[英]Speed up WMA (Weighted Moving Average) calculation
我試圖在15天的條形圖上計算指數移動平均線,但是想要在每天(結束日)/條形圖上看到15天條形EMA的“演變”。 所以,這意味着我有15天的酒吧。 當新數據每天進入時,我想使用新信息重新計算EMA。 實際上我有15天的酒吧然后,每天后我的新15天酒吧開始增長,每個新的酒吧應該用於EMA計算以及之前的15天酒吧。
讓我們說我們從2012-01-01開始(我們有這個例子的每個日歷日的數據),在2012-01-15結束時我們有第一個完整的15天吧。 在2012-03-01完成4個完整的15天欄后,我們可以開始計算4 bar EMA(EMA(x,n = 4))。 在2012-03-02結束時,我們使用到目前為止的信息並在2012-03-02計算EMA,假裝2012-03-02的OHLC正在進行中。 因此,我們在2012-03-02獲取4個完整的條形和條形並計算EMA(x,n = 4)。 然后我們再等一天,看看正在進行的新15天酒吧發生了什么(請參閱下面的函數to.period.cumulative了解詳細信息)並計算EMA的新值......所以在接下來的15天之后......見函數EMA.cumulative以下詳細信息......
請在下面找到我能想到的東西。 性能對我來說是不可接受的,因為我的R知識有限,我無法更快地完成。
library(quantmod)
do.call.rbind <- function(lst) {
while(length(lst) > 1) {
idxlst <- seq(from=1, to=length(lst), by=2)
lst <- lapply(idxlst, function(i) {
if(i==length(lst)) { return(lst[[i]]) }
return(rbind(lst[[i]], lst[[i+1]]))
})
}
lst[[1]]
}
to.period.cumulative <- function(x, name=NULL, period="days", numPeriods=15) {
if(is.null(name))
name <- deparse(substitute(x))
cnames <- c("Open", "High", "Low", "Close")
if (has.Vo(x))
cnames <- c(cnames, "Volume")
cnames <- paste(name, cnames, sep=".")
if (quantmod:::is.OHLCV(x)) {
x <- OHLCV(x)
out <- do.call.rbind(
lapply(split(x, f=period, k=numPeriods),
function(x) cbind(rep(first(x[,1]), NROW(x[,1])),
cummax(x[,2]), cummin(x[,3]), x[,4], cumsum(x[,5]))))
} else if (quantmod:::is.OHLC(x)) {
x <- OHLC(x)
out <- do.call.rbind(
lapply(split(x, f=period, k=numPeriods),
function(x) cbind(rep(first(x[,1]), NROW(x[,1])),
cummax(x[,2]), cummin(x[,3]), x[,4])))
} else {
stop("Object does not have OHLC(V).")
}
colnames(out) <- cnames
return(out)
}
EMA.cumulative<-function(cumulativeBars, nEMA = 4, period="days", numPeriods=15) {
barsEndptCl <- Cl(cumulativeBars[endpoints(cumulativeBars, on=period, k=numPeriods)])
# TODO: This is sloooooooooooooooooow...
outEMA <- do.call.rbind(
lapply(split(Cl(cumulativeBars), period),
function(x) {
previousFullBars <- barsEndptCl[index(barsEndptCl) < last(index(x)), ]
if (NROW(previousFullBars) >= (nEMA - 1)) {
last(EMA(last(rbind(previousFullBars, x), n=(nEMA + 1)), n=nEMA))
} else {
xts(NA, order.by=index(x))
}
}))
colnames(outEMA) <- paste("EMA", nEMA, sep="")
return(outEMA)
}
getSymbols("SPY", from="2010-01-01")
SPY.cumulative <- to.period.cumulative(SPY, , name="SPY")
system.time(
SPY.EMA <- EMA.cumulative(SPY.cumulative)
)
在我的系統上它需要
user system elapsed
4.708 0.000 4.410
可接受的執行時間不到一秒......是否可以使用純R實現這一目標?
這篇文章與優化移動平均線計算有關 - 是否可能? 我沒有得到答案的地方。 我現在能夠創建一個可重現的示例,更詳細地解釋我想要加速的內容。 我希望這個問題現在更有意義。
關於如何加快這一點的任何想法都受到高度贊賞。
我沒有找到一個滿意的解決方案來解決我使用R的問題。所以我采用了舊的工具,c語言,結果比我想象的要好。 感謝“推”我使用Rcpp,內聯等偉大的工具。驚人的。 我想,每當我有未來的性能要求而無法使用RI時,會將C添加到R並且性能就在那里。 因此,請參閱下面的代碼和性能問題的解決方案。
# How to speedup cumulative EMA calculation
#
###############################################################################
library(quantmod)
library(Rcpp)
library(inline)
library(rbenchmark)
do.call.rbind <- function(lst) {
while(length(lst) > 1) {
idxlst <- seq(from=1, to=length(lst), by=2)
lst <- lapply(idxlst, function(i) {
if(i==length(lst)) { return(lst[[i]]) }
return(rbind(lst[[i]], lst[[i+1]]))
})
}
lst[[1]]
}
to.period.cumulative <- function(x, name=NULL, period="days", numPeriods=15) {
if(is.null(name))
name <- deparse(substitute(x))
cnames <- c("Open", "High", "Low", "Close")
if (has.Vo(x))
cnames <- c(cnames, "Volume")
cnames <- paste(name, cnames, sep=".")
