Gleitender Mittelwert Ttr

Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen 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. Share this: Post navigation Kommentar Navigation Kommentar navigationMoving Mittelwerte SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie in den 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 zu entfernen (Standard), 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). HMA ein WMA der Differenz von zwei anderen WMAs, so dass es sehr reponsive. ALMA inspiriert durch Gaußfilter. Neigt dazu, weniger Gewicht auf die jüngsten Beobachtungen zu setzen, wodurch die Tendenz zum Überschwingen verringert wird. Ein Objekt derselben Klasse wie x oder Preis oder ein Vektor (wenn try. xts ausfällt) mit den Spalten: Einfacher gleitender Durchschnitt. Exponentieller gleitender Durchschnitt. Gewichteter gleitender Durchschnitt. Doppelt-exponentieller gleitender Durchschnitt. Elastischer, volumengewichteter gleitender Durchschnitt. Zero lag exponentiell gleitenden Durchschnitt. Volumengewogener gleitender Durchschnitt (wie VWAP). Volumengewogener Durchschnittspreis (wie VWMA). Variable Länge gleitenden Durchschnitt. Rumpf gleitender Durchschnitt. Arnaud Legoux gleitenden Durchschnitt. Einige Indikatoren (z. B. EMA, DEMA, EVWMA usw.) werden unter Verwendung der vorherigen Werte der Indikatoren berechnet und sind daher kurzfristig instabil. Wenn der Indikator mehr Daten empfängt, wird seine Ausgabe stabiler. Siehe Beispiel unten. Für EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glättungsverhältnis von 2 (n1). WilderTRUE verwendet Welles Wilders exponentielles Glättungsverhältnis von 1 n. 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. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Referenzen