calcular media móvil exponencial en python

Bienvenido a proyecto on line, en este sitio vas a encontrar la respuesta a lo que necesitas.

Solución:

EDITAR: Parece que mov_average_expw() La función del submódulo scikits.timeseries.lib.moving_funcs de SciKits (kits de herramientas adicionales que complementan a SciPy) se adapta mejor a la redacción de su pregunta.

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Para calcular un suavizado exponencial de sus datos con un factor de suavizado alpha (es (1 - alpha) en términos de Wikipedia):

>>> 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

Lo anterior no es bonito, así que refactoricémoslo un poco:

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))

Ejemplo:

$ 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

Busqué un poco en Google y encontré el siguiente código de muestra (http://osdir.com/ml/python.matplotlib.general/2005-04/msg00044.html):

def ema(s, n):
    """
    returns an n period exponential moving average for
    the time series s

    s is a list ordered from oldest (index 0) to most
    recent (index -1)
    n is an integer

    returns a numeric array of the exponential
    moving average
    """
    s = array(s)
    ema = []
    j = 1

    #get n sma first and calculate the next n period ema
    sma = sum(s[:n]) / n
    multiplier = 2 / float(1 + n)
    ema.append(sma)

    #EMA(current) = ( (Price(current) - EMA(prev) ) x Multiplier) + EMA(prev)
    ema.append(( (s[n] - sma) * multiplier) + sma)

    #now calculate the rest of the values
    for i in s[n+1:]:
        tmp = ( (i - ema[j]) * multiplier) + ema[j]
        j = j + 1
        ema.append(tmp)

    return ema

Siempre estoy calculando EMA con Pandas:

Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import pandas as pd
import numpy as np

def ema(values, period):
    values = np.array(values)
    return pd.ewma(values, span=period)[-1]

values = [9, 5, 10, 16, 5]
period = 5

print ema(values, period)

Más información sobre Pandas EWMA:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.ewma.html

Sección de Reseñas y Valoraciones

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