Movendo média alternativa

Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg séries temporais média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gestão Índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter esse processo clear. movAv executa uma média móvel simples que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Ele funciona tomando uma média Da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria Um filtro de freqüência de passagem baixa - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena Testando diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado um pouco por empilhamento de médias, Exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias 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 Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média de dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 de modo que a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, mudança no nível a ser responsável por isto é realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que alisa a curva de freqüência de nível para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. Movendo média Indicator. Shorter comprimento médias móveis são mais sensíveis e identificar novas tendências anteriores, mas também dar mais alarmes falsos mais longas médias móveis são mais confiáveis, mas menos responsivo, só pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que é a metade do comprimento do ciclo que você está seguindo Se o comprimento do ciclo peak-to-peak for aproximadamente 30 dias, então uma média movente de 15 dias é apropriada Se 20 dias, a seguir uma média movente de 10 dias é Alguns comerciantes, entretanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros preferem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21.100 a 200 dias 20 a 40 Semana médias móveis são populares para ciclos mais longos. 20 a 65 Dia 4 a 13 semanas média móvel são úteis para ciclos intermediários e.5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel. Go longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Curto quando o preço cruza abaixo da média movente de acima. O sistema é prone aos whipsaws em mercados de variação, com o cruzamento do preço para a frente e para trás através da média movente, gerando um Grande número de sinais falsos Por essa razão, sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Mais sistemas sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas Médias Móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para preço de fechamento. Três Médias Móveis emprega um Terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Médias móveis múltiplos usam uma série de seis médias moventes rápidas e seis médias moventes lentas para confirmar um ao outro. Mov deslocado As médias são úteis para propósitos de tendência seguinte, reduzindo o número de whipsaws. Keltner Canais usam bandas plotadas em um múltiplo de média verdadeira faixa para filtrar média móvel cruzamentos. O MACD Moving Average Convergence Divergence indicador é uma variação da média móvel dois Sistema, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de mover a média rápida moving. Colin Twiggs revisão semanal de indicadores macro-econômicos e técnicos irão ajudá-lo a identificar o risco de mercado melhorar o seu timing. Moving média - MA. BREAKING DOWN média móvel - MA . Como um exemplo de SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento sobre 15 days. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a Média, e assim por diante como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atrasar a ação do preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, Os últimos 200 dias O comprimento do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes , Com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como importante trading signals. MAs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas médias atravessam um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que ele Está em uma tendência de baixa Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo O impulso descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo Um MA de longo prazo.