Verkehrsmittel Xts




Verkehrsmittel XtsDetails SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie uber die letzten n Beobachtungen. EMA berechnet einen exponentiell gewichteten Mittelwert, der den jungsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnabschnitt unten. WMA ist ahnlich einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Lange von wts gleich n ist. Wenn die Lange von wt gleich der Lange 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 Verhaltnisargumenten). EVWMA verwendet Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ahnelt einer EMA, da sie den jungsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, jedoch versucht, die Verzogerung 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 Langen-gleitenden Durchschnitt basierend auf dem absoluten Wert von w. Hohere (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 ausfallt) 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 empfangt, wird seine Ausgabe stabiler. Siehe Beispiel unten. Hinweis Fur EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glattungsverhaltnis von 2 / (n1). Wahrend wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glattungsverhaltnis von 1 / n verwendet. Da WMA einen Gewichtungsvektor der Lange gleich der Lange von x oder der Lange n annehmen kann. Kann es als regular 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 regelma?ige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zuruck. Mit dieser Funktion kann die Tillsons T3-Anzeige berechnet werden (siehe Beispiel unten). Danke an John Gavin fur die Verallgemeinerung. Fur EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n so gewahlt werden, da? die Summe des Volumens fur n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien fur die gemittelte Sicherheit annahert. Wenn das Volumen eine Konstante ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien fur das gemittelte Wert darstellen. Autor (e) ReferencesI haben lubridate verwendet, um einige Dauer-Daten in hms-Format konvertieren Dies gibt mir taglich 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 ursprungliche hms Formierung Bearbeiten Anmerkung: Entschuldigungen, dass ich keine Beispieldaten im Augenblick zur Verfugung stellen kann. Im Gegensatz zu meinem ursprunglichen Beitrag scheint es, dass bei der Erstellung des xts-Objekts, xts die Werte as. numeric (), so dass das Problem besteht beim Andern 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 schatzen wissen, wenn jemand konnte helfen, wie ein gleitender Durchschnitt konnte auf hms-Daten angewendet werden, und ermoglichen 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 taglich 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 ursprungliche hms Formierung Bearbeiten Anmerkung: Entschuldigungen, dass ich keine Beispieldaten im Augenblick zur Verfugung stellen kann. Im Gegensatz zu meinem ursprunglichen Beitrag scheint es, dass bei der Erstellung des xts-Objekts, xts die Werte as. numeric (), so dass das Problem besteht beim Andern 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 schatzen wissen, wenn jemand konnte helfen, wie ein gleitender Durchschnitt konnte auf hms-Daten angewendet werden, und ermoglichen 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 konnen wir jedoch eine kurze Funktion fur gleitende Mittelwerte schreiben: Wir konnen 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)). Zusatzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, uber die gemittelt wird, konnen wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen andern: 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 Zeitraume. V Der Lautstarkefaktor (eine Zahl in 0,1). Siehe Hinweise. W Vektor der Gewichte (in 0,1) die gleiche Lange wie x. Wts Vektor von Gewichten. Die Lange von wts Vektor muss gleich der Lange von x sein. Oder n (die Voreinstellung). Wilder logisch, wenn TRUE. Ein Welles Wilder Typ EMA wird berechnet siehe Hinweise. Verhaltnis Ein Glattungs - / Zerfallsverhaltnis. Verhaltnis uberschreitet wilder in EMA. Und bietet eine zusatzliche Glattung in VMA. Details SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie uber die letzten n Beobachtungen. EMA berechnet einen exponentiell gewichteten Mittelwert, der den jungsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnabschnitt unten. WMA ist ahnlich einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Lange von wts gleich n ist. Wenn die Lange von wt gleich der Lange 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 Verhaltnisargumenten). EVWMA verwendet Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ahnelt einer EMA, da sie den jungsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, jedoch versucht, die Verzogerung 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 Langen-gleitenden Durchschnitt basierend auf dem absoluten Wert von w. Hohere (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 ausfallt) 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 Lange gleitender Durchschnitt. Hinweis Fur EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glattungsverhaltnis von 2 / (n1). Wahrend wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glattungsverhaltnis von 1 / n verwendet. Da WMA einen Gewichtungsvektor der Lange gleich der Lange von x oder der Lange n annehmen kann. Kann es als regular 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 regelma?ige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zuruck. Mit dieser Funktion kann die Tillsons T3-Anzeige berechnet werden (siehe Beispiel unten). Danke an John Gavin fur die Verallgemeinerung. Fur EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n so gewahlt werden, da? die Summe des Volumens fur n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien fur die gemittelte Sicherheit annahert. Wenn das Volumen eine Konstante ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien fur 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 empfangt, 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