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移動平均線(Moving Average)

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Cabot (CBT) Recently Broke Out Above 移動平均線(Moving Average) the 20-Day Moving Average

From a technical perspective, Cabot (CBT) is looking like an interesting pick, as it just reached a key level of support. CBT recently overtook the 20-day moving average, and this suggests a short-term bullish trend.

The 20-day simple moving average is a popular investing tool. Traders like this SMA because it offers a look back at a stock's price over a shorter period and helps smooth out price fluctuations. The 20-day can also show more trend reversal 移動平均線(Moving Average) signals than longer-term moving averages.

Similar to other SMAs, if 移動平均線(Moving Average) a stock's price moves above the 20-day, the trend is considered positive, while price falling below the moving average can signal a downward trend.

CBT has rallied 6.3% over the past four weeks, and the company is a Zacks Rank #3 (Hold) at the moment. This combination suggests CBT could be on the verge of another move higher.

The bullish case solidifies once investors consider CBT's positive earnings estimate revisions. No estimate has gone lower in the past two months for the current fiscal year, compared to 1 higher, while the consensus estimate has increased too.

Investors may want to watch CBT for more gains in the near future given the company's key technical level and positive earnings estimate revisions.

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berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Python

Ich habe eine Reihe von Daten 移動平均線(Moving Average) und eine Messung an jedem dieser Daten. Ich möchte für jedes Datum einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen. Weiß jemand, wie das geht?

Ich bin neu in Python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek integriert sind, was mir etwas seltsam 移動平均線(Moving Average) vorkommt. Vielleicht schaue ich nicht am richtigen Ort.

Wie könnte ich also mit dem folgenden Code den gleitenden gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für den Kalender berechnen daten?

(es gibt 移動平均線(Moving Average) wahrscheinlich eine bessere Möglichkeit, die Daten zu strukturieren, jeder Rat wäre willkommen)

11 answers

BEARBEITEN: Es scheint, dass mov_average_expw() funktion von scikits.zeitreihen.lib.moving_funcs Submodul von SciKits (Add-On-Toolkits, die SciPy ergänzen) passt besser zum Wortlaut Ihrer Frage.

Um eine exponentielle Glättung Ihrer Daten mit einem Glättungsfaktor alpha zu berechnen (es ist (1 - alpha) in Wikipedia-Begriffen):

Das Obige ist nicht hübsch, also lasst es uns umgestalten stückchen:

Ich habe ein bisschen 移動平均線(Moving Average) gegoogelt und den folgenden Beispielcode gefunden (http://osdir.com/ml/python.matplotlib.general/2005-04/msg00044.html):

Ich berechne immer EMAs mit Pandas:

Hier ist ein Beispiel, wie es geht:

Mehr Infos zu Pandas EWMA:

Mein 移動平均線(Moving Average) 移動平均線(Moving Average) Python ist ein bisschen verrostet (jeder kann diesen Code gerne bearbeiten, um Korrekturen vorzunehmen, wenn ich die Syntax irgendwie durcheinander gebracht habe), aber hier geht es weiter.

Diese Funktion bewegt 移動平均線(Moving Average) sich rückwärts vom Ende der Liste zum Anfang und berechnet den exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden Wert, indem sie rückwärts arbeitet, bis der Gewichtskoeffizient für ein Element kleiner als das angegebene Epsilon ist.

Am Ende der Funktion kehrt sie die Werte um, bevor sie die Liste zurückgibt (also dass sie für den Anrufer in der richtigen Reihenfolge sind).

(RANDNOTIZ: Wenn 移動平均線(Moving Average) ich eine andere Sprache als Python verwenden würde, würde ich zuerst ein leeres Array in voller Größe erstellen und es dann rückwärts füllen, damit ich es nicht umkehren müsste am Ende. Aber ich glaube nicht, dass Sie in Python ein großes 移動平均線(Moving Average) leeres Array deklarieren können. Und in Python-Listen ist das Anhängen viel kostengünstiger als das Voranstellen, weshalb ich die Liste in umgekehrter Reihenfolge erstellt habe. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich 移動平均線(Moving Average) falsch liege.)

Das Argument 'alpha' ist das Zerfallsfaktor bei jeder Iteration. Wenn Sie beispielsweise ein Alpha von 0,5 verwenden, setzt sich der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten zusammen:

Natürlich, wenn Sie eine riesige Reihe von Werten haben, werden die Werte von vor zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel zum heutigen gewichteten Durchschnitt beitragen. Mit dem Argument 'epsilon' können Sie einen Grenzwert festlegen, unterhalb dessen Sie sich nicht mehr um alte Werte kümmern (da ihr Beitrag zum heutigen Wert sein wird unbedeutend).

Federal National Mortgage Association (OTCMKTS:FNMA) Stock Passes Above Fifty Day Moving Average of $0.57

Shares 移動平均線(Moving Average) of Federal National Mortgage Association (OTCMKTS:FNMA – Get Rating) crossed above its fifty day moving average during trading on 移動平均線(Moving Average) Monday . The stock has a fifty day moving average of $0.57 and traded as high as $0.60. Federal 移動平均線(Moving Average) National Mortgage Association shares last traded at $0.57, with a volume of 1,806,559 shares traded.

Analyst Upgrades and Downgrades

Separately, Odeon Capital Group downgraded Federal National Mortgage Association from a “buy” rating to a “hold” rating in a research note on Thursday, May 5th.

Federal National Mortgage Association Stock Performance

The company has a 50-day moving average of $0.57 and a 200 day moving average of $0.69.

Federal 移動平均線(Moving Average) National Mortgage Association Company Profile

  • Bear Market Game Plan!

Federal National Mortgage Association provides a source of financing for mortgages in the United States. It securitizes mortgage loans originated by lenders into Fannie Mae mortgage-backed securities (Fannie Mae MBS). The company operates through two segments, Single-Family and Multifamily. The Single-Family segment securitizes and purchases single-family fixed-rate or adjustable-rate, first-lien mortgage loans, or mortgage-related securities backed by these loans; and loans that are insured by Federal Housing Administration, loans guaranteed by the Department of Veterans Affairs and Rural Development Housing and Community Facilities Program of the U.S.

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