Np Moving Average

Neenah Paper, Inc. Vanlig aksjekvittering Sammendrag Data Firmabeskrivelse (som arkivert med SEC) Vi er organisert i to primære virksomheter: en ytelsesbasert teknisk produktvirksomhet og en førsteklasses finpapir og emballasjevirksomhet (tidligere kjent som finpapirvirksomheten ). 1. januar 2015 endret vi navnet på vår finpapirvirksomhet til finpapir og emballasje. Navneendringen reflekterer bedre den økende betydningen, og planer for fortsatt vekst, av våre premiumemballasjeprodukter. Vår tekniske produktvirksomhet er en ledende internasjonal produsent av ytelsesbaserte underlag som filtreringsmedier for transport, vann og andre filtreringsmarkeder, og mettede og belagte ytelsesmaterialer som brukes til industriell bakside, etiketter og en rekke andre sluttmarkeder. Mer. Risikovurdering Hvor passer NP i risikograven Konsensusrekommendasjon Tilleggsinfo Analyst Info Forskningsmeglere før du handler Ønsker du å handle FX Rediger Favoritter Angi opptil 25 symboler skilt med komma eller mellomrom i tekstboksen under. Disse symbolene vil være tilgjengelige under økten din for bruk på aktuelle sider. Tilpass din NASDAQ-opplevelse Bakgrunnsfargevelger Velg bakgrunnsfargen du ønsker: Quote Search Velg en standard målside for ditt sittsøk: Realtid etter timer Førmarkedet Nyheter Flash Quote Sammendrag Sitat Interaktive diagrammer Standardinnstilling Vær oppmerksom på at når du har laget Ditt valg, det gjelder for alle fremtidige besøk på NASDAQ. Hvis du, når som helst, er interessert i å gå tilbake til standardinnstillingene, velg Standardinnstilling ovenfor. Hvis du har spørsmål eller støter på problemer ved å endre standardinnstillingene, vennligst send epost til isfeedbacknasdaq. Vennligst bekreft ditt valg: Du har valgt å endre standardinnstillingen for Quote Search. Dette vil nå være din standardmålside, med mindre du endrer konfigurasjonen din igjen, eller du sletter informasjonskapslene dine. Er du sikker på at du vil endre innstillingene Vi har en tjeneste å spørre Vennligst deaktiver annonseblokkeren din (eller oppdater innstillingene dine for å sikre at javascript og informasjonskapsler er aktivert), slik at vi kan fortsette å gi deg de førsteklasses markedsnyheter og data du har kommet til å forvente fra oss. Narragansett Bay Vannkvalitet Monitoring Network Booys var utstyrt med to sondes som målt temperatur, saltholdighet, oppløst oksygen og dybde på ca 1 meter fra bunnen og 0,5 meter under overflaten. I tillegg ble klorofylfluorescens målt ved den nærliggende sonden. Målinger ble samlet i femten minutters intervaller og overført til land via cellemodemmer hver 8. time eller via radiosignal hver femten minutter. Instrumentene ble betjent hver annen uke for å minimere biofouling. Nylige publikasjoner: Bergondo, D. L. Kester, D. R. Stoffel, H. E. og Woods, W. L. 2005, Observasjoner over tidsserier under lavt undergrunns oksygenhendelser i Narragansett Bay i løpet av sommeren 2001, Marine Chemistry 97. 90-103. Daglige gjennomsnittlige data Følgende datafiler representerer daglige gjennomsnitt beregnet ut fra rå 15 minutters registrerte data. Disse dataene er foreløpige, de er gjenstand for korreksjoner etter omlegging av sensorer etter distribusjon. Brukere forventes å oppgi den aktuelle kilden for dataene og tilfredsstille eventuelle ønsker fra forskerne som er oppført i overskriftene eller notatene i datafilosofiske verktøy. Analogt har DataFrame en metode for å beregne parvise covariances blant seriene i DataFrame, også unntatt NAnull verdier. Forutsatt at manglende data mangler tilfeldig, resulterer dette i et estimat for kovariansmatrisen som er objektiv. For mange anvendelser kan dette estimatet imidlertid ikke være akseptabelt fordi den estimerte kovariansmatrisen ikke er garantert å være positiv semi-bestemt. Dette kan føre til estimerte korrelasjoner med absolutte verdier som er større enn en, og eller en ikke-inverterbar kovariansmatrise. Se Estimering av kovariansmatriser for flere detaljer. DataFrame. cov støtter også et valgfritt søkeord for minperioder som angir ønsket minimumsantal observasjoner for hvert kolonnepar for å få et gyldig resultat. Vektene som brukes i vinduet er spesifisert av wintype søkeordet. Listen over anerkjente typer er: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (trenger beta) gaussian (needs std) generalgaussian (trenger kraft, bredde) slepian (trenger bredde). Merk at bokservinduet er lik gjennomsnittet (). For noen vindufunksjoner må ytterligere parametere angis: For. sum () med en wintype. Det er ingen normalisering gjort til vekter for vinduet. Ved å sende tilpassede vekter på 1, 1, 1 vil det gi et annet resultat enn passerende vekter på 2, 2, 2. for eksempel. Når du passerer en wintype i stedet for å spesifisere tyngden, er vektene allerede normalisert slik at den største vekten er 1. I motsetning er naturen av. mean () beregningen slik at vektene normaliseres i forhold til hverandre. Vekter