar 1990 bis zum 1. Januar 2002 herunter, wobei an diesem Punkt die Signale DataFrame erzeugt werden, um die Langzeitsignale zu erzeugen. Anschließend wird das Portfolio mit einer Stammkapitalzuführung von 100.000 USD erstellt und die Erträge auf der Eigenkapitalkurve berechnet. Der letzte Schritt ist die Verwendung von matplotlib, um eine zweidimensionale Plot der beiden AAPL Preise, überlagert mit den gleitenden Durchschnitten und kaufen / verkaufen Signale, sowie die Equity-Kurve mit den gleichen Kauf / Verkauf Signale. Der Plot-Code wird aus dem Zipline-Implementierungsbeispiel genommen (und modifiziert). Die grafische Ausgabe des Codes ist wie folgt. Ich benutzte den IPython-Einfüge-Befehl, um diesen direkt in die IPython-Konsole zu legen, während in Ubuntu, so dass die grafische Ausgabe in Sicht blieb. Die rosafarbenen upticks stellen Kauf der Vorlage dar, während die schwarzen downticks Vertretung verkaufen es zurück: Wie gesehen werden kann, verliert die Strategie Geld über dem Zeitraum mit fünf Hin - und Rücktransaktionen. Dies ist nicht überraschend angesichts des Verhaltens der AAPL in der Periode, die auf einem leichten Abwärtstrend war, gefolgt von einem deutlichen Aufschwung, der 1998 begann. Die Rückblickperiode der gleitenden Durchschnittssignale ist ziemlich groß und dieses beeinflußte den Profit des abschließenden Geschäfts , Die sonst die Strategie rentabel gemacht haben könnte. In den folgenden Artikeln werden wir ein anspruchsvolleres Verfahren zur Leistungsanalyse erstellen und beschreiben, wie die Rückblickperioden der einzelnen gleitenden Durchschnittssignale optimiert werden können. Python Data Analysis Library pandas ist eine BSD-lizenzierte Bibliothek mit hoher Performance, Einfach zu bedienende Datenstrukturen und Datenanalyse-Tools für die Programmiersprache Python. Pandas ist ein von NUMFocus gefördertes Projekt. Dies wird dazu beitragen, den Erfolg der Entwicklung von Pandas als Weltklasse-Open-Source-Projekt. 0.19.1 Final (3. November 2016) Dies ist eine kleine Bug-Fix Version von 0.19.0 und enthält einige kleine Regression Fixes, Bugfixes und Performance-Verbesserungen. Auf der Seite v0.19.1 Whatsnew finden Sie eine Übersicht über alle Fehler, die in 0.19.1 behoben wurden. 0.19.0 Final (2. Oktober 2016) Dies ist ein wichtiges Release von 0.18.1 und beinhaltet die Anzahl der API-Änderungen, einige neue Features, Verbesserungen und Leistungsverbesserungen sowie zahlreiche Fehlerkorrekturen. Wir empfehlen, dass alle Benutzer zu dieser Version aktualisieren. Mergeasof () für asof-style Zeitreihen-Beitritt, siehe hier. rolling () ist jetzt zeitreihefähig, siehe hier readcsv () unterstützt jetzt Parsing Kategorische Daten, siehe hier Eine Funktion unioncategorical () wurde für die Kombination von kategorialen, Siehe hier PeriodIndex hat nun eine eigene Periode dtype und wurde mit anderen Indexklassen konsistent. Siehe hier Sparse Datenstrukturen erhielten verbesserte Unterstützung von int - und bool-D-Typen, siehe hier Vergleichsoperationen mit Series ignorieren den Index nicht mehr, siehe hier eine Übersicht der API-Änderungen. Einführung einer Pandas-Entwicklungs-API für Utility-Funktionen, siehe hier. Auswertung von Panel4D und PanelND. Wir empfehlen, diese Typen von n-dimensionalen Daten mit dem xarray-Paket darzustellen. Entfernen der zuvor veralteten Module pandas. io. data. Pandas. io. wb. Pandas. tools. rplot. Eine ausführliche Liste aller Verbesserungen und Fehler, die in 0.19.0 behoben wurden, finden Sie in der Whatsnew-Übersicht. Bitte berichten Sie alle Fragen hier Beste Weg zu installieren Beste Weg, um Pandas zu installieren, ist über conda