擅长:python、mysql、java
<p>对于指数加权移动平均值,这可能是您所要寻找的:</p>
<pre><code>import pandas, numpy
ewma = pandas.stats.moments.ewma
EMOV_n = ewma( ys, com=2 )
</code></pre>
<p>这里,<code>com</code>是一个参数,您可以阅读关于<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.ewma.html" rel="nofollow noreferrer">here</a>。然后,您可以将<code>EMOV_n</code>组合到<code>Xs</code>,使用如下方法:</p>
<pre><code>Xs = numpy.vstack((Xs,EMOV_n))
</code></pre>
<p>然后您可以查看各种线性模型<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html" rel="nofollow noreferrer">here</a>,并执行如下操作:</p>
<pre><code>from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit ( Xs, ys )
print clf.coef_
</code></pre>
<p>祝你好运!</p>