python - 在python中计算指数移动平均线

Question

我有一个日期范围和每个日期的测量值。我想计算每个日期的指数移动平均值。有人知道怎么做吗？

我是 python 新手。标准python库中似乎没有内置平均值，这让我觉得有点奇怪。也许我没找对地方。

那么，给定以下代码，我如何计算日历日期的 IQ 点的移动加权平均值？

from datetime import date
days = [date(2008,1,1), date(2008,1,2), date(2008,1,7)]
IQ = [110, 105, 90]

(可能有更好的方法来构建数据，任何建议将不胜感激)

Answer 1

编辑: 看来mov_average_expw()函数来自 scikits.timeseries.lib.moving_funcs来自 SciKits 的子模块(补充 SciPy 的附加工具包)更适合您问题的措辞。

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计算 exponential smoothing具有平滑因子 alpha 的数据(在维基百科中它是 (1 - alpha)):

>>> alpha = 0.5
>>> assert 0 < alpha <= 1.0
>>> av = sum(alpha**n.days * iq 
...     for n, iq in map(lambda (day, iq), today=max(days): (today-day, iq), 
...         sorted(zip(days, IQ), key=lambda p: p[0], reverse=True)))
95.0

上面的不太好看，我们稍微重构一下:

from collections import namedtuple
from operator    import itemgetter

def smooth(iq_data, alpha=1, today=None):
    """Perform exponential smoothing with factor `alpha`.

    Time period is a day.
    Each time period the value of `iq` drops `alpha` times.
    The most recent data is the most valuable one.
    """
    assert 0 < alpha <= 1

    if alpha == 1: # no smoothing
        return sum(map(itemgetter(1), iq_data))

    if today is None:
        today = max(map(itemgetter(0), iq_data))

    return sum(alpha**((today - date).days) * iq for date, iq in iq_data)

IQData = namedtuple("IQData", "date iq")

if __name__ == "__main__":
    from datetime import date

    days = [date(2008,1,1), date(2008,1,2), date(2008,1,7)]
    IQ = [110, 105, 90]
    iqdata = list(map(IQData, days, IQ))
    print("\n".join(map(str, iqdata)))

    print(smooth(iqdata, alpha=0.5))

例子:

$ python26 smooth.py
IQData(date=datetime.date(2008, 1, 1), iq=110)
IQData(date=datetime.date(2008, 1, 2), iq=105)
IQData(date=datetime.date(2008, 1, 7), iq=90)
95.0