Mover médias em R Para o melhor de meu conhecimento, R não tem uma função interna para calcular médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: Podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (data, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o padrão 5 plotando obras como esperado: plot (mav (dados)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento de lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe: Navegação de posts Navegação de comentários Comentário de navegaçãoMoving Médias A SMA calcula a média aritmética da série sobre as últimas n observações. A EMA calcula uma média exponencialmente ponderada, dando mais peso às observações recentes. Consulte a secção Advertência abaixo. WMA é semelhante a um EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts é igual a n. Se o comprimento de wts é igual ao comprimento de x. O WMA usará os valores de wts como pesos. DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos wilder e ratio correspondentes). EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a um EMA, uma vez que dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover lag subtraindo dados antes de (n-1) / 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado pelo volume. VMA calcular uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Valores mais altos de w farão com que o VMA reaja mais rápido (mais lentamente). HMA um WMA da diferença de dois outros WMAs, tornando-o muito reponsive. ALMA inspirado por filtros gaussianos. Tende a colocar menos peso nas observações mais recentes, reduzindo a tendência de superação. Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: Média móvel simples. Média móvel exponencial. Média móvel ponderada. Média móvel exponencial dupla. Elástica, volume-ponderada média móvel. Zero lag média móvel exponencial. Média móvel ponderada em volume (igual a VWAP). Volume médio ponderado (igual ao VWMA). Média móvel de comprimento variável. Média móvel do casco. Arnaud Legoux média móvel. Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados utilizando os indicadores próprios dos valores anteriores e são, portanto, instáveis a curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída se torna mais estável. Veja o exemplo abaixo. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão de suavização exponencial de 2 / (n1). Enquanto wilderTRUE usa Welles Wilders proporção de suavização exponencial de 1 / n. Uma vez que WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Ele pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada pelo volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite ajustar v. É tecnicamente Tim Tillsons generalizada DEMA (GD). Quando v1 (o padrão), o resultado é o padrão DEMA. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja exemplo abaixo). Graças a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se volume for uma série, n deve ser escolhido de modo que a soma do volume para n períodos aproxima o número total de ações em circulação para a garantia sendo a média. Se o volume for uma constante, deve representar o número total de ações em circulação para o valor médio. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) ReferênciasMelhor média média simples (média) Em R a série pode ser representada como um vetor. A média da série é 10. média (v) A quantidade 8220error8221 que cada entrada no vector difere da média pode ser calculada como se segue. S 8211 mean (s) Este valor pode servir de base para uma medida para determinar a adequação de um modelo (Error Squared). (V 8211 mean (v)) 2 Finalmente, a soma ou média desses resultados pode ser usada para calcular valores que representam o ajuste total (ou quantidade de erro) para a estimativa. Sum ((v 8211 mean (v)) 2) SSE8221 é a soma dos erros quadrados. Média ((média de v 8211 (v)) 2) MSE8221 é a média dos erros quadráticos. Agora que temos valores simples que indicam o quão boa é uma estimativa para um conjunto, podemos testar com outros valores. Em vez de escrever um cálculo inteiro de cada vez, podemos criar uma função em R e aplicar a função a cada valor em um vetor. Para comparar a estimativa (10) com 7, 9 e 12. Analisando dados de séries temporais Uma série de tempo é simplesmente uma seqüência de pontos de dados no tempo. Os dados da série temporal têm características únicas que permitem processá-la de forma semelhante independentemente dos dados subjacentes representados. Muitas disciplinas lidam com este tipo de dados, incluindo estatísticas, processamento de sinais, econometria e finanças matemáticas. Esses dados aparecem nos negócios em relação à previsão de vendas, análise orçamentária, projeções de rendimentos e na arena de controle de processo / qualidade. Em outras entradas de blog, eles são usados em relação à análise de mercado de ações e dados econômicos. São relevantes para sites da Web e estão disponíveis por meio de ferramentas como o Google Analytics. Assim, os dados de séries temporais são amplamente aplicáveis, mas têm características comuns, independentemente da sua aplicação. Pode ser analisada para identificar suas características e padrões. Isso geralmente leva a previsão em que um modelo é usado para prever eventos futuros com base em dados passados. Todos os dados de séries temporais têm as seguintes qualidades comuns: uma ordenação temporal natural, muitas vezes os eventos próximos são geralmente mais estreitamente relacionados que os mais distantes na maioria dos casos, pressupõe-se que os valores passados influenciam os valores futuros (e não o contrário) geralmente Espaçados em intervalos uniformes O conjunto de dados com o qual estamos trabalhando é um pouco estranho a considerar como uma série de tempo 8211 um fornecedor não é uma unidade de tempo. No entanto, é útil para fazer o ponto que uma 8220simple8221 média (ou média) de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para quando não há tendências. Não sei o que fazer com isso. Eu enviei um email ao governo e pedi esclarecimentos. Vou postar a resposta aqui se eu receber uma resposta. Em R, um vetor pode ser convertido em um objeto de série de tempo da seguinte maneira: Média Móvel Uma média móvel é descrita no Manual NIST e também é referida como 8220smoothing8221 8211 um termo que aparece em ggplot2 (geomsmooth). Há uma miríade de funções disponíveis em R que envolve algum tipo de cálculo retardado de uma série de números. Um exemplo simples que quase o truque envolve rollapply: rollapply (s, 3, mean) Isso funciona, mas não está claro que as duas primeiras entradas foram ignoradas. Se você der uma olhada no código dentro de 8230, você pode ter uma idéia da verificação adicional e verificação de erros (que responde por valores ausentes no início da lista). Para ver a fonte, basta inserir o nome da função sem qualquer parêntese: Você pode detalhar os métodos chamados internamente neste caso: Com este método disponível, podemos calcular o Erro eo Erro Quadrado: s 8211 SMA (s, 3) Erro (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Erro quadrado Observe que a média calculada substituiu entradas em falta como zeroes8230 x (s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt - 0 mean ( X) Oh 8211 no caso você estava interessado no enredo: Nunca perca uma atualização Subscrever a R-blogueiros para receber e-mails com as últimas postagens R. (Você não verá esta mensagem novamente.)
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