Med Bevegelig Gjennomsnitt Avvik

Nedenfor kan du se min C-metode for å beregne Bollinger Bands for hvert punkt som beveger gjennomsnittet, oppbåndet, nedbåndet. Som du kan se, bruker denne metoden 2 for sløyfer for å beregne den bevegelige standardavviket ved hjelp av glidende gjennomsnitt. Det pleide å inneholde en ekstra sløyfe å beregne det bevegelige gjennomsnittet i løpet av de siste n-periodene Denne jeg kunne fjerne ved å legge til den nye punktverdien til totalverdien ved begynnelsen av løkken og fjerne i-n-punktverdien på slutten av sløyfen. Mitt spørsmål er nå i utgangspunktet Can Jeg fjerner den gjenværende indre sløyfen på en lignende måte som jeg klarte med det bevegelige gjennomsnittet. Skrevet den 31 januar kl 21. 45. Svaret er ja, du kan I midten av 80 s utviklet jeg bare en slik algoritme trolig ikke original i FORTRAN for en prosessovervåking og kontrollapplikasjon Dessverre var det over 25 år siden, og jeg husker ikke de eksakte formlene, men teknikken var en forlengelse av den for å flytte gjennomsnitt, med andre ordreberegninger i stedet for bare lineære. Etter å ha sett en t koden din, jeg tror jeg kan se hvordan jeg gjorde det igjen da Legg merke til hvordan din indre sløyfe gjør en sum av kvadrater. på samme måte som gjennomsnittet ditt må ha opprinnelig hatt en sum av verdier de eneste to forskjeller er rekkefølgen sin makt 2 i stedet for 1 og at du trekker gjennomsnittsverdien hver verdi før du kvitterer det. Nå som kan se uadskillelig, men faktisk kan de skilles. Nå er første termen bare en Sum of Squares, du håndterer at på samme måte som du gjør summen av Verdier for gjennomsnittet Siste periode k 2 n er bare gjennomsnittlig kvadrert ganger perioden Siden du deler resultatet med tiden uansett, kan du bare legge til den nye gjennomsnittskvadrat uten ekstra sløyfe. Endelig, i andre sikt SUM -2 vik, siden SUM vi totalt kn kan du da endre det inn i dette. eller bare -2 k 2 n som er -2 ganger gjennomsnittet kvadrert, når perioden n er delt ut igjen Så den endelige kombinasjonsformelen er. sørg for å sjekke gyldigheten av dette, siden jeg henter det fra toppen av hodet mitt. Og innlemming i koden din bør se slik ut. Problemet med tilnærminger som beregner summen av kvadrater er at det og kvadratet av summer kan bli ganske stor, og beregningen av forskjellen deres kan introdusere en veldig stor feil, så la oss tenke på noe bedre. For hvorfor dette er nødvendig, se Wikipedia-artikkelen om algoritmer for beregning av varians og John Cook på teoretisk forklaring på numeriske resultater. første , i stedet for å beregne stddev let s fokus på variansen Når vi har variansen, er stddev bare kvadratroten av variansen. Anta at dataene er i en gruppe kalt x rullende et n-stort vindu med en man kan tenke på som fjerne verdien av x 0 og legge til verdien av xn La s angi gjennomsnittene av x 0 x n-1 og x 1 xn med henholdsvis Differansen mellom variansene av x 0 x n-1 og x 1 xn er etter avbryter noen vilkår og applyin ga-ab ab. Derfor er variansen forstyrret av noe som ikke krever at du opprettholder summen av kvadrater, noe som er bedre for numerisk nøyaktighet. Du kan beregne gjennomsnittet og variansen en gang i begynnelsen med en ordentlig algoritme Welford s metode Etter at hver gang du må erstatte en verdi i vinduet x 0 med en annen xn, oppdaterer du gjennomsnittet og variansen som dette. Takk for dette, jeg brukte det som grunnlag for en implementering i C for CLR, oppdaget jeg at i praksis , kan du oppdatere slik at newVar er et veldig lite negativt tall, og sqrt mislykkes, jeg introduserte en hvis å begrense verdien til null for dette tilfellet Ikke ide, men stabil Dette skjedde når hver verdi i vinduet hadde samme verdi som jeg brukte en vindusstørrelse på 20 og verdien i spørsmålet var 0 5, hvis noen ønsker å prøve og reprodusere denne Drew Noakes 26. juli 13 på 15. 25. Jeg har brukt commons-math og bidratt til det biblioteket for noe som ligner på dette s åpen kilde, porting til C burde b e lett som kjøpt kake har du prøvd å lage en kake fra bunnen av. Sjekk det ut. De har en StandardDeviation-klasse. Gå til town. answered 31. januar kl. 21 48. Du er velkommen. Beklager jeg ikke fikk svaret du leter etter jeg Det var absolutt ikke meningen at jeg skulle foreslå å portere hele biblioteket. Bare minimumskoden som skulle være noen få hundre linjer eller så. Vær oppmerksom på at jeg ikke har noen anelse om hvilke lovlige opphavsrettsbegrensninger apache har på den koden, så du må sjekke det ut hvis du forfølger det, her er linken slik at variansen fastmath jason jan 31 13 på 22 36. viktigste informasjonen er allerede gitt ovenfor --- men kanskje dette er fortsatt av generell interesse. et lite Java-bibliotek for å beregne glidende gjennomsnitt og standardavvik er tilgjengelig her. Implementeringen er basert på en variant av Welford s metode som er nevnt ovenfor. Metoder for å fjerne og erstatte verdier er avledet som kan brukes til å flytte verdifall. I praksis vil det bevegelige gjennomsnitt gi et godt estimat av Gjennomsnitt av tidsserier hvis gjennomsnittet er konstant eller sakte endring. Ved konstant gjennomsnitt vil den største verdien av m gi de beste estimatene til det underliggende gjennomsnittet. En lengre observasjonsperiode vil gjennomsnittlig utvirke virkningen av variabilitet. Formålet med å gi en mindre m er å tillate prognosen å svare på en endring i den underliggende prosessen For å illustrere foreslår vi et datasett som inkorporerer endringer i det underliggende gjennomsnittet av tidsserien Figuren viser tidsserien som brukes til illustrasjon sammen med den gjennomsnittlige etterspørsel fra hvilken serien ble generert Gjennomsnittet begynner som en konstant på 10 Begynner på tid 21, øker den med en enhet i hver periode til den når verdien av 20 på tiden 30 Da blir det konstant igjen Dataene blir simulert ved å legge til den gjennomsnittlige, en tilfeldig støy fra en normalfordeling med null gjennomsnitt og standardavvik 3 Resultatene av simuleringen er avrundet til nærmeste heltall. Tabellen viser de simulerte observasjonene som brukes for t han eksempel Når vi bruker bordet, må vi huske at det bare er kjent med tidligere data. Estimatene til modellparameteren, for tre forskjellige verdier av m, vises sammen med gjennomsnittet av tidsseriene i figur nedenfor Figuren viser gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig for hver gang og ikke prognosen. Forventningene vil skifte de bevegelige gjennomsnittskurver til høyre etter periodene. En konklusjon vises umiddelbart fra figuren. For alle tre estimatene ligger det bevegelige gjennomsnittet bak den lineære trenden, med laget økende med m Forsinkelsen er avstanden mellom modellen og estimatet i tidsdimensjonen På grunn av lavet, undervurderer det bevegelige gjennomsnittet observasjonene etter hvert som gjennomsnittet øker. Forskjellen mellom estimatoren er forskjellen på en bestemt tid i middelverdien av modellen og middelverdien forutsatt av det bevegelige gjennomsnittet Forspenningen når gjennomsnittet øker, er negativt For et redusert gjennomsnitt er forspenningen positiv. Laget i tid og bias introdusert i estimatet er funksjoner av m Jo større verdien av m er jo større størrelsen på lag og bias. For en kontinuerlig økende serie med trend a er verdiene av lag og forspenning av estimatoren for middelet gitt i ligningene nedenfor. Eksempelkurverne stemmer ikke overens med disse ligningene fordi eksempelmodellen ikke kontinuerlig øker, men det begynner som en konstant, endrer seg til en trend og blir konstant igjen. Også kurvenes påvirkning påvirkes av støyen. Det glidende gjennomsnittet prognose av perioder inn i fremtiden representeres ved å flytte kurvene til høyre. Lag og forspenning øker proporsjonalt. Ligningene nedenfor indikerer lag og forspenning av prognoseperioder inn i fremtiden sammenlignet med modellparametrene. Disse formlene er igjen for en tid serier med konstant lineær trend. Vi bør ikke bli overrasket over dette resultatet. Den glidende gjennomsnittlige estimatoren er basert på antagelsen om et konstant gjennomsnitt, og eksemplet har en lineær tr slutt i gjennomsnittet i en del av studietiden Siden realtidsserier sjelden vil adlyde forutsetningene til en hvilken som helst modell, bør vi være forberedt på slike resultater. Vi kan også konkludere fra figuren at støyens variabilitet har den største effekten for mindre m Estimatet er mye mer flyktig for det bevegelige gjennomsnittet på 5 enn det bevegelige gjennomsnittet på 20 Vi har de motstridende ønskene om å øke m for å redusere effekten av variabilitet på grunn av støyen og å redusere m for å gjøre prognosen mer responsiv til endringer i mean. The feilen er forskjellen mellom de faktiske dataene og den prognostiserte verdien. Hvis tidsseriene er virkelig en konstant verdi, er den forventede verdien av feilen null og variansen av feilen består av et begrep som er en funksjon av og et andre begrep som er variansen av støyen. Den første termen er variansen av gjennomsnittet estimert med en prøve av m observasjoner, forutsatt at data kommer fra en befolkning med konstant gjennomsnitt. Dette begrepet er mini mize ved å gjøre m så stor som mulig Et stort m gjør prognosen ikke til å reagere på en endring i de underliggende tidsseriene For å gjøre prognosen lydhør for endringer, ønsker vi m så liten som mulig 1, men dette øker feilvariasjonen. Praktisk prognose krever en mellomliggende verdi. Forecasting med Excel. The Forecasting add-in implementerer de bevegelige gjennomsnittlige formlene Eksemplet nedenfor viser analysen gitt av tillegget for prøvedata i kolonne B De første 10 observasjonene er indeksert -9 til 0 Sammenlignet med tabellen over blir periodindeksene skiftet med -10. De første ti observasjonene gir oppstartsverdiene for estimatet og brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet for periode 0 MA 10-kolonnen C viser de beregnede bevegelige gjennomsnittene. Den bevegelige gjennomsnittsparameteren m er i celle C3 Fore 1-kolonnen D viser en prognose for en periode inn i fremtiden Prognoseintervallet er i celle D3 Når prognoseperioden endres til et større tall, blir tallene i Fore c Oljen blir forskjøvet. Err 1-kolonnen E viser forskjellen mellom observasjonen og prognosen. Eksempelvis er observasjonen ved tidspunkt 1 6 Den prognostiserte verdien fra det bevegelige gjennomsnittet på tidspunktet 0 er 11 1 Feilen er da -5 1 Standardavviket og gjennomsnittlig avviksmodus beregnes i henholdsvis celler E6 og E7. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As et SMA-eksempel, betrakt en sikkerhet med følgende sluttkurser over 15 dager. Veil 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA vil gjennomsnittsføre sluttkursene for de første 10 dagene som det første datapunktet Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet og så videre som vist nedenfor. Som tidligere nevnt, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, jo større er lagdet. Således vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av lag enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lånet til MA som skal brukes, avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. De 200 - dag MA er mye etterfulgt av investorer og handelsmenn, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes for å være viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysser over. En stigende MA indikerer at sikkerheten er I en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish crossover som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en lengre periode MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.