เฉลี่ยเคลื่อนที่ Ttr

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน R ตามความรู้ที่ดีที่สุดของฉัน R ไม่มีฟังก์ชัน built-in ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ฟังก์ชันการกรอง แต่เราสามารถเขียนฟังก์ชันสั้น ๆ สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้จากนั้นเราจะสามารถใช้ฟังก์ชันนี้ได้ ข้อมูล mav หรือ mav ข้อมูล 11 ถ้าเราต้องการระบุจำนวนจุดข้อมูลที่ต่างกันกว่าค่าเริ่มต้น 5 การวางแผนงานตามที่คาดไว้ mav แผนข้อมูลนอกจากจำนวนจุดข้อมูลที่มากกว่าค่าเฉลี่ยแล้วเรายังสามารถเปลี่ยน อาร์กิวเมนต์ด้านข้างของตัวกรองด้านการทำงาน 2 ใช้ทั้งสองด้านด้าน 1 ใช้ค่าที่ผ่านมาเท่านั้นการนำทาง navigation navigation navigation กว่าเฉลี่ย Average เฉลี่ยเฉลี่ยใน R ชุดสามารถแสดงเป็น vector เฉลี่ยของชุดคือ 10 หมายถึง v จำนวนข้อผิดพลาดที่แต่ละรายการในเวกเตอร์แตกต่างจากค่าเฉลี่ยสามารถคำนวณได้ดังต่อไปนี้ค่าเฉลี่ย s ค่านี้สามารถใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการวัดเพื่อยืนยันว่าแบบจำลองเหมาะสมกับข้อผิดพลาด Squared v หมายถึง v 2. สุดท้าย, ผลรวมหรือค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์เหล่านี้สามารถเป็นได้ ใช้เพื่อคำนวณค่าที่แสดงถึงความพอดีโดยรวมหรือจำนวนข้อผิดพลาดในการประมาณค่า v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v v MSE คือค่าเฉลี่ยของความผิดพลาด ค่าที่ระบุว่าการประมาณค่าของชุดเป็นอย่างไรเราสามารถทดสอบด้วยค่าอื่นแทนการเขียนการคำนวณทั้งหมดในแต่ละครั้งเราสามารถสร้างฟังก์ชันใน R และใช้ฟังก์ชันกับแต่ละค่าในเวกเตอร์เพื่อเปรียบเทียบค่าประมาณ 10 มี 7, 9 และ 12 การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาชุดข้อมูลเป็นชุดลำดับของจุดข้อมูลในเวลาข้อมูลชุดเวลามีลักษณะเฉพาะซึ่งทำให้สามารถประมวลผลได้ในลักษณะเดียวกันโดยไม่คำนึงถึงข้อมูลพื้นฐานที่แสดง กับข้อมูลประเภทนี้ ได้แก่ สถิติการประมวลผลสัญญาณเศรษฐมิติและการเงินทางคณิตศาสตร์ข้อมูลดังกล่าวจะปรากฏในธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์การขายการวิเคราะห์งบประมาณการประมาณการผลตอบแทนและในเวทีควบคุมคุณภาพของกระบวนการในบล็อกอื่น ๆ รายการพวกเขาจะใช้ในการวิเคราะห์ตลาดหุ้นและข้อมูลทางเศรษฐกิจพวกเขามีความเกี่ยวข้องกับเว็บไซต์และสามารถใช้ได้ผ่านเครื่องมือเช่น Google Analytics ดังนั้นข้อมูลชุดเวลาเป็นอย่างกว้างขวางใช้ แต่มีคุณสมบัติทั่วไปโดยไม่คำนึงถึงการประยุกต์ใช้สามารถวิเคราะห์เพื่อระบุ ลักษณะและรูปแบบของสิ่งนี้มักนำไปสู่การคาดการณ์ซึ่งเป็นแบบจำลองที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลที่ผ่านมาข้อมูลทั้งหมดของชุดข้อมูลเวลามีคุณสมบัติตามปกติทั่วไปดังต่อไปนี้เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติของเหตุการณ์ชั่วคราวที่ใกล้ชิดกันมักเกี่ยวข้องกันมากขึ้น