Python'da Basit Hareketli Ortalama (SMA) Hesaplamasının Temellerini Öğrenin

Python’da Basit Hareketli Ortalama (SMA)

Kantitatif ticaret veya finansal analizle ilgileniyorsanız, basit hareketli ortalamaların (SMA) nasıl hesaplanacağını anlamak çok önemlidir. Basit hareketli ortalama, bir menkul kıymetin veya varlığın fiyatındaki eğilimleri ve potansiyel değişiklikleri belirlemek için kullanılan popüler bir teknik analiz göstergesidir. Bu makalede, bu alanda en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri olan Python’u kullanarak SMA hesaplamanın temellerini inceleyeceğiz.

Koda dalmadan önce, hareketli ortalamanın ne olduğunu anlamak önemlidir. Hareketli ortalama, belirli bir süre boyunca belirli bir veri kümesinin ortalama değerini hesaplar. Verilerin ortalamasını alarak, genel eğilimin daha yumuşak bir temsilini sağlar, bu da kalıpları ve potansiyel tersine dönüşleri belirlemeyi kolaylaştırır.

İçindekiler

Basit bir hareketli ortalamayı hesaplamak için ortalamayı hesaplamak istediğiniz dönemi belirlemeniz gerekir. Bu, belirli sayıda gün, hafta, ay veya analizinize uygun başka bir zaman aralığı olabilir. Verilere ve döneme sahip olduğunuzda, belirtilen dönemdeki veri noktalarını toplayıp dönem uzunluğuna bölerek SMA’yı hesaplamak için Python’u kullanabilirsiniz.

Bu makalede, Python kullanarak basit bir hareketli ortalamanın nasıl hesaplanacağına dair adım adım bir kılavuz sunacağız. Gerekli kütüphanelerin nasıl içe aktarılacağını, verilerin bir CSV dosyasından nasıl okunacağını, SMA’nın nasıl hesaplanacağını ve matplotlib kullanarak sonuçların nasıl görselleştirileceğini ele alacağız. Bu makalenin sonunda, hareketli ortalamaları hesaplamak ve kendi finansal analiz projelerinize uygulamak için Python’u nasıl kullanacağınızı iyi bir şekilde anlamış olmalısınız.

Basit Hareketli Ortalamayı (SMA) Anlamak

Basit Hareketli Ortalama (SMA), finans alanında yaygın olarak kullanılan bir teknik analiz göstergesidir. Bir zaman serisi veri noktalarını analiz etmek için kullanılır ve dalgalanmaları yumuşatmaya ve belirli bir süre içindeki eğilimleri belirlemeye yardımcı olur.

SMA, belirli bir süre boyunca bir dizi veri noktasının ortalaması alınarak hesaplanır. Örneğin, bir hisse senedinin son 20 gündeki günlük kapanış fiyatlarına sahipsek, kapanış fiyatlarını toplayıp 20’ye bölerek 20 günlük SMA’yı hesaplayabiliriz.

SMA genellikle destek ve direnç seviyelerini belirlemenin yanı sıra alım ve satım sinyalleri oluşturmak için de kullanılır. Bir varlığın fiyatı SMA’sının üzerine çıktığında, bu bir yükseliş sinyali olarak kabul edilir ve satın almak için iyi bir zaman olabileceğini gösterir. Tersine, fiyat SMA’sının altından geçtiğinde, satış için iyi bir zaman olabileceğini gösteren bir düşüş sinyali olarak kabul edilir.

SMA’nın gecikmeli bir gösterge olduğunu, yani geçmiş fiyat verilerine dayandığını ve gelecekteki fiyat hareketlerini doğru bir şekilde tahmin edemeyebileceğini unutmamak önemlidir. Ayrıca, SMA döneminin seçimi yatırımcının tercihine ve analiz edilen belirli piyasaya bağlıdır.

Sonuç olarak, Basit Hareketli Ortalama (SMA) trendleri analiz etmek ve potansiyel alım satım fırsatlarını belirlemek için faydalı bir araçtır. Yatırımcılar, nasıl hesaplandığını ve nasıl kullanılabileceğini anlayarak daha bilinçli kararlar alabilir ve genel ticaret stratejilerini geliştirebilir.

Basit Hareketli Ortalama Nedir?

Basit hareketli ortalama (SMA), belirli bir zaman aralığında fiyat verilerini düzeltmek için kullanılan popüler bir teknik analiz aracıdır. Genellikle bir fiyat grafiğindeki eğilimleri ve potansiyel alım ya da satım sinyallerini belirlemek için kullanılır.

SMA, bir hisse senedinin veya başka bir varlığın kapanış fiyatlarının belirli sayıda dönem boyunca toplanması ve ardından toplamın dönem sayısına bölünmesiyle hesaplanır.

Örneğin, bir hisse senedinin 10 günlük SMA’sını hesaplamak istiyorsak, hisse senedinin son 10 gündeki kapanış fiyatlarını toplar ve ardından toplamı 10’a böleriz. Bu bize hisse senedinin son 10 gündeki ortalama kapanış fiyatını verecektir.

SMA genellikle bir varlığın mevcut fiyatını karşılaştırmak için bir taban çizgisi veya referans çizgisi olarak kullanılır. Mevcut fiyat SMA’nın üzerindeyse, yükseliş veya potansiyel bir alım sinyali olarak kabul edilir. Mevcut fiyat SMA’nın altındaysa, düşüş veya potansiyel bir satış sinyali olarak kabul edilir.

SMA gecikmeli bir göstergedir, yani geçmiş fiyat verilerine dayanır ve mevcut piyasa koşullarını her zaman doğru şekilde yansıtmayabilir. Ancak yine de tüccarlar ve yatırımcılar tarafından teknik analiz araç setlerinin bir parçası olarak yaygın şekilde kullanılır.

