Last ned movAv m se også movAv2 - en oppdatert versjon som tillater vekting. Beskrivelse Matlab inkluderer funksjoner som kalles movavg og tsmovavg-tidsserier som beveger gjennomsnittet i Financial Toolbox, movAv er designet for å replikere grunnleggende funksjonaliteten til disse. Koden her gir et godt eksempel på å administrere indekser i looper som kan være forvirrende til å begynne med Jeg har bevisst holdt koden kort og enkel å holde denne prosessen klar. MovAv utfører et enkelt glidende gjennomsnitt som kan brukes til å gjenopprette bråkete data i noen situasjoner. Det virker ved å ta en gjennomsnittlig av inngangen y over et glidende tidvindu, hvis størrelse er spesifisert av n Jo større n er, desto større er utjevningen av effekten av n i forhold til lengden på inngangsvektoren y og effektivt vel, slik skaper et lavpassfrekvensfilter - se eksempler og overvejelser. Fordi mengden av utjevning som tilbys av hver verdi av n er i forhold til lengden på inngangsvektoren, er den alltid verdt teste forskjellige verdier for å se hva som er relevant Husk også at n poeng går tapt på hvert gjennomsnitt hvis n er 100, de første 99 punktene i inngangsvektoren inneholder ikke nok data for et gjennomsnitt på 100pt Dette kan unngås noe ved å stable gjennomsnitt, for Eksempel, sammenligne koden og grafen nedenfor et antall vinduer med gjennomsnittlig lengde. Legg merke til hvor glatt 10 10pt er sammenlignet med et enkelt 20pt gjennomsnitt. I begge tilfeller går 20 poeng av data totalt. Opprett xaxis x 1 0 01 5 Generer støystøyReps 4 støy repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 støy omforming støy, 1, lengde støy noiseReps Generer ydata støy y exp x 10 støy 1 lengde x Perfrom gjennomsnitt y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y 20 20 pt y5 movAv y 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plottfigur plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw data, 10pt glidende gjennomsnitt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y tittel Sammenligning av bevegelige gjennomsnitt. mVaV m koden gjennomløpsfunksjon utgang movAv y, n Den første linjen definerer funksjonens navn, innganger og utganger. Inndata x skal være en vektor med data for å utføre gjennomsnittet på, n skal være antall poeng som skal utføre gjennomsnittet over utdata vil inneholde gjennomsnittlig data returnert av funksjonen. Forelegge utgangseffekt NaN 1, numel y Finn midtpunkt for n midPoint-runde n 2 Funksjonens hovedarbeid er gjort i forløp, men før start blir to ting forberedt Fir Stly utgangen er forhåndsallokert som NaNs, dette tjente to formål. For det første er forallokering generelt god praksis, da det reduserer minnesjonglingen Matlab må gjøre, for det andre gjør det veldig enkelt å sette gjennomsnittlig data i en utgang i samme størrelse som inngangsvektoren Dette betyr at samme xaxis kan brukes senere for begge, noe som er praktisk for plotting, alternativt kan NaNs fjernes senere i en linje med kodeutgangsproduksjon. Den variable midpoint vil bli brukt til å justere dataene i utgangsvektoren Hvis n 10, vil 10 poeng gå tapt fordi for de første 9 poengene til inngangsvektoren er det ikke nok data til å ta et 10-punkts gjennomsnitt. Da utgangen vil være kortere enn inngangen, må den justeres riktig midpoint vil brukes, slik at en lik mengde data går tapt i starten og slutten, og inngangen holdes i samsvar med utgangen av NaN buffere opprettet ved preallokering av output. for en 1 lengde y - n Finn indeksområde for å ta gjennomsnitt over abban Beregn gjennomsnittlig produksjon a midPoint betyr yab-ende I selve for-linjen blir et gjennomsnitt tatt over hvert påfølgende segment av inngangen. Sløyfen vil løpe for en som er definert som 1 opp til lengden på inngangen y, minus dataene som vil gå tapt n Hvis inngangen er 100 poeng lang og n er 10, løkken vil løpe fra en 1 til 90. Dette betyr at den første indeksen av segmentet blir i gjennomsnitt Den andre indeksen b er bare en n-1 Så på den første iterasjonen, en 1 n 10 så b 11-1 10 Det første gjennomsnittet blir tatt over yab eller x 1 10 Gjennomsnittet av dette segmentet, som er en enkelt verdi, lagres i utgang ved indeks a midPoint eller 1 5 6. På den andre iterasjonen , en 2 b 2 10-1 11 så gjennomsnittet blir tatt over x 2 11 og lagret i utgang 7 På den siste iterasjonen av sløyfen for en inngang på lengde 100, en 91 b 90 10-1 100 slik at midlet er tatt over x 91 100 og lagret i utgang 95 Dette etterlater produksjonen med totalt n 10 NaN-verdier ved indeks 1 5 og 96 100. Eksempler og overveier Flytte gjennomsnitt er nyttige i noen situasjoner, men de ikke alltid det beste valget Her er to eksempler hvor de ikke nødvendigvis er optimale. Mikrofonkalibrering Dette datasettet representerer nivåene av hver frekvens produsert av en høyttaler og innspilt av en mikrofon med kjent lineær respons. Høyttalerenes utgang varierer med frekvens, men vi kan korrigere for denne variasjonen med kalibreringsdataene - utgangen kan justeres på nivå for å ta hensyn til svingningene i kalibreringen. Merk at rådataene er støyende - dette betyr at en liten endring i frekvens ser ut til å kreve en stor, uregelmessig, endring i nivå for å regne for Er dette realistisk Eller er dette et produkt av opptaksmiljøet Det er i dette tilfelle rimelig å bruke et glidende