Glidande Medelvärde Alternativ

Ladda ner movAv m se också movAv2 - en uppdaterad version som tillåter viktning. Beskrivning Matlab innehåller funktioner som kallas movavg och tsmovavg-tidsserie glidande medelvärde i Financial Toolbox, movAv är utformad för att replikera grundläggande funktionalitet för dessa. Koden här ger ett bra exempel på hantering Indexer inuti slingor som kan vara förvirrande för att börja med att jag medvetet har hållit koden kort och enkel att hålla denna process klar. movAv utför ett enkelt glidande medelvärde som kan användas för att återställa bullriga data i vissa situationer. Det fungerar genom att ta en medelvärde Av ingången y över ett glidande tidfönster, vars storlek anges av n Den större n är, ju större mängden av utjämning effekten av n är i förhållande till ingångsvektorns längd y och effektivt väl, sorts skapar ett lågpassfrekvensfilter - se avsnittet Exemplar och överväganden. Eftersom mängden utjämning som tillhandahålls av varje värde av n är relativt längden på ingångsvektorn är det alltid värt Testa olika värden för att se vad som är lämpligt Kom ihåg också att n poäng går förlorade vid varje genomsnitt om n är 100, de första 99 punkterna i inmatningsvektorn innehåller inte tillräckligt med data för ett 100pt-medelvärde. Detta kan undvikas något genom att stapla medelvärden för Exempelvis jämför koden och grafen nedan ett antal olika längdfönstermedelvärden Observera hur smidig 10 10pt jämförs med ett enda 20pt-medelvärde I båda fallen försvinner 20 punkter totalt. Skapa xaxis x 1 0 01 5 Generera brusbrusReps 4 buller repmat randn 1, ceilingsnummer x noiseReps, noiseReps, 1 brusresigneringsbuller, 1, ljudbuller i ljudljudReps Generera ydata-ljud x exp x 10 ljud 1 längd x Percentgenomsnitt y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y 20 20 pt y5 movAv y 40 40 pt y6 movAv y 100 100 pt Plottfigur plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Data, 10pt glidande medelvärde, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y-titel Jämförelse av rörliga medelvärden. movAv m-kod genomgångsfunktionsutförande movAv y, n Den första raden definierar funktionens namn, ingångar och utgångar Ingången X bör vara en vektor av data för att utföra medelvärdet, n skulle vara antalet poäng som ska utföra den genomsnittliga överutgången kommer att innehålla den genomsnittliga data som returneras av funktionen. Fördela utgångsutdata NaN 1, numel y Hitta mittpunkten i n midPoint-runda N 2 Funktionens huvuduppgift görs i loopbandet, men innan man börjar startas två saker Fir Stly utsignalen är fördelad som NaNs, detta tjänade två syften. För det första är förallokering generellt bra eftersom det minskar minnes jonglering Matlab måste göra, för det andra gör det mycket enkelt att placera den genomsnittliga data i en utmatning i samma storlek som Ingångsvektorn Det betyder att samma xaxis kan användas senare för båda, vilket är lämpligt för plottning, alternativt kan NaN: erna tas bort senare i en rad kodutgångar. Den variabla midPoint kommer att användas för att inrikta data i utgångsvektorn Om n 10, 10 poäng kommer att gå vilse eftersom för de första 9 punkterna av ingångsvektorn finns det inte tillräckligt med data för att ta ett 10-poängs genomsnitt. Eftersom utmatningen kommer att vara kortare än ingången måste den justeras korrekt midpoint användas så att en lika stor mängd data går förlorad vid start och slut och ingången hålls inriktad med utgången av NaN-buffertarna som skapas vid preallokering av output. for en 1 längd y - n Hitta indexintervall för att ta genomsnittet över abban Beräkna genomsnittlig produktion a midPoint betyder yab-änden I själva loop-loopen tas ett medel över varje på varandra följande segment av ingången. Slingan körs för en som definieras som 1 upp till längden på ingången y, minus de data som kommer att gå vilse n Om ingången är 100 poäng lång och n är 10 kommer slingan att springa från en 1 till 90. Detta betyder att det första indexet för segmentet blir genomsnittligt Det andra indexet b är helt enkelt ett n-1 Så vid den första iterationen, A 1 n 10 så b 11-1 10 Det första genomsnittet tas över yab eller x 1 10 Medelvärdet för det här segmentet, som är ett enda värde, lagras i utgången i indexet midPoint eller 1 5 6. På den andra iterationen , en 2 b 2 10-1 11 så medelvärdet tas över x 2 11 och lagras i utgång 7 På den sista iterationen av slingan för en ingång av längd 100, en 91 b 90 10-1 100 så medlet tas över x 91 100 och lagras i utgången 95 Detta lämnar utdata med totalt n 10 NaN-värden vid index 1 5 och 96 100.Exemplar och överväganden Flyttande medelvärden är användbara i vissa situationer, men de är inte alltid det bästa valet Här är två exempel där de inte nödvändigtvis är optimala. Mikrofonkalibrering Denna uppsättning data representerar nivåerna för varje frekvens som produceras av en högtalare och inspelad av en mikrofon med ett känt linjärt svar. Högtalarens utgång varierar med Frekvens, men vi kan korrigera för denna variation med kalibreringsdata - utgången kan justeras på nivå för att beräkna fluktuationerna i kalibreringen. Notera att rådata är bullriga - det betyder att en liten förändring i frekvens tycks kräva en Stor, ojämn, förändring i nivå för att redogöra för Är detta realistiskt eller är det här en produkt av inspelningsmiljön Det är rimligt att i detta fall tillämpa ett glidande medelvärde som släpper ut nivåfrekvenskurvan för att ge en kalibreringskurva som är något mindre ojämn Men varför är det inte optimalt i detta exempel. Mer data skulle vara bättre - flera kalibreringar körs i genomsnitt tillsammans skulle förstöra bruset i systemet så länge det sprang Dom och ge en kurva med mindre subtila detaljer förlorade. Det rörliga genomsnittet kan bara approximera detta och kan ta bort några högre frekvensdips och toppar från den kurva som verkligen existerar. Sina vågor Med ett rörligt medelvärde på sinusvågor framhävs två punkter. Den allmänna fråga om att välja ett rimligt antal poäng för att utföra medelvärdet. Det är enkelt, men det finns mer effektiva metoder för signalanalys än genomsnittliga oscillerande signaler i tidsdomänen. I detta diagram är den ursprungliga sinusvågen ritad i blått Buller är läggs till och ritas som den orangefärgade kurvan Ett rörligt medelvärde utförs på olika punkter för att se om den ursprungliga vågen kan återvinnas. 5 och 10 poäng ger rimliga resultat, men ta inte bort bullret helt, där så många poäng börjar förlora amplituddetalj när medeltalet sträcker sig över olika faser, kom ihåg vågoscillatorn runt noll och medelvärdet -1 1 0. Ett alternativt tillvägagångssätt skulle vara att konstruera ett lågpassfilter än det kan vara appliceras på signalen i frekvensdomänen jag kommer inte att gå in i detalj eftersom den går utöver omfattningen av denna artikel, men eftersom bullret är betydligt högre frekvens än vågens grundläggande frekvens, skulle det vara ganska lätt att i detta fall konstruera ett lågpassfilter än att avlägsna högfrekventa brus. Moving Average Indicator. Shorter längd glidande medelvärden är känsligare och identifierar nya trender tidigare men ger också mer falska larm. Längre glidande medelvärden är mer tillförlitliga men mindre mottagliga, bara tar upp de stora trenderna Använd ett glidande medelvärde som är halva längden på den cykel som du spårar. Om cykel längden är ungefär 30 dagar, är ett 15-dagars glidande medel lämpligt Om 20 dagar är ett 10-dagars glidande medelvärde Lämplig Några handlare kommer emellertid att använda 14 och 9 dagars glidande medelvärden för ovanstående cykler i hopp om att generera signaler något framför marknaden. Andra gynnar Fibonacci-numren på 5, 8, 13 och 21.100 till 200 dagar 20 till 40 Veckans glidande medelvärden är populära för längre cykler.20 till 65 Dag 4 till 13 Veckans glidande medelvärden är användbara för mellancykler och.5 till 20 dagar för korta cykler. Det enklaste glidande medelvärdet genererar signaler när priset går över det glidande genomsnittet. Gå länge när priset korsar över det glidande medlet underifrån. Gå kort när priset korsar under det glidande genomsnittet ovanifrån. Systemet är benäget för pipsågar på olika marknader, med prisöverföring fram och tillbaka över det glidande medlet, vilket genererar en stort antal falska signaler Av den anledningen använder rörliga genomsnittssystem normalt filter för att minska whipsaws. More sofistikerade system använder mer än ett glidande medel. Två rörliga medelvärden använder ett snabbare glidande medelvärde som ersättning för slutkurs. Tre rörliga medeltal använder en tredje glidande medelvärdet för att identifiera när priset är varierande. Flera rörliga medelvärden använder en serie av sex snabbrörjande medelvärden och sex långa glidande medelvärden för att bekräfta varandra. Förskjuten rörelse ing Medelvärden är användbara för trend-följande ändamål, vilket minskar antalet whipsaws. Keltner Channels använder band ritade på ett flertal av genomsnittliga sanna intervall för att filtrera glidande genomsnittliga crossovers. Den populära MACD Moving Average Convergence Divergence-indikatorn är en variation av de två glidande medelvärdena system, ritad som en oscillator som subtraherar det långsamma glidmedlet från det snabbrörande medlet. Cholin Twiggs veckovisa granskning av makroekonomiska och tekniska indikatorer hjälper dig att identifiera marknadsrisken. Förbättra din timing. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28. En 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta Genomsnittet och så vidare som visas nedan. Som noterat tidigare, MAs lagrar nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tid för MA, desto större är fördröjningen. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för Senaste 200 dagarna MA: s längd som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för korttidshandling och långsiktiga MAs som är mer lämpade för långsiktiga investerare. Den 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare Med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt övergår. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att det Är i en downtrend På liknande sätt är uppåtgående momentum bekräftat med en haussead crossover som uppstår när en kortsiktig MA korsar en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en baisse crossover som uppstår när en kortsiktig MA korsar under en långsiktig MA.