Centrato Mobile Media Video

Come può spostare medie mobili avanti e indietro (wvideo) Spostamento di una media mobile non è così folle come può sembrare. In primo luogo, chartists potrebbero voler confrontare il prezzo corrente day39s contro i precedenti day39s movimento valore medio. Per fare questo, si ha la necessità di spostare la media mobile avanti di un periodo. In secondo luogo, una media mobile di 50 giorni è la media degli ultimi cinquanta giorni e alcuni chartists amano mostrare questo valore a metà del periodo di 50 giorni. Questo è anche conosciuto come una media mobile centrata. Chartists possono spostare un movimento in avanti medi (spostare) o all'indietro con l'aggiunta di una virgola e il numero di parametri. L'aggiunta di una virgola e un numero a una media mobile a 50 giorni (50,25) si sposterebbe in avanti di 25 periodi, che avrebbe messo in futuro. Una media mobile può essere spostata indietro facendo precedere il numero con un segno meno (50, -25). Ciò dovrebbe permettere di una media mobile a 25 periodi di ritorno, che avrebbe messo in mezzo del periodo di lookback (50 giorni). Il grafico in alto mostra una normale di 50 giorni SMA in blu, una media mobile avanti spostata in rosso e una media mobile centrata in verde. gli utenti SharpCharts possono anche spostare gli indicatori che utilizzano medie mobili. Questi includono le bande di Bollinger, canali Keltner, buste SMA e Canali Prezzo. L'esempio sopra mostra SMA Buste spostati avanti di un punto (10,1,1). L'extra 1 alla fine è il parametro spostamento. Questo allinea la barra di prezzo corrente con valore dell'indicatore yesterday39s. Questo è utile se si vuole sapere quando today39s azione di prezzo è sufficiente a rompere al di sopra o al di sotto dell'indicatore precedenti day39s value. Moving Medie e centrato medie mobili Un paio di punti sulla stagionalità in un orso serie storica a ripetere, anche se sembrano evidenti. Uno è che il termine 8220season8221 non necessariamente si riferiscono alle quattro stagioni dell'anno che derivano dalla inclinazione dell'asse Earth8217s. In analisi predittiva, 8220season8221 spesso significa proprio questo, perché molti dei fenomeni che studiamo variano insieme con la progressione della primavera l'inverno: le vendite di attrezzi inverno o estate, incidenza di alcune malattie diffuse, eventi meteorologici causati dalla posizione del corrente a getto e variazioni della temperatura dell'acqua nel Pacifico orientale, e così via. Allo stesso modo, gli eventi che si verificano regolarmente può agire come le stagioni meteorologiche, anche se hanno solo una connessione tenue per i solstizi e gli equinozi. turni di otto ore negli ospedali e nelle fabbriche spesso si esprimono in termini di incidenza di assunzioni e delle spese di energia lì, una stagione è lunga otto ore e il ciclo di stagioni ogni giorno, non ogni anno. Due date per imposte segnalare l'inizio di una marea di dollari in municipale, statale e tesorerie federali là, la stagione potrebbe essere lunghi (imposte sul reddito delle persone fisiche) un anno, sei mesi (tasse di proprietà in molti stati), trimestrale (molte imposte sulle società ), e così via. It8217s un po 'strano che abbiamo la parola 8220season8221 per riferirsi in generale al periodo regolarmente ricorrente di tempo, ma nessun termine generale per il periodo di tempo durante il quale si verifica un giro completo delle stagioni. 8220Cycle8221 è possibile, ma in analisi e previsione che termine è di solito intende un periodo di lunghezza indeterminata, come ad esempio un ciclo economico. In assenza di un termine migliore, I8217ve utilizzato period8221 8220encompassing in questo e capitoli successivi. Questo isn8217t solo meditabondo terminologica. I modi in cui identificare le stagioni e il periodo di tempo durante il quale le stagioni loro volta hanno reale, anche se spesso minore, implicazioni per il modo in cui misurare i loro effetti. Le sezioni seguenti illustrano come alcuni analisti variano il modo in cui calcolano le medie mobili a