Memahami Fungsi Numpy untuk Perhitungan Rata-Rata Bergerak

Apa fungsi numpy untuk moving average?

Moving average adalah teknik yang banyak digunakan dalam analisis deret waktu yang membantu menghaluskan noise dan mengidentifikasi tren dalam data. Ini sangat membantu ketika berhadapan dengan data yang berisik atau ketika kita ingin menghilangkan fluktuasi jangka pendek untuk fokus pada pola yang mendasarinya. Numpy, sebuah pustaka Python yang kuat untuk komputasi numerik, menyediakan fungsi yang mudah digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak.

Daftar isi

Fungsi numpy untuk menghitung rata-rata bergerak adalah np.convolve. Fungsi ini melakukan operasi konvolusi pada deretan angka tertentu dengan menggunakan ukuran jendela tertentu, yang menentukan jumlah nilai yang berdekatan untuk dirata-ratakan. Hasilnya adalah deret baru dengan panjang yang sama dengan deret input, di mana setiap nilai mewakili rata-rata dari jendela yang sesuai dalam deret input.

Untuk menghitung rata-rata bergerak menggunakan numpy, kita perlu menentukan urutan input dan ukuran jendela. Urutan input dapat berupa urutan angka apa pun, seperti daftar, tuple, atau larik numpy. Ukuran jendela harus berupa bilangan bulat positif yang menentukan jumlah nilai yang berdekatan yang akan dirata-ratakan.

Sebagai contoh, katakanlah kita memiliki deret waktu harga saham harian selama satu tahun, dan kita ingin menghitung rata-rata pergerakan 7 hari untuk memperhalus fluktuasi jangka pendek dan mengidentifikasi tren jangka panjang. Kita dapat menggunakan fungsi np.convolve dengan ukuran jendela 7 untuk mencapai hal ini.

Hasil dari fungsi np.convolve adalah sebuah deret baru dengan panjang yang sama dengan deret input, di mana setiap nilai merepresentasikan moving average dari jendela yang sesuai dalam deret input. Urutan baru ini dapat digunakan untuk analisis atau visualisasi lebih lanjut untuk lebih memahami tren yang mendasari data.

Apa itu Fungsi Numpy untuk Perhitungan Rata-Rata Bergerak?

numpy adalah sebuah library populer di Python yang menyediakan dukungan untuk operasi matematika dan numerik. Salah satu fungsi yang berguna dalam numpy adalah kemampuannya untuk menghitung rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak adalah kalkulasi yang memberikan Anda nilai rata-rata dari sekumpulan angka selama periode waktu tertentu, dengan nilai yang ‘bergerak’ atau berubah dengan setiap titik data.

Fungsi numpy yang digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak adalah numpy.convolve. Fungsi ini membutuhkan dua argumen: urutan angka yang ingin Anda hitung rata-rata bergeraknya dan ukuran jendela. Ukuran jendela menentukan jumlah titik data yang akan disertakan dalam perhitungan rata-rata bergerak.

Fungsi numpy.convolve bekerja dengan menerapkan konvolusi geser ke urutan input. Fungsi ini dimulai dengan jendela pertama dan menghitung nilai rata-rata. Kemudian fungsi ini memindahkan jendela satu langkah ke kanan dan menghitung nilai rata-rata dari jendela yang baru. Proses ini diulangi hingga akhir urutan, menghasilkan urutan baru nilai rata-rata bergerak.

Baca Juga: Memahami Triple Moving Average dan Bagaimana Ini Dapat Meningkatkan Strategi Trading Anda

Berikut ini adalah contoh cara menggunakan fungsi numpy.convolve untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana:

import numpy as np# Contoh masukan berurutan data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # Ukuran jendela ukuran_jendela = 3 # Menghitung rata-rata bergerak moving_avg = np.convolve(data, np.ones(ukuran_jendela) / ukuran_jendela, mode = 'valid') print(moving_avg) Pada contoh ini, urutan inputnya adalah [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] dan ukuran jendelanya adalah 3. Bagian np.ones(window_size) / window_size membuat sebuah jendela yang ukurannya sama dengan ukuran jendelanya, yang kemudian dibagi dengan ukuran jendelanya untuk mendapatkan rata-rata. Argumen mode = 'valid' digunakan untuk membuang nilai batas yang tidak dapat sepenuhnya tercakup oleh jendela.