gjennomsnitt som jevner ut nivåfrekvenskurven for å gi en kalibreringskurve som er litt mindre uregelmessig Men hvorfor er det ikke optimal i dette eksempelet. Flere data ville være bedre - flere kalibreringer går i gjennomsnitt sammen vil ødelegge støyen i systemet så lenge det er kjørt dom og gi en kurve med mindre subtile detaljer tapt. Det bevegelige gjennomsnittet kan kun omtrentliggjøre dette, og kan fjerne noen høyere frekvensdips og topper fra kurven som virkelig eksisterer. Sine bølger Med et glidende gjennomsnitt på sinusbølger fremheves to punkter. Den generelle problemet med å velge et rimelig antall poeng for å utføre gjennomsnittet over. Det er enkelt, men det er mer effektive metoder for signalanalyse enn gjennomsnittlig oscillerende signaler i tidsdomene. I denne grafen er den opprinnelige sinusbølge plottet i blått Støy er lagt til og plottet som oransje kurve Et glidende gjennomsnitt utføres på forskjellige antall poeng for å se om den opprinnelige bølgen kan gjenvinnes. 5 og 10 poeng gir rimelige resultater, men ikke fjern støyen helt, hvor like større antall poeng begynner å miste amplitudedetaljene da gjennomsnittet strekker seg over forskjellige faser, husk bølgen oscillerer rundt null, og mener -1 -1 0. En alternativ tilnærming ville være å konstruere et lavpassfilter enn det som kan være anvendt på signalet i frekvensdomenet, jeg kommer ikke til å gå i detalj som det går utover denne artiklens omfang, men da støyen er betydelig høyere frekvens enn bølgenees grunnfrekvens, ville det være ganske enkelt i dette tilfelle å konstruere et lavpassfilter enn det som fjerner høyfrekvent støy. Veidende bevegelige gjennomsnitt Det grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere tror at prisen handler åpning eller avsluttende aksjekurs, er ikke nok til å avhenge av riktig forutsigelse av kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved hjelp av eksponensielt glatt bevegelse gjennomsnittlig EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt. Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på 10. da y og multipliser dette tallet med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når totalen er bestemt, vil analytikeren da dele nummeret ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legg til multiplikatorene til 10-dagers MA-eksemplet, tallet er 55 Denne indikatoren kalles det lineært vektede glidende gjennomsnittet. For relatert lesing, sjekk ut Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene stående. Mange teknikere er fast troende på det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet EMA Denne indikatoren har blitt forklart på så mange forskjellige måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s Tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Den eksponensielt glattede bevegelsen gjennomsnitt adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først tilordner det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt til nyere data. Derfor, jeg t er et vektet glidende gjennomsnitt. Mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagen s-prisen, som er lagt til en prosentandel av forrige dag s-verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til til den forrige dagens vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette vil være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt Glattende Flytende Gjennomsnitt. Ovennevnte diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001. Som du tydelig kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en periode på ni dager, bestemt salgssignaler den 8. september markert med en svart nedpilen Denne w som den dagen som indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3000-marken. Deretter dukker du ned igjen til bunnen ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen av 12 april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å plukke opp noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger Les våre relaterte artikler Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere et populært handelsverktøy og flytte Gjennomsnittlig Bounce. En undersøkelse gjort av USAs Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne The gjeldstak ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som et innskuddsinstitusjon låner midler opp til ved Federal Reserve til en annen d epository institution.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. refererer til hvilken som helst jobb utenom gårder, private husholdninger og nonprofit sektor. Det amerikanske arbeidsbyrået. Hva er forskjellen mellom å flytte gjennomsnittlig og vektet glidende gjennomsnitt. Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, vil bli beregnet ved hjelp av følgende formel. Basert på ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over den ovennevnte perioden 90 66 Ved å bruke bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veies noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer inn i spill. Veidede gjennomsnitt tilordner en tyngre vekting til mer gjeldende d ata poeng siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden Summen av vektingen skal legge til opptil 1 eller 100. I tilfelle av det enkle glidende gjennomsnittet er vektene fordelt like mye, og derfor vises de ikke i bord over. Avsluttende pris på AAPL.
No comments:
Post a Comment