การย้าย ค่าเฉลี่ย Gnu R

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน R ตามความรู้ที่ดีที่สุดของฉัน R ไม่มีฟังก์ชัน built-in ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ฟังก์ชันการกรอง แต่เราสามารถเขียนฟังก์ชันสั้น ๆ สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้จากนั้นเราจะสามารถใช้ฟังก์ชันนี้ได้ ข้อมูล mav หรือ mav ข้อมูล 11 ถ้าเราต้องการระบุจำนวนจุดข้อมูลที่ต่างกันกว่าค่าเริ่มต้น 5 การวางแผนงานตามที่คาดไว้ mav แผนข้อมูลนอกจากจำนวนจุดข้อมูลที่มากกว่าค่าเฉลี่ยแล้วเรายังสามารถเปลี่ยน อาร์กิวเมนต์ด้านข้างของตัวกรองด้านการทำงาน 2 ใช้ทั้งสองด้านข้าง 1 ใช้ค่าที่ผ่านมาเท่านั้น Navigation navigation navigation navigation เมื่อคุณผ่านเพียงหนึ่งเวกเตอร์ของข้อมูลไปยังฟังก์ชั่นพล็อตพล็อตจะทำให้พล็อต xy ใช้ดัชนีจุดเป็น x ค่าและจุดข้อมูลเวกเตอร์ที่ระบุเป็นค่า y เพราะไฟล์ข้อมูลแสดงข้อมูลตามลำดับประวัติศาสตร์พล็อตแสดงค่าของดัชนี SP 500 เมื่อเวลาผ่านไปสิ่งที่ไม่เลวสำหรับโค้ด 3 บรรทัดอย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้าง พล็อตที่อธิบายได้ง่ายขึ้น b y โดยใช้อาร์กิวเมนต์ที่เป็นตัวเลือกของ plot function ตัวอย่างเช่นเมื่อต้องการเพิ่มชื่อไตเติ้ลคำบรรยายและ label ของแกนให้ป้อนข้อมูลดังกล่าวแสดงให้เห็นรูปที่ 4 รูปที่ 4 แผนผังราคาใกล้เคียงกับ SP 500 ที่มีคำอธิบายประกอบซึ่งสามารถใช้งานได้ วันที่และแกนของแกน R เพื่อสร้างแกน x ที่ใช้วันที่เก็บไว้ในคอลัมน์ 1 ของกรอบข้อมูลสำหรับป้ายชื่อดูเอกสารประกอบ R สำหรับรายละเอียดหลังจากสร้างพล็อต R จะมีตัวเลือกสำหรับการเพิ่มข้อมูลใหม่การย้าย 90 วัน ค่าเฉลี่ยถูกวางแผนลงบนกราฟดัชนีหุ้นที่ตีพิมพ์ใน Wall Street Journal ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของรายการข้อมูล n ก่อนหน้าวิธีแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ SP 500 ในช่วง 90 วันที่ผ่านมาในศัพท์ R s เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คือตัวกรองสมการที่ใช้กับชุดข้อมูลเวลาดัชนี SP 500 กำหนดค่าฟังก์ชันการกรอง Rs มีความซับซ้อนให้ตัวเลือกการประมวลผลข้อมูลที่หลากหลายโชคดีที่คำสั่งที่แท้จริงสำหรับการสร้างชุดข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 90 วันมีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับค่ามาตรฐาน rd ภาษาโปรแกรมอาจต้องบรรทัดแรกกำหนดปัจจัยการถ่วงน้ำหนักสำหรับข้อมูลในตัวกรองในแต่ละวันค่า SP 500 จะแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 1 90 เส้นบรรทัดที่สองสร้างชุดข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าฟังก์ชันตัวแทนทำซ้ำค่าสัมประสิทธิ์ 1 90 90 ครั้งรวม 90 วันของข้อมูล SP 500 ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าพารามิเตอร์ด้าน 1 ระบุว่าจะรวมเฉพาะจุดข้อมูลต่อท้ายในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของการคำนวณทางการเงินเสมอเนื่องจากเราไม่สามารถคาดการณ์อนาคตได้เพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ข้อมูลตัวแปร ma90 ไปยังพล็อตที่มีอยู่เป็นเส้นสีเขียวโดยใช้ฟังก์ชัน R line รูปที่ 5 แสดงผลรูปที่ 5 ราคาปิด SP 500 และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 90 วัน moving average. exposential เฉลี่ยจาก MOVAVG ไม่ถูกต้องใครก็ตามที่มีประสบการณ์ในการใช้ ฟังก์ชั่น MOVAVG กับการถ่วงน้ำหนักเป็นส่วน ๆ e ถ้าฉันไม่ระบุน้ำหนัก e แล้วฉันจะได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถูกต้อง แต่เมื่อฉันระบุ e ฉันจะได้ตัวเลขที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่นในการคำนวณแนวโน้มราคาหุ้นหนึ่งโดยทั่วไปจะคำนวณความแตกต่างของการถดถอยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ MACD โดยการคำนวณค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิตเฉลี่ย 12 วันซึ่งคำนวณได้จากค่าเฉลี่ยเลขคณิต 26 วันซึ่งคำนวณได้จากค่าเฉลี่ยเลขคณิต 26 วัน ดังนั้นใน Octave ฉันได้ดังต่อไปนี้ Shortma, Longma movavg data, ราคา, 12,26, และ MACD Shortma - Longma. สำหรับหุ้นทั่วไปค่า MACD โดยปกติจะอยู่ที่ตัวเลขเดียวคือ B ut B oth S hortma ของฉันและ L ongma Track P ข้าวใกล้เคียงมากและ ดังนั้น MACD อยู่ในช่วง -10 -4 ซึ่งเห็นได้ชัดว่าไม่ถูกต้องโปรดช่วย