SMA’nın, tüccarlar ve yatırımcılar tarafından piyasadaki uzun vadeli eğilimleri analiz etmek için yaygın olarak kullanılan 50 günlük SMA veya 200 günlük SMA gibi farklı varyasyonları vardır.

Ayrıca Oku: Forex Ticaretinde Kaldıracı Anlamak: Bilmeniz Gereken Her Şey

Özetle, SMA fiyat trendlerini analiz etmek ve potansiyel alım ya da satım sinyallerini belirlemek için basit ama etkili bir araçtır. Bir varlığın belirli bir zaman aralığındaki kapanış fiyatlarının ortalaması alınarak hesaplanır ve teknik analizde yaygın olarak kullanılır.

Python’da Basit Hareketli Ortalama Nasıl Hesaplanır?

Python’da basit hareketli ortalamanın (SMA) hesaplanması pandas kütüphanesinin kullanılmasını gerektirir. SMA’yı hesaplamak için bir zaman serisi veri setine veya sayısal değerler içeren bir pandas DataFrame’e ihtiyacınız vardır. İşte Python’da SMA hesaplama adımları:

Gerekli kütüphaneleri içe aktarın:

import pandas as pd 2. Zaman serisi verilerini alın veya bir pandas DataFrame oluşturun:





Ayrıca Oku: Pozisyon Ticaret Stratejisi: Forex'te Açıklandı ve Analiz Edildi



Örnek zaman serisi datadata = [10, 12, 15, 20, 18, 25, 22, 20, 18, 16]# Bir pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data, columns=['Value']) oluşturun
================================================================================================================================================

Yuvarlama` fonksiyonunu kullanarak SMA’yı hesaplayın:


SMA için pencere boyutunu tanımlayınwindow_size = 3# SMAsma = df['Value'].rolling(window_size).mean() hesaplayın
================================================================================================================

SMA’yı yazdırın:

print(sma)

Çıktı, hesaplanan SMA değerlerini içeren bir pandas Series nesnesi olacaktır. Pencere boyutu, hesaplama için kullanılan veri noktalarının sayısını belirler. Yukarıdaki örnekte, 3 pencere boyutu kullanılmıştır, bu nedenle SMA serisindeki ilk 2 değer NaN (sayı değil) olacaktır çünkü ortalamayı hesaplamak için yeterli veri noktası yoktur.

Varsayılan olarak, yuvarlama işlevi eşit ağırlıklı bir pencere kullanarak SMA’yı hesaplar. Ancak, .rolling(window_size).apply() yöntemini kullanarak ve ağırlıklı ortalamayı hesaplayan özel bir işlev sağlayarak her veri noktası için farklı bir ağırlık belirleyebilirsiniz.

Sonuç olarak, Python’da basit hareketli ortalamayı hesaplamak pandas kullanılarak kolayca yapılabilir. SMA, zaman serisi verilerini analiz etmek için kullanışlı bir araçtır ve çeşitli ticaret ve tahmin stratejilerinde kullanılabilir.

SSS:

Basit Hareketli Ortalama (SMA) nedir?

Basit Hareketli Ortalama (SMA), fiyat hareketlerindeki eğilimleri belirlemek için kullanılan ve finansal analizde yaygın olarak kullanılan bir teknik göstergedir. Belirli sayıda dönemin kapanış fiyatlarının toplanması ve ardından dönem sayısına bölünmesi ile hesaplanır.

Python’da Basit Hareketli Ortalama (SMA) nasıl hesaplanır?

Python’da Basit Hareketli Ortalamayı (SMA) hesaplamak için önce istenen dönemin kapanış fiyatlarını elde etmeniz gerekir. Kapanış fiyatlarını elde ettikten sonra, rolling() ve mean() fonksiyonlarını kullanarak SMA’yı hesaplamak için pandas kütüphanesini kullanabilirsiniz.

Basit Hareketli Ortalama (SMA) gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullanılabilir mi?

Basit Hareketli Ortalama (SMA), fiyat hareketlerindeki eğilimleri belirlemek için yararlı bir araç olsa da, bağımsız bir tahmin göstergesi olarak kullanılması amaçlanmamıştır. Öncelikle fiyat verilerini düzeltmek ve genel eğilimin daha net bir resmini sağlamak için kullanılır.

Basit Hareketli Ortalamayı (SMA) hesaplamak için dönem sayısını seçmenin önemi nedir?

Basit Hareketli Ortalamayı (SMA) hesaplamak için seçilen dönem sayısı, göstergenin hassasiyetini belirler. Daha kısa dönemler, fiyat değişikliklerine hızlı tepki veren daha hassas bir SMA ile sonuçlanırken, daha uzun dönemler daha yavaş tepki veren daha yumuşak bir SMA sağlayacaktır.

Basit Hareketli Ortalama (SMA) kullanmanın herhangi bir sınırlaması veya dezavantajı var mı?

Basit Hareketli Ortalama (SMA) popüler ve yaygın olarak kullanılan bir gösterge olsa da bazı sınırlamaları vardır. SMA geriye dönüktür ve mevcut piyasa koşullarını doğru şekilde yansıtmayabilir. Ayrıca SMA, piyasa oynaklığı dönemlerinde yanlış sinyaller üreterek hatalı tahminlere yol açabilir.

Basit Hareketli Ortalama (SMA) nedir?

Basit Hareketli Ortalama (SMA), belirli bir süre boyunca seçilen bir fiyat aralığının ortalamasını hesaplayarak fiyat verilerini düzeltmeye yardımcı olan ve yaygın olarak kullanılan bir teknik analiz göstergesidir. Genellikle trend yönünü belirlemek ve al ya da sat sinyalleri oluşturmak için kullanılır.