Bewegende gemiddeldes in R Na die beste van my wete, nie R nie 'n ingeboude funksie om bewegende gemiddeldes te bereken. Die gebruik van die filter funksie, maar ons kan 'n kort funksie te skryf vir bewegende gemiddeldes: Ons kan dan gebruik maak van die funksie op enige data: MAV (data), of MAV (data, 11) as ons wil 'n verskillende aantal datapunte spesifiseer as die standaard 5 plot werke soos verwag: plot (MAV (data)). Benewens die aantal datapunte waaroor om gemiddelde, kan ons ook die kante argument van die filter funksies te verander: sides2 gebruik beide kante, sides1 gebruik net verlede waardes. Deel hierdie: Post navigasie Kommentaar navigasie Kommentaar navigationHow te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () Daar is 'n zillion antwoorde op hierdie, want jou vraag is eintlik: Hoe kan ek glad 'n tydreeks So jy kan soek op gepaste sleutelwoorde. My antwoord is: Moenie gebruik bewegende gemiddeldes - dis pateties antieke. loess is een van die Honderde van alternatiewe wat jy kan oorweeg. Pos op CV (stats. stackexchange) vir ander statistiese alternatiewe vir tydreekse glad. Ook die quotunderstandingquot jy hierbo uitgespreek is gebrekkig. toepassing-tipe konstrukte is (R-vlak) loops. So het jy jou huiswerk deur die lees van 'n inleiding tot R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) of ander web Indien nie tutoriale gedoen, doen dit asseblief voordat jy hier verder. Bert Gunter Genentech Nonclinical Biostatistiek (650) 467-7374 quotData is nie inligting. Inligting is nie kennis. En kennis is beslis nie wisdom. quot H. Gilbert Welch op Ma, 17 Februarie 2014 om 10:45, C W lthidden e GT geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gt gt Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman / listinfo / R-hulp GT moet asseblief lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. In antwoord op hierdie pos deur tmrsg11 Op 17 Februarie 2014, om 10:45, C W geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () GT Stel 'n vektor vir groepering en gebruik tapply. Modulo afdeling is 'n algemene metode vir die bereiking van hierdie. Soms is die ev-funksie kan gebruik word as jy die lengte behoorlik pas. GT tapply (dat, (0: (lengte (dat) -1)) / 3, beteken) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, ronde (ev (1, (lengte (dat ) / 3), lenlength (dat))), beteken) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 Die kommentaar oor weeg dos nie blyk te wees vergestalt in jou voorbeeld. GT Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en gee kommentaar, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. David Winsemius Alameda, CA, USA Oop hierdie post in Boom vertoning Verslag inhoud as inappropriate Re: Hoe om te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () In antwoord op hierdie pos deur Rui Barradas Vir 5 punt bewegende gemiddelde, filter (x, side2, filterrep (1/5, 5)), teenoor, filter (x, side2, filterrep (1, 5) het hulle dieselfde effek, aangesien die totale behoeftes te 1. Gabor amp Rui wees het: Ek is bewus van die dieretuin pakket, ... Ek wou nie 'n pakket te installeer vir een funksie dieselfde rede vir SOS pakket David, dankie, dit is wat ek is op soek na On Mon, 17 Februarie 2014 by 14:07, Rui Barradas lthidden e GT het geskryf: GT Hallo, GT GT Baie pakkette het 'n movind gemiddelde funksie. byvoorbeeld pakket GT skatting. Of GT GT biblioteek (SOS) GT findFn (quotmoving averagequot) gt gt in jou voorbeeld, wat jy bereken is nie juis 'n bewegende gemiddelde, maar in GT kan bereken word met iets soos die volgende GT GT se LT (seqalong (dat) - 1). / 3 GT sapply (split (dat, s), gemiddelde) gt gt gt hoop dit help, GT GT Rui Barradas GT GT GT em 17-02-2014 18:45, CW escreveu: GT gtgt Hi lys, gtgt Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken gtgt lyk nie te geweegde gemiddeldes gee. gtgt gtgt Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. gtgt gtgt Byvoorbeeld, gtgt gtgt datlt-c (01:20) gtgt gemiddelde (dat1: 3) gtgt gemiddelde (dat4: 6) gtgt gemiddelde (dat7: 9) gtgt gemiddelde (dat10: 12) gtgt gtgt ens gtgt gtgt ek verstaan die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek gtgt inkorporeer gtgt hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gtgt gtgt Dankie, gtgt Mike gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/ mailman / listinfo / R-hulp gtgt ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/ gtgt plaas-gids gtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe deletedTechnical Ontleding met R In hierdie post goed 'n blik op hoe 'n handelaar R kan gebruik om 'n paar basiese Tegniese Analise aanwysers kan bereken. R is 'n gratis open-source statistiese analise omgewing en programmeertaal. Dit is beskikbaar vir Windows, Mac OS, en Linux-bedryfstelsels. Installasie is maklik en vinnig. Vir aflaai en installasie-instruksies na: cran. r-project. org. Wanneer die ontwikkeling van 'n handel strategie sy nuttig om in staat wees om te ontleed en te visualiseer data en in staat wees om jou handel generasie reëls en hul variasies en modelle vinnig en met 'n minimum ommekeer te toets. Terwyl baie handel platforms, soos interaktiewe Brokers, ens te voorsien toegang tot historiese data via API of reguit lêer af te laai 8211 ontleding van die data en prototyping handel strategieë vereis dikwels skryf honderde lyne van kode in programmeertale soos Java of C, of skryf omslagtig moeilik om te toets formules in Excel. Dit vereis 'n aansienlike tyd belegging, ongeag hoe ervaring programmeerder jy is. In teenstelling hiermee, 'n hoër-vlak programmeertaal soos R of Matlab, tesame met hul interaktiewe programmering omgewings, toelaat dat hul gebruikers te sny, dobbelstene, en analiseer data binne 'n fraksie van die tyd wat dit neem met C, C, of Java. Die bedrag van die kode wat nodig is om 'n handel strategie in R ontwikkel is tipies 'n orde van grootte minder as well. In hierdie voorbeeld goed gebruik 'n eenvoudige komma-aparte lêer met oop, hoog, laag, en naby prys kolomme (ook bekend as OHLC), saam met volume en tyd stempel waardes vir SPY ETF. In hierdie post goed te demonstreer hoe om 'n gratis R biblioteek gebruik om te bereken Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA), Bollinger Bands (BBands), RSI, en MACD ontleding aanwysers tegniese. Ons sal berekende aanwysers soos nuwe kolomme voeg tot ons insette lêer, sodat dit gebruik kan word vir verdere ontleding of handel strategie prototipe in Excel, R, of enige ander CSV-vriendelike sagteware pakket van jou keuse. Die installering Tegniese Analise biblioteek vir R 1. Om te bereken Tegniese Analise met R sal ons gebruik 'n gratis open-source biblioteek genoem 8220TTR8221 (Tegniese Trading Reëls). Hierdie stap sluit instruksies vir die installering van TTR biblioteek, die veronderstelling dat jy reeds R op jou rekenaar geïnstalleer. Dit stappe net een keer per R installasie uitgevoer word op 'n rekenaar nodig. Om die biblioteek op jou rekenaar te installeer: 1) Begin R omgewing op jou rekenaar, dan in die spyskaart kies: Pakkette 038 Data - installeerder 2) In installeerder tipe 8220TTR8221 in die pakket Soek veld en kliek 8220Get List8221 knoppie. 3) Kies pakket 8220TTR8221 en klik 8220Install Selected8221. Laai Historiese data (Input) Vir demo doeleindes sal ons elke dag gebruik historiese pryse vir SPY ETF van September 2013 tot Mei 2014. Klik hier om die data lêer af te laai. Hierdie insette lêer vir hierdie voorbeeld is gegenereer met behulp van IB Historiese data Downloader. 2. Ons gaan om mee te begin met die opening van R dop en laai TTR biblioteek, wat is 'n gratis R uitbreiding wat funksies bevat vir die berekening van 'n paar van die mees algemene aanwysers. 