seconda che il numero di stagioni è pari o dispari. Utilizzando medie mobili Invece di medie semplici Supponiamo che una grande città sta prendendo in considerazione la riallocazione delle sue polizia stradale per affrontare al meglio l'incidenza della guida in stato alterato, che la città crede è in aumento. Quattro settimane fa, una nuova normativa è entrata in vigore, legalizzare il possesso e l'uso ricreativo di marijuana. Da allora, il numero giornaliero di arresti di traffico per DWI sembra essere trend up. A complicare le cose è il fatto che il numero degli arresti appare a picco il venerdì e il sabato. Per aiutare piano per esigenze di manodopera nel futuro, you8217d piacerebbe prevedere qualsiasi tendenza di fondo that8217s sia stabilita. You8217d piace anche cronometrare il dispiegamento di risorse per tener conto di qualsiasi stagionalità week-end legati that8217s in atto. Figura 5.9 ha i dati rilevanti si deve lavorare con. Figura 5.9 Con questo insieme di dati, ogni giorno della settimana costituisce una stagione. Anche semplicemente eyeballing il grafico in Figura 5.9. si può dire che l'andamento del numero di arresti quotidiani è in alto. You8217ll devono pianificare per espandere il numero di vigili urbani, e spero che i livelli tendenziali fuori presto. Inoltre, i dati conferma l'idea che più arresti si verificano normalmente il venerdì e il sabato, così il vostro allocazione delle risorse deve affrontare quei picchi. Ma è necessario quantificare la tendenza di fondo, per determinare il numero di polizia supplementari you8217ll deve portare avanti. È inoltre necessario quantificare la dimensione prevista dei picchi di fine settimana, per determinare quanti di polizia aggiuntive necessarie a guardare per i conducenti erratici in quei giorni. Il problema è che come ancora si don8217t sapere quanto l'aumento giornaliero è dovuto alla tendenza e quanto è dovuto in tal senso week-end. Si può iniziare con l'eliminazione del trend della serie storica. All'inizio di questo capitolo, in Medie 8220Simple stagionali, 8221 si è visto un esempio di come detrend una serie storica al fine di isolare gli effetti stagionali con il metodo di semplici medie. In questa sezione you8217ll vedere come fare in modo da utilizzare in movimento averages8212very probabilmente, l'approccio in movimento-medie è usato più spesso in analisi predittiva che è l'approccio semplice-medie. Ci sono varie ragioni per una maggiore popolarità delle medie, tra i quali in movimento, che l'approccio in movimento-medie non chiede al collasso i dati nel processo di quantificare una tendenza. Ricordiamo che l'esempio precedente ha reso necessario il collasso medie trimestrali di medie annuali, calcolare un trend annuale, e quindi distribuire un quarto del trend annuale attraverso ogni trimestre dell'anno. Questo passo è necessario per rimuovere tendenza dagli effetti stagionali. Al contrario, l'approccio in movimento-medie consente di detrend la serie storica senza ricorrere a questo tipo di macchinazione. Figura 5.10 mostra come il metodo movimento-medie funziona nel presente esempio. Figura 5.10 La media mobile nel secondo grafico chiarisce la tendenza di fondo. Figura 5.10 aggiunge una colonna media mobile, e una colonna per le stagionali specifici. ai dati impostati nella Figura 5.9. Entrambe le aggiunte richiedono qualche discussione. I picchi di arresti che si svolgono durante il fine settimana ti dà motivo di credere che you8217re lavorare con le stagioni che si ripetono una volta alla settimana. Pertanto, iniziare da ottenere la media del comprenda period8212that è, le prime sette stagioni, Lunedi a Domenica. La formula per la media nella cella D5, il primo disponibile media mobile, è la seguente: Questa formula viene copiato e incollato giù attraverso D29 delle cellule, in modo da avere 25 medie mobili basato su 25 piste di sette giorni consecutivi. Si noti che, al fine di mostrare sia la prima e le ultime osservazioni della serie tempo, ho nascosto le righe da 10 a 17. È possibile visualizzarla, se si vuole, in questo chapter8217s cartella di lavoro, disponibile sul sito web publisher8217s. Effettuare una selezione multipla di righe visibili 9 e 18, destro del mouse su una delle intestazioni di riga, e scegliere Scopri dal menu di scelta rapida. Quando si nasconde un file worksheet8217s, come I8217ve fatto in Figura 5.10. tutti i dati delineati nella righe nascoste è nascosta anche sul grafico. Le etichette di asse x identificare solo i punti di dati che appaiono sul grafico. Poiché ogni media mobile nella Figura 5.10 comprende sette giorni, nessun media mobile è accoppiato con i primi tre o finale tre osservazioni reali. Copiare e incollare la formula nella cella D5 un giorno a cella D4 si esaurisce observations8212there è alcuna osservazione registrata nella cella C1. Allo stesso modo, non vi è alcun media mobile registrato sotto D29 delle cellule. Copiare e incollare la formula in D29 D30 in richiederebbe un'osservazione nella cella C33, e nessuna osservazione è disponibile per il giorno in cui cellule rappresenterebbe. Sarebbe possibile, ovviamente, per accorciare la lunghezza della media mobile, per esempio, cinque invece di sette. Così facendo significherebbe che le formule a media mobile in Figura 5.10 potrebbe iniziare nella cella D4 invece di D5. Tuttavia, in questo tipo di analisi, si desidera che la lunghezza della media mobile uguale al numero di stagioni: sette giorni in una settimana per eventi che ricorrono settimanalmente implica una media mobile di lunghezza sette, quattro quarti in un anno per eventi che ripresentarsi ogni anno implica una media mobile di lunghezza quattro. Lungo linee simili, in genere quantificare gli effetti stagionali in modo tale che essi ammontano a zero entro il periodo di tempo che comprende. Come si è visto in questa prima sezione chapter8217s, su semplici medie, questo è fatto calcolando la media di (diciamo) i quattro trimestri in un anno, e poi sottraendo la media per l'anno da ogni figura trimestrale. Così facendo prevede che la totalità degli effetti stagionali è zero. A sua volta, that8217s utile perché mette gli effetti stagionali su un effetto estate comune footing8212a di 11 è il più dalla media come un effetto invernale di 821111. Se si vuole fare la media cinque stagioni invece di sette per ottenere il vostro media mobile, you8217re meglio fuori trovando un fenomeno che si ripete ogni cinque stagioni al posto di ogni sette. Tuttavia, quando si prende la media degli effetti stagionali più avanti nel processo, tali medie sono improbabili da sommare a zero. It8217s necessario a quel punto per ricalibrare o normalizzare. le medie in modo che la loro somma è pari a zero. Quando that8217s fatto, le medie stagionali medi esprimono l'effetto su un periodo di tempo di appartenenza ad una stagione particolare. Una volta normalizzata, le medie stagionali sono definiti gli indici stagionali che questo capitolo ha già detto più volte. You8217ll vedere come funziona avanti in questo capitolo, in 8220Detrending della serie con Moving Averages.8221 Capire Stagionali specifici Figura 5.10 mostra anche quelli che vengono chiamati stagionali specifiche della colonna E. Sono what8217s a sinistra dopo aver sottratto la media mobile dall'osservazione reale. Per avere un'idea di ciò che gli stagionali specifici rappresentano, prendere in considerazione la media mobile in cella D5. È la media delle osservazioni in C2: C8. Le deviazioni di ogni osservazione dalla media mobile (ad esempio, C2 8211 D5) sono garantiti per sommare a zero8212that8217s una caratteristica di una media. Pertanto, ciascuna deviazione esprime l'effetto di essere associato a quel particolare giorno durante la settimana. It8217s una determinata stagione, then8212specific perché la deviazione applica a quella particolare Lunedi o Martedì e così via, e stagionale perché in questo esempio we8217re trattare ogni giorno come se fosse una stagione in periodo comprendente una settimana. Perché ogni specifiche misure di stagione l'effetto di essere in quella stagione nei 224 