på 1, 1, 1 og 2, 2, 2 gir det samme resultatet. Time-aware Rolling Ny i versjon 0.19.0. Ny i versjon 0.19.0 er muligheten til å overføre en forskyvning (eller konvertibel) til en. rolling () - metode og få den til å produsere variabelstørrelsesvinduer basert på passet tidsvindu. For hvert tidspunktspunkt inkluderer dette alle tidligere verdier som forekommer innen det angitte tidspunktet delta. Dette kan være spesielt nyttig for en ikke-vanlig tidsfrekvensindeks. Dette er en vanlig frekvensindeks. Ved å bruke et heltallsparameter virker parameteren å rulle langs vinduets frekvens. Angi en forskyvning gir en mer intuitiv spesifikasjon av rullfrekvensen. Ved å bruke en ikke-vanlig, men likevel monotonisk indeks, gir det ikke noen spesiell beregning å rulle med et heltallvindu. Ved bruk av tidsspesifikasjonen genereres variabelvinduer for denne sparsomme data. Videre tillater vi nå en valgfri parameter for å spesifisere en kolonne (i stedet for standardindeksen) i en DataFrame. Time-aware Rolling vs Resampling Using. rolling () med en tidsbasert indeks er ganske lik resampling. De opererer og utfører reduktiv operasjon på tidindekserte pandasobjekter. Når du bruker. rolling () med en forskyvning. Forskjellen er et tids-delta. Ta et bakover-i-tid-ser vindu, og aggregat alle verdiene i vinduet (inkludert sluttpunktet, men ikke startpunktet). Dette er den nye verdien på det tidspunktet i resultatet. Dette er vinduer med variabel størrelse i tidsrom for hvert punkt på inngangen. Du får samme resultat som inngangen. Når du bruker. resample () med en forskyvning. Konstruer en ny indeks som er frekvensen av forskyvningen. For hver frekvensfylle peker aggregatet fra inngangen i et bakover-i-tid-ser vindu som faller i boksen. Resultatet av denne aggregeringen er utgangen for det aktuelle frekvenspunktet. Vinduene er fast størrelse i frekvensområdet. Resultatet ditt vil ha formen på en vanlig frekvens mellom min og maksimum for det opprinnelige inngangsobjektet. Å oppsummere. rullende () er en tidsbasert vindusoperasjon, mens. resample () er en frekvensbasert vindusoperasjon. Sentering av Windows Som standard er etikettene satt til høyre kant av vinduet, men et senter søkeord er tilgjengelig slik at etikettene kan settes i sentrum. Binære vindufunksjoner cov () og corr () kan beregne flyttbar vinduestatistikk om to serier eller en kombinasjon av DataFrameSeries eller DataFrameDataFrame. Her er oppførselen i hvert tilfelle: to serier. beregne statistikken for paringen. DataFrameSeries. beregne statistikken for hver kolonne i DataFrame med den bestått serien, og returnerer dermed en DataFrame. DataFrameDataFrame. beregner som standard statistikken for å tilpasse kolonnenavn, og returnerer en DataFrame. Hvis søkeordet argumentet pairwiseTrue er bestått beregner du statistikken for hvert par kolonner, og returnerer et panel hvis elementer er de aktuelle datoene (se neste avsnitt). Computing rolling parvis covariances og korrelasjoner I økonomisk data analyse og andre felt it8217s vanlig å beregne kovarians og korrelasjon matriser for en samling av tidsserier. Ofte er man også interessert i flyttevindukovarians og korrelasjonsmatriser. Dette kan gjøres ved å passere argumentet for parvis søkeord, som i tilfelle av DataFrame-innganger vil gi et panel hvis gjenstander er datoene i spørsmålet. I tilfelle av et enkelt DataFrame-argument kan det parvisvise argumentet utelates: Manglende verdier ignoreres, og hver oppføring beregnes ved hjelp av de parvis fullstendige observasjonene. Vennligst se kovarianseksjonen for advarsler knyttet til denne metoden for beregning av kovarians - og korrelasjonsmatriser. Bortsett fra ikke å ha en vindusparameter, har disse funksjonene de samme grensesnittene som deres. rolling-kolleger. Som ovenfor er parametrene de alle aksepterer: minperiodene. terskel for ikke-null datapunkter å kreve. Standard er nødvendig for å beregne statistikk. Ingen NaNs vil bli sendt ut når minperioder ikke-null datapunkter er blitt sett. senter. boolsk, om du vil sette etikettene i midten (standard er False) Utgangene til. rolling og. expanding-metodene returnerer ikke en NaN hvis det er minst minverdier ikke-nullverdier i det nåværende vinduet. Dette er forskjellig fra cumsum. cumprod. cummax. og cummin. som returnerer NaN i utgangen hvor et NaN oppstår i inngangen. En ekspanderende vinduestatistikk vil være mer stabil (og mindre responsiv) enn den rullende vinduesmodellen, da den økende vindustørrelsen reduserer den relative effekten av et individuelt datapunkt. Eksempel: Her er gjennomsnittlig () - utgangen for den tidligere tidsserien datasettet: Eksponentielt vektet Windows Et tilhørende sett av funksjoner er eksponentielt vektede versjoner av flere av ovennevnte statistikker. Et lignende grensesnitt for. rolling og. expanding er tilgjengelig gjennom. ewm-metoden for å motta et EWM-objekt. En rekke ekspanderende EW (eksponentielt vektede) metoder er gitt: