Bewegende Gemiddelde Afgeleide

Die papier betrokke is beskikbaar by www. theastuteinvestor / f / IJEFPublishedPaper. pdf die betrokke afdeling is deel 3 waar dit gestel quotUsing calculus, die nege en twee maande SMA tendens lyne is omskep in 'n wiskundige model, quot gevolg deur beskrywings van gebruik in artikels 3.1 en 3.2 uitvoering maak babelproofreader 17 Julie 11 by 17:27 1 antwoord op 'n bewegende gemiddelde is, per definisie, die gemiddelde van 'n paar aantal vorige datapunte. In die geval van kontinue funksie f: mathbb tomathbb, kan ons die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) met definieer venster grootte mathbb ni w GT 0 om die funksie in die geval van 'n diskrete funksie g wees: mathbb tomathbb as waarskynlik in die geval van finansiële programme, die SMA met venster grootte winmathbb is eenvoudig Nou, vir die deurlopende geval, deur die hoofstelling van die Analise, die afgeleide van die SMA is eenvoudig en vir die diskrete geval, met behulp van die verskil kwosiënt, ons het dit Let daarop dat die formule vir die afgeleide van die SMA is dieselfde in die diskrete en kontinue geval Nou kan ek die sin nie verduidelik Gebruik calculus. Die papier wat jy gekoppel is aan is ook ietwat ontbreek in detail vir my om te ontsyfer wat presies die skrywers in gedagte gehad het. Een moontlikheid is egter dat hulle net bedoel die bogenoemde waarneming: selfs al is die finansiële data strategies gegee, en nie voortdurend in die tyd, ons het dit deur die bogenoemde waarneming die volgende mooi feit: Laat g: mathbb tomathbb word 'n funksie gedefinieer slegs op heelgetal time-stappe. En laat f: mathbb tomathbb enige vaste arbitrêre deurlopende uitbreiding van g wat wees, f 'n kontinue funksie met die eiendom wat f (n) g (N) vir enige heelgetal n. Definieer die SMA soos hierbo en bereken hul derivate, dan noodwendig frac bar w (N) D-bar w (N) vir enige heelgetal n. Wat sê dat dit nie saak dat analise kan nie toegepas word om funksies gedefinieer op 'n diskrete domein wanneer jy met SMAs, die diskrete en kontinue beelde gee dieselfde antwoorde as jy hulle te evalueer aan die integrale timesteps. Simple Vs. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes bewegende gemiddeldes is meer as die studie van 'n ry getalle in opeenvolgende orde. Vroeë beoefenaars van tydreeksanalise was eintlik meer bekommerd oor individuele nommers tydreekse as wat hulle was met die interpolasie van daardie data. Interpolasie. in die vorm van waarskynlikheid teorieë en ontleding, het veel later, as patrone ontwikkel en korrelasies ontdek. Sodra verstaan, verskeie gevormde kurwes en lyne is getrek langs die tydreeks in 'n poging om te voorspel waar die datapunte te gaan. Dit is nou beskou as basiese metodes wat tans gebruik word deur tegniese ontleding handelaars. Kartering analise kan teruggevoer word na 18de eeu Japan, nog hoe en wanneer bewegende gemiddeldes vir die eerste keer toegepas op markpryse bly 'n raaisel. Dit is oor die algemeen verstaan ​​so eenvoudig bewegende gemiddeldes (SMA) lank gebruik voordat eksponensiële bewegende gemiddeldes (EMA), want EMA is gebou op SMA raamwerk en die SMA kontinuum is makliker verstaan ​​vir die plot en die dop. (Wil jy 'n bietjie agtergrond lees Kyk bietjie na Bewegende Gemiddeldes: Wat is dit) Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige bewegende gemiddeldes is die voorkeur-metode vir die dop van markpryse, want hulle is vinnig om te bereken en maklik om te verstaan. Vroeë mark praktisyns bedryf word sonder die gebruik van die gesofistikeerde grafiek statistieke in gebruik vandag, sodat hulle staatgemaak hoofsaaklik op markpryse as hul uitsluitlike gidse. Hulle bereken markpryse met die hand, en weergegee daardie pryse te tendense en die mark rigting aan te dui. Hierdie proses was nogal vervelig, maar bewys baie winsgewend met bevestiging van verdere studies. Om 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde te bereken, net voeg die sluitingsdatum pryse van die afgelope 10 dae en deel dit deur 10. Die 20-dae - bewegende gemiddelde word bereken deur die sluiting pryse oor 'n tydperk van 20 dae en deel dit deur 20, en so aan. Hierdie formule is nie net gebaseer op sluitingstyd pryse, maar die produk is 'n gemiddelde van pryse - 'n subset. Bewegende gemiddeldes is genoem beweeg omdat die groep pryse wat in die berekening skuif na gelang van die punt op die grafiek. Dit beteken ou dae is ten gunste van nuwe sluitingsprys dae gedaal, sodat 'n nuwe berekening altyd nodig wat ooreenstem met die tyd van die gemiddelde diens. So, is 'n 10-dag gemiddelde herbereken deur die toevoeging van die nuwe dag en die weglating van die 10de dag, en die negende dag laat val op die tweede dag. (Vir meer inligting oor hoe kaarte word gebruik in valuta handel, kyk na ons Chart Basics Walk.) