Gleitende Durchschnittliche Überlappung

Mit MATLAB, wie finde ich die 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und hängen Sie den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix Ich versuche, die 3-Tage gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen. Ich habe meinen Code: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht Umsetzung der conv Befehl, aber ich erhalte einen Fehler. Hier ist der Befehl conv, den ich versucht habe, auf der 2. Spalte der Matrix a zu verwenden: Die Ausgabe, die ich wünsche, wird in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank für die Spalte 2 der Matrix a, ich bin die Berechnung der 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziert das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (Ich umbenannt Matrix a als 39desiredOutput39 nur für Abbildung). Der 3-tägige Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der dreitägige Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-tägige Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den dreitägigen gleitenden Durchschnitt am unteren Ende beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich macht dies Sinn ndash Aaron 12 Juni 13 am 1:28 Im Allgemeinen würde es helfen, wenn Sie den Fehler anzeigen würde. In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch: Zuerst muss Ihre Faltung durch drei (oder die Länge der gleitenden Durchschnitt) geteilt werden Zweitens beachten Sie die Größe von c. Sie können nicht einfach passen c in eine. Der typische Weg, um einen gleitenden Durchschnitt wäre, um die gleiche: aber das sieht nicht wie Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden: MetaStock Moving Average Function Der gleitende Durchschnitt ist wahrscheinlich der am häufigsten verwendete aller Indikatoren. Es kommt in verschiedenen Arten und hat zahlreiche Anwendungen. Grundsätzlich hilft ein gleitender Durchschnitt, die Schwankungen des Preises (oder eines Indikators) zu glätten und bietet eine genauere Reflexion der Richtung, in der sich die Sicherheit bewegt. Gleitende Mittelwerte sind nacheilende Indikatoren und passen in die folgende Kategorie. Die verschiedenen Typen umfassen einfache, gewichtete, exponentielle, variable und dreieckige. Der Unterschied zwischen den verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten ist einfach die Weise, in der die Mittelwerte berechnet werden. Beispielsweise legt ein einfacher gleitender Durchschnitt die gleiche Gewichtung auf jeden Wert in der Periodengewichteten und exponentiellen Position, wobei mehr Wert auf die jüngsten Werte in der Periode gelegt wird, in der ein dreieckiger gleitender Durchschnitt eine größere Betonung auf den mittleren Abschnitt der Zeitperiode legt, und ein variabler gleitender Durchschnitt passt den Wert an Gewichtung in Abhängigkeit von der Volatilität in der Periode. Lässt Fokus auf dem einfachen gleitenden Durchschnitt, der gebildet wird, indem man den durchschnittlichen Preis eines Sicherheit über einer festgelegten Anzahl von Perioden ermittelt. Dies wird berechnet, indem die Schlusskurse des Wertpapiers über die festgelegte Anzahl von Perioden (z. B. 15) addiert werden und diese summierte Antwort durch die Anzahl der Perioden dividiert wird. Im Hinblick auf die anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, können ihre Berechnungen ein wenig komplexer aber die Prämisse ist immer noch die gleichen. Der einzige Unterschied ist, wo und wie die jeweiligen Gewichtungen platziert werden. SYNTAX Mov (Daten-Array, Perioden, E S T TRI VAR W VOL) ​​Daten-Array Dies ist das Daten-Array, das gemittelt wird, um den gleitenden Durchschnittsindikator zu bilden. Dies ist meistens der Schlusskurs, kann aber auch andere Preisdaten oder Indikatoren sein. Perioden Legt fest, wie viele Perioden verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. EST TRI VAR W VOL Dies ist der Typ des gleitenden Mittelwertes, der wie folgt verwendet wird: E Exponential S Einfache Zeitreihe Tri Triangular Var Variable W Gewichtetes Vol Volumen Angepasst Die folgende Formel zeichnet einen 15 Perioden einfachen gleitenden Durchschnitt der CgtMov (C, 15, S) und VgtMov (V, 20, S) Die obige Formel gibt an, dass der Schlusskurs eine 15-Periode einfach sein muss (Mit CgtMov (C, 15, S) bezeichnet) und dass das vorliegende Volumen größer sein muss als das 20-Perioden-Mittel des Volumens (bezeichnet mit VgtMov (V, 20, S)). Betrachten wir Abbildung 3.27, können wir einen 15-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt sehen, der auf das Diagramm angewendet wird. Abbildung 3.27 Gleitende Mittelwert-Indikator Konstruktiver Formeln für die folgenden: 1. Der Schlusskurs über einen 20-Perioden-gewichteten gleitenden Durchschnitt der nahen und der 30-Periode einfach gleitenden Durchschnitt des Schließens ist größer als die 50-Periode einfach gleitenden Durchschnitt des Schließens: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem MetaStock Programming Study Guide. quotDiscover Das einfache Geheimnis Metastock Leicht amp Make Profitable identifizieren Hier Tradesquot Klicken für mehr über die MetaStock-Programmierung Studie GuideFinancial Overlays ndash Aqua Data Server Solution Beispiele finden Sie Projekt-Quellcode herunterladen: aquafolddownloadv17.0.0solutionsMathSolutions. zip Aktualisiert: Jan-29 -2011 In diesem Projekt implementierte Diagramme Einleitung. Technische Indikatoren und Overlays. Ein technischer Indikator ist eine Reihe von Datenpunkten, die durch Anwendung einer Formel auf die Preisdaten eines Wertpapiers abgeleitet werden. Die Preisdaten umfassen jegliche Kombination der offenen, hohen, niedrigen oder engen Zeit über einen Zeitraum. Einige Indikatoren können nur die Schlusskurse verwenden, während andere Volumen und offenes Interesse in ihre Formeln integrieren. Die Preisdaten werden in die Formel eingegeben und ein Datenpunkt erzeugt. Indikatoren, die dieselbe Skala wie die Preise des Wertpapiers verwenden, werden typischerweise über den Preisschienen aufgetragen und werden daher als Overlays bezeichnet. AquaOpen API hat finanzielle Methoden, die nützlich bei der Modellierung Preisverhalten sind. Einige finanzielle Indikatoren, die in diesem Beispiel gezeigt werden, werden in einer einzigen API-Methode implementiert und können in einer Codezeile aufgerufen werden, andere benötigen das Aufrufen mehrerer API-Methoden. Die dem Benutzer zur Verfügung stehende AquaScript-Umgebung kann ein wertvoller Bestandteil beim Erstellen von benutzerdefinierten Finanzinstrumenten sein. Eingänge: Bestands - und Preisdaten. Um einige der Funktionen von aqua. math. financial zu veranschaulichen, werden wir standardisierte Preisdaten verwenden. Die Werte für dieses Beispiel werden aus einer Datei "stockdata2.csv" entnommen, die im Projekt enthalten ist. Die Datei wiederum wurde erstellt von Daten aus einer öffentlich zugänglichen Quellen wie finance. yahoo var hoch new Array () var niedrig new Array () var schließen new Array () var offen new Array () var Volumen new Array Download () var Datum new Array () var Textfile C: Aqua10-0 Workspaceshareaqua-projectsSolution ExamplesMath SolutionsUser Filesstockdata2.csv var Leser aqua. io. newTextReader () reader. setFile (Textfile) reader. setFirstLineContainsColumnNames (true) reader. setCellDelimiter (,) var dataSet aqua. data. newDataSet () model. setValue (0, i, ma9i.025ma9i) obere Band model. setValue (1, i, ma9i-.025ma9i) untere Band bewegen Standardabweichungen (Variabilität) und Bollinger Bands Neben allgemeinen Verfolgung Trends, können wir auch die Variabilität der Preisinformationen zu untersuchen. Dies kann durch Berechnung der sich bewegenden Standardabweichung erfolgen, die uns die Variabilität der Daten über einen gegebenen Zeitraum mitteilt. Wir können dann die Preisdaten mit einer oberen und unteren Grenze auf die erwartete Variabilität überlagern. Ein besonderer Fall ist die populäre Bollinger Band (2 Standardabweichungen vom gleitenden Durchschnitt). Bollinger Bands sind eine technische Analyse-Tool von John Bollinger erfunden, die verwendet werden, um die Hoheit oder lowness des Preises im Vergleich zu früheren Trades zu messen. Bollinger-Bänder bestehen aus: - einem mittleren Band, das ein N-Perioden-einfacher gleitender Durchschnitt (MA) ist - ein oberes Band bei K mal einer N-Perioden-Standardabweichung oberhalb des mittleren Bandes (MA K) - ein unteres Band bei K mal einem N Standard-Standardabweichung unterhalb des mittleren Bandes (MA. K) Implementierung: Die Funktionen Standardabweichung und Bollinger-Bänder sind im Aqua Open API-Mathematikpaket verfügbar. movStd9 aqua. math. financial. movingstd (in der Nähe, 9) berechnen gleitende Standardabweichung der Schlusskurs über 9 Tage bollinger9 aqua. math. financial. bollinger (in der Nähe, 9) berechnen Bollinger Bands Schlusskurs über 9 Tage Begrenzung der Kann der allgemeine Fall der Begrenzung des Preises mit bewegter Standardabweichung in aquascript erfolgen. model3.setValue (0, i, ma9i1mstd9i) obere Band model3.setValue (1, i, ma9i-1mstd9i) untere Band Benutzerdefinierte Overlays Die bisherigen Overlays sind bereits in aqua. math. financial verfügbar, aber die Benutzer die Scripting-Umgebung verwenden können, zu konstruieren Benutzerdefinierte Overlays. Wir bauen zwei nützliche Overlays, Keltner Channel und IchiMoku Clouds. Keltner Channel Der Keltner Channel ist eine technische Analyseanzeige, die eine mittlere gleitende mittlere Linie plus Kanallinien in einem Abstand oberhalb und darunter zeigt. Es ist ein Umschlag Overlay, die Variabilität, wie Bollinger Bands. Anstatt die bewegte Standardabweichung zu berechnen, verwenden wir den durchschnittlichen True Range des Preises als Variabilitätsmaß. Die Breite der Keltner-Bänder ist die doppelte Differenz zwischen dem durchschnittlichen wahren Bereich und dem 20-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. In Keltners Beschreibung ist die Mittellinie ein 10-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt des typischen Preises, wo typischer Preis jeden Tag der Durchschnitt von hoch, niedrig und nah ist. Die Linien oben und unten sind von dieser Mittellinie entfernt, ein Abstand, der der einfache gleitende Durchschnitt der letzten 10 Tage-Handelsbereiche ist (dh der Bereich hoch bis niedrig an jedem Tag). Die Trading-Strategie besteht darin, einen engen oberhalb der oberen Zeile als ein starkes bullisches Signal oder ein unterhalb der unteren Linie als starkes bearish Gefühl zu betrachten und kaufen oder verkaufen mit dem Trend entsprechend, aber vielleicht mit anderen Indikatoren zu bestätigen. Implementierung: Es gibt keine Keltner Channel-Funktion in der Aqua Open API. Wir müssen ein paar Berechnungen mit verfügbaren API-Methoden, um es zu erstellen. Zunächst berechnen wir die True Range der Preisdaten unter Verwendung der aqua-Finanzmethoden trh (true range high) und trl (true range low). TrueHighaqua. math. financial. trh (high, close) berechnen true rangeHigh trueLowaqua. math. financial. trl (low, close) berechnen true range low var trueRangenew Array ()