Scripts calcul hyperopt multiple

tools/statistique/ewm.py

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+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+np.random.seed(42)
+
+# Générer 100 valeurs simulant un prix réel avec fluctuations
+t = np.arange(100)
+trend = np.sin(t/10) * 2  # tendance ondulante
+noise = np.random.randn(100) * 0.5  # bruit
+prices = 50 + trend + noise      # prix centré autour de 50
+
+df = pd.DataFrame({"price": prices})
+
+# Rolling simple sur 5 périodes
+df["rolling5"] = df["price"].rolling(5).mean()
+
+# EMA plus réactive (span=5)
+# EMA5 standard
+df["ema5"] = df["price"].ewm(span=5, adjust=False).mean()
+
+# EMA5 “lissée” avec double application
+df["ema5_smooth"] = df["price"].ewm(span=5, adjust=False).mean().ewm(span=5, adjust=False).mean()
+
+
+# EMA plus lissée (span=20)
+df["ema20"] = df["price"].ewm(span=20, adjust=False).mean()
+
+# Plot
+plt.figure(figsize=(12,6))
+plt.plot(df["price"], label="Prix", color='black', alpha=0.6)
+plt.plot(df["rolling5"], label="Rolling 5", linestyle="--", color='blue')
+plt.plot(df["ema5"], label="EMA 5", color='red')
+plt.plot(df["ema5_smooth"], label="EMA 5S", color='blue')
+plt.plot(df["ema20"], label="EMA 20", color='green')
+plt.title("Rolling vs Exponential Moving Average (prix réaliste)")
+plt.xlabel("Période")
+plt.ylabel("Prix")
+plt.legend()
+plt.grid(True)
+plt.show()