3. Die volgende stap is om ons data lêer in te voer met historiese pryse in R omgewing. Ons sal data van monster CSV laai in R omgewing en bêre dit 'n data raam, wat 'n R veranderlike tipe vir die berging van data in tabelvorm in die geheue. Om die eerste paar rye van die datatabel vertoon: Dit is by verstek toon eerste 6 rye data saam met kolom name (table header). Om te sien hoeveel rye wat jy in die datatabel: Dit wys ons het 187 data rekords in ons SPY data lêer vir 187 handelsdae tussen 3 September 2013 8211 31 Mei, 2014. Ons kan ook 'n lys van tabelkolom name met behulp colnames funksies soos volg: Moving Gemiddeldes 4. Kom nou bereken 20-dag Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) van die beslote prys kolom met behulp van TTR biblioteke R funksie SMA: nou, laat sien eerste 50 waardes van die sma20 verskeidenheid: Hier gebruik ons funksie SMA van TTR biblioteek ons hierbo gelaai, vertel dit te bereken 20-dag gemiddeld (waarde van parameter N), van die beslote kolom van data raam data. Die funksie gee terug 'n verskeidenheid van SMA waardes en slaan dit in 'n nuwe veranderlike genoem sma20. Jy kan laat opkom die hulp met 'n gedetailleerde beskrywing van die funksie en sy parameters met behulp van. gevolg deur die naam funksie, soos hieronder. Dit is altyd 'n goeie idee om hulp bladsye vir die funksies wat jy gebruik te lees, aangesien hulle al opsionele parameters wat jy kan gebruik om die uitset aanpas sal noem. Ook, baie funksies variasies of verwante funksies, wat nuttig in verskillende omstandighede kan wees en sal gelys word op die hulp bladsy. 5. Die berekening van Eksponensiële bewegende gemiddelde is insgelyks maklik, net 'n ander funksie, dié keer EMO (). Let daarop dat ons bereken EMO vir 14-tydperk lengte Bollinger Bands 6. Om te bereken Bollinger Bands aanwyser wat ons gebruik die BBands funksie. Daar is 'n aantal opsionele parameters wat dit neem, so goed voorsien verskeie voorbeelde. In die voorbeeld hieronder ons noem BBands om dit data raam data met 'n navraag wat bepaal dat ons wil waardes gebruik van naby kolom, net soos weve doen bo aan SMA en EMO berekeninge hierbo. Tweede parameter SD neem die aantal standaardafwykings vir die boonste en onderste bands. Aangesien ons dit nie slaag waarde vir N 8211 BBands gebruik 20-tydperk bewegende gemiddelde standaard. Die uitset bevat verskeie kolomme: dn vir laer band, mavg vir die bewegende gemiddelde, vir die boonste band, en pctB, wat 'n security8217s prys relatief tot die boonste en onderste Bollinger Band kwantifiseer, kan 'n gedetailleerde beskrywing van dit hier gevind word. B is gelyk aan 1 wanneer die prys is op die boonste band B gelyk 0 wanneer die prys is op die laer groep B is meer as 1 wanneer die prys is hoër as die boonste band B is onder 0 wanneer die prys is laer as die onderste groep B is bo 0,50 wanneer die prys is bo die middel-band (20 dae SMA) B onder 0,50 wanneer die prys is laer as die middel-band (20 dae SMA) bb20 BBands (data, SD2.0) 6.1 Nou we8217d graag 'n nuwe data raam met al insette te skep data van die 8216data8217 raam, plus Bollinger Bands data wat ons net bereken. Die funksie data. frame () neem 'n aantal data rame en sluit aan by hulle ry-wyse in 'n nuwe data raam, sodat elemente van ooreenstemmende rye saam in die resultaat is verbind. 6.2 Bollinger Bands plot: plot (dataPlusBBDATETIME, allDataCLOSE) lyne (dataPlusBBCLOSE, Kol 8216red8217) lyne (dataPlusBBup, Kol 8216purple8217) lyne (dataPlusBBdn, Kol 8216brown8217) lyne (dataPlusBBmavg, Kol 8216blue8217) 6.3 Alternatiewelik, kan ons uitdruklik watter tipe verskuiwing spesifiseer gemiddelde moet gebruik word as die basis vir Bollinger Bands behulp funksie parameter maType, wat net 'n bewegende gemiddelde funksie naam te neem. Verwys na SMA hulpbladsy vir verskillende tipes van bewegende gemiddeldes ondersteun in TTR biblioteek te sien. Byvoorbeeld, as youd graag 'n EMO Bollinger Bands bereken, kan jy slaag EMO om maType. Let daarop dat in hierdie voorbeeld is ons oorheersende verstek lengte parameter vir bewegende gemiddelde, met behulp van 14-tydperk gemiddelde hierdie tyd. bbEMA BBands (data, SD2.0, N14, maTypeEMA) RSI 8211 relatiewe sterkte aanwyser 7. RSI. Om RSI bereken gebruik ons