R moving average sma

Média Móvel Simples - SMA A média móvel simples é customizável, uma vez que pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança para um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo Este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências atuais de preços eo potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Isto é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão em store. Moving 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. Compartilhe isto: Navegação de posts Navegação de comentários Navegação de comentários Melhor que Média Média Simples (Média) Em R a série pode ser representada como um vetor. A média da série é 10. média (v) A quantidade 8220error8221 que cada entrada no vector difere da média pode ser calculada como se segue. S 8211 mean (s) Este valor pode servir de base para uma medida para determinar a adequação de um modelo (Error Squared). (V 8211 mean (v)) 2 Finalmente, a soma ou média desses resultados pode ser usada para calcular valores que representam o ajuste total (ou quantidade de erro) para a estimativa. Soma ((v 8211 mean (v)) 2) SSE8221 é a soma dos erros quadrados. Média ((v 8211 média (v)) 2) MSE8221 é a média dos erros quadrados. Agora que temos valores simples que indicam o quão boa é uma estimativa para um conjunto, podemos testar com outros valores. Em vez de escrever um cálculo inteiro de cada vez, podemos criar uma função em R e aplicar a função a cada valor em um vetor. Para comparar a estimativa (10) com 7, 9 e 12. Analisando dados de séries temporais Uma série de tempo é simplesmente uma seqüência de pontos de dados no tempo. Os dados da série temporal possuem características únicas que permitem processá-la de forma semelhante independentemente dos dados subjacentes representados. Muitas disciplinas lidam com este tipo de dados, incluindo estatísticas, processamento de sinais, econometria e finanças matemáticas. Esses dados aparecem nos negócios em relação à previsão de vendas, análise orçamentária, projeções de rendimento e na arena de controle de qualidade do processo. Em outras entradas de blog, eles são usados ​​em relação à análise de mercado de ações e dados econômicos. São relevantes para sites da Web e estão disponíveis por meio de ferramentas como o Google Analytics. Assim, dados de séries temporais são amplamente aplicáveis, mas têm características comuns, independentemente da sua aplicação. Pode ser analisado para identificar suas características e padrões. Isso geralmente leva à previsão em que um modelo é usado para prever eventos futuros com base em dados passados. Todos os dados de séries temporais têm as seguintes qualidades comuns: uma ordenação temporal natural, muitas vezes os eventos próximos são geralmente mais estreitamente relacionados que os mais distantes na maioria dos casos, pressupõe-se que os valores passados ​​influenciam os valores futuros (e não o contrário) geralmente Espaçados em intervalos uniformes O conjunto de dados com o qual estamos trabalhando é um pouco estranho a considerar como uma série de tempo 8211 um fornecedor não é uma unidade de tempo. No entanto, é útil para fazer o ponto que uma 8220simple8221 média (ou média) de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para quando não há tendências. Não sei o que fazer com isso. Eu enviei um email ao governo e pedi esclarecimentos. Vou postar a resposta aqui se eu receber uma resposta. Em R, um vetor pode ser convertido em um objeto de série de tempo da seguinte maneira: Média Móvel Uma média móvel é descrita no Manual NIST e também é referida como 8220smoothing8221 8211 um termo que aparece em ggplot2 (geomsmooth). Há uma miríade de funções disponíveis em R que envolve algum tipo de cálculo retardado de uma série de números. Um exemplo simples que quase faz o truque envolve rollapply: rollapply (s, 3, mean) Isso funciona, mas não está claro que as duas primeiras entradas foram ignoradas. Se você der uma olhada no código dentro de 8230, você pode ter uma idéia da verificação adicional e da verificação de erros (que responde por valores ausentes no início da lista). Para ver a fonte, basta inserir o nome da função sem qualquer parêntese: Você pode detalhar os métodos chamados internamente neste caso: Com este método disponível, podemos calcular o Erro eo Erro Quadrado: s 8211 SMA (s, 3) Erro (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Erro quadrado Observe que a média calculada substituiu as entradas em falta como zeroes8230 x (s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt - 0 mean X) Oh 8211 no caso de você estava interessado no enredo: Nunca perca uma atualização Inscrever-se para R-blogueiros para receber e-mails com os últimos posts R. (Você não verá esta mensagem novamente.)