Przenoszenie średnia zakres filtru

Muszę obliczyć średnią kroczącą dla serii danych w pętli for. Muszę uzyskać średnią kroczącą powyżej N9 dni. Tablica Im computing in to 4 serie 365 wartości (M), które same są wartościami średnimi innego zestawu danych. Chcę wykreślić średnie wartości moich danych za pomocą średniej ruchomej na jednym wykresie. Wyszukałem trochę informacji o przenoszeniu średnich i komendach conv i znalazłem coś, co próbowałem implementować w swoim kodzie. W zasadzie obliczyłem swoją średnią i narysowałem ją za pomocą (niewłaściwej) średniej kroczącej. Wybrałem wartość wts bezpośrednio na stronie mathworks, więc jest to nieprawidłowe. (źródło: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mój problem polega jednak na tym, że nie rozumiem, co to jest. Ktoś mógłby wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z wagami wartości: w tym przypadku jest to nieważne. Wszystkie wartości są ważone tak samo. A jeśli robię to całkowicie nie tak, czy mogę uzyskać pomoc w tym zakresie Moje najszczersze podziękowania. pytanie 23 września 14 o 19:05 Korzystanie z conv to doskonały sposób na wprowadzenie średniej kroczącej. W kodzie, którego używasz, wts jest tym, ile ważysz każdej wartości (jak zgadłeś). suma tego wektora powinna zawsze być równa jednej. Jeśli chcesz ważyć równomiernie każdą wartość i wykonać filtr przesuwający o rozmiarze N, to zechcesz. Użycie poprawnego argumentu w conv spowoduje, że masz mniej wartości w Ms niż w M. Użyj tego samego, jeśli nie masz nic przeciwko efektom zero padding. Jeśli masz zestaw narzędzi do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz wypróbować średnią ruchomą kołową. Coś jak Ty powinieneś przeczytać dokumentację conv i cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli już tego nie zrobiłeś. Możesz użyć filtru, aby znaleźć średnią bieżącą bez użycia pętli for. W tym przykładzie znajduje się średnia bieżąca z 16-elementowego wektora, używając okna o wielkości 5. 2) gładka jako część Przybornika dopasowania krzywej (która jest dostępna w większości przypadków) yy gładka (y) wygładza dane w wektorze kolumny y przy użyciu filtra średniej ruchomej. Wyniki są zwracane w wektorze kolumny yy. Domyślna rozpiętość średniej kroczącej to 5. Średnie kroczące: Jakie są jednymi z najpopularniejszych wskaźników technicznych, średnie kroczące służą do pomiaru kierunku aktualnego trendu. Każdy typ średniej ruchomej (zwykle napisany w tym samouczku jako MA) jest wynikiem matematycznym, który jest obliczany przez uśrednienie liczby przeszłych punktów danych. Po ustaleniu, uzyskana średnia jest następnie nanoszona na wykres w celu umożliwienia handlowcom spojrzenia na wygładzone dane zamiast koncentrowania się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne na wszystkich rynkach finansowych. Najprostszą formę średniej ruchomej, znaną jako prosta średnia ruchoma (SMA), oblicza się, przyjmując średnią arytmetyczną z danego zestawu wartości. Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchomą, należy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielić wynik przez 10. Na rysunku 1 suma cen z ostatnich 10 dni (110) jest równa podzielona przez liczbę dni (10), aby osiągnąć średnią 10-dniową. Jeśli przedsiębiorca chce zamiast tego uzyskać średnią 50-dniową, zostanie wykonany ten sam rodzaj obliczeń, ale będzie obejmował ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Wynikowa średnia poniżej (11) uwzględnia 10 ostatnich punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie, jak wyceniany jest majątek w stosunku do ostatnich 10 dni. Być może zastanawiasz się, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą, a nie zwykłą średnią. Odpowiedź jest taka, że ​​gdy stają się dostępne nowe wartości, najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu i nowe punkty danych muszą wejść, aby je zastąpić. W związku z tym zbiór danych stale się rozlicza dla nowych danych, gdy tylko stają się dostępne. Ta metoda obliczania zapewnia uwzględnianie wyłącznie bieżących informacji. Na rysunku 2, po dodaniu do zestawu nowej wartości 5, czerwone pole (reprezentujące ostatnie 10 punktów danych) przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje usunięta z obliczeń. Ponieważ stosunkowo mała wartość 5 zastępuje wysoką wartość 15, można by oczekiwać, że średnia zestawu danych zmniejszy się, co ma miejsce w tym przypadku od 11 do 10. Jak wyglądają średnie kroczące Po wartościach MA zostały obliczone, są nanoszone na wykres, a następnie łączone w celu utworzenia średniej ruchomej linii. Te linie krzywoliniowe są powszechne na wykresach handlowców technicznych, ale sposób ich użycia może się drastycznie różnić (więcej o tym później). Jak widać na rys. 