confronti della media mobile per quel gruppo di (qui) sette stagioni, è possibile successivamente la media dei stagionali specifiche per un particolare stagione (per esempio, tutti i venerdì nella vostra serie temporali) per la stima che il generale season8217s, piuttosto che specifici, effetto. Tale media non è confuso da una tendenza di fondo della serie tempo, perché ogni specifica stagionale esprime una deviazione dal suo particolare media mobile. Allineamento delle medie mobili There8217s anche la questione di allineare le medie mobili con il set di dati originale. Nella Figura 5.10. Ho allineate ciascuna media mobile con il valore medio del campo di osservazioni che questa include. Così, per esempio, la formula in medie D5 cellule suddette osservazioni C2: C8, e ho allineato con la quarta osservazione, il punto medio della gamma media, ponendolo in fila 5. Questa disposizione è definita una media centrata movimento . e molti analisti preferiscono allineare ogni media mobile con il punto medio delle osservazioni che medie. Tenete a mente che, in questo contesto, si riferisce alla 8220midpoint8221 bel mezzo di un periodo di tempo: Giovedi è il punto medio di Lunedi a Domenica. Non si riferisce alla mediana dei valori osservati, anche se naturalmente potrebbe funzionare in questo modo in pratica. Un altro approccio è la media mobile di trascinamento. In tal caso, ogni media mobile è allineato con l'osservazione finale che averages8212and quindi percorsi dietro i suoi argomenti. Questo è spesso la disposizione preferita, se si desidera utilizzare una media mobile come una previsione, come si fa con livellamento esponenziale, perché la vostra media finale in movimento si verifica in coincidenza con l'osservazione finale disponibile. Medie mobili centrate con numeri pari di Seasons Noi di solito adottano una procedura speciale quando il numero di stagioni è ancora piuttosto che dispari. That8217s lo stato tipico delle cose: Ci tendono ad essere numeri pari delle stagioni nel periodo che comprende per le stagioni tipici come mesi, quarti, e periodi quadriennali (per le elezioni). La difficoltà con un numero pari di stagioni è che non vi è alcun punto medio. Due non è il punto medio di una gamma a partire da 1 e fino a 4, e nessuno dei due è 3 se si può dire di avere uno, il suo punto medio è 2,5. Sei non è il punto medio di 1 a 12, e nessuno dei due è 7 suo punto medio puramente teorica è 6.5. A fare da se esiste un punto medio, è necessario aggiungere uno strato di media in cima alle medie mobili. Vedere la Figura 5.11. Figura 5.11 Excel offre diversi modi per calcolare una media mobile centrata. L'idea alla base di questo approccio per ottenere un movimento that8217s media incentrate su un punto centrale esistente, quando there8217s un numero pari di stagioni, è quello di tirare che punto medio in avanti da mezza stagione. Si calcola una media mobile che sarebbe centrato a, diciamo, il terzo punto nel tempo se cinque stagioni invece di quattro costituivano un giro completo del calendario. That8217s fatto prendendo due medie mobili consecutivi e media. Quindi, in Figura 5.11. there8217s una media mobile in cella E6 che le medie dei valori in D3: D9. Perché ci sono quattro valori stagionali in D3: D9, la media mobile a E6 è pensato come centrato alla stagione immaginario 2,5, mezzo punto breve della prima stagione candidato disponibili, 3. (stagioni 1 e 2 non sono disponibili come punti medi per mancanza di dati a media prima stagione 1.) Si noti, però, che la media mobile a medie E8 cella i valori in D5: D11, la seconda attraverso il quinto nella serie storica. Tale media è centrato a (immaginario) il punto 3.5, un periodo pieno avanti rispetto alla media centrata a 2,5. Con una media di due medie mobili, in modo che il pensiero va, si può tirare il punto centrale della prima media mobile in avanti di mezzo punto, da 2.5 a 3. That8217s ciò che le medie di colonna F di Figura 5.11 lo fanno. Cellulare F7 fornisce la media delle medie mobili a E6 e E8. E la media in F7 è allineato