die funksie RSI (). Jy kan RSI opdrag gebruik in R dop te besonderhede vir die funksie parameters kry. Eintlik is sy baie soortgelyk aan die funksies wat ons hierbo gebruik word om te genereer bewegende gemiddeldes. Dit het twee verlangde parameters: tydreekse (soos beslote kolom van ons Data raam, en N heelgetal waarde vir die lengte van die RSI aanwyser rsi14 RSI (data, N14) Hier is die eerste parameter om RSI funksie is:. Data wat is 'n verklaring wat sê neem kolom BESLOTE genoem van die datatabel, en stuur dit as 'n lys van waardes, en die tweede parameter is N14, waar die naam parameter is n, en die waarde 14 dui aan dat ons wil om te bereken 14-dag . RSI waardes op die noue pryse MACD 8. die MACD funksie neem 'n paar argumente: insette data reeks (soos beslote prys) aantal periodes vir 'n vinnige bewegende gemiddelde aantal periodes vir stadige bewegende gemiddelde aantal periodes vir die sein lyn Jy kan ook opsioneel spesifiseer bewegende gemiddelde funksie wat jy wil gebruik vir MACD bewegende gemiddeldes Sien 'n kiekie van die hulpbladsy hieronder (jy kan ook gebruik om die MACD opdrag in R dop na die hulp bladsy jouself oop):. Kom ons bereken 'n standaard (12,26,9 .) MACD aanwyser gebruik van hierdie funksie goed met behulp van standaard eenvoudige bewegende gemiddeldes, wel, goed spesifiseer SMA funksie in maType parameter: MACD MACD (data, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA) Sluit alle data Saam 9. Nou, sluit ons almal die aanwysers hierbo bereken met die oorspronklike insette data in 'n enkele data raam: die data. frame () funksie neem 'n aantal data rame en sluit aan by hulle ry-wyse, sodat elemente van ooreenstemmende rye saam in die gevolglike data. frame vasgeplak allData. Skryf aan tekslêer En, uiteindelik, skryf ons inhoud van allData data raam om 'n komme geskeide waardes lêer. Ons gebruik write. table () funksie, wat 'n groot aantal opsionele parameters bevat. 'N Gedetailleerde hulp bladsy is beskikbaar met behulp van command write. table in R dop. write. table (allData, filespywithindicators. csv, na, September ,, row. names ONWAAR) Wanneer ons write. table funksie () noem ons verby die volgende argumente: allData 8211 dit is bloot 'n verwysing na die data raam met data te wees geskryf om die uitvoer lêer. lêer 8230 8211 Dit is die pad en naam van die lêer wat ons skep. na 8211 maak seker dat selle in die data raam dat R waarde NA bevat leë waardes in die uitvoer lêer sal bevat. Sommige selle NA vir rye waar daar nie genoeg data om 'n ooreenstemmende aanwyser waarde (byvoorbeeld eerste 19 rye vir 20 dae SMA) te genereer. September, 8211 stelle kolom skeiding te komma (vandaar deur kommas geskei waardes lêer). September t: om 'n blad geskei lêer (regtig 'n voorkeur formaat vir ernstige sagteware stelsels) 8211 gebruik maak. row. names ONWAAR 8211 is dit belangrik om hierdie waarde te stel, anders eerste kolom in die uitvoer lêer sal ry getalle bevat. Die gevolglike lêer is hier beskikbaar. Regs-kliek en kies 8220Save Gekoppel lêer As8221 afgelaai lêer oopgemaak kan word in Excel of teks editor. 10. Daar is meer funksies en funksies wat beskikbaar is in die TTR biblioteek. Jy kan uit te vind meer deur die opvoeding van TTRs hulpbladsy: GEVOLGTREKKING R bied 'n maklike en veelsydige omgewing vir data-analise en berekeninge. Benewens duisende GRATIS open-source statistiese, wiskundige biblioteke en algoritmes, R bevat 'n groot aantal funksies en biblioteke vir die lees en skryf van data na / van lêers, databasisse, URL's, Web Services, ens Dit, gekombineer met die bondigheid van die taal, is 'n kragtige kombinasie wat kan help handelaars red kosbare tyd. Handelaars kan aansienlik kap die tyd wat nodig is om prototipe en backtest handel strategieë met behulp van R. Daar is ook metodes om R te integreer met die hoofstroom programmeertale soos Java en C Don8217t huiwer om kommentaar te kan lewer of stuur 'n boodskap via Kontak vorm as u enige vrae in verband met hierdie