Moyenne mobile pondérée exponentielle en utilisant Pandas
Je dois confirmer peu de choses liées à pandas fonction moyenne mobile exponentielle pondérée.
Si j'ai un ensemble de données df pour lequel j'ai besoin de trouver une moyenne mobile exponentielle sur 12 jours, la méthode ci-dessous serait-elle correcte.
exp_12=df.ewm(span=20,min_period=12,adjust=False).mean()
Étant donné que l'ensemble de données contient 20 lectures, la plage (nombre total de valeurs) doit être égale à 20.
Puisque j'ai besoin de trouver une moyenne mobile sur 12 jours, donc min_period = 12. J'interprète l'intervalle comme le nombre total de valeurs dans un ensemble de données ou le temps total couvert.
Quelqu'un peut-il confirmer si mon interprétation ci-dessus est correcte? Je ne peux pas comprendre l'importance de l'ajustement.
J'ai joint le lien vers la documentation pandas.df.ewm ci-dessous.
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.ewm.html
Citant de Pandas docs : Span correspond à ce qui est communément appelé une "moyenne mobile de N-day EW".
Dans votre cas, définissez span = 12. Vous n'avez pas besoin de spécifier que vous avez 20 points de données, pandas s'en occupe. Min_period peut ne pas être requis ici.