Média Ponderada Em Movimento Em R

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 (dados, 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. A diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada A média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula: Com base na equação acima, o preço médio sobre a média móvel Período mencionado acima foi de 90,66. Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar flutuações de preços fortes. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. É aqui que as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são distribuídas igualmente, razão pela qual não são mostradas na tabela acima. Preço de fechamento das médias móveis AAPLWeighted: O básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Em primeiro lugar, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige that. How para calcular a média móvel sem usar filter () Há um zilhão de respostas para isso, porque a sua pergunta é realmente: Como faço para suavizar uma série de tempo Assim, você pode pesquisar palavras-chave adequadas. Minha resposta é: não use médias móveis - thats pathetically antigo. Loess é um entre os zilhões de alternativas que você pode considerar. Poste no CV (stats. stackexchange) para outras alternativas estatísticas para alisamento de séries temporais. Além disso, o quotunderstandingquot você expressou acima é falho. As construções de tipo de aplicação são loops (de nível R). Então, você fez sua lição de casa lendo uma introdução para R (cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. pdf) ou outros tutoriais da web Se não, por favor, faça isso antes de postar aqui mais. Bert Gunter Genentech Biostatistics Nonclinical (650) 467-7374 quotData não é informação. A informação não é conhecimento. E o conhecimento não é certamente sabedoria. H. Gilbert Welch Em Seg, Fev 17, 2014 at 10:45, C W lthidden e-mail gt escreveu: gt Hi lista, gt Como faço para calcular uma média móvel sem usar filter (). Filter () faz gt não parecem dar médias ponderadas. Gt gt Estou olhando para aplicar (), tapply. Mas nada quotmovesquot. Gt gt Por exemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo incorporar gt essa idéia em usar um gt gt gt Obrigado, gt gt gt gt gt alternativa versão gt gt gt gt ocultos email lista de e-mails gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help Gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html gt e forneça código comentado, mínimo, auto-suficiente e reproduzível. Em resposta a este post por tmrsg11 Em 17 de fevereiro de 2014, às 10:45, C W escreveu: gt Hi lista, gt Como faço para calcular uma média móvel sem usar filter (). Filter () faz gt não parecem dar médias ponderadas. Gt gt Estou olhando para aplicar (), tapply. Mas nada quotmovesquot. Gt gt Por exemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo incorporar gt esta idéia em usar um () gt Construir um vetor para agrupar e usar tapply. A divisão do módulo é um método comum para conseguir isso. Às vezes a função seq pode ser usada se você ajustar o comprimento corretamente. Gt tapply (dat, (0: ​​(comprimento (dat) -1)) 3, média) 0 1 2 3 4 5 6 2,0 5,0 8,0 11,0 14,0 17,0 19,5 tapply (dat, round (seq (1, 3), comprimento de len (dat))), média) 1 2 3 4 5 6 7 1,5 4,5 8,0 11,0 14,5 18,0 20,0 O comentário sobre a ponderação dos não parece ser exemplificado no seu exemplo. Gt Obrigado, gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt oculta mail list gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt POR FAVOR leia o guia de postagem R-project. orgposting-guide. html gt e fornecer comentado, mínimo, auto - contentado, código reprodutível. Como calcular a média móvel sem usar o filtro () Em resposta a este post de Rui Barradas Para média móvel de 5 pontos, filtro (x, lado2, filtrorep) (15, 5)), versus, filter (x, side2, filterrep (1, 5) Eles têm o mesmo efeito, já que o total precisa ser 1. Gabor amp Rui: Estou ciente do pacote do zoológico, Não quero instalar um pacote para uma função. Mesmo motivo para o pacote sos. Por David, obrigado, isso é o que eu estou procurando. Le Mon, Fev 17, 2014 at 2:07, Rui Barradas lthidden e-mail gt escreveu: gt Olá , Gt gt Muitos pacotes têm uma função media movind. Por exemplo, pacote gt previsão. ou gt gt biblioteca (sos) gt findFn (quotmoving médioquot) gt gt No seu exemplo, o que você calcula não é exatamente uma média móvel, mas em gt pode Ser computado com algo como o seguinte gt gt s lt - (seqalong (dat) - 1) 3 gt sapply (divisão (dat, s), média) gt gt gt Espero que isso ajude, gt gt Rui Barra Gt gtgt Como eu calculo uma média móvel sem usar filter (). Filter () não gtgt não parecem dar médias ponderadas. Gtgt gtgt Eu estou olhando para aplicar (), tapply. Mas nada quotmovesquot. Gtgt gtgt gtgt mean (dat4: 6) gtgt mean (dat7: 9) gtgt mean (dat10: 12) gtgt gtgt gtgt gtgt Entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo gtgt incorporar gtgt esta idéia em usar um () gtgt gtgt gtgt Obrigado, gtgt gtgt gtgt gtgt alternativo versão HTML excluído gtgt gtgt gtgt lista de discussão oculta e-mail gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor - Help gtgt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. org gtgt posting-guide. html gtgt e forneça código comentado, mínimo, auto-contido e reprodutível. Gtgt gtgt alternativa versão HTML excluída