Cara Menghitung Moving Average di Numpy - Panduan Langkah demi Langkah

Menghitung Moving Average di Numpy

**Rata-rata bergerak (moving average) adalah perhitungan statistik yang banyak digunakan yang membantu memperhalus fluktuasi data dan mengidentifikasi tren yang mendasarinya. Ini sangat berguna dalam analisis keuangan, pemrosesan sinyal, dan analisis deret waktu. Numpy adalah sebuah pustaka yang kuat di Python yang menyediakan berbagai fungsi untuk operasi numerik, termasuk menghitung rata-rata bergerak. Dalam panduan langkah demi langkah ini, kita akan mengeksplorasi cara menghitung rata-rata bergerak menggunakan Numpy.

*Langkah 1: Impor library yang diperlukan. Untuk menghitung rata-rata bergerak di Numpy, kita perlu mengimpor library Numpy dengan menggunakan kode berikut:

Daftar isi

import numpy as np

Langkah 2: Menyiapkan data. Sebelum menghitung rata-rata bergerak, kita perlu memiliki sebuah dataset untuk digunakan. Buat larik atau daftar Numpy yang berisi titik-titik data yang ingin Anda hitung rata-rata bergeraknya.

Langkah 3: Hitung rata-rata bergerak. Numpy menyediakan sebuah fungsi bernama convolve yang dapat kita gunakan untuk menghitung rata-rata bergerak secara efisien. Fungsi convolve akan menggabung dua buah array, yang pada dasarnya melakukan operasi jendela geser pada array tersebut. Untuk menghitung rata-rata bergerak, kita akan meng-convolve larik data kita dengan larik jendela yang berisi bobot yang sama untuk setiap elemen jendela:

jendela = np.ones(ukuran_jendela) / ukuran_jendela

rata_pergerakan = np.convolve(data, window, 'valid')

Langkah 4: Menafsirkan hasilnya. Larik moving_average yang dihasilkan akan berisi rata-rata bergerak yang telah dihitung. Panjang larik ini akan lebih kecil dari larik data asli karena efek jendela pada batas-batasnya. Anda dapat menggunakan larik ini untuk menganalisis data yang telah dihaluskan dan mengidentifikasi tren atau pola.

Dengan mengikuti langkah-langkah sederhana ini, Anda dapat dengan mudah menghitung rata-rata bergerak menggunakan Numpy. Alat canggih ini sangat penting bagi siapa saja yang perlu menganalisis data deret waktu atau mengidentifikasi tren yang mendasari set data mereka.

Apa yang dimaksud dengan Moving Average?

Rata-rata bergerak adalah perhitungan statistik yang banyak digunakan untuk membantu menganalisis dan meramalkan tren selama periode waktu tertentu. Ini sering digunakan di bidang keuangan, ekonomi, dan bidang lainnya untuk memperhalus fluktuasi data dan menyoroti pola yang mendasarinya.

Moving average dihitung dengan mengambil nilai rata-rata dari sekumpulan titik data pada jendela atau interval tertentu. Jendela ini bergerak di sepanjang kumpulan data, menghitung rata-rata baru pada setiap langkah. Hasilnya adalah serangkaian nilai rata-rata yang mewakili tren data.

Ada beberapa jenis rata-rata bergerak, termasuk rata-rata bergerak sederhana (SMA), rata-rata bergerak tertimbang (WMA), dan rata-rata bergerak eksponensial (EMA). Pilihan jenis mana yang akan digunakan tergantung pada persyaratan dan karakteristik spesifik dari data yang dianalisis.

Rata-rata bergerak biasanya digunakan untuk menganalisis tren, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi. Moving average membantu memperhalus fluktuasi acak dan menyoroti tren jangka panjang, sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data.

Di bidang keuangan, moving average sering digunakan untuk menganalisis harga saham dan mengidentifikasi peluang trading potensial. Trader menggunakan moving average untuk menentukan kapan harus membeli atau menjual saham berdasarkan tren harganya. Persilangan antara dua moving average, misalnya, dapat menandakan potensi perubahan arah saham.

Singkatnya, moving average adalah alat statistik yang membantu menganalisis dan meramalkan tren data. Ini digunakan untuk memperhalus fluktuasi, menyoroti pola, dan membuat prediksi. Dengan menghitung nilai rata-rata selama periode waktu tertentu, moving average memberikan wawasan yang berharga tentang tren yang mendasari data.

Mengapa Menggunakan Numpy untuk Perhitungan Rata-rata Bergerak?

Dalam hal menghitung rata-rata bergerak, Numpy memberikan solusi yang kuat dan efisien. Berikut adalah beberapa alasan mengapa Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan Numpy:

1. Kecepatan: Numpy adalah sebuah library yang sangat dioptimalkan yang ditulis dalam bahasa C, membuatnya jauh lebih cepat dibandingkan dengan implementasi Python murni. Keunggulan kecepatan ini menjadi sangat penting ketika berurusan dengan kumpulan data yang besar atau melakukan perhitungan secara real-time.

2. Vektorisasi: Numpy memungkinkan operasi vektorisasi, yang berarti bahwa Anda dapat melakukan perhitungan pada seluruh larik atau kolom data sekaligus. Hal ini tidak hanya menyederhanakan kode, tetapi juga meningkatkan kinerja dengan menghilangkan kebutuhan untuk melakukan iterasi pada setiap elemen.