con il terzo punto dati in serie temporale originale, nella cella D7, sottolineare che la media è centrato su quella stagione. Se si espande la formula in F7 delle cellule così come le medie mobili a celle E6 e E8, you8217ll vedere che si rivela essere una media ponderata dei primi cinque valori della serie storica, con il primo e il quinto valore dato un peso di 1, e dalla seconda alla quarta valori forniti un peso di 2. Questo ci porta ad un modo più rapido e più semplice da calcolare una media mobile centrata con un numero pari di stagioni. Sempre in Figura 5.11. i pesi sono memorizzati nella gamma H3: H11. Questa formula restituisce la media prima centrato in movimento, in I7 cellule: Questa formula restituisce 13,75. che è identico al valore calcolato dalla formula double-media F7 cellule. Facendo riferimento ai pesi assoluti, mediante Giusto in tempo H3: H11. è possibile copiare la formula e incollarla giù nella misura necessaria per ottenere il resto delle medie mobili centrate. L'eliminazione del trend della serie con medie mobili Una volta sottratte le medie mobili dalle osservazioni originali per ottenere le specifiche stagionali, è stata rimossa la tendenza di fondo della serie. What8217s lasciati nelle stagionali specifico è normalmente una serie orizzontale stazionario con due effetti che causano gli stagionali specifici partono da una linea assolutamente diritto: gli effetti della stagionalità e errore casuale nelle osservazioni originali. Figura 5.12 mostra i risultati di questo esempio. Figura 5.12 Gli effetti stagionali specifici per Venerdì e Sabato rimangono chiaro nella serie Detrended. Il grafico superiore della figura 5.12 mostra le osservazioni quotidiane originali. Sia la tendenza al rialzo generale e il fine settimana i picchi stagionali sono chiari. Il grafico in basso mostra i stagionali specifici: il risultato l'eliminazione del trend della serie originale con un filtro a media mobile, come descritto in precedenza in 8220Understanding Seasonals.8221 specifico Si può vedere che la serie Detrended è ormai praticamente orizzontale (una linea di tendenza lineare per gli stagionali specifici ha una leggera tendenza verso il basso), ma gli stagionali venerdì e sabato i picchi sono ancora al loro posto. Il passo successivo è quello di andare oltre le specifiche stagionali agli indici stagionali. Vedere la Figura 5.13. Figura 5.13 Gli specifici effetti Stagionali vengono prima media e poi normalizzati per raggiungere gli indici stagionali. Nella Figura 5.13. le stagionali specifici in colonna E vengono riorganizzati in forma di tabella mostrata nella gamma H4: N7. Lo scopo è quello di rendere più facile calcolare le medie stagionali. Tali medie sono mostrati in H11: N11. Tuttavia, i dati in H11: N11 sono medie, non deviazioni da una media, e quindi ci aspettiamo che can8217t per riassumere a zero. Abbiamo ancora bisogno di regolare in modo che essi esprimono deviazioni da un grande media. Che grande media appare nella cella N13, ed è la media delle medie stagionali. Possiamo arrivare gli indici stagionali sottraendo la media generale in N13 da ciascuna delle medie stagionali. Il risultato è nell'intervallo H17: N17. Questi indici stagionali non sono specifici per un particolare media mobile, come è il caso con i seasonals specifiche della colonna E. Poiché they8217re basata sulla media di ogni istanza di una data stagione, esprimono l'effetto medio di una data stagione di tutti i quattro settimane in serie storica. Inoltre, essi sono misure di season8217s8212here, un day8217s8212effect sugli arresti di traffico nei 224 confronti della media per un periodo di sette giorni. Ora possiamo usare tali indici stagionali per destagionalizzare la serie. We8217ll utilizzare la serie destagionalizzata per ottenere previsioni per mezzo di regressione lineare o del metodo di smoothing Holt8217s serie trend (discussa nel capitolo 4). Poi aggiungiamo semplicemente gli indici stagionali nuovamente dentro le previsioni per reseasonalize loro. Tutto questo appare in Figura 