Stock Chart - Gleitender Durchschnitt: SMA, WMA, EMA Aktie Durchschnittliche Aktienkurve sind grafische Darstellungen der historischen Aktienkurse, die helfen, aktuelle Angebots - und Nachfragekräfte an einer Börse zu bestimmen. Im Aktien - und Rohstoffmarkthandel spielt das Studium der Chartmuster bei der technischen Analyse eine große Rolle. Die Analyse der Aktienkurve ermöglicht es einem Trader, mit mehr Genauigkeit genau das, was die aktuelle Angebot und Nachfrage in einer Aktie zu bestimmen. JenScript unterstützt gängige Indikatoren und Overlays wie ohlc, Kerzenstock, gleitenden Durchschnitt, sma, ema, wma, macd, Bollinger Bands, Zeitauswahl usw. In der Statistik ist ein gleitender Durchschnitt (gleitender Durchschnitt oder laufender Durchschnitt) eine Berechnung Analysieren Datenpunkte, indem sie eine Reihe von Mittelwerten von verschiedenen Teilmengen des vollständigen Datensatzes erstellen. Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Fluktuationen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Kurzzeit und Langzeit hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend eingestellt. Zum Beispiel wird es oft in der technischen Analyse von Finanzdaten, wie Aktienkurse, Renditen oder Handelsvolumen verwendet. Es wird auch in der Volkswirtschaft verwendet, um das Bruttoinlandsprodukt, die Beschäftigung oder andere makroökonomische Zeitreihen zu untersuchen. Register-Plugin StockPlugin in der Sichtprojektion. Add Stock in Plugin dann Register Layouts wie StockMovingAverageLayer oder StockWeightedMovingAverageLayer oder StockExponentialMovingAverageLayer als gleitende durchschnittliche Kurven dieser Aktien auf Zeitraum. Fall eines einfachen gleitenden Durchschnitts In Finanzanwendungen ist ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) der ungewichtete Durchschnitt der vorhergehenden n Daten. Allerdings wird in der Wissenschaft und Technik der Mittelwert normalerweise aus einer gleichen Anzahl von Daten auf beiden Seiten eines zentralen Wertes genommen. Dies stellt sicher, dass Variationen in dem Mittel mit den Variationen in den Daten ausgerichtet sind, anstatt zeitlich verschoben zu werden. Ein Beispiel eines einfachen, gleich gewichteten laufenden Mittelwertes für eine n-Tage-Stichprobe des Schlusskurses ist der Mittelwert der vorangegangenen n-Tage-Schlusskurse. Gewichteter Durchschnittswert Ein gewichteter Durchschnitt ist ein Durchschnitt, der Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte an die Daten zu liefern Verschiedenen Positionen im Probenfenster. Mathematisch ist der gleitende Durchschnitt die Faltung der Nullpunkte mit einer festen Gewichtungsfunktion. In der technischen Analyse der Finanzdaten hat ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) die spezifische Bedeutung von Gewichten, die in der arithmetischen Progression abnehmen. In einem n-Tage-WMA hat der letzte Tag das Gewicht n, das zweitletzte n & sub1; usw. bis zu einem. Fall von Exponential Moving Average Eine Art von gleitendem Durchschnitt, die einem einfachen gleitenden Durchschnitt ähnlich ist, mit der Ausnahme, dass mehr Gewicht auf die neuesten Daten gegeben wird. Der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt bekannt. Diese Art von gleitendem Durchschnitt reagiert schneller auf die jüngsten Preisveränderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu schaffen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Für diese Fallstudie suchen wir historische Aktienkurse am nasdaq-Markt. Zum Beispiel slv, die die iShares Silver Trust (der Trust) versucht, in der Regel widerspiegeln die Performance des Preises von Silber. Gehen Sie in historischen Menü-Bereich und nach re Bestellung dieser Geschichte haben wir slv historischen Preisen von Jahren aufgeteilt. Lagerposition wird durch Eigenschaften definiert: Befestigung. Das Fixierungsdatum niedrig. Den niedrigsten Preis über eine Zeiteinheit (z. B. einen Tag oder eine Stunde) hohen Preis. Der höchste Preis über eine Zeiteinheit (), z. B. Einen Tag oder eine Stunde) offenen Preis. Der Eröffnungskurs (z. B. für eine Tageskarte das wäre der Startpreis für diesen Tag) enger Preis. Der Schlusskurs für diese Zeit Festlegung Zeitraum Volumen. Die Anzahl der Aktien oder Kontrakte, die in einem Wertpapier oder einem Gesamtmarkt gehandelt werden. Der nicht blockierende UI-Prozess setzt voraus, dass wir eine Webarbeit verwenden, die asynchron alle historischen Datenteile lädt. Können wir diese Lager Arbeiter, die die Daten-Download-Verarbeitung und die Lager-Loader, die die geladenen Daten verwaltet verwendet. Erstellen Sie zunächst HTML-Dokument. Ermöglicht die Erstellung von Funktionen JenScript JS - JavaScript HTML5SVG-Diagramm Data Visualization LibraryIm mit d3, um einige Daten zu visualisieren. Einer meiner Datensätze mit der Form von: Datum, Wert, Datum, Wert, etc. springt um eine Menge, und Id wie ein gleitender Durchschnitt integriert werden. Ich fand diese Funktion von Stack Overflow als eine Lösung für die Berechnung der gleitenden Durchschnitt, aber ich fühle mich nicht richtig