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我计算简单的移动平均线：

def sma(data_frame, length=15):
    # TODO: Be sure about default values of length.
    smas = data_frame.Close.rolling(window=length, center=False).mean()
    return smas

使用滚动功能是否可以计算加权移动平均线？正如我在文档中所读到的，我认为我必须传递win_type参数。但我不确定我必须选择哪一个。

这是加权移动平均线的定义。

提前致谢，

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是的，熊猫的那部分确实没有很好的记录。如果您不使用其中一种标准窗口类型，我认为您可能必须使用 rolling.apply() 。我戳了戳它并让它工作：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> d = pd.DataFrame({'a':range(10), 'b':np.random.random(size=10)})
>>> d.b = d.b.round(2)
>>> d
   a     b
0  0  0.28
1  1  0.70
2  2  0.28
3  3  0.99
4  4  0.72
5  5  0.43
6  6  0.71
7  7  0.75
8  8  0.61
9  9  0.14
>>> wts = np.array([-1, 2])
>>> def f(w):                        
        def g(x):
            return (w*x).mean()
        return g
>>> d.rolling(window=2).apply(f(wts))
     a      b
0  NaN    NaN
1  1.0  0.560
2  1.5 -0.070
3  2.0  0.850
4  2.5  0.225
5  3.0  0.070
6  3.5  0.495 
7  4.0  0.395
8  4.5  0.235
9  5.0 -0.165

我认为这是正确的。关闭的原因是 rolling.apply 的签名是rolling.apply(func, *args, **kwargs)，因此如果您直接将权重发送到函数，则权重会被元组解包，除非您将它们作为 1-tuple 发送(wts,)，但这很奇怪。

于 2016-09-28T09:57:29.053 回答