5.14. Figura 5.14 Dopo avere gli indici stagionali, gli ultimi ritocchi applicati qui sono le stesse come nel metodo di semplici medie. I passi illustrati nella Figura 5.14 sono sostanzialmente uguali a quelli delle figure 5.6 e 5.7. discusso nelle sezioni seguenti. Destagionalizzare le osservazioni Sottrarre gli indici stagionali dalle osservazioni originali per destagionalizzare i dati. È possibile farlo come mostrato in Figura 5.14. in cui le osservazioni originali e gli indici stagionali sono disposti come due elenchi iniziano nella stessa riga, colonne C e F. Questa disposizione rende più facile per strutturare i calcoli. È anche possibile fare la sottrazione, come mostrato in Figura 5.6. in cui le osservazioni originali trimestrali (C12: F16), gli indici trimestrali (C8: F8), ed i risultati destagionalizzati (C20: F24) sono mostrati in un formato tabulare. Tale accordo rende un po 'più facile mettere a fuoco gli indici stagionali e le trimestrali deseasoned. Previsione dalle osservazioni destagionalizzato In Figura 5.14. le osservazioni destagionalizzate sono nella colonna H, e nella Figura 5.7 they8217re nella colonna C. Indipendentemente dal fatto che si desidera utilizzare un approccio di regressione o di un approccio lisciatura alla previsione, it8217s meglio per organizzare le osservazioni destagionalizzato in un elenco a colonna singola. Nella Figura 5.14. le previsioni sono nella colonna J. La seguente formula di matrice viene inserito nella gamma J2: J32. All'inizio di questo capitolo, ho fatto notare che se si omette l'argomento-valori x dal TREND () function8217s argomenti, Excel fornisce i valori di default 1. 2. n. dove n è il numero di valori y. Nella formula appena dato, H2: H32 contiene 31 valori y. Poiché l'argomento normalmente contiene i valori x manca, Excel fornisce i valori di default 1. 2. 31. Questi sono i valori che desidera utilizzare in ogni caso, nella colonna B, in modo che la formula come data è equivalente a TREND (H2: H32, B2: B32). E that8217s la struttura utilizzata in D5: D24 di Figura 5.7: Effettuare la previsione One-Step-Ahead Finora avete organizzato per le previsioni delle serie temporali destagionalizzato da t 1 a t 31 nella Figura 5.14. e da t 1 a t 20 nella Figura 5.7. Tali previsioni costituiscono informazioni utile per vari scopi, tra cui valutare l'accuratezza delle previsioni mediante un'analisi RMSE. Ma il vostro scopo principale sta prevedendo almeno il prossimo, periodo di tempo ancora inosservata. Per ottenere questo, si potrebbe prima previsione del trend () o la funzione REGR. LIN () se you8217re utilizzando la regressione, o dalla formula livellamento esponenziale se you8217re utilizzando il metodo Holt8217s. Quindi è possibile aggiungere l'indice stagionale associata alla previsione di regressione o di levigatura, per ottenere una previsione che include sia la tendenza e l'effetto stagionale. Nella Figura 5.14. si ottiene la regressione previsto nel J33 cella con questa formula: In questa formula, i valori y in H2: H32 sono gli stessi in altra tendenza () formule nella colonna J. così sono i (default) di 1-valori X attraverso 32. Ora, però, si fornisce un nuovo valore x come terzo argomento function8217s, che dite TREND () per cercare in B33 delle cellule. It8217s 32. il successivo valore di t. E Excel restituisce il valore 156,3 in J33 cellulare. La funzione TENDENZA () nella cella di J33 sta dicendo Excel, in effetti, 8220Calculate l'equazione di regressione per i valori in H2: H32 regredita sui valori t da 1 a 31. Applicare questa equazione di regressione per il nuovo X-valore di 32 e restituire il result.8221 You8217ll trovare lo stesso approccio adottato in D25 cella di Figura 5.7. dove la formula per ottenere la previsione one-step-ahead è questo: Aggiungere gli indici stagionali Back In Il passo finale è quello di reseasonalize le previsioni aggiungendo gli indici stagionali per le previsioni di tendenza, invertendo quello che hai fatto quattro passi indietro quando si sottrazione del gli indici delle