[PYTHON] Essayez d'implémenter le LWMA de MetaTrader avec la fonction de filtre FIR de scipy

C'est mon premier article, mais je vais tout à coup entrer dans le sujet principal. Récemment, j'ai essayé d'implémenter la fonction d'index technique de MetaTrder5 (MT5) en Python. → GitHub

Dans MT5, il y a SMA, EMA, SMMA, LWMA comme types de moyenne mobile, mais SMA (moyenne mobile simple) était facile à écrire à l'aide de pandas.

import numpy as np
import pandas as pd
def MAonSeries(s, ma_period, ma_method):
    if ma_method == 'SMA':    
    return s.rolling(ma_period).mean()

Je cherchais une fonction de méthode qui pourrait facilement écrire LWMA (Linear Weighted Moving Average), mais je ne savais pas, donc je l'ai calculée telle quelle.

def MAonSeries(s, ma_period, ma_method):
    if ma_method == 'LWMA':
        y = pd.Series(0.0, index=s.index)
        for i in range(len(y)):
            if i<ma_period-1: y[i] = 'NaN'
            else:
                y[i] = 0
                for j in range(ma_period):
                    y[i] += s[i-j]*(ma_period-j)
                y[i] /= ma_period*(ma_period+1)/2
        return y

Mais je voulais l'écrire plus facilement, alors je l'ai recherché et j'ai trouvé que [lfilter ()](http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal. Il y avait une fonction de filtre appelée lfilter.html # scipy.signal.lfilter). Cela semble être compatible avec le filtre FIR et le filtre IIR, et je pourrais l'écrire comme ça en utilisant ceci.

from scipy.signal import lfilter    
def MAonSeries(s, ma_period, ma_method):
    if ma_method == 'LWMA':
        h = np.arange(ma_period, 0, -1)*2/ma_period/(ma_period+1)
        y = lfilter(h, 1, s)
        y[:ma_period-1] = 'NaN'
        return pd.Series(y, index=s.index)

Cela l'a rendu un peu plus propre.