Numpy'de Hareketli Ortalama Nasıl Hesaplanır - Adım Adım Kılavuz

Numpy’de Hareketli Ortalama Hesaplama

Hareketli ortalama, verilerdeki dalgalanmaları yumuşatmaya ve altta yatan eğilimleri belirlemeye yardımcı olan yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel hesaplamadır. Özellikle finansal analiz, sinyal işleme ve zaman serisi analizinde kullanışlıdır. Numpy, Python’da hareketli ortalamaların hesaplanması da dahil olmak üzere sayısal işlemler için çeşitli işlevler sağlayan güçlü bir kütüphanedir. Bu adım adım kılavuzda, Numpy kullanarak hareketli ortalamaların nasıl hesaplanacağını keşfedeceğiz.

Adım 1: Gerekli kütüphaneleri içe aktarın. Numpy’de hareketli ortalamaları hesaplamak için aşağıdaki kodu kullanarak Numpy kütüphanesini içe aktarmamız gerekir:

İçindekiler

import numpy as np

*Adım 2: * Verileri hazırlayın. Hareketli ortalamayı hesaplamadan önce, üzerinde çalışabileceğimiz bir veri kümesine ihtiyacımız var. Hareketli ortalamayı hesaplamak istediğiniz veri noktalarını içeren bir Numpy dizisi veya listesi oluşturun.

Adım 3: * Hareketli ortalamayı hesaplayın. Numpy, hareketli ortalamayı verimli bir şekilde hesaplamak için kullanabileceğimiz convolve adlı bir işlev sağlar. convolve* fonksiyonu iki diziyi birleştirir, bu da esasen diziler üzerinde bir kayan pencere işlemi gerçekleştirir. Hareketli ortalamayı hesaplamak için, veri dizimizi pencerenin her bir elemanı için eşit ağırlıklar içeren bir pencere dizisi ile konvolve edeceğiz:

pencere = np.ones(pencere_boyutu) / pencere_boyutu

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

Adım 4: Sonuçları yorumlayın. Elde edilen hareketli_ortalama dizisi hesaplanan hareketli ortalamaları içerecektir. Bu dizinin uzunluğu, pencerenin sınırlar üzerindeki etkisi nedeniyle orijinal veri dizisinden daha küçük olacaktır. Düzleştirilmiş verileri analiz etmek ve eğilimleri ya da kalıpları belirlemek için bu diziyi kullanabilirsiniz.

Bu basit adımları izleyerek, Numpy kullanarak hareketli ortalamaları kolayca hesaplayabilirsiniz. Bu güçlü araç, zaman serisi verilerini analiz etmesi veya veri kümelerinde altta yatan eğilimleri belirlemesi gereken herkes için gereklidir.

Hareketli Ortalama Nedir?

Hareketli ortalama, belirli bir zaman dilimindeki eğilimleri analiz etmeye ve tahmin etmeye yardımcı olan ve yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel hesaplamadır. Genellikle finans, ekonomi ve diğer alanlarda verilerdeki dalgalanmaları yumuşatmak ve altta yatan kalıpları vurgulamak için kullanılır.

Hareketli ortalama, bir dizi veri noktasının belirli bir pencere veya aralıktaki ortalama değeri alınarak hesaplanır. Bu pencere veri seti boyunca hareket ederek her adımda yeni bir ortalama hesaplar. Sonuç, verilerin eğilimini temsil eden bir dizi ortalama değerdir.

Basit hareketli ortalama (SMA), ağırlıklı hareketli ortalama (WMA) ve üstel hareketli ortalama (EMA) dahil olmak üzere çeşitli hareketli ortalama türleri vardır. Hangi türün kullanılacağının seçimi, analiz edilen verilerin özel gereksinimlerine ve özelliklerine bağlıdır.

Hareketli ortalama genellikle trendleri analiz etmek, kalıpları belirlemek ve tahminlerde bulunmak için kullanılır. Rastgele dalgalanmaları yumuşatmaya ve uzun vadeli eğilimleri vurgulamaya yardımcı olarak verilerin yorumlanmasını kolaylaştırır.