Hasil perhitungannya adalah [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]. Setiap elemen pada hasil tersebut merepresentasikan rata-rata bergerak dari jendela dengan ukuran 3 pada urutan input.

Fungsi numpy untuk perhitungan rata-rata bergerak adalah alat yang ampuh untuk menganalisis data deret waktu atau data apa pun yang ingin Anda perhalus fluktuasinya dan fokus pada tren secara keseluruhan. Fungsi ini banyak digunakan di berbagai bidang seperti keuangan, pemrosesan sinyal, dan analisis data.

Baca Juga: Apakah XTB pilihan yang baik untuk perdagangan harian? Pelajari keunggulan dan fitur XTB untuk perdagangan harian yang sukses.

Manfaat Menggunakan Fungsi Numpy

Fungsi Numpy untuk kalkulasi rata-rata bergerak menawarkan beberapa manfaat yang membuatnya menjadi pilihan populer di kalangan analis data dan ilmuwan. Manfaat-manfaat ini meliputi:

Efisiensi: Numpy dibangun di atas bahasa pemrograman C, yang memungkinkan komputasi yang lebih cepat dibandingkan dengan kode Python murni. Hal ini membuatnya sangat berguna untuk menangani kumpulan data yang besar atau melakukan perhitungan yang rumit.
Operasi vektor: Numpy memungkinkan operasi vektor, yang berarti bahwa perhitungan dapat dilakukan pada seluruh larik atau matriks tanpa memerlukan perulangan eksplisit. Hal ini meningkatkan keterbacaan kode dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk komputasi.
Berbagai macam fungsi matematika: Numpy menyediakan berbagai macam fungsi matematika, termasuk fungsi rata-rata bergerak. Ini berarti Anda tidak perlu menulis kode khusus untuk perhitungan ini, sehingga menghemat waktu dan tenaga.
Integrasi dengan pustaka lain: Numpy terintegrasi secara mulus dengan pustaka Python populer lainnya seperti Pandas, Matplotlib, dan SciPy. Hal ini memungkinkan manipulasi, visualisasi, dan analisis data yang mudah, menjadikannya alat yang ampuh untuk analisis data dan komputasi ilmiah.
Interoperabilitas: Larik Numpy dapat dengan mudah dikonversi ke dan dari struktur data lain, seperti Pandas DataFrames atau matriks jarang SciPy. Hal ini memfasilitasi pertukaran data antara berbagai pustaka dan alat analisis.
Dukungan komunitas: Numpy memiliki komunitas pengguna dan kontributor yang besar dan aktif, yang berarti ada dokumentasi, tutorial, dan sumber daya online yang luas yang tersedia. Hal ini membuatnya lebih mudah untuk menemukan bantuan dan dukungan ketika menggunakan fungsi Numpy untuk kalkulasi moving average.

Secara keseluruhan, fungsi Numpy untuk kalkulasi rata-rata bergerak adalah alat yang kuat dan efisien yang menawarkan banyak manfaat bagi para analis data dan ilmuwan. Keserbagunaan, performa, dan integrasinya dengan library lain menjadikannya komponen penting dalam analisis data atau alur kerja komputasi ilmiah.

PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata bergerak?

Rata-rata bergerak adalah kalkulasi statistik yang digunakan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata dari subset yang berbeda dari kumpulan data lengkap.

Bagaimana cara menghitung rata-rata bergerak?

Rata-rata bergerak dihitung dengan mengambil rata-rata dari sejumlah titik data berurutan dari kumpulan data yang diberikan. Rata-rata ini “bergerak” karena lebih banyak titik data yang dimasukkan dalam perhitungan.

Mengapa rata-rata bergerak digunakan?

Rata-rata bergerak digunakan untuk memperhalus fluktuasi dalam data dan untuk mengidentifikasi tren atau pola yang mungkin tidak terlihat dalam data mentah. Rata-rata bergerak biasanya digunakan di bidang keuangan, ekonomi, dan analisis deret waktu.

Apa fungsi numpy untuk menghitung rata-rata bergerak?

Fungsi numpy untuk menghitung rata-rata bergerak adalah np.convolve().

Bagaimana cara kerja fungsi numpy untuk menghitung rata-rata bergerak?

Fungsi numpy np.convolve() bekerja dengan menerapkan jendela bergerak ke larik input dan menghitung konvolusi jendela dengan larik tersebut. Array yang dihasilkan merepresentasikan rata-rata bergerak.