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchomą do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę przedziałów czasowych użytych w obliczeniach. Te zakrzywione linie mogą początkowo wydawać się rozpraszające lub mylące, ale z biegiem czasu przyzwyczaisz się do nich. Czerwona linia to po prostu średnia cena z ostatnich 50 dni, a niebieska linia to średnia cena z ostatnich 100 dni. Teraz, gdy rozumiesz, czym jest średnia ruchoma i jak wygląda, dobrze jest wprowadzić inny typ średniej ruchomej i zbadać, jak różni się ona od poprzednio wspomnianej prostej średniej kroczącej. Prosta średnia ruchoma jest niezwykle popularna wśród handlowców, ale jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoich krytyków. Wiele osób twierdzi, że przydatność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt w serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od tego, gdzie występuje w sekwencji. Krytycy twierdzą, że najnowsze dane są ważniejsze niż dane starsze i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik. W odpowiedzi na tę krytykę handlowcy zaczęli przykładać większą wagę do najnowszych danych, co od tego czasu doprowadziło do wynalezienia różnego rodzaju nowych średnich, z których najpopularniejszą jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podstawy ważonych średnich kroczących i jaka jest różnica między wartością SMA a wartością EMA) Wykładnicza średnia ruchoma Wykładnicza średnia krocząca jest rodzajem średniej ruchomej, która zwiększa wagę ostatnich cen w celu zwiększenia jej elastyczności do nowych informacji. Nauka nieco skomplikowanego równania do obliczania EMA może być niepotrzebna dla wielu handlowców, ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla ciebie. Jednakże, dla was, maniaków matematyki, macie tutaj równanie EMA: Używając wzoru do obliczenia pierwszego punktu EMA, możecie zauważyć, że nie ma żadnej dostępnej wartości do wykorzystania jako poprzednia EMA. Ten mały problem można rozwiązać, rozpoczynając obliczenia za pomocą prostej średniej ruchomej i kontynuując z powyższą formułą. Dostarczyliśmy przykładowy arkusz kalkulacyjny, który zawiera rzeczywiste przykłady obliczania zarówno prostej średniej kroczącej, jak i wykładniczej średniej kroczącej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz już lepsze zrozumienie sposobu obliczania SMA i EMA, przyjrzyjmy się, jak te średnie różnią się. Patrząc na obliczenia EMA, zauważysz, że większy nacisk kładzie się na ostatnie punkty danych, co czyni je typem średniej ważonej. Na rysunku 5 liczby okresów stosowanych w każdej średniej są identyczne (15), ale EMA reaguje szybciej na zmieniające się ceny. Zwróć uwagę, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena rośnie, i spada szybciej niż SMA, gdy cena spada. Ta responsywność jest głównym powodem, dla którego wielu inwestorów woli używać EMA przez SMA. Co oznaczają różne dni Średnie ruchome są całkowicie konfigurowalnym wskaźnikiem, co oznacza, że ​​użytkownik może swobodnie wybierać dowolne ramy czasowe, jakie chcą uzyskać przy tworzeniu średniej. Najczęstsze okresy stosowane w średnich kroczących to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni. Im krótszy jest przedział czasowy do stworzenia średniej, tym bardziej wrażliwy będzie na zmiany cen. Im dłuższy przedział czasu, tym mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie. Podczas ustawiania średnich kroczących nie ma odpowiednich ram czasowych. Najlepszym sposobem na sprawdzenie, który z nich działa najlepiej, jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami czasu, dopóki nie znajdziesz takiego, który pasuje do Twojej strategii. Średnie kroczące: Jak korzystać z średnich średnich w R Zgodnie z moją wiedzą, R nie ma wbudowanej funkcji do obliczania średnich kroczących. Używając funkcji filtru możemy jednak napisać krótką funkcję dla średnich kroczących: Możemy następnie użyć funkcji na dowolnych danych: mav (dane) lub mav (dane, 11), jeśli chcemy podać inną liczbę punktów danych niż domyślne 5 kreślenie działa zgodnie z oczekiwaniami: wykres (mav (dane)). Oprócz liczby punktów danych, które można uśrednić, możemy również zmienić argument boków funkcji filtru: sides2 używa obu stron, sides1 używa tylko przeszłych wartości. Podziel się tym: Nawigacja wpisu Nawigacja komentarz Nawigacja komentarz