Weighted Mobile Media A R

Medie mobili in R Al meglio della mia conoscenza, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie mobili. Utilizzando la funzione di filtro, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per medie mobili: Possiamo quindi utilizzare la funzione su tutti i dati: MAV (i dati), o MAV (dati, 11) se si desidera specificare un numero diverso di punti dati quello di default 5 plotting opere come previsto: plot (MAV (dati)). Oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro: sides2 utilizza entrambi i lati, sides1 utilizza solo valori del passato. Condividi questo: Messaggio di navigazione commento navigazione commento navigationWhat039s la differenza tra media mobile e ponderata media mobile a 5 periodo di media mobile, sulla base dei prezzi di cui sopra, sarebbe stato calcolato con la seguente formula: Sulla base della suddetta equazione, il prezzo medio sul periodo di cui sopra era 90.66. Utilizzando medie mobili è un metodo efficace per l'eliminazione di forti fluttuazioni dei prezzi. La limitazione chiave è che i punti dati dai dati precedenti non sono ponderati in modo diverso rispetto ai dati punti vicino l'inizio del set di dati. Questo è dove le medie mobili ponderate entrano in gioco. medie ponderate assegnare una ponderazione più pesante a più punti di dati attuali dal momento che sono più rilevanti di punti dati in un lontano passato. La somma della ponderazione deve aggiungere fino a 1 (o 100). Nel caso della media mobile semplice, i coefficienti sono equamente distribuiti, ed è per questo che non sono riportati nella tabella sopra riportata. Prezzo di chiusura di AAPLWeighted medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media: Raffinazione uno strumento popolare Trading and Moving Average rimbalzo.) L'articolo 50 è una clausola di negoziazione e di regolamento nel trattato UE che delinea i passi da compiere per qualsiasi paese che. Un offerta iniziale su un fallito company039s beni da un acquirente interessato scelto dalla società fallita. Da un pool di offerenti. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola that. How richiede di calcolare la media mobile senza l'utilizzo del filtro () Ci sono un triliardo di risposte a questo, perché la tua domanda è davvero: Come faccio Liscio di un serie storica Così si può cercare parole chiave appropriate. La mia risposta è: l'uso Non medie mobili - questo è pateticamente antichi. loess è uno tra i miliardi di alternative si potrebbe prendere in considerazione. Posta su CV (stats. stackexchange) per altre alternative statistici per le serie di tempo di livellamento. Inoltre, il quotunderstandingquot avete espresso sopra è imperfetto. applicare tipo costrutti sono (livello R) loop. Quindi hai fatto i compiti a casa leggendo un intro a R (cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. pdf) o altri tutorial web, se non, si prega di farlo prima di pubblicare qui ulteriormente. Bert Gunter Genentech non clinico Biostatistica (650) 467-7374 quotData non è informazione. L'informazione non è conoscenza. E la conoscenza non è certo wisdom. quot H. Gilbert Welch il Mon, Feb 17, 2014 alle 10:45, C W lthidden email GT ha scritto: gt lista Ciao, GT Come faccio a calcolare una media mobile senza usare il filtro (). filter () non Gt sembra dare medie ponderate. gt gt Sto cercando di applicare (), Tapply. Ma niente quotmovesquot. gt gt Per esempio, gt gt datlt-C (1:20) gt media (DAT1: 3) gt media (dat4: 6) gt media (dat7: 9) gt media (dat10: 12) gt gt gt gt ecc I capire il punto di applicazione è quello di evitare i loop, come devo incorporare gt questa idea in utilizzando una applicazione () gt gt Grazie, Mike gt gt gt versione alternativa HTML cancellato gt gt gt nascosto mailing list gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-aiuto gt Si legga la guida di distacco R-project. orgposting-guide. html GT e fornire commentato, minimal, self-contained, codice riproducibili. In risposta a questo post da tmrsg11 il 17 feb 2014, alle 10.45, C W ha scritto: gt lista Ciao, GT Come faccio a calcolare una media mobile senza usare il filtro (). filter () non Gt sembra dare medie ponderate. gt gt Sto cercando di applicare (), Tapply. Ma niente quotmovesquot. gt gt Per esempio, gt gt datlt-C (1:20) gt media (DAT1: 3) gt media (dat4: 6) gt media (dat7: 9) gt media (dat10: 12) gt gt gt gt ecc I capire il punto di applicazione è quello di evitare i loop, come devo incorporare gt questa idea in utilizzando un applicano () Gt Costruire un vettore per il raggruppamento e l'uso Tapply. divisione modulo è un metodo comune per il raggiungimento di questo. A volte la ss-funzione può essere utilizzata se si regola la lunghezza corretta. gt Tapply (dat, (0: ​​(lunghezza (dat) -1)) 3, media) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 Tapply (dat, rotondo (seq (1, (lunghezza (dat) 3), lenlength (dat))), significa) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 Il commento su dos ponderazione non sembra essere esemplificato nel tuo esempio. gt Grazie, Mike gt gt gt versione alternativa HTML gt cancellato gt gt nascosto mailing list gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-aiuto gt Si prega di leggere il GT guida distacco R-project. orgposting-guide. html e fornire commentato, minimal, auto - contained, codice riproducibile. David Winsemius Alameda, CA, Stati Uniti d'America Apri questo post in Vista filettato Segnala contenuto come Re inappropriato: Come calcolare la media mobile senza usare il filtro () In risposta a questo post Rui Barradas Per 5 punti di media mobile, il filtro (x, side2, filterrep (15, 5)), contro, il filtro (x, side2, filterrep (1, 5) hanno lo stesso effetto, dal momento che le esigenze complessive di essere 1. Gabor amplificatore Rui: sono consapevole del pacchetto zoo, l'ho fatto ... non vuole installare un pacchetto per una funzione per lo stesso motivo per il pacchetto sos David, grazie, che è quello che sto cercando il Mon, feb 17, 2014 alle 14:07, Rui Barradas lthidden email GT ha scritto: Ciao gt , gt gt Molti pacchetti hanno una funzione media movind. Ad esempio, il pacchetto gt del tempo. O biblioteca gt gt (SOS) gt findFn (quotmoving averagequot) gt gt nel tuo esempio, quello di calcolare non è esattamente una media mobile, ma in GT può essere calcolata con qualcosa come il seguente gt gt s lt - (seqalong (dat) - 1). 3 gt sapply (split (dat, s), media) Speranza gt gt gt questo aiuta, gt gt Rui Barradas gt gt gt Em 17 -02-2014 18:45, CW escreveu: gt gtgt Ciao lista, gtgt Come faccio a calcolare una media mobile senza usare il filtro (). filter () non gtgt non sembra dare medie ponderate. gtgt gtgt Sto cercando di applicare (), Tapply. Ma niente quotmovesquot. gtgt gtgt Per esempio, gtgt gtgt datlt-C (1:20) gtgt media (DAT1: 3) gtgt media (dat4: 6) gtgt media (dat7: 9) gtgt media (dat10: 12) gtgt gtgt ecc gtgt gtgt I capire il punto di applicazione è quello di evitare i loop, come devo gtgt incorporare gtgt questa idea in utilizzando un applicano () gtgt gtgt Grazie, gtgt Mike gtgt gtgt alternativa versione HTML gtgt cancellato gtgt gtgt nascosto mailing list gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor - aiuto gtgt Si legga la guida di distacco R-project. org gtgt distacco-guide. html gtgt e fornire commentato, minimal, self-contained, codice riproducibili. gtgt gtgt versione alternativa HTML cancellato