pandas.Series.ewm

Series.ewm(com=None, span=None, halflife=None, alpha=None, min_periods=0, freq=None, adjust=True, ignore_na=False, axis=0)

Предоставляет экспоненциально взвешенные функции

Новая в версии 0.18.0.

Параметры:

Параметры:	com : float, необязательно Указывает затухание относительно центра масс, $\alpha = 1 / (1 + com),\text{ for } com \geq 0$ span : float, необязательно Указывает затухание относительно интервала, $\alpha = 2 / (span + 1),\text{ for } span \geq 1$ halflife : float, необязательно Указывает затухание относительно времени полураспада, $\alpha = 1 - exp(log(0.5) / halflife),\text{ for } halflife > 0$ alpha : float, необязательно Указывает коэффициент сглаживания $\alpha$ напрямую, $0 < \alpha \leq 1$ Новая в версии 0.18.0. min_periods : int, по умолчанию 0 Минимальное количество наблюдений в окне, необходимое для получения значения (в противном случае результат является NA). freq : None или строковое псевдоним/объект смещения даты, по умолчанию None (УСТЕРЕЛО) Частота для соответствия перед вычислением статистики adjust : boolean, по умолчанию True Деление на коэффициент коррекции затухания в начальных периодах для учета дисбаланса относительных весов (восприятие EWMA как скользящей средней) ignore_na : boolean, по умолчанию False Игнорирование пропущенных значений при вычислении весов; укажите True, чтобы воспроизвести поведение до версии 0.15.0
Возвращает:	подкласс окна для конкретной операции

com : float, необязательно

Указывает затухание относительно центра масс, $\alpha = 1 / (1 + com),\text{ for } com \geq 0$

span : float, необязательно

Указывает затухание относительно интервала, $\alpha = 2 / (span + 1),\text{ for } span \geq 1$

halflife : float, необязательно

Указывает затухание относительно времени полураспада, $\alpha = 1 - exp(log(0.5) / halflife),\text{ for } halflife > 0$

alpha : float, необязательно

Указывает коэффициент сглаживания $\alpha$ напрямую, $0 < \alpha \leq 1$

Новая в версии 0.18.0.

min_periods : int, по умолчанию 0

Минимальное количество наблюдений в окне, необходимое для получения значения (в противном случае результат является NA).

freq : None или строковое псевдоним/объект смещения даты, по умолчанию None (УСТЕРЕЛО)

Частота для соответствия перед вычислением статистики

adjust : boolean, по умолчанию True

Деление на коэффициент коррекции затухания в начальных периодах для учета дисбаланса относительных весов (восприятие EWMA как скользящей средней)

ignore_na : boolean, по умолчанию False

Игнорирование пропущенных значений при вычислении весов; укажите True, чтобы воспроизвести поведение до версии 0.15.0

Возвращает:

подкласс окна для конкретной операции

Примечания

Должно быть указано ровно одно из значений центра масс, интервала, времени полураспада и альфа. Разрешенные значения и взаимосвязи между параметрами указаны в описаниях параметров выше; подробное объяснение см. по ссылке в конце этого раздела.

Ключевое слово freq используется для приведения временных рядов к заданной частоте путем ресемплирования данных. Это делается с использованием параметров по умолчанию resample() (т.е. с использованием mean).

Когда adjust равно True (по умолчанию), взвешенные средние значения рассчитываются с использованием весов (1-альфа)**(n-1), (1-альфа)**(n-2), ..., 1-альфа, 1.

Когда adjust равно False, взвешенные средние значения рассчитываются рекурсивно как:: weighted_average[0] = arg[0]; weighted_average[i] = (1-alpha)*weighted_average[i-1] + alpha*arg[i].

Когда ignore_na равно False (по умолчанию), веса основаны на абсолютных позициях. Например, веса x и y, используемые для вычисления конечного взвешенного среднего значения [x, None, y], составляют (1-альфа)**2 и 1 (если adjust равно True), и (1-альфа)**2 и альфа (если adjust равно False).

Когда ignore_na равно True (воспроизведение поведения до версии 0.15.0), веса основаны на относительных позициях. Например, веса x и y, используемые для вычисления конечного взвешенного среднего значения [x, None, y], составляют 1-альфа и 1 (если adjust равно True), и 1-альфа и альфа (если adjust равно False).

Более подробную информацию можно найти по адресу http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/computation.html#exponentially-weighted-windows

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/generated/pandas.Series.ewm.html