if (quantmod:::is.OHLCV(x)) {
x <- quantmod:::OHLCV(x)
out <- do.call.rbind(
lapply(split(x, f=period, k=numPeriods),
function(x) cbind(rep(first(x[,1]), NROW(x[,1])),
cummax(x[,2]), cummin(x[,3]), x[,4], cumsum(x[,5]))))
} else if (quantmod:::is.OHLC(x)) {
x <- OHLC(x)
out <- do.call.rbind(
lapply(split(x, f=period, k=numPeriods),
function(x) cbind(rep(first(x[,1]), NROW(x[,1])),
cummax(x[,2]), cummin(x[,3]), x[,4])))
} else {
stop("Object does not have OHLC(V).")
}
colnames(out) <- cnames
return(out)
}
EMA.cumulative<-function(cumulativeBars, nEMA = 4, period="days", numPeriods=15) {
barsEndptCl <- Cl(cumulativeBars[endpoints(cumulativeBars, on=period, k=numPeriods)])
# TODO: This is sloooooooooooooooooow...
outEMA <- do.call.rbind(
lapply(split(Cl(cumulativeBars), period),
function(x) {
previousFullBars <- barsEndptCl[index(barsEndptCl) < last(index(x)), ]
if (NROW(previousFullBars) >= (nEMA - 1)) {
last(EMA(last(rbind(previousFullBars, x), n=(nEMA + 1)), n=nEMA))
} else {
xts(NA, order.by=index(x))
}
}))
colnames(outEMA) <- paste("EMA", nEMA, sep="")
return(outEMA)
}
EMA.c.c.code <- '
/* Initalize loop and PROTECT counters */
int i, P=0;
/* ensure that cumbars and fullbarsrep is double */
if(TYPEOF(cumbars) != REALSXP) {
PROTECT(cumbars = coerceVector(cumbars, REALSXP)); P++;
}
/* Pointers to function arguments */
double *d_cumbars = REAL(cumbars);
int i_nper = asInteger(nperiod);
int i_n = asInteger(n);
double d_ratio = asReal(ratio);
/* Input object length */
int nr = nrows(cumbars);
/* Initalize result R object */
SEXP result;
PROTECT(result = allocVector(REALSXP,nr)); P++;
double *d_result = REAL(result);
/* Find first non-NA input value */
int beg = i_n*i_nper - 1;
d_result[beg] = 0;
for(i = 0; i <= beg; i++) {
/* Account for leading NAs in input */
if(ISNA(d_cumbars[i])) {
d_result[i] = NA_REAL;
beg++;
d_result[beg] = 0;
continue;
}
/* Set leading NAs in output */
if(i < beg) {
d_result[i] = NA_REAL;
}
/* Raw mean to start EMA - but only on full bars*/
if ((i != 0) && (i%i_nper == (i_nper - 1))) {
d_result[beg] += d_cumbars[i] / i_n;
}
}
/* Loop over non-NA input values */
int i_lookback = 0;
for(i = beg+1; i < nr; i++) {
i_lookback = i%i_nper;
if (i_lookback == 0) {
i_lookback = 1;
}
/*Previous result should be based only on full bars*/
d_result[i] = d_cumbars[i] * d_ratio + d_result[i-i_lookback] * (1-d_ratio);
}
/* UNPROTECT R objects and return result */
UNPROTECT(P);
return(result);
'
EMA.c.c <- cfunction(signature(cumbars="numeric", nperiod="numeric", n="numeric", ratio="numeric"), EMA.c.c.code)
EMA.cumulative.c<-function(cumulativeBars, nEMA = 4, period="days", numPeriods=15) {
ratio <- 2/(nEMA+1)
outEMA <- EMA.c.c(cumbars=Cl(cumulativeBars), nperiod=numPeriods, n=nEMA, ratio=ratio)
outEMA <- reclass(outEMA, Cl(cumulativeBars))
colnames(outEMA) <- paste("EMA", nEMA, sep="")
return(outEMA)
}
getSymbols("SPY", from="2010-01-01")
SPY.cumulative <- to.period.cumulative(SPY, name="SPY")
system.time(
SPY.EMA <- EMA.cumulative(SPY.cumulative)
)
system.time(
SPY.EMA.c <- EMA.cumulative.c(SPY.cumulative)
)
res <- benchmark(EMA.cumulative(SPY.cumulative), EMA.cumulative.c(SPY.cumulative),
columns=c("test", "replications", "elapsed", "relative", "user.self", "sys.self"),
order="relative",
replications=10)
print(res)
編輯:為了表明我的繁瑣的性能改進(我相信它可以做得更好,因為實際上我已經創建了雙循環)R這里是打印輸出:
> print(res)
test replications elapsed relative user.self
2 EMA.cumulative.c(SPY.cumulative) 10 0.026 1.000 0.024
1 EMA.cumulative(SPY.cumulative) 10 57.732 2220.462 56.755
所以,根據我的標准,SF類型的改進......
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