Baca Juga: Cara Menggambar Zona Penawaran dan Permintaan: Panduan Utama

3. Efisiensi Memori: Numpy menggunakan struktur data yang efisien, seperti ndarray, yang mengurangi overhead memori dan memungkinkan penyimpanan dan manipulasi data numerik yang efisien. Hal ini dapat menjadi sangat penting ketika bekerja dengan kumpulan data besar yang membutuhkan banyak memori.

4. Fungsionalitas yang luas: Numpy menyediakan berbagai fungsi dan operasi matematika yang dirancang khusus untuk bekerja dengan data numerik. Ini termasuk fungsi untuk menghitung rata-rata bergerak, serta operasi statistik dan matematika lainnya.

Baca Juga: Dapatkah Anda Memperdagangkan Opsi Mata Uang di Pialang Interaktif? - Menjelajahi Opsi Anda

5. Integrasi dengan pustaka lain: Numpy terintegrasi dengan baik dengan pustaka komputasi ilmiah lainnya, seperti Pandas dan Matplotlib. Hal ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah memasukkan perhitungan rata-rata bergerak Numpy ke dalam analisis data atau alur kerja visualisasi Anda.

Singkatnya, Numpy menawarkan solusi yang kuat dan efisien untuk menghitung rata-rata bergerak dan operasi numerik lainnya. Kecepatan, kemampuan vektorisasi, efisiensi memori, fungsionalitas yang luas, dan integrasi dengan pustaka lain menjadikannya alat yang berharga bagi ilmuwan data atau analis mana pun.

Langkah-langkah untuk Menghitung Rata-rata Bergerak di Numpy

Menghitung rata-rata bergerak adalah tugas yang umum dilakukan dalam analisis data dan peramalan deret waktu. Rata-rata bergerak memperhalus fluktuasi data dengan menghitung rata-rata dari sejumlah titik data sebelumnya. Hal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi tren dan pola dalam data.

Numpy adalah pustaka Python yang populer untuk komputasi numerik, dan menyediakan berbagai fungsi untuk bekerja dengan array dan data. Pustaka numpy juga menyediakan fungsi untuk menghitung rata-rata bergerak dari sebuah array.

Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung rata-rata bergerak di numpy:

Impor pustaka numpy:

import numpy as np 3. Membuat sebuah array data:

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 5. Tentukan jumlah titik data untuk rata-rata bergerak:

window_size = 3 7. Gunakan fungsi numpy convolve untuk menghitung rata-rata bergerak:

moving_average = np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid') 9. Fungsi convolve meng-convolve larik data dengan larik yang dibagi dengan ukuran jendela untuk menghitung rata-rata bergerak. Opsi mode='valid' memastikan bahwa larik yang dihasilkan memiliki panjang yang sama dengan larik data asli. 10. Mencetak rata-rata bergerak yang telah dihitung:

print(moving_average)

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat menghitung rata-rata bergerak dari sebuah larik menggunakan numpy di Python. Ini dapat berguna untuk berbagai tugas analisis data dan peramalan deret waktu.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak?

Rata-rata bergerak adalah kalkulasi yang digunakan untuk menganalisis data selama periode waktu tertentu. Perhitungan ini membantu memperlancar fluktuasi dan menyoroti tren dengan membuat serangkaian nilai baru yang mewakili rata-rata dari sejumlah titik data sebelumnya.

Mengapa kita menggunakan moving average?

Moving average biasanya digunakan di bidang keuangan, ekonomi, dan bidang lainnya untuk menganalisis data dan mengidentifikasi tren. Moving average membantu mengurangi noise dan memudahkan untuk mengidentifikasi pola dan perubahan pada data.

Bagaimana cara menghitung rata-rata bergerak sederhana?

Untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana, Anda perlu menjumlahkan sejumlah titik data dan membagi jumlah tersebut dengan jumlah titik data. Sebagai contoh, jika Anda ingin menghitung simple moving average 5 hari, Anda perlu menjumlahkan nilai dari 5 hari terakhir dan membaginya dengan 5.

Apa perbedaan antara rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak eksponensial?

Perbedaan utama antara simple moving average (SMA) dan exponential moving average (EMA) adalah SMA memberikan bobot yang sama pada setiap titik data dalam perhitungan, sedangkan EMA memberikan bobot yang lebih besar pada titik data terbaru. Ini berarti EMA bereaksi lebih cepat terhadap perubahan data, sedangkan SMA memberikan rata-rata yang lebih halus.

Bagaimana numpy dapat digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak?

Numpy menyediakan cara yang mudah untuk menghitung rata-rata bergerak dengan menggunakan fungsi bawaannya. Anda dapat menggunakan fungsi numpy.convolve() untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana atau rata-rata bergerak eksponensial dengan menentukan bobot yang diinginkan. Numpy juga menyediakan fungsi seperti numpy.cumsum() dan numpy.cumprod() yang dapat digunakan untuk menghitung jumlah dan hasil perkalian kumulatif, yang sering digunakan dalam penghitungan rata-rata bergerak.