Finans alanında, hareketli ortalamalar genellikle hisse senedi fiyatlarını analiz etmek ve potansiyel ticaret fırsatlarını belirlemek için kullanılır. Yatırımcılar, fiyat trendine göre bir hisse senedini ne zaman alacaklarını veya satacaklarını belirlemek için hareketli ortalamaları kullanır. Örneğin, iki hareketli ortalama arasındaki bir geçiş, hisse senedinin yönünde potansiyel bir değişikliğe işaret edebilir.

Özetle, hareketli ortalama, verilerdeki eğilimleri analiz etmeye ve tahmin etmeye yardımcı olan istatistiksel bir araçtır. Dalgalanmaları yumuşatmak, kalıpları vurgulamak ve tahminlerde bulunmak için kullanılır. Hareketli ortalama, belirli bir pencere üzerindeki ortalama değeri hesaplayarak verilerin altında yatan eğilim hakkında değerli bilgiler sağlar.

Hareketli Ortalama Hesaplama için Neden Numpy Kullanılmalı?

Hareketli ortalamaların hesaplanması söz konusu olduğunda, Numpy güçlü ve verimli bir çözüm sunar. İşte Numpy kullanmayı düşünmeniz için birkaç neden:

1. Hız: Numpy, C dilinde yazılmış yüksek düzeyde optimize edilmiş bir kütüphanedir ve saf Python uygulamalarından önemli ölçüde daha hızlıdır. Bu hız avantajı, özellikle büyük veri kümeleriyle uğraşırken veya gerçek zamanlı hesaplamalar yaparken önemli hale gelir.

2. Vektörleştirme: Numpy vektörleştirilmiş işlemlere izin verir, yani bir kerede tüm diziler veya veri sütunları üzerinde hesaplamalar yapabilirsiniz. Bu sadece kodu basitleştirmekle kalmaz, aynı zamanda tek tek öğeler üzerinde yineleme ihtiyacını ortadan kaldırarak performansı da artırır.

Ayrıca Oku: Kripto Çifti Ticareti Karlı mı? Başarı için İpuçları ve Stratejiler

3. Bellek Verimliliği: Numpy, bellek yükünü azaltan ve sayısal verilerin verimli bir şekilde depolanmasını ve işlenmesini sağlayan ndarray gibi verimli veri yapıları kullanır. Bu, önemli miktarda bellek gerektiren büyük veri kümeleriyle çalışırken çok önemli olabilir.

4. Geniş İşlevsellik: Numpy, sayısal verilerle çalışmak için özel olarak tasarlanmış çok çeşitli matematiksel işlevler ve işlemler sağlar. Bu, hareketli ortalamaları hesaplamak için fonksiyonların yanı sıra diğer istatistiksel ve matematiksel işlemleri de içerir.

Ayrıca Oku: Mikro hesap forex ticareti için iyi bir seçenek midir?

5. Diğer kütüphanelerle entegrasyon: Numpy, Pandas ve Matplotlib gibi diğer bilimsel hesaplama kütüphaneleriyle iyi bir şekilde entegre olur. Bu, Numpy’nin hareketli ortalama hesaplamalarını veri analizi veya görselleştirme iş akışlarınıza sorunsuz bir şekilde dahil etmenizi sağlar.

Özetle, Numpy hareketli ortalamaları ve diğer sayısal işlemleri hesaplamak için güçlü ve verimli bir çözüm sunar. Hızı, vektörleştirme yetenekleri, bellek verimliliği, geniş işlevselliği ve diğer kütüphanelerle entegrasyonu, onu herhangi bir veri bilimcisi veya analisti için değerli bir araç haline getirir.

Numpy’de Hareketli Ortalama Hesaplama Adımları

Hareketli ortalamayı hesaplamak, veri analizinde ve zaman serisi tahmininde yaygın bir görevdir. Hareketli ortalama, belirli sayıda önceki veri noktasının ortalamasını hesaplayarak verilerdeki dalgalanmaları düzeltir. Bu, verilerdeki eğilimleri ve kalıpları tanımlamaya yardımcı olabilir.

Numpy, sayısal hesaplama için popüler bir Python kütüphanesidir ve diziler ve verilerle çalışmak için çeşitli işlevler sağlar. Numpy kütüphanesi ayrıca bir dizinin hareketli ortalamasını hesaplamak için bir işlev sağlar.

İşte numpy’de hareketli ortalamayı hesaplama adımları:

numpy kütüphanesini içe aktarın:

import numpy as np 3. Bir veri dizisi oluşturun:

veri = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 5. Hareketli ortalama için veri noktası sayısını belirtin:

window_size = 3 7. Hareketli ortalamayı hesaplamak için convolve numpy fonksiyonunu kullanın:

moving_average = np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid') 9. Convolvefonksiyonu, hareketli ortalamayı hesaplamak için veri dizisini pencere boyutuna bölünmüş birler dizisi ile birleştirir. Mode='valid' seçeneği, elde edilen dizinin orijinal veri dizisiyle aynı uzunlukta olmasını sağlar. 10. Hesaplanan hareketli ortalamayı yazdırın:

print(hareketli_ortalama)

Bu adımları izleyerek, Python’da numpy kullanarak bir dizinin hareketli ortalamasını hesaplayabilirsiniz. Bu, çeşitli veri analizi görevleri ve zaman serisi tahminleri için yararlı olabilir.

SSS:

Hareketli ortalama nedir?

Hareketli ortalama, belirli bir süre boyunca verileri analiz etmek için kullanılan bir hesaplamadır. Belirli sayıda önceki veri noktasının ortalamasını temsil eden yeni bir değer serisi oluşturarak dalgalanmaları yumuşatmaya ve eğilimleri vurgulamaya yardımcı olur.

Hareketli ortalamaları neden kullanırız?

Hareketli ortalamalar finans, ekonomi ve diğer alanlarda verileri analiz etmek ve eğilimleri belirlemek için yaygın olarak kullanılır. Gürültüyü azaltmaya yardımcı olurlar ve verilerdeki kalıpları ve değişiklikleri tanımlamayı kolaylaştırırlar.

Basit bir hareketli ortalamayı nasıl hesaplarsınız?

Basit bir hareketli ortalamayı hesaplamak için belirli sayıda veri noktasını toplamanız ve toplamı veri noktası sayısına bölmeniz gerekir. Örneğin, 5 günlük basit bir hareketli ortalama hesaplamak istiyorsanız, son 5 günün değerlerini toplar ve toplamı 5’e bölersiniz.

Basit hareketli ortalama ile üstel hareketli ortalama arasındaki fark nedir?

Basit hareketli ortalama (SMA) ile üstel hareketli ortalama (EMA) arasındaki temel fark, SMA’nın hesaplamadaki her veri noktasına eşit ağırlık verirken, EMA’nın son veri noktalarına daha fazla ağırlık vermesidir. Bu, EMA’nın verilerdeki değişikliklere daha hızlı tepki verdiği, SMA’nın ise daha yumuşak bir ortalama sağladığı anlamına gelir.

Hareketli ortalamaları hesaplamak için numpy nasıl kullanılabilir?

Numpy, yerleşik fonksiyonlarını kullanarak hareketli ortalamaları hesaplamak için uygun bir yol sağlar. İstediğiniz ağırlıkları belirterek basit bir hareketli ortalama veya üstel bir hareketli ortalama hesaplamak için numpy.convolve() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Numpy ayrıca, hareketli ortalama hesaplamalarında sıklıkla kullanılan kümülatif toplamları ve çarpımları hesaplamak için kullanılabilecek numpy.cumsum() ve numpy.cumprod() gibi fonksiyonlar da sağlar.