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Die eksponensiële bewegende gemiddelde het verfyn en meer algemeen gebruik word sedert die 1960's, danksy vroeër praktisyns eksperimente met die rekenaar. Die nuwe EMO sal meer oor die mees onlangse pryse fokus eerder as op 'n lang reeks van data punte, soos die eenvoudige bewegende gemiddelde vereis. Huidige EMO ((Prys (huidige) - vorige EMO)) X vermenigvuldiger) vorige EMO. Die belangrikste faktor is die glad konstante dat 2 / (1 N) waar N die aantal dae. 'N 10-dag EMO 2 / (101) 18.8 Dit beteken 'n 10-tydperk EMO gewigte die mees onlangse prys 18.8, 'n 20-dag EMO 9,52 en 50-dag EMO 3,92 gewig op die mees onlangse dag. Die EMO werk bereken deur die verskil tussen die huidige tye prys en die vorige EMO, en die toevoeging van die resultaat van die vorige EMO. Hoe korter die tydperk, hoe meer gewig toegepas op die mees onlangse prys. Pas Lines Deur hierdie berekeninge, is punte geplot, die onthulling van 'n gepaste lyn. Pas lyne bo of onder die markprys aan te dui dat alle bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. en is hoofsaaklik gebruik word vir volgende tendense. Hulle hoef goed te werk met verskeie markte en periodes van opeenhoping omdat die pas lyne versuim om 'n tendens dui as gevolg van 'n gebrek aan duidelik hoër hoogtes of laer laagtepunte. Plus, pas lyne is geneig konstant bly sonder aanduiding van rigting. 'N stygende pas lyn onder die mark te kenne dat 'n lang, terwyl 'n dalende pas lyn bo die mark te kenne dat 'n kort. (Vir 'n volledige gids, lees ons Moving Gemiddelde handleiding.) Die doel van die gebruik van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde is om raak te sien en te meet tendense deur glad die data met behulp van die middel van verskeie groepe van pryse. 'N tendens is raakgesien en geëkstrapoleer tot 'n skatting. Die veronderstelling is dat voor tendens bewegings sal voortgaan. Vir die eenvoudige bewegende gemiddelde, kan 'n langtermyn-tendens gevind en gevolg veel makliker as 'n EMO, met 'n redelike aanname dat die pas lyn sterker as 'n EMO lyn sal hou as gevolg van die langer fokus op gemiddelde pryse. 'N EMO gebruik word om korter tendens beweeg vang, te danke aan die fokus op mees onlangse pryse. Deur hierdie metode, 'n EMO veronderstel om enige lags in die eenvoudige bewegende gemiddelde verminder sodat die gepaste lyn pryse nader as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde sal omhels. Die probleem met die EMO is dit: Die geneig om prys breek, veral tydens vinnig markte en periodes van onbestendigheid. Die EMO werk goed totdat pryse breek die gepaste lyn. Tydens hoër wisselvalligheid markte, kan jy kyk na die verhoging van die lengte van die bewegende gemiddelde termyn. 'N Mens kan selfs skakel van 'n EMO 'n SMA, aangesien die SMA stryk uit die data baie beter as 'n EMO as gevolg van sy fokus op langer termyn beteken. Tendens-volgende aanduiders Soos sloerende aanwysers, bewegende gemiddeldes te dien asook ondersteuning en weerstand lyne. As pryse te breek onder 'n 10-dag pas lyn in 'n opwaartse neiging, is die kanse is goed dat die opwaartse neiging kan afneem, of ten minste die mark kan konsolideer. As pryse te breek bo 'n 10-dae bewegende gemiddelde in 'n verslechtering neiging. die tendens kan wees besig om te kwyn of te konsolideer. In hierdie gevalle, gebruik 'n 10- en 20- daagse bewegende gemiddelde saam, en wag vir die 10-dae reël om bo of onder die 20-dag lyn oor te steek. Dit bepaal die volgende kort termyn rigting vir pryse. Vir tydperke langer termyn, kyk na die 100 en 200-dae - bewegende gemiddeldes vir rigting langer termyn. Byvoorbeeld, met behulp van die 100 en 200-dae - bewegende gemiddeldes, indien die 100-daagse bewegende gemiddelde kruise onder die 200-dag gemiddeld sy genoem die dood kruis. en is baie lomp vir pryse. A 100-daagse bewegende gemiddelde wat kruise bo 'n 200-daagse bewegende gemiddelde staan ​​bekend as die goue kruis. en is baie positief vir pryse. Dit maak nie saak as 'n SMA of 'n EMO gebruik word, want albei is-tendens volgende aanwysers. Sy enigste in die kort termyn wat die SMA het effense afwyking van sy eweknie, die EMO. Gevolgtrekking bewegende gemiddeldes is die basis van grafiek en tydreeksanalise. Eenvoudige bewegende gemiddeldes en die meer komplekse eksponensiële bewegende gemiddeldes te help visualiseer die tendens deur glad uit prysbewegings. Tegniese ontleding is ook soms na verwys as 'n kuns eerder as 'n wetenskap, wat albei jare neem om te bemeester. (Meer inligting in ons Tegniese Analise handleiding.) Eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA Wat is 'n eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA N Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) is 'n rekenkundige bewegende gemiddelde bereken deur die byvoeging van die sluitingsprys van die sekuriteit vir 'n aantal tydperke en dan is dit totaal te deel deur die aantal tydperke. Soos getoon in die grafiek hierbo, baie handelaars kyk vir 'n kort termyn gemiddeldes hierbo langer termyn gemiddeldes te steek om die begin van 'n uptrend sein. Korttermyn gemiddeldes kan optree as die vlakke van ondersteuning wanneer die prys ondervind met 'n terugsakking. VIDEO laai die speler. Afbreek Eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA N Eenvoudige bewegende gemiddelde is aanpas omdat dit bereken kan word vir 'n verskillende aantal tydperke, eenvoudig deur die toevoeging van die sluitingsprys van die sekuriteit vir 'n aantal tydperke en dan verdeel dit totaal deur die aantal van tydperke, wat die gemiddelde prys van die sekuriteit oor die tydperk gee. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde stryk uit wisselvalligheid, en maak dit makliker om die prys tendens van 'n sekuriteit te sien. As die eenvoudige tot bewegende gemiddelde punte, beteken dit dat die securitys prys is aan die toeneem. As dit is wys af beteken dit dat die securitys prys daal. Hoe langer die tydperk vir die bewegende gemiddelde, die gladder die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N Korter termyn bewegende gemiddelde is meer wisselvallig, maar sy lees is nader aan die bron data. Analitiese betekenis bewegende gemiddeldes is 'n belangrike analitiese instrument wat gebruik word om die huidige prys tendense te identifiseer en die potensiaal vir 'n verandering in 'n gevestigde tendens. Die eenvoudigste vorm van die gebruik van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde in analise is om dit te gebruik om vinnig te identifiseer as 'n sekuriteit is in 'n uptrend of verslechtering neiging. Nog 'n gewilde, al is dit 'n bietjie meer kompleks analitiese instrument, is om 'n paar eenvoudige bewegende gemiddeldes te vergelyk met mekaar oor verskillende tydperke. As 'n korter termyn eenvoudige bewegende gemiddelde is bo 'n langer termyn gemiddelde, is 'n uptrend verwag. Aan die ander kant, 'n langtermyn-gemiddelde bo 'n korter termyn gemiddelde dui op 'n afwaartse beweging in die tendens. Gewilde handelspatrone Twee gewilde handelspatrone so eenvoudig bewegende gemiddeldes gebruik sluit die dood kruis en 'n goue kruis. 'N die dood kruis vind plaas wanneer die 50-dag eenvoudig bewegende gemiddelde kruise onder die 200-daagse bewegende gemiddelde. Dit word beskou as 'n lomp sein, wat verdere verliese is in die winkel. Die goue kruis vind plaas wanneer 'n korttermyn-bewegende gemiddelde breek bo 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Versterk deur 'n hoë verhandelingsvolumes, kan dit dui verdere stygings in store. The 8220MACD Approach8221 tot afgeleide (tempo van verandering) Beraming Hierdie bladsy beskryf die 8220MACD approach8221 vir die filter om afgeleides (tempo van verandering van veranderlikes met verloop van tyd), en tweede afgeleides te bepaal ook. Dit is deel van die afdeling oor filter wat deel is van 'n Gids tot Fout opsporing en diagnose .. 'n Oorsig oor die MACD (dubbele filter verskil) te benader Die sentrale idee is om 'n swaar gefiltreer waarde van 'n liggies gefiltreer waarde aftrek, soos getoon in die volgende blokdiagram. (A skalering faktor moet toegepas word, nie hier getoon.) In hierdie diagram, die filters is eksponensiële filters. met tyd konstantes Dit. Die uiterste geval met 0 (geen lig filter enigsins) is ook ingesluit, soos bespreek in 'n spesiale afdeling later. Dit wil sê, net trek 'n swaar gefiltreer waarde van die huidige waarde. Dit is intuïtief beroep: rofweg gesproke, die lig gefiltreer waarde by benadering 'n onlangse waarde, en die swaar gefiltreer waarde by benadering 'n ouer waarde. Afgeleides is die verskil tussen 'n onlangse waarde en 'n ou waarde, na te deel deur 'n skaalfaktor wat 'n tyd interval. Die oorspronklike 8220MACD8221 afkorting staan ​​vir 8220Moving Gemiddeld Konvergensie Divergence8221. Dit terminologie beskryf 'n spesifieke berekening gebruik word vir tendens analise vir beleggings. In daardie geval, die hart van die berekening behels eksponensiële filters met 12 weke en 26 weke tyd konstantes. Daardie spesifieke MACD berekening gooi ook in 'n ander 9 weke eksponensiële filter in reeks om die afgeleide raming nog meer filtreer, en ook in staat stel skatting van die tweede afgeleide. Hier gebruik ons ​​die terminologie 8220MACD approach8221 om die idee van die neem van die verskil van twee filter uitgange 'n afgeleide skat beteken. Dit 8220moving average8221 deel van die MACD afkorting misbruik die ARMA 8220moving average8221 terminologie. want daar is geen insette geskiedenis wat gebruik word - net die huidige insette. Dit benaming het voortgegaan om die ongelukkige praktyk (in voorraad analise en 'n paar ander plekke) van 'n beroep 'n eksponensiële filter n 8220exponentially geweeg beweeg average8221 (EWMA of EMO), selfs al is dit nie 'n bewegende gemiddelde gebruik van tradisionele tydreekse taal. Effekte van die tydkonstante vir eksponensiële filters in 'n MACD benadering By die gebruik van eksponensiële filters met 'n vaste monster tydsinterval, is die tydskaal wat gebaseer is op die monster tyd. Om te skakel na die tyd afgeleide, verdeel die opbrengs deur die monsterneming interval tyd. Waarom MACD skat die tyd afgeleide Jy kan die verduideliking van hierdie benadering te slaan en net gebruik die resultate hierbo. Die analise wat volg is vir die deurlopende tyd (analoog) ekwivalent van hierdie digitale filters. Ons doen 'n paar 8220hand waving8221 dat die filter uitsette vir die analoog en digitale eerste orde lags is dieselfde by die monsterneming keer, wanneer die digitale 8220smoothing8221 konstante ( 'n getal tussen 0 en 1) is ingestel op grond van die tydkonstante. Dit word in die afdeling oor die eksponensiële filter. Deur te kyk na die voortdurende tyd ekwivalent, kan ons Laplace transforms, wat waarskynlik meer algemeen bekend is as die Z-transforms van diskrete tydstelsels te gebruik. Die ekwivalent van die MACD diagram hierbo kan dan deur die volgende blokdiagram, waar die eksponensiële filters vervang deur die ooreenstemmende eerste-orde lags: Ons kan dan skryf die wins G (s) van hierdie stelsel as Dit is die MACD berekening is die ekwivalent van dieselfde twee filters in reeks, in serie met 'n onderskeidende faktor. Die wins term vir die algehele blok is die verskil van die tyd konstantes. In blokdiagram vorm, dit is: Die spesiale geval van 'n enkel-filter in die spesiale geval van 0, die eerste blok in die ekwivalent diagram hierbo het geen dinamika - net 'n wins van 1, wat geïgnoreer kan word nie. Toe die afgeleide raming net gefiltreerde deur die enkele filter met tydkonstante en wins. Dit is die gevolg van die eenvoudigste beramer - wanneer jy net 'n gefilterde waarde van die invoerwaarde aftrek. In blokdiagram vorm, die implementering is net: 'n benadering vir lae frekwensies Die vorige formule vir die MACD gewin kan herskryf word as: Vir laer frekwensies, s benaderings nul, sodat die s kwadraat termyn kan verwaarloos as 'n benadering. Na wegdoen daardie kwartaal, die blokdiagram van die stelsel is ongeveer Dit is, ons het 'n eerste-orde filter (lag) in serie met 'n onderskeidende faktor met 'n wins. Die eerste orde filter het 'n tydkonstante gelykstaande aan die som van die oorspronklike tyd konstantes. Die wins term vir die algehele blok is die verskil van die tyd konstantes. MACD vir die beraming van die tweede afgeleide Die volle MACD berekening behels 3 eksponensiële filters. Die afgeleide raming hierbo beskryf, wanneer geplot op 'n grafiek, is die 8220MACD line8221 genoem. 'N Bykomende filter genoem die 8220signal filter8221 dan verder die MACD uitset (met 'n 9-week tydkonstante vir die tipiese MACD berekening) filters. Die uitset van die sein filter staan ​​bekend as die 8220signal8221. A aftrek (MACD - sein) staan ​​bekend as die 8220histogram8221, nie, want dit is 'n werklike histogram in normale waarskynlikheid gebruik, maar waarskynlik omdat dit gewoonlik gestip met tralies. Die 8220histogram8221 is 'n skatting van die tweede afgeleide, met bykomende wins en tydkonstante van die sein filter. Die 8220histogram8221 skat die tweede afgeleide, omdat, soos vroeër aangedui, af te trek 'n gefilterde veranderlike uit die veranderlike genereer 'n skatting van die tyd afgeleide. Die insette van die sein filter is reeds die eerste afgeleide, sodat die 8220histogram8221 skat die afgeleide van daardie, die tweede afgeleide kry. Daar is reeds genoeg filter in plek wat dit neem net die een addisionele 8220signal8221 filter om die tweede afgeleide skat. Die Wikipedia-artikel oor MACD gee 'n goeie visualisering van die berekeninge vir aandele prys analise, met 'n voorbeeld grafiek. In 8220technical voorraad analysis8221, 8220velocity8221 beteken afgeleide, en 8220acceleration8221 beteken tweede afgeleide. Voordele en nadele van die 8220MACD approach8221 Die voordele is eenvoud, minimale berekening, en 'n minimale data stoor. Die twee eksponensiële filters is maklik om te implementeer en wyd beskikbaar in bestaande stelsels. Eksponensiële filters het 'n minimale geheue vereiste vir data - net die vorige uitset, en die vinnigste berekening (met die aanvaarding vaste tyd monsterneming grootte). Die MACD benadering neem baie minder berekening as 'n volle kleinstekwadrate filter. Hoewel die spesiale geval van die Savitzky-Golay filter is vergelykbaar vir sy eenvoud en computational moeite. Die resultate is baie glad verandering uitsette, swaar uitgesak sodat daar geen oorskiet in die afgeleide raming. Een nadeel is die ekstra lag in vergelyking met, sê, 'n kleinste kwadrate filter. Ook, kan 'n paar ongemaklike met die feit dat dit 'n oneindige impulsrespons (IIR) filter wees. As gevolg hiervan, na aanleiding van 'n stap verandering, die teken van die afgeleide raming sal dieselfde bly in wese vir ewig as dit verval tot nul. In die werklike wêreld, sal die insette voortdurend veranderende, so dit is onwaarskynlik dat 'n probleem te wees nie. Eksponensiële filters is IIR filters, maar is swaar in beheer stelsels. Kopiereg 2010 - 2013, Greg StanleyDocumentation tsmovavg uitset tsmovavg (tsobj, s, lag) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddeld vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (vektor, s, lag, dowwe) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1). uitset tsmovavg (vektor, e, timeperiod, dowwe) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. (2 / (timeperiod 1)). uitset tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (vektor, t, numperiod, dowwe) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (tsobj, w, gewigte) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (vektor, w, gewigte, dowwe) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die vektor deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. uitset tsmovavg (vektor, m, numperiod, dowwe) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die vektor. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. dowwe 8212 dimensie te bedryf saam positiewe heelgetal met waarde 1 of 2 Dimension te bedryf saam, wat as 'n positiewe heelgetal met 'n waarde van 1 of 2. dowwe is 'n opsionele insette argument, en as dit nie gebruik word as 'n inset, die verstek waarde 2 word aanvaar. Die standaard van dowwe 2 dui op 'n ry-georiënteerde matriks, waar elke ry is 'n veranderlike en elke kolom is 'n waarneming. As dowwe 1. die insette is veronderstel om 'n kolomvektor of-kolom-georiënteerde matriks, waar elke kolom is 'n veranderlike en elke ry 'n waarneming wees. e 8212 aanwyser vir eksponensiële bewegende gemiddelde karakter vektor Eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod is die tydperk van die eksponensiële bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n tydperk van 10 eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Lengte van tyd positiewe getal Kies 'n land