มากกว่ากรณีที่แตกต่างกันไปส่วนใหญ่ค่าที่ผ่านมาจะถือว่ามีผลต่อค่าในอนาคตแทนที่จะเป็นระยะทางอื่น ๆ โดยรอบระยะเว้นระยะเท่ากันในชุดข้อมูลชุดข้อมูลที่เรากำลังทำงานด้วยเป็นบิตที่แปลกที่จะต้องพิจารณาเป็นช่วงเวลาของผู้จัดจำหน่าย ไม่ใช่หน่วยของเวลาอย่างไรก็ตามจะเป็นประโยชน์สำหรับการทำให้จุดที่ค่าเฉลี่ยหรือเฉลี่ยของการสังเกตที่ผ่านมาทั้งหมดเป็นเพียงค่าประมาณที่เป็นประโยชน์สำหรับกรณีที่ไม่มี tren ds ไม่แน่ใจว่าจะทำอะไรจากเรื่องนี้ฉันส่งอีเมลถึงรัฐบาลและขอคำชี้แจงจะโพสต์คำตอบที่นี่ถ้าฉันได้รับการตอบสนองใน R เวกเตอร์สามารถถูกส่งไปยังชุดข้อมูลชุดเวลาดังนี้ค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้รับการอธิบาย ใน NIST Handbook และเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า smoothing term ที่เกิดขึ้นใน ggplot2 geomsmooth มีฟังก์ชันมากมายที่มีอยู่ใน R ซึ่งเกี่ยวข้องกับการคำนวณ lag ของชุดของตัวเลขตัวอย่างง่ายๆที่เกือบจะหลอกลวงเกี่ยวกับ rollapply. rollapply s, 3, mean. This ทำงาน แต่ไม่ชัดเจนว่าสองรายการแรกถูกข้ามดีกว่าการใช้ห้องสมุดที่มีการตรวจสอบเพิ่มเติม coded in. If คุณดูที่รหัสภายในคุณจะได้รับความคิดของ ตรวจสอบเพิ่มเติมและการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่บัญชีสำหรับค่าที่ขาดหายไปที่จุดเริ่มต้นของรายการในการดูแหล่งที่มาเพียงแค่ใส่ชื่อฟังก์ชันโดยไม่มีการวงเล็บใด ๆ คุณสามารถเจาะลงในวิธีการที่เรียกว่าภายในในกรณีนี้ด้วย m นี้ ethod ใช้ได้เราสามารถคำนวณข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาด Squared. s SMA s, 3 ข้อผิดพลาดของ SMA s, 3 2 ข้อผิดพลาด squared โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้แทนรายการที่หายไปเป็น zeroes xs SMA s, 3 2 x - 0 หมายถึง x โอ้ในกรณีที่คุณสนใจในพล็อตไม่เคยพลาดการอัพเดทสมัครสมาชิก R-bloggers เพื่อรับอีเมลที่มีโพสต์ R ล่าสุดคุณจะไม่เห็นข้อความนี้อีกครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA คำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดข้อมูลมากกว่า การสังเกต n ที่ผ่านมา EST คำนวณน้ำหนักเฉลี่ยที่ชี้แจงซึ่งให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อสังเกตล่าสุดดูส่วนการเตือนด้านล่าง. WMAคล้ายกับ EMA แต่ถ้าใช้การถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นหากความยาวของ wts เท่ากับ n ถ้าความยาวของ wts เท่ากับความยาวของ x WMA จะใช้ค่าของ wts เป็นน้ำหนัก DEMA ถูกคำนวณเป็น DEMA 1 v EMA x, n - EMA EMA x, n, nv โดยใช้พารามิเตอร์ wilder และ argument ที่เท่ากัน EVV ใช้ไดรฟ์ข้อมูลเพื่อกำหนด ระยะเวลาของ MA. ZLEMA มีความคล้ายคลึงกับ EMA เนื่องจากมีน้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตการณ์ล่าสุด ไอออน แต่ความพยายามที่จะลบความล่าช้าโดยการลบข้อมูลก่อน n-1 2 ระยะเวลาเริ่มต้นเพื่อลดผลสะสม VWMA และ VWAP คำนวณราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก VOLMA คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีความยาวตัวแปรตามค่าสัมบูรณ์ของ ค่าที่ต่ำกว่าของ w จะทำให้ VMA ตอบสนองได้ช้าลง HMA a WMA ของความแตกต่างของ WMA สองรูปแบบอื่นทำให้เป็นที่น่าพอใจมาก Alfa แรงบันดาลใจจากตัวกรองแบบ Gaussian มีแนวโน้มที่จะลดน้ำหนักลงเมื่อสังเกตการณ์ล่าสุดลดแนวโน้มที่จะทะลุทะลวง วัตถุของคลาสเดียวกันกับ x หรือราคาหรือเวกเตอร์ถ้าไม่ประกอบด้วยคอลัมน์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนย้ายได้ 2 หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเช่นเดียวกับ VWAP ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของโวลุ่มเท่ากับ VWMA ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เปลี่ยนแปลงได้ค่าเฉลี่ยในการเคลื่อนที่ของตัวขับเคลื่อนเฉลี่ยของ ARnaud Legoux average moving ตัวชี้วัดบางตัวเช่น EMA, DEMA, EVWMA ฯลฯ เป็น calc โดยใช้ตัวชี้วัดค่าของตัวเองก่อนหน้านี้จึงไม่เสถียรในระยะสั้นเนื่องจากตัวบ่งชี้ได้รับข้อมูลมากขึ้นผลลัพธ์จะมีเสถียรภาพมากขึ้นดูตัวอย่างด้านล่างสำหรับ EMA wilder FALSE ค่าดีฟอลต์จะใช้อัตราส่วนการให้ราบเรียบเชิงตัวเลขเป็น 2 n 1 ขณะที่ wilder TRUE ใช้อัตราส่วนการเว้นวรรคของ Welles Wilder ที่ 1 n เนื่องจาก WMA สามารถยอมรับเวกเตอร์น้ำหนักที่มีความยาวเท่ากับความยาวของ x หรือความยาว n สามารถใช้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักปกติในกรณี wts 1 n หรือเป็น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยปริมาตรตัวบ่งชี้อื่นเป็นต้นเนื่องจาก DEMA ช่วยให้การปรับค่า V เป็นเทคนิค DEMA GD ของ Tim Tillson ทั่วไปเมื่อ v 1 ค่าดีฟอลต์ผลลัพธ์คือ DEMA มาตรฐานเมื่อ v 0 ผลเป็น EMA ปกติค่าอื่น ๆ ทั้งหมดของ v return GD result ฟังก์ชั่นนี้สามารถใช้ในการคำนวณตัวบ่งชี้ T3 ของ Tillson ได้จากตัวอย่างด้านล่างขอบคุณ John Gavin สำหรับคำแนะนำทั่วไปสำหรับ EVWMA ถ้าไดรฟ์ข้อมูลเป็นชุด n ควรเลือกดังนั้นผลรวมของปริมาตรสำหรับงวด n ประมาณจำนวนหุ้นที่จำหน่ายได้ทั้งหมดเพื่อความปลอดภัยโดยเฉลี่ยถ้าปริมาณเป็นค่าคงที่ควรเป็นจำนวนหุ้นที่จำหน่ายได้ทั้งหมดเพื่อความปลอดภัยโดยเฉลี่ยอยู่ที่ Joshua Ulrich, Ivan Popivanov HMA, ALMA