Algoritmo para detectar tendencias

¿No puedes hacer una regresión lineal con la librería matemática que sea y usar eso?

#3 pues en lugar de pasarle todo el dataset le pasas los últimos X datos, ¿No?

#4 Si, eso es verdad, que es como lo tenia pensado, pero el problema es que lo necesito en tiempo real. A ver si con un ejemplo lo explico mejor:

[0, 1, 2, 3, 4, 3, 2.5,  1, -1, -4, 0]

Digamos que tenemos esa lista:

• Los primeros 5 elementos tienen una tendencia alcista, a partir del 6 elemento comienza una bajada con una incidencia suave y luego se incrementa y del penúltimo al ultimo hay un alza fuerte.

• Hay que tener en cuenta que los valores se van leyendo a medida que avanza el tiempo.

Lo que quería lograr era detectar los cambios cuando la curva cambia de dirección y la nueva fuerza que tiene.

PD: Estoy con python por si alguien conoce librerías.

Entonces imagino que dependerá de la aplicación que le vayas a dar, pero podrías hacer algo como

• Comparar el nuevo valor para ver si hay un cambio de tendencia
• Si no, mirar a ver cuánto lleva la tendencia actual
• Tener varios indicadores para tendencias a corto, medio y largo plazo

A lo mejor hay alguna librería que te haga el trabajo, pero si esas tres cosas te valen...

(Que imagino que si sólo es eso ya lo habrías hecho y que el problema va más allá, pero bueno, por ir soltando cosas)

#9 Hombre, siempre puedes calcular un rango de variación para el cual tú crees que la tendencia no cambia. Supongo que algo por ahí habrá hecho, pero no creo que tardes demasiado en programarlo.

Edit: quizá puedas hacer algo con el interpolate de scipy o quizá algo así:

 x = [12, 34, 29, 38, 34, 51, 29, 34, 47, 34, 55, 94, 68, 81]
trend = [b - a for a, b in zip(x[::1], x[1::1])]
trend
[22, -5, 9, -4, 17, -22, 5, 13, -13, 21, 39, -26, 13]

Donde cada índice represente el cambio de un índice a otro y luego ya juegas con eso como quieras.

#13 Quizá porque los desconozca, llámame loco.

#15 Eso es justo lo que busco, pero no lo encuentro. ¿Tu has visto alguno? Estoy usando pyalgotrade para backtesting y no trae nada implementado.

#17 Creo que podria usar esto que es basicamente lo que tu decias pero pasado a porcentaje:

stratData['cc'] = 100*ohlc['close'].pct_change() # close-to-close change in %

Y bueno decir que no sería la diferencia de precios de cierre sino de un indicador pero bueno

Por ejemplo.....

https://github.com/Galts-Gulch/avarice?files=1

Tienes el ema, el. Macd y alguno q otro más implementado