mit ihm, weil (1) Ich verstehe nicht, wie es funktioniert, und (2). Es scheint nicht mit meinen Daten zu arbeiten. Erstellen Sie eine Funktion mit den Params eines 1D-Arrays und einen Schritt, der entscheidet, wie viele Werte Sie zu jedem einzelnen Mittelpunkt verwenden. Das Array an (etwas), ich weiß, ist ein Platzhalter-Operator, wie von OCaml, und idx ist die id Scheint wie wnd steht für Fenster, so dass die Teilmenge der Daten als Mittelwert-Fenster für den ersten gleitenden Mittelpunkt zu verwenden . Eigentlich Berechnung der Durchschnitt. Insgesamt. Ich denke, meine große Frage ist, geht durch diese Funktion, es scheint, wie seine für die Suche nach dem gleitenden Durchschnitt eines 1D-Array. Um es zu verwenden, muss ich meine Daten in ein 1D-Array umwandeln, oder gibt es eine Möglichkeit, die Funktion selbst leicht ändern Im mit einer harten Zeit, die Funktion zu ändern, weil syntaktisch seine ein wenig verwirrend. Gefragt Mai 30 14 bei 11:51 Ich muss zustimmen, dass dieser Code ein wenig verwirrend ist. Wenn ich richtig verstehe es funktioniert mit 1D-Arrays Und youd wie es mit 2D-Arrays zu arbeiten. Ich vermute, Sie möchten eine movingWindowAvg mit Wert haben. Map () ist eine Funktion, die durch Ihr Array schlingt. Also für die erste Schleife. 0,0 und idx 0. dann für die zweite Schleife 1,1 und idx 1. Um den richtigen Wert für zu erhalten. Alles, was Sie tun müssen, ist 1 Ich habe eine kleine Konvertierungsfunktion, um Ihre geschnittenen 2D-Array wnd auf 1D-Array zu verwandeln, da ich nicht wirklich wissen, wie d3 funktioniert. IsNaN (Ergebnis) prüft nur, ob das Ergebnis keine Zahl ist und gibt ihm eine Zahl. Moving Average Funktion resultmovingmean (data, window, dim, option) berechnet einen zentrierten gleitenden Durchschnitt der Datenmatrixdaten über eine im Fenster angegebene Fenstergröße In dim Dimension, mit dem Algorithmus in der Option angegeben. Dim und Option sind optionale Eingänge und werden standardmäßig auf 1. Dim und option optionale Eingänge können ganz übersprungen werden oder können durch a ersetzt werden. Beispielsweise gibt movingmean (data, window) die gleichen Ergebnisse wie movingmean (data, window, 1,1) oder movingmean (data, window ,, 1). Die Größe und Dimension der Eingabedatenmatrix ist nur durch die maximale Matrixgröße für Ihre Plattform begrenzt. Das Fenster muss eine ganze Zahl sein und sollte ungerade sein. Wenn das Fenster gerade ist, wird es auf die nächstniedrigere ungerade Zahl abgerundet. Funktion berechnet den gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelpunkt und (Fenster-1) 2 Elementen vor und nach der angegebenen Dimension. An den Rändern der Matrix wird die Anzahl der Elemente vor oder nachher reduziert, so dass die tatsächliche Fenstergröße kleiner als das angegebene Fenster ist. Die Funktion ist in zwei Teile, ein 1d-2d-Algorithmus und ein 3D-Algorithmus gebrochen. Dies wurde getan, um die Lösungsgeschwindigkeit zu optimieren, insbesondere in kleineren Matrizen (d. H. 1000 x 1). Ferner werden mehrere verschiedene Algorithmen für das Problem 1d-2d und 3d bereitgestellt, da in bestimmten Fällen der Standardalgorithmus nicht der schnellste ist. Dies geschieht typischerweise, wenn die Matrix sehr breit ist (d. h. 100 x 100000 oder 10 x 1000 x 1000), und der gleitende Durchschnitt wird in der kürzeren Dimension berechnet. Die Größe, bei der der Standardalgorithmus langsamer ist, hängt vom Computer ab. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags für Diese Datei Bitte anmelden, um Tags zu speichern. Bitte melden Sie sich an, um einen Kommentar oder eine Bewertung hinzuzufügen. Kommentare und Bewertungen (8) Die Funktion befasst sich mit Enden, indem sie den nachlaufenden oder führenden Teil des Fensters beschneiden und zu einem anfänglichen oder nachlaufenden gleitenden Durchschnitt anstelle eines zentrierten Bildes übergehen. Um mit dem Beispiel zu gehen, das Sie in Ihrem Kommentar gegeben haben, wenn die Fenstergröße 3 ist, dann in einer Mitte von 1 die Funktion Mittelwerte von Daten von den Punkten 1 und 2 an einer Mitte von 2 Punkten 1, 2 und 3 werden in einer Mitte von 9 gemittelt Die Punkte 8, 9 und 10 werden gemittelt und in einer Mitte von 10 (angenommen, der Vektor hat 10 Einträge) werden die Punkte 9 und 10 gemittelt. Wie bewegt sich movingmean mit den Enden? Fängt es mit einer Fenstergröße an, die nur Punkt 1 bei 1, dann 3 Punkte bei Punkt 2, dann Erhöhung in Fenstergröße bis die Fenstergröße ist, die in der Funktionseingabe spezifiziert ist, beginnen Danke. Nett und einfach. Vielen Dank. Gute Arbeit Sehr nützlich, wie Stephan Wolf sagte. Gerade was ich lookin für war. Zentrierter gleitender Durchschnitt, der in der Lage ist, in einem Diagramm über die gesamte Breite zu arbeiten, ohne die Fenstergröße des Filters zu betrachten und den Anfang zu bewegen. Große Beschleunigung der Geschwindigkeit der Ingenieur-und Wissenschaft MathWorks ist der führende Entwickler der mathematischen Computing-Software für Ingenieure und Wissenschaftler.
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