Verkehrsmittel Xts

Details SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie über die letzten n Beobachtungen. EMA berechnet einen exponentiell gewichteten Mittelwert, der den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnabschnitt unten. WMA ist ähnlich einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Länge von wts gleich n ist. Wenn die Länge von wt gleich der Länge von x ist. Verwendet die WMA die Werte von wts als Gewichte. DEMA wird berechnet als: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (mit den entsprechenden Wilder - und Verhältnisargumenten). EVWMA verwendet Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ähnelt einer EMA, da sie den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, jedoch versucht, die Verzögerung durch Subtraktion von Daten vor (n-1) / 2 Perioden (Standard) zu entfernen, um den kumulativen Effekt zu minimieren. VWMA und VWAP berechnen den volumengewichteten gleitenden Durchschnittspreis. VMA berechnet einen variablen Längen-gleitenden Durchschnitt basierend auf dem absoluten Wert von w. Höhere (niedrigere) Werte von w bewirken, dass VMA schneller reagiert (langsamer). Wert Ein Objekt der gleichen Klasse wie x oder Preis oder ein Vektor (falls try. xts ausfällt) mit den Spalten: Warnung Einige Indikatoren (zB EMA, DEMA, EVWMA usw.) werden mit den vorherigen Werten der Indikatoren berechnet und sind Daher kurzfristig instabil. Wenn der Indikator mehr Daten empfängt, wird seine Ausgabe stabiler. Siehe Beispiel unten. Hinweis Für EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glättungsverhältnis von 2 / (n1). Während wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glättungsverhältnis von 1 / n verwendet. Da WMA einen Gewichtungsvektor der Länge gleich der Länge von x oder der Länge n annehmen kann. Kann es als regulär gewichteter gleitender Durchschnitt (im Fall wts1: n) oder als gleitender Durchschnitt gewichtet nach Volumen, einem anderen Indikator usw. verwendet werden. Da DEMA die Anpassung v erlaubt, ist es technisch Tim Tillsons generalized DEMA (GD). Wenn v1 (die Voreinstellung), ist das Ergebnis die Standard-DEMA. Wenn v0. Das Ergebnis ist eine regelmäßige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zurück. Mit dieser Funktion kann die Tillsons T3-Anzeige berechnet werden (siehe Beispiel unten). Danke an John Gavin für die Verallgemeinerung. Für EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n so gewählt werden, daß die Summe des Volumens für n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die gemittelte Sicherheit annähert. Wenn das Volumen eine Konstante ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für das gemittelte Wert darstellen. Autor (e) ReferencesI haben lubridate verwendet, um einige Dauer-Daten in hms-Format konvertieren Dies gibt mir täglich Spalte Daten als xts-Objekt: Ich wollte einen gleitenden Durchschnitt aus den Daten zu erstellen, so verwendet: Dies gibt eine timeseries, Nicht in einem anerkannten Format: Im nicht sicher, ob die Daten richtig sind und hat irgendwie in einen Index konvertiert. Es scheint nicht zu Sekunden gleichzusetzen. Meine Frage ist, kann ich einen gleitenden Durchschnitt solcher hms-Daten erstellen und behalten die ursprüngliche hms Formierung Bearbeiten Anmerkung: Entschuldigungen, dass ich keine Beispieldaten im Augenblick zur Verfügung stellen kann. Im Gegensatz zu meinem ursprünglichen Beitrag scheint es, dass bei der Erstellung des xts-Objekts, xts die Werte as. numeric (), so dass das Problem besteht beim Ändern des Datenrahmens zu xts. Der Versuch, die Datamrame-Daten in ggplot zu zeichnen, erfordert jedoch auch, dass die Daten mit as. numeric () gezwungen werden. Anstatt meine Bereitstellung von Daten, Id zu schätzen wissen, wenn jemand könnte helfen, wie ein gleitender Durchschnitt könnte auf hms-Daten angewendet werden, und ermöglichen es, ohne die Coersion geboten werden Vielen Dank gefragt 5. Mai um 1: 43Ich habe lubridate verwendet, um zu konvertieren Einige Dauer Daten in hms-Format Dies gibt mir täglich Spalte Daten als xts-Objekt: Ich wollte einen gleitenden Durchschnitt aus den Daten zu erstellen, so verwendet: Dies gibt eine timeseries, jedoch nicht in einem anerkannten Format: Im nicht sicher, ob Die Daten sind richtig und hat irgendwie in einen Index konvertiert. Es scheint nicht zu Sekunden gleichzusetzen. Meine Frage ist, kann ich einen gleitenden Durchschnitt solcher hms-Daten erstellen und behalten die ursprüngliche hms Formierung Bearbeiten Anmerkung: Entschuldigungen, dass ich keine Beispieldaten im Augenblick zur Verfügung stellen kann. Im Gegensatz zu meinem ursprünglichen Beitrag scheint es, dass bei der Erstellung des xts-Objekts, xts die Werte as. numeric (), so dass das Problem besteht beim Ändern des Datenrahmens zu xts. Der Versuch, die Datamrame-Daten in ggplot zu zeichnen, erfordert jedoch auch, dass die Daten mit as. numeric () gezwungen werden. Anstatt von meiner Bereitstellung von Daten, Id zu schätzen wissen, wenn jemand könnte helfen, wie ein gleitender Durchschnitt könnte auf hms-Daten angewendet werden, und ermöglichen es, ohne die Coersion geboten werden Vielen Dank gefragt 5. Mai bei 1: 43Moving Averages in R To the Meines Wissens hat R keine integrierte Funktion zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für gleitende Mittelwerte schreiben: Wir können die Funktion auf beliebigen Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als die Standard-5-Plotterarbeiten wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die gemittelt wird, können wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Teilen Sie diese: Post navigation Kommentar-Navigation Kommentar navigationMovingAverages Moving Averages Berechnen Sie verschiedene Moving Averages (MA) einer Serie. Verwendung Argumente x Preis-, Volumen-, etc.-Serie, die zerlegbar ist, um xts oder Matrix. Preis-Preis-Serie, die zerlegbar ist, um xts oder Matrix. Volumen Volume-Serie, die zu xts oder Matrix, die zu Preisreihen entspricht, oder eine Konstante coercible ist. Siehe Hinweise. N Anzahl der durchschnittlichen Zeiträume. V Der Lautstärkefaktor (eine Zahl in 0,1). Siehe Hinweise. W Vektor der Gewichte (in 0,1) die gleiche Länge wie x. Wts Vektor von Gewichten. Die Länge von wts Vektor muss gleich der Länge von x sein. Oder n (die Voreinstellung). Wilder logisch, wenn TRUE. Ein Welles Wilder Typ EMA wird berechnet siehe Hinweise. Verhältnis Ein Glättungs - / Zerfallsverhältnis. Verhältnis überschreitet wilder in EMA. Und bietet eine zusätzliche Glättung in VMA. Details SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie über die letzten n Beobachtungen. EMA berechnet einen exponentiell gewichteten Mittelwert, der den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnabschnitt unten. WMA ist ähnlich einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Länge von wts gleich n ist. Wenn die Länge von wt gleich der Länge von x ist. Verwendet die WMA die Werte von wts als Gewichte. DEMA wird berechnet als: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (mit den entsprechenden Wilder - und Verhältnisargumenten). EVWMA verwendet Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ähnelt einer EMA, da sie den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, jedoch versucht, die Verzögerung durch Subtraktion von Daten vor (n-1) / 2 Perioden (Standard) zu entfernen, um den kumulativen Effekt zu minimieren. VWMA und VWAP berechnen den volumengewichteten gleitenden Durchschnittspreis. VMA berechnet einen variablen Längen-gleitenden Durchschnitt basierend auf dem absoluten Wert von w. Höhere (niedrigere) Werte von w bewirken, dass VMA schneller reagiert (langsamer). Wert Ein Objekt der gleichen Klasse wie x oder Preis oder ein Vektor (wenn try. xts ausfällt) mit den Spalten: SMA Einfacher gleitender Durchschnitt. EMA Exponentieller gleitender Durchschnitt. WMA Gewichteter gleitender Durchschnitt. DEMA Zweifach-exponentieller gleitender Durchschnitt. EVWMA Elastischer, volumengewichteter gleitender Durchschnitt. ZLEMA Zero lag exponentiell gleitend. VWMA Volumengewogener gleitender Durchschnitt (wie VWAP). VWAP Volumengewogener Durchschnittspreis (wie VWMA). VWA Variable Länge gleitender Durchschnitt. Hinweis Für EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glättungsverhältnis von 2 / (n1). Während wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glättungsverhältnis von 1 / n verwendet. Da WMA einen Gewichtungsvektor der Länge gleich der Länge von x oder der Länge n annehmen kann. Kann es als regulär gewichteter gleitender Durchschnitt (im Fall wts1: n) oder als gleitender Durchschnitt gewichtet nach Volumen, einem anderen Indikator usw. verwendet werden. Da DEMA die Anpassung v erlaubt, ist es technisch Tim Tillsons generalized DEMA (GD). Wenn v1 (die Voreinstellung), ist das Ergebnis die Standard-DEMA. Wenn v0. Das Ergebnis ist eine regelmäßige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zurück. Mit dieser Funktion kann die Tillsons T3-Anzeige berechnet werden (siehe Beispiel unten). Danke an John Gavin für die Verallgemeinerung. Für EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n so gewählt werden, daß die Summe des Volumens für n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die gemittelte Sicherheit annähert. Wenn das Volumen eine Konstante ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für das gemittelte Wert darstellen. Warnung Einige Indikatoren (z. B. EMA, DEMA, EVWMA usw.) werden mit den vorherigen Werten der Indikatoren berechnet und sind daher kurzfristig instabil. Wenn der Indikator mehr Daten empfängt, wird seine Ausgabe stabiler. Siehe Beispiel unten. Referenzen Die folgenden Seiten wurden verwendet, um diesen Indikator zu kodieren / zu dokumentieren: www. fmlabs / referenzen / Expandment. html www. fmlabs / reference / DEMA. htm www. fmlabs / reference / T3.htm linnsoft / tour / techind / evwma. htm www. fmlabs / reference / ZeroLagExpMA. htm www. fmlabs / reference / VIDYA. htm Siehe auch Siehe wilderSum. Die bei der Berechnung eines Welles Wilder Typ MA verwendet wird. Beispiele Dokumentation aus dem Paket TTR. Version 0.21-1. Lizenz: GPL-3 Community-Beispiele