Wanneer die berekening van 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol In die vorige voorbeeld het ons bereken die gemiddeld van die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit is, langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.Moving Gemiddeld aanwyser bewegende gemiddeldes te voorsien 'n objektiewe maatstaf van tendens rigting deur glad prys data. Normaalweg bereken deur die sluiting van die pryse, kan die bewegende gemiddelde ook gebruik word met mediaan. tipies. geweegde sluiting. en 'n hoë, lae of oop pryse asook ander aanwysers. Korter lengte bewegende gemiddeldes is meer sensitief en vroeër te identifiseer nuwe tendense, maar ook meer vals alarms te gee. Meer bewegende gemiddeldes is meer betroubaar, maar minder responsief, net die optel van die groot tendense. Gebruik 'n bewegende gemiddelde wat is die helfte van die lengte van die siklus wat jy dop. As die siklus lengte piek-tot-piek is ongeveer 30 dae, dan is 'n 15 dag bewegende gemiddelde gepas. As 20 dae, dan is 'n 10 dag bewegende gemiddelde gepas. Sommige handelaars sal egter 14 en 9 daagse bewegende gemiddeldes vir die bogenoemde siklusse gebruik in die hoop vir die opwekking van seine effens voor die mark. Ander ten gunste van die Fibonacci-getalle van 5, 8, 13 en 21. 100 tot 200 Dag (20 tot 40 Week) bewegende gemiddeldes is gewild vir langer siklusse 20-65 Day (4 tot 13 Week) bewegende gemiddeldes is nuttig vir intermediêre siklusse en 5 tot 20 dae vir 'n kort siklusse. Die eenvoudigste bewegende gemiddelde stelsel genereer seine wanneer die prys gaan oor die bewegende gemiddelde: Gaan lank as prys kruisies om bo die bewegende gemiddelde van onder. Gaan kort wanneer die prys kruisies om onder die bewegende gemiddelde van bo. Die stelsel is geneig om whipsaws in wat wissel markte, met die prys kruising heen en weer oor die bewegende gemiddelde, die opwekking van 'n groot aantal valse seine. Om dié rede, bewegende gemiddelde stelsels gewoonlik in diens filters om whipsaws verminder. Meer gesofistikeerde stelsels gebruik meer as een bewegende gemiddelde. Twee Bewegende Gemiddeldes gebruik 'n vinniger bewegende gemiddelde as 'n plaasvervanger vir sluitingsprys. Drie Bewegende Gemiddeldes gebruik van 'n derde bewegende gemiddelde te identifiseer wanneer die prys is wat wissel. Veelvuldige Bewegende Gemiddeldes gebruik 'n reeks van ses vinnig bewegende gemiddeldes en ses stadig bewegende gemiddeldes aan mekaar bevestig. Verplaas Bewegende Gemiddeldes is nuttig vir-tendens volgende doeleindes, die vermindering van die aantal whipsaws. Keltner kanale bands geplot op 'n veelvoud van gemiddelde ware omvang te filtreer bewegende gemiddelde CROSSOVER. Die gewilde MACD (bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie) aanwyser is 'n variasie van die twee bewegende gemiddelde stelsel, geplot as 'n ossillator wat die stadig bewegende gemiddelde trek uit die vinnig bewegende gemiddelde. Daar is verskillende tipes van bewegende gemiddeldes, elk met hul eie eienaardighede. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is die maklikste om te bou nie, maar ook die mees vatbaar vir ondergang. Geweegde bewegende gemiddeldes is moeilik om te bou, maar betroubare. Eksponensiële bewegende gemiddeldes behaal die voordele van gewig gekombineer met gemak van die konstruksie. Wilder bewegende gemiddeldes word hoofsaaklik gebruik in aanwysers ontwikkel deur J. Welles Wilder. Basies dieselfde formule as eksponensiële bewegende gemiddeldes, gebruik hulle verskillende gewigte mdash waarvoor gebruikers moet voorsiening maak. Aanwyser paneel wys hoe om 'bewegende gemiddeldes. Die verstek is 'n 21 dag eksponensiële bewegende gemiddelde. In by ons poslys Lees Colin Twiggs Trading Dagboek nuusbrief, met opvoedkundige artikels oor handel, tegniese ontleding, aanwysers en nuwe sagteware updates. Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om alleenlik waar 1.II gelees op baie plekke dat Moving mediaan is 'n bietjie beter as Moving gemiddelde vir 'n paar programme, want dit is minder sensitief vir uitskieters. Ek wou hierdie stelling op werklike data te toets, maar ek is nie in staat om hierdie effek te sien (groen: mediaan, rooi: gemiddelde). Sien hier: Ek het probeer met verskillende waardes vir venster breedte (hier in die kode 1000.), En dit was altyd dieselfde: die bewegende gemiddelde is nie beter as bewegende gemiddelde (maw nie minder sensitief vir uitskieters). Dieselfde met Venster breedte 10000 (10000 die piek breedte). Vraag: Kan jy 'n voorbeeld wat toon dat die verskuiwing mediaan is minder sensitief vir uitskieters as bewegende gemiddelde en indien moontlik die gebruik van die monster WAV-lêer-datastel (download link). maw is dit moontlik om 'n bewegende mediaan doen oor hierdie data sodanig dat die resultaat is soos volg geel kurwe (dit wil sê nie meer piek) Dit isnt regtig 'n antwoord, maar ek het gedink id verslag wat Im sien en vra vir meer inligting. Ive gelaai jou test. wav lêer en ek kan sien die sein geplot hieronder. So, wat jy kry in die erwe te wys jy is nie soseer die mediaanwaarde, maar is meer soos 'n koevert van die sein. Die tweede probleem is dat die sein eintlik lyk om deel van die sein wees. As ek zoom in die skans dan is dit wat ek sien: Wat maak jy regtig probeer om Dankie vir die terugvoer te bereik. Hier is 'n paar R-kode wat die volgende doen: 'n massa die wav lêer. Neem die absolute waarde van die sein (sy gelaai in die linker kanaal deur die wankel biblioteek). Voer 'n 100-lengte bewegende gemiddelde filter op die data om iets nader aan die koevert (rooi sein) kry. Dan volg 'n mediaan filter van lengtes 201, 2001 en 4001 tot die gevolg (blou sein). Kies uit die onderstaande plot, die beste presterende is die 4001 lengte een. Anders sal die uitwerking van die probleem is nog steeds teenwoordig. Die enigste ding wat ek kan verkeerd nou sien is dat die koevert nie die geval ooreenstem met die ware koevert asook id graag. 'N Beter kruinomhulseldetektor kan dit (bv die analitiese sein of so) te verbeter. Hier is 'n plot van die berekende-mediaan gefiltreer koevert oorgetrek op die oorspronklike sein. Dankie vir die tyd wat jy spandeer op hierdie vraag die waarheid te sê, ek geplot die mediaan en gemiddelde van die absolute waarde van die sein. En ja dit gee 'n idee van die koevert, dit is wat ek wil hê. Wat ek verwag (te danke aan mediaan in plaas van gemiddelde) was iets soos hierdie. kiekie. Ongelukkig ongeag die breedte venster vir die mediaan. die skerp styging is altyd hier. Terwyl baie dokument sê quotthe mediaan het die voordeel van die verlaging van die effek van uitskieters valuesquot. â € Basj 30 November 15 by 14:01 Goed, so die vraag I39m vra is: quotoutlier van whatquot. -) Met direkte mediaan of gemiddeld van die data wat jy het sal nonsens resultate oplewer. Mediaan filter werk net goed as 'n paar monsters (met betrekking tot die venster lengte) is buite die verwagte omvang. Omdat die data jy swaai positiewe en negatiewe, die mediaan isn39t regtig geskik is vir dit. Die neem van die mediaan van die koevert moet beter werk. Jy kan selfs 'n eenvoudige laaglaatfilter op die absolute waarde van 'n bestendiger koevert waarde kry. â € Peter K. 9830 30 November 15 by 14: 05Moving Gemiddeld - MA afbreek bewegende gemiddelde - MA As SMA voorbeeld, kyk na 'n sekuriteit met die volgende sluitingsdatum pryse meer as 15 dae: Week 1 (5 dae) 20, 22, 24, 25, 23 Week 2 (5 dae) 26, 28, 26, 29, 27 Week 3 (5 dae) 28, 30, 27, 29, 28 A 10-dag MA sou gemiddeld uit die sluitingsdatum pryse vir die eerste 10 dae as die eerste data punt. Die volgende data punt sal daal die vroegste prys, voeg die prys op dag 11 en neem die gemiddelde, en so aan, soos hieronder getoon. Soos voorheen verduidelik, MA lag huidige prys aksie omdat dit gebaseer is op vorige pryse hoe langer die tydperk vir die MA, hoe groter is die lag. So sal 'n 200-dag MA 'n veel groter mate van lag as 'n 20-dag MA het omdat dit pryse vir die afgelope 200 dae bevat. Die lengte van die MA om te gebruik, hang af van die handel doelwitte, met korter MA gebruik vir 'n kort termyn handel en langer termyn MA meer geskik vir 'n lang termyn beleggers. Die 200-dag MA word wyd gevolg deur beleggers en handelaars, met onderbrekings bo en onder hierdie bewegende gemiddelde beskou as belangrike handel seine wees. MA ook mee belangrik handel seine op hul eie, of wanneer twee gemiddeldes kruis. 'N stygende MA dui daarop dat die sekuriteit is in 'n uptrend. terwyl 'n dalende MA dui daarop dat dit in 'n verslechtering neiging. Net so, is opwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover. wat gebeur wanneer 'n korttermyn-MA kruisies bo 'n langer termyn MA. Afwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover, wat plaasvind wanneer 'n kort termyn MA kruisies onder 'n langer termyn MA.
No comments:
Post a Comment