🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
🤔 Что такое скользящее среднее?
Это статистический метод, используемый для сглаживания временных рядов и устранения краткосрочных колебаний, чтобы выявить долгосрочные тренды. Он представляет собой последовательность средних значений определенного количества предыдущих точек данных.
🚩Зачем нужно
🟠Сглаживания данных
Уменьшение случайных колебаний и шума в данных.
🟠Выявления трендов
Обнаружение долгосрочных направлений в данных, которые могут быть скрыты краткосрочными колебаниями.
🟠Прогнозирования
Помощь в прогнозировании будущих значений на основе текущих трендов.
🟠Анализа финансовых данных
Часто используется в техническом анализе для выявления трендов на фондовых рынках.
🚩Типы
🟠Простое скользящее среднее (SMA)
Среднее арифметическое определенного количества предыдущих значений.
🟠Взвешенное скользящее среднее (WMA)
Похож на SMA, но при этом более недавним значениям присваиваются большие веса.
🟠Экспоненциальное скользящее среднее (EMA)
Более сложное скользящее среднее, которое придает большее значение последним данным, что делает его более чувствительным к новым изменениям.
🚩Как вычисляется
Для простого скользящего среднего (SMA) на основе последних \( n \) значений, формула выглядит следующим образом:
\text{SMA} = \frac{X_{t} + X_{t-1} + X_{t-2} + \ldots + X_{t-(n-1)}}{n}
Где \( X \) – значения временного ряда, а \( t \) – текущее время.
Пример с кодом
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Пример данных
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Преобразование данных в DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
# Вычисление скользящего среднего с окном 3
df['SMA_3'] = df['Value'].rolling(window=3).mean()
# Построение графика
plt.plot(df['Value'], label='Исходные данные')
plt.plot(df['SMA_3'], label='Скользящее среднее (окно=3)')
plt.legend()
plt.title('Пример Скользящего Среднего')
plt.show()
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний