Bollinger Bands Pandas

Bollinger Bands reg Introducción: Bollinger Bands es una herramienta técnica de comercio creada por John Bollinger a principios de los años ochenta. Surgen de la necesidad de bandas de comercio adaptativas y la observación de que la volatilidad era dinámica, no estática como se creía en su momento. El propósito de Bollinger Bands es proporcionar una definición relativa de alto y bajo. Por definición, los precios son altos en la banda superior y bajos en la banda inferior. Esta definición puede ayudar a un reconocimiento riguroso de patrones y es útil para comparar la acción de precios con la acción de indicadores para llegar a decisiones comerciales sistemáticas. Las bandas de Bollinger consisten en un conjunto de tres curvas dibujadas en relación con los precios de los valores. La banda media es una medida de la tendencia intermedia, usualmente una media móvil simple, que sirve como base para la banda superior y la banda inferior. El intervalo entre las bandas superior e inferior y la banda media está determinado por la volatilidad, típicamente la desviación estándar de los mismos datos que se utilizaron para el promedio. Los parámetros predeterminados, 20 períodos y dos desviaciones estándar, pueden ajustarse para adaptarse a sus propósitos. Aprende a usar Bollinger Bands: Bollinger Bollinger Bands libro de John Bollinger, CFA, CMT Obtenga las 22 reglas Bollinger Band Regístrese para recibir correos electrónicos ocasionales sobre Bollinger Bands, webinars y el trabajo más reciente de Johns. Nunca compartimos su información John Bollingers Monthly Capital Growth Carta Análisis y comentarios sobre los mercados más las recomendaciones de inversión por John Bollinger. Área de suscripción de CGL Octubre 2016 Excerpt Foreign Exchange La libra esterlina está siendo vendida implacablemente y ahora se aproxima a sus mínimos de 1985 a 1,25 personas pronto comenzará a hablar de paridad. Con Alemania y otros miembros de la UE que ahora empiezan a hablar con dureza sobre la salida de Gran Bretaña de la UE, el par a mirar es la libra contra el euro, que es incluso más cercano a la paridad en 1.11. Estos niveles de paridad son importantes por dos razones. En primer lugar, son números redondos agradable que los comerciantes y el público puede anclar, pero lo más importante, son los números de los jugadores agresivos se posicionará y luego tratar de conducir a. En cualquier caso, esperamos que una posición larga en la libra cuando sea el momento adecuado nos beneficiará de dos maneras: Primero, obtendremos la apreciación del capital de un rebote y posterior reversión a niveles más económicamente sostenibles. En segundo lugar, será una buena cobertura contra la pérdida de poder adquisitivo causada por la devaluación competitiva por parte de nuestro gobierno. Estoy entrando en Pandas, tratando de hacer lo que yo haría en sobresalir fácilmente sólo con un gran conjunto de datos. Tengo una selección de datos de precios de futuros que tengo entrada en Pandas usando: esto me da un DataFrame. Los datos están en el siguiente formulario: Ahora lo que Im esencialmente tratando de hacer es calcular una banda Bollinger en los pandas. Si estuviera en excel seleccionaría el bloque entero de columnas altas, bajas, abiertas y cerradas para decir 20 filas y calcularía la desviación estándar. Veo pandas tiene la función rollingstd que puede calcular la desviación estándar de balanceo, pero sólo en una columna. ¿Cómo puedo obtener Python Pandas para calcular una desviación estándar de balanceo en la columna Alta, Baja, Abrir y Cerrar para decir 20 períodos Lo que estoy tratando de hacer es calcular la devtación estándar en todos los valores seleccionados sobre las 4 columnas, no sólo cada individuo columna. En Excel sólo podría utilizar STDEV (A1: D5) para encontrar la desviación estándar de todos los números en ese bloque seleccionado. Lo que estoy tratando de averiguar es cómo hacer pandas / python mirar a todos los valores de apertura / alta / baja / cierre volver 20 períodos y decirme la desviación estándar, no sólo para las columnas individuales. Ndash user2999716 Nov 16 13 at 17: 22Cuál es la manera más recomendada / pythonic de manejar los datos entrantes vivos con los pandas Cada pocos segundos Im que reciben un punto de los datos en el formato abajo: Quisiera agregarlo a un DataFrame existente y después funcionar algo Análisis sobre el mismo. El problema es, sólo añadiendo filas con DataFrame. Append puede llevar a problemas de rendimiento con todo lo que copia. Cosas que he probado: Algunas personas sugirieron asignar previamente un gran DataFrame y actualizarlo a medida que vienen los datos: La otra alternativa es construir una lista de dictados. Simplemente agregando los datos entrantes a una lista y cortándolos en más pequeños DataFrames para hacer el trabajo. O algo así, tal vez procesar la entrada un poco más. Pidió 24 de mayo 13 a las 17:53 Me gustaría utilizar HDF5 / pytables de la siguiente manera: Mantenga los datos como una lista de python el mayor tiempo posible. Añade tus resultados a esa lista. Cuando se pone grande: empuje a HDF5 Store usando pandas io (y una tabla apta). Borrar la lista. Repetir. De hecho, la función que defino utiliza una lista para cada clave para poder almacenar varios DataFrames en el almacén HDF5 en el mismo proceso. Definimos una función a la que llamamos con cada fila d: Nota: usamos la instrucción with para cerrar automáticamente la tienda después de cada escritura. Puede ser más rápido mantenerlo abierto, pero si es así, se recomienda que limpie con regularidad (tapones de cierre). También tenga en cuenta que puede ser más legible para haber utilizado un deque colecciones en lugar de una lista, pero el rendimiento de una lista será un poco mejor aquí. Para usar esto se llama como: Nota: df es la clave almacenada que se utiliza en la tienda pytables. Una vez que el trabajo haya terminado, asegúrese de almacenar y borrar el caché restante: Ahora su DataFrame completo está disponible a través de: Algunos comentarios: 5000 puede ser ajustado, intente con algunos números más pequeños / más grandes para satisfacer sus necesidades. El append de la lista es O (1). DataFrame append es O (len (df)). Hasta que usted está haciendo estadísticas o data-munging usted no necesita pandas, utilice cuál es el más rápido. Este código funciona con múltiples claves (puntos de datos) entrando. Esto es muy poco código, y se estaban quedando en la lista de vainilla python y luego el marco de datos pandas. Además, para obtener las lecturas actualizadas puede definir un método get que almacena y borra antes de leer. De esta manera obtendrías los datos más actualizados: Ahora, cuando accedas con: obtendrás el df más reciente disponible. Otra opción es un poco más involucrada: definir una tabla personalizada en pietas de vainilla, consulte el tutorial. Nota: Necesita conocer los nombres de campo para crear el descriptor de columna. Gracias. Pero con este método, no puede utilizar pandas en los últimos datos de los últimos segundos. Digamos que inserto datos hoy a las 15:23:00, 15:23:01, 15:23:02, 15:23:04. Entonces si quiero tener acceso df392015-12-15 15: 23: 0139, 392015-12-15 15: 23: 0339. Puedo Entonces significa que tengo que escribir mi propio código para filtrar filas por tiempo en caché. Esto significa que tenemos que reinventar la rueda ndash Basj Dec 15 15 at 16:06