Builds für osx-64, linux-64, linux-32, win-64, win-32 für Python 2.7, Python 3.4 und Python 3.5 zu installieren Sind alle vorhanden. Conda install pandas Schnell-Vignette Welches Problem pandas löscht Python ist seit langem ideal für Daten-Munging und Vorbereitung, aber weniger für die Datenanalyse und Modellierung. Pandas hilft, diese Lücke zu schließen, so dass Sie Ihren gesamten Datenanalyse-Workflow in Python ausführen können, ohne auf eine domänenspezifische Sprache wie R. umschalten zu müssen. In Kombination mit dem hervorragenden IPython-Toolkit und anderen Bibliotheken zeichnet sich die Umgebung für die Datenanalyse in Python aus In der Leistung, Produktivität und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit. Pandas implementiert nicht signifikante Modellierung Funktionalität außerhalb der linearen und Panel-Regression für diese, Blick auf Statsmodelle und scikit-lernen. Noch mehr Arbeit ist erforderlich, um Python zu einer erstklassigen statistischen Modellierungsumgebung zu machen, aber wir sind gut auf unserem Weg zu diesem Ziel. Was unsere Benutzer sagen müssen 8220 Pandas ermöglicht es uns, mehr auf Forschung und weniger auf die Programmierung zu konzentrieren. Wir haben Pandas leicht zu erlernen, einfach zu bedienen und leicht zu pflegen gefunden. Unterm Strich ist, dass es unsere Produktivität gesteigert hat.8221 Director of Optimization amp Analytics 8220 pandas ist das perfekte Werkzeug, um die Kluft zwischen schnellen Iterationen von Ad-hoc-Analysen und Produktionsqualitätscode zu überbrücken. Wenn Sie ein Werkzeug in einer multidisziplinären Organisation von Ingenieuren, Mathematikern und Analysten einsetzen wollen, schauen Sie nicht weiter.8221 8220Wir verwenden Pandas, um Zeitreihendaten auf unseren Produktionsservern zu verarbeiten. Die Einfachheit und Eleganz seiner API und ihre hohe Leistungsfähigkeit für hochvolumige Datasets machten sie zu einer perfekten Wahl.8221 Bibliotheks-Highlights Ein schnelles und effizientes DataFrame-Objekt für die Datenmanipulation mit integrierter Indexierung Tools zum Lesen und Schreiben von Daten zwischen In-Memory-Datenstrukturen und verschiedenen Formaten: CSV - und Textdateien, Microsoft Excel, SQL-Datenbanken und das schnelle HDF5-Format Intelligente Datenausrichtung und integrierte Handhabung fehlender Daten. Automatische automatische Etiketten-basierte Ausrichtung in Berechnungen und einfache Bearbeitung von unordentlichen Daten in einer geordneten Form Flexible Umformung und Verschiebung von Datensätzen Intelligentes Etiketten-Slicing. Fancy Indexierung. Und Untermengen von großen Datensätzen Spalten können aus Datenstrukturen zur Größenveränderbarkeit eingefügt und gelöscht werden Aggregieren oder Transformieren von Daten mit einer leistungsfähigen Gruppe durch eine Engine, die Split-Anwendungskombinationen auf Datensätzen ermöglicht Hochleistungs-Merging und Join von Datensätzen Hierarchische Achsindizierung bietet Eine intuitive Art und Weise, mit hochdimensionalen Daten in einer niedrigdimensionalen Datenstruktur zu arbeiten Zeitreihe - Funktionalität: Datumsbereichsgenerierung und Frequenzumwandlung, Verschieben von Fensterstatistiken, Verschieben von Fenster-linearen Regressionen, Datumsverschiebung und Verzögerung. Sogar kreationsspezifische Zeitverschiebungen erstellen und Zeitreihen ohne Datenverlust verbinden Hochoptimiert für Performance. Mit kritischen Code-Pfade geschrieben in Cython oder C. Python mit Pandas ist in Verwendung in einer Vielzahl von akademischen und kommerziellen Domains, einschließlich Finanzen, Neurowissenschaften, Wirtschaft, Statistik, Werbung, Web-Analytics und vieles mehr.