osservazioni originali. Questo viene fatto in colonna F in Figura 5.7 e colonna K in Figura 5.14. Don8217t dimenticare di aggiungere l'indice stagionale appropriata per la previsione di uno stadio-avanti, con i risultati mostrati in F25 cella nella Figura 5.7 e in K33 cella nella Figura 5.14. (I8217ve ombreggiato le cellule one-step-ahead sia in Figura 5.7 e la Figura 5.14 per evidenziare le previsioni.) Si possono trovare classifiche di tre rappresentazioni dei dati di arresto del traffico nella Figura 5.15. la serie destagionalizzata, la previsione lineare dai dati destagionalizzate, e le previsioni reseasonalized. Si noti che le previsioni incorporano sia la tendenza generale dei dati originali e le sue punte FridaySaturday. Figura 5.15 Charting the resultmovingmean funzione forecasts. Moving media (dati, finestra, fioca, opzione) calcola una media mobile centrata dei dati di matrice dati utilizzando una dimensione della finestra specificata nella finestra nella dimensione fioca, utilizzando l'algoritmo specificato in opzione. Dim e l'opzione sono ingressi opzionali e sarà di default 1. Dim e opzionali ingressi opzionali possono essere saltati del tutto o si può sostituire con un. Per esempio movingmean (dati, finestra) darà gli stessi risultati come movingmean (dati, finestra, 1,1) o movingmean (dati, la finestra ,, 1). Ingresso dimensione della matrice dei dati e la dimensione è limitata solo dalla dimensione massima della matrice per la piattaforma. Finestra deve essere un numero intero e deve essere dispari. Se la finestra è anche in questo caso viene arrotondato al successivo numero più basso dispari. Funzione calcola la media mobile incorpora un punto centrale e (finestra-1) 2 elementi prima e dopo nella dimensione specificata. Ai bordi della matrice il numero di elementi prima o dopo vengono ridotti in modo che la dimensione effettiva finestra è inferiore alla finestra specificata. La funzione viene suddiviso in due parti, un algoritmo 1d-2d e un algoritmo 3d. Questo è stato fatto per ottimizzare la velocità soluzione, soprattutto in matrici più piccole (cioè 1000 x 1). Inoltre, diversi algoritmi differenti al problema 1D-2D e 3D sono forniti come in alcuni casi, l'algoritmo di default non è il più veloce. Questo accade in genere quando la matrice è molto ampia (cioè 100 x 100000 o 10 x 1000 x 1000) e la media mobile si sta calcolato nella dimensione più corta. La dimensione in cui l'algoritmo predefinito è più lenta dipenderà dal computer. MATLAB 7.8 (R2009a) tag per questo file il login per etichettare i file. Effettua il login per aggiungere un commento o valutazione. Commenti e voti (8) Le offerte funzione con le estremità di clipping la finale o portano parte della finestra e la transizione a un iniziale o finale media mobile invece di uno centrato. Per andare con l'esempio che ha dato nel tuo commento, se la dimensione della finestra è di 3 poi in un centro di 1 i dati di medie funzione ai punti 1 e 2 in un centro di 2 punti 1, 2, e 3 sono in media in un centro di 9 punti 8, 9, e 10 sono in media e in un centro di 10 (lascia supporre il vettore dispone di 10 voci) i punti 9 e 10 sono in media. Come gestisce movingmean con le estremità fa iniziare con una dimensione della finestra che comprende solo punto 1 a 1, poi 3 punti al punto 2, quindi aumentando di dimensioni della finestra fino a quando le dimensioni della finestra è quella specificata nella funzione di ingresso Grazie. Nizza e semplice. Grazie. Buon lavoro Molto utile, come ha detto Stephan Wolf. Proprio quello che mi è stato lookin per. media mobile centrata in grado di lavorare in una trama su tutta la larghezza, senza dover cercare dimensione di finestra del filtro e spostando l'inizio. Grande Accelerare il ritmo di MathWorks di ingegneria e scienza è lo sviluppatore leader di software per il calcolo matematico per gli ingegneri e medie scientists. Moving: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, le medie mobili sono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta la vostra strategia.