Liukuva Keskiarvo Epäsäännöllinen Ajan Sarja

Minulla on tietoryhmä muodossa. Jokainen tunniste on potilas ja jokainen arvo on esimerkiksi verenpaine tuohon minuuttiin. Haluaisin luoda liikkuvan keskiarvon 60 minuuttia ennen ja 60 minuutin kuluttua jokaisesta pisteestä. Kuitenkin - kuten sinä voi nähdä, puuttuvat minuutit, joten en voi vain käyttää rivinumeroita ja haluaisin luoda keskimäärin jokaiselle yksilölliselle tunnukselle, joten tunnuksen xxxx keskiarvo ei voi sisältää arvoja, jotka on annettu tunnukselle yyyy. Se kuulostaa rollapply tai rollingstat voi olla vaihtoehtoja, mutta oli vähän menestyksekästä yrittää palauttaa tämä yhdessä. Kerro minulle, jos tarvitaan lisää selkeyttä. Lähetetty Jan 27 14 at 3 49.Moving keskiarvot Mitä he ovat. Suosituimpia teknisiä indikaattoreita, liikkuvia keskiarvoja käytetään mittaamaan suuntaan nykyinen suuntaus Kaikki tämän oppaan MA: ssä yleisesti kirjoitetut liikkuvan keskiarvot ovat matemaattisia tuloksia, jotka lasketaan keskiarvon laskemalla useita aiempia tietopisteitä. Kun määritetään, tuloksena oleva keskiarvo piirretään sitten kaaviolle, jotta kaupankäynti rs tarkastella tasoitettuja tietoja eikä keskittyä päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat luontaisia ​​kaikissa rahoitusmarkkinoilla. Liikkuvan keskiarvon yksinkertaisin muoto, joka tunnetaan tavanomaisesti yksinkertaiseksi liikkuva keskiarvo SMA, lasketaan ottamalla aritmeettinen keskiarvo tietyn arvoryhmän laskemiseksi Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi voit lisätä viimeisten 10 päivän päätöskurssit ja jakaa tuloksen 10: llä. Kuviossa 1 viimeisten 10 päivät 110 jaetaan päivien 10 lukumäärän mukaan 10 päivän keskiarvoon saakka. Jos elinkeinonharjoittaja haluaa nähdä 50 päivän keskiarvon, samaa laskentatyyppiä tehdään, mutta se sisältäisi 50 viimeisen päivän keskiarvon päivät Tuloksena keskimäärin alle 11 otetaan huomioon viimeiset 10 pistettä, jotta kauppiaille annetaan käsitys siitä, miten omaisuus on hinnoiteltu viimeisten 10 päivän aikana. Oletko ehkä miettimättä, miksi tekniset toimijat kutsuvat tätä työkalua liikkuvalle keskiarvolle eikä vain säännöllinen keskiarvo Vastaus on th kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on pudonnut sarjasta ja uusien datapisteiden on tullut korvata ne. Näin datajoukko siirtyy jatkuvasti uusien tietojen huomioon ottamiseksi, kun se tulee saataville. Tämä laskentatapa varmistaa, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon Kuviossa 2, kun 5: n uusi arvo lisätään joukkoon, viimeinen 10 datapistettä edustava punainen ruutu siirtyy oikealle ja viimeinen 15: n arvo lasketaan laskemasta. suhteellisen pieni arvo 5 korvaa korkean 15: n arvon, oletettavasti näet datan keskimäärän pienenevän, mikä tässä tapauksessa kestää 11: stä 10: een. Mihin liikuttavat vertailut näyttävät Kun MA: n arvot ovat lasketaan, ne piirretään kaaviolle ja liitetään sitten liukuvan keskiarvon muodostamiseksi. Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten kauppiaiden kaavioissa, mutta niiden käyttäminen voi vaihdella voimakkaasti myöhemmin. Kuten kuvasta 3 nähdään, se on on mahdollista lisätä enemmän kuin yksi liukuva keskiarvo mihin tahansa kaavioon säätämällä laskennassa käytettävien aikajaksojen määrää Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritsevältä tai hämmentäviltä aluksi, mutta sinun on tottunut niihin ajan mittaan. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimääräinen hinta viimeisten 100 päivän aikana. Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä se näyttää, esitämme toisenlaisen liikkuvan keskiarvon ja tutkitaan, miten se eroaa edellä mainitusta yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on erittäin suosittua elinkeinonharjoittajien keskuudessa, mutta kuten kaikki tekniset indikaattorit, sillä on sen kriitikot. Monet henkilöt väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajoitettu, koska tietosarjan jokainen piste on painotettu sama, riippumatta siitä, missä se esiintyy sekvenssissä. Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niillä pitäisi olla suurempi vaikutus lopputulokseen. vastauksena tähän kritiikkiin, kauppiaat alkoivat kiinnittää enemmän huomiota viimeaikaisiin tietoihin, mikä on johtanut erilaisten uusien keskiarvojen keksimiseen, joista suosituin on eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA: sta. Lue lisää painotettujen liikuttavien keskiarvosta ja Mikä on ero SMA: n ja EMA: n välillä. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on liikkuvan keskiarvon tyyppi, joka antaa enemmän painoa viimeaikaisille hinnoille pyrkiessä siihen, että se vastaa paremmin uusiin tietoihin. Oppiminen hieman monimutkaisemmasta laskentayksiköstä EMA voi olla tarpeetonta monille kauppiaille, sillä lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat sinulle kuitenkin matemaattisia geeksit siellä, tässä on EMA-yhtälö. Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, että edellisen EMA: n käytössä ei ole arvoa Tämä pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskenta yksinkertaisella liukuva keskiarvo ja jatkamalla sitä bove-kaava. Sieltä olemme saaneet esimerkin laskentataulukon, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, kuinka laskea sekä yksinkertainen liukuva keskiarvo että eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt, kun olet ymmärtänyt paremmin, miten SMA: n ja EMA: n lasketaan, katsotaanpa, kuinka nämä keskiarvot poikkeavat tarkastelemalla EMA: n laskemista, huomaat, että viimeaikaisissa datapisteissä korostetaan enemmän painotettua keskiarvoa kuvassa 5 , kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä 15 mutta EMA reagoi nopeammin muuttuviin hintoihin Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta on laskenut Tämä reagointikyky on tärkein syy siihen, miksi monet kauppiaat mieluummin käyttävät EMAa SMA: n kautta. Mitä ovat eri päivien keskimääräiset keskiarvot ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä voi vapaasti valita mitä tahansa e-kehystä, jota he haluavat keskiarvon luomisen aikana Yleisimmät keskimääräisten liikkeiden keskimääräiset aikajaksot ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää. