PythonでSMA、EMAを算出する関数を作ってみた

2018年9月23日

テクニカルで何かと必要になるSMA（単純移動平均線）、EMA（指数平滑移動平均線）。

MT4、MT5などでは関数が用意されているのですぐに使えますが、Pythonはそうはいかないです。。

pandasをインポートすれば使えるものもありますが、バージョンに左右されるので、ちょっとって思って１からコーディングしてみた。

SMA（単純移動平均）

英語ではSimple Moving Average。頭文字をとってSMAと呼びます。トレンドを見る上で多用されます。

アルゴリズムは簡単で、全てのデータの平均値を計算するだけ。

SMAのPythonコード

#
# SMA
# data : list
# n    : period
def SMA(data, n):
	i=0
	result = 0
	sum=0
	max = len(data) - 1
	chk = int(max) - int(n)

	for i in range(chk,max):
		sum += data[i]

	result = float(sum / n)

	return result

# SMA

# data : list

# n : period

def SMA(data, n):

i=0

result = 0

sum=0

max = len(data) - 1

chk = int(max) - int(n)

for i in range(chk,max):

sum += data[i]

result = float(sum / n)

return result

EMA（指数平滑移動平均）

Exponential Moving Average（指数平滑移動平均）。MACDを算出する際に使ったり結構多用します。

過去よりも現在の方が影響が強いという考えを入れた移動平均値で、現在に近いレートほど重みをつけて計算します。

計算式は

E(t) = E(t-1) + 2/(n+1)(直近の終値 – E(t-1))

こちらのサイトによると

EMAのPythonコード

n-1番目の要素は、SMAを算出する必要があるので、そこが肝かな。

#
# EMA
# data : price list
# n    : period
def EMA(data, n):
	i=0
	chk_1=0
	chk_1_sum=0
	et_1=0
	result = []
	for p in data:
		i = len(result)
		if i <= (n - 1):
			#SMA
			chk_1_sum = sum(result)
			chk_1 = (float(chk_1_sum) + float(p)) / (i + 1)
			result += [chk_1]
		else:
			#EMA
			et_1 = result[-1]
			result += [float(et_1 + 2 / (n + 1) * (float(p) - et_1))]
	return result[-1]

# EMA

# data : price list

# n : period

def EMA(data, n):

i=0

chk_1=0

chk_1_sum=0

et_1=0

result = []

for p in data:

i = len(result)

if i <= (n - 1):

#SMA

chk_1_sum = sum(result)

chk_1 = (float(chk_1_sum) + float(p)) / (i + 1)

result += [chk_1]

else:

#EMA

et_1 = result[-1]

result += [float(et_1 + 2 / (n + 1) * (float(p) - et_1))]

return result[-1]

たぶん合ってると思う。

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この記事を書いた人

矢野テック

プログラマー。FXのMT4を使った自動売買EA作成やBOT作成などが趣味。2016年から元本１０万円をどこまで増やせるか挑戦中。一旦は10万⇒700万⇒2017暴落 20万。ガチホからFXトレードに変更。現在1000万円。その過程やノウハウは無料メール講座にまとめました。1か月で学べます。→無料メール講座