materiaal. Ten slotte, we8217d graag 'n paar boeke wat baie behulpsaam gewees in ons ontwikkeling pogings te noem. Die eerste boek 8211 8220Quantitative Trading met R8221 is 'n goeie mengsel van finansiële data-ontleding insigte en toepassing van R te back testing, data-eksplorasie, en ontleding. Dit het 'n aantal groot kode voorbeelde en gaan oor 'n aantal nuttige R pakkette. Dit is 'n goeie inleiding tot intermediêre vlak boek vir mense wat wil bou en backtest hul eie handel strategieë. Die tweede boek 8211 8220Mastering R vir Kwantitatiewe Finance8221 8211 is 'n ware juweel. Dit bevat meer gevorderde inligting vir handelaars met 'n goeie begrip van afgeleide instrumente en sterker wiskundige agtergrond. Ons het gevind dat hierdie boek is 'n groot opvolg vir die 8220Quantitative Trading met R8221. Benewens 'n groot R-kode monsters en pakkette wat dit bevat oorsigte van 'n aantal gevorderde (en prakties) kwantitatiewe finansies modelle en algoritmes, en kan jy jou voete nat met R-kode dadelik. Trading Geeks bied raadgewende dienste in die handel strategie en die ontwikkeling van sagteware vir 'n onafhanklike handelaars, vennootskappe en verskansingsfondse. Doen asseblief navraag vir meer inligting of 'n gratis kwotasie vir jou projek via Kontak vorm op die right. Moving Gemiddeldes Besonderhede SMA bereken die rekenkundige gemiddelde van die reeks oor die afgelope N waarnemings. EMO bereken 'n eksponensieel-geweegde gemiddelde, gee meer gewig aan onlangse waarnemings. Sien Waarskuwing onder artikel. WBG is soortgelyk aan 'n EMO, maar met lineêre gewig as die lengte van WTS is gelyk aan n. As die lengte van WTS is gelyk aan die lengte van x. die WBG sal die waardes van WTS as gewigte. Dema word bereken as: Dema (1 v) EMO (x, N) - EMO (EMO (x, N), N) v (met die ooreenstemmende wilder en verhouding argumente). EVWMA gebruik volume van die tydperk van die MA definieer. ZLEMA is soortgelyk aan 'n EMO, want dit gee meer gewig aan onlangse waarnemings, maar poog om lag te verwyder deur die aftrekking van data voor (N-1) / 2 periodes (verstek) om die kumulatiewe effek te verminder. VWMA en VWAP bereken die volume geweegde bewegende gemiddelde prys. VMA bereken 'n veranderlike lengte bewegende gemiddelde op grond van die absolute waarde van w. Hoër (laer) waardes van w sal veroorsaak VMA om vinniger te reageer (stadiger). HMA n WBG van die verskil van twee ander WBGe, maak dit baie reponsive. ALMA geïnspireer deur Gaussiese filters. Geneig is om minder gewig op mees onlangse waarnemings, die vermindering neiging om oorskiet. Waarde A voorwerp van dieselfde klas as x of prys of 'n vektor (indien try. xts versuim) bevat die kolomme: Eenvoudige bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddelde. Geweegde bewegende gemiddelde. Double-eksponensiële bewegende gemiddelde. Elastiese,-volume geweegde bewegende gemiddelde. Zero lag eksponensiële bewegende gemiddelde. - Volume geweeg bewegende gemiddelde (dieselfde as VWAP). - Volume geweegde gemiddelde prys (dieselfde as VWMA). Veranderlike lengte bewegende gemiddelde. Hull bewegende gemiddelde. Arnaud Legoux bewegende gemiddelde. Waarskuwing Sommige aanwysers (bv EMO, Dema, EVWMA, ens) word bereken op grond aanwysers besit vorige waardes, en is dus onstabiel in die kort termyn. Soos die aanwyser meer inligting ontvang, sy produksie word meer stabiel. Sien voorbeeld hieronder. Let Vir EMO. wilderFALSE (die verstek) gebruik 'n eksponensiële gladstryking verhouding van 2 / (N1). terwyl wilderTRUE gebruik Welles Wilders eksponensiële gladstryking verhouding van 1 / n. Sedert WBG n gewig vektor van lengte gelyk aan die lengte van x of lengte N kan aanvaar. Dit kan gebruik word as 'n gereelde geweegde bewegende gemiddelde. (in die geval wts1: N) of as 'n bewegende gemiddelde gewig per volume, nog 'n aanduiding, ens Sedert Dema laat aanpassing v dit tegnies Tim Tillsons veralgemeen Dema (GD). Wanneer v1 (die verstek), die resultaat is die standaard Dema. Wanneer v0. die resultaat is 'n gereelde EMO. Alle ander waardes van v terugkeer die GD gevolg. Hierdie funksie kan gebruik word om Tillsons T3 aanwyser te bereken (sien voorbeeld hieronder). Danksy John Gavin vir wat dui op die veralgemening. Vir EVWMA. As volume is 'n reeks, N moet gekies word sodat die som van die volume vir n periodes by benadering die totale aantal uitstaande aandele vir die sekuriteit wat gemiddeld. As volume is 'n konstante, moet dit die totale aantal uitstaande aandele verteenwoordig vir die sekuriteit wat gemiddeld. Outeur (s) Josua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Verwysings Sien AlsoMoving Gemiddeldes Besonderhede SMA bereken die rekenkundige gemiddelde van die reeks oor die afgelope N waarnemings. EMO bereken 'n eksponensieel-geweegde gemiddelde, gee meer gewig aan onlangse waarnemings. Sien Waarskuwing onder artikel. WBG is soortgelyk aan 'n EMO, maar met lineêre gewig as die lengte van WTS is gelyk aan n. As die lengte van WTS is gelyk aan die lengte van x. die WBG sal die waardes van WTS as gewigte. Dema word bereken as: Dema (1 v) EMO (x, N) - EMO (EMO (x, N), N) v (met die ooreenstemmende wilder en verhouding argumente). EVWMA gebruik volume van die tydperk van die MA definieer. ZLEMA is soortgelyk aan 'n EMO, want dit gee meer gewig aan onlangse waarnemings, maar poog om lag te verwyder deur die aftrekking van data voor (N-1) / 2 periodes (verstek) om die kumulatiewe effek te verminder. VWMA en VWAP bereken die volume geweegde bewegende gemiddelde prys. VMA bereken 'n veranderlike lengte bewegende gemiddelde op grond van die absolute waarde van w. Hoër (laer) waardes van w sal veroorsaak VMA om vinniger te reageer (stadiger). HMA n WBG van die verskil van twee ander WBGe, maak dit baie reponsive. ALMA geïnspireer deur Gaussiese filters. Geneig is om minder gewig op mees onlangse waarnemings, die vermindering neiging om oorskiet. Waarde A voorwerp van dieselfde klas as x of prys of 'n vektor (indien try. xts versuim) bevat die kolomme: Eenvoudige bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddelde. Geweegde bewegende gemiddelde. Double-eksponensiële bewegende gemiddelde. Elastiese,-volume geweegde bewegende gemiddelde. Zero lag eksponensiële bewegende gemiddelde. - Volume geweeg bewegende gemiddelde (dieselfde as VWAP). - Volume geweegde gemiddelde prys (dieselfde as VWMA). Veranderlike lengte bewegende gemiddelde. Hull bewegende gemiddelde. Arnaud Legoux bewegende gemiddelde. Waarskuwing Sommige aanwysers (bv EMO, Dema, EVWMA, ens) word bereken op grond aanwysers besit vorige waardes, en is dus onstabiel in die kort termyn. Soos die aanwyser meer inligting ontvang, sy produksie word meer stabiel. Sien voorbeeld hieronder. Let Vir EMO. wilderFALSE (die verstek) gebruik 'n eksponensiële gladstryking verhouding van 2 / (N1). terwyl wilderTRUE gebruik Welles Wilders eksponensiële gladstryking verhouding van 1 / n. Sedert WBG n gewig vektor van lengte gelyk aan die lengte van x of lengte N kan aanvaar. Dit kan gebruik word as 'n gereelde geweegde bewegende gemiddelde. (in die geval wts1: N) of as 'n bewegende gemiddelde gewig per volume, nog 'n aanduiding, ens Sedert Dema laat aanpassing v dit tegnies Tim Tillsons veralgemeen Dema (GD). Wanneer v1 (die verstek), die resultaat is die standaard Dema. Wanneer v0. die resultaat is 'n gereelde EMO. Alle ander waardes van v terugkeer die GD gevolg. Hierdie funksie kan gebruik word om Tillsons T3 aanwyser te bereken (sien voorbeeld hieronder). Danksy John Gavin vir wat dui op die veralgemening. Vir EVWMA. As volume is 'n reeks, N moet gekies word sodat die som van die volume vir n periodes by benadering die totale aantal uitstaande aandele vir die sekuriteit wat gemiddeld. As volume is 'n konstante, moet dit die totale aantal uitstaande aandele verteenwoordig vir die sekuriteit wat gemiddeld. Outeur (s) Josua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Verwysings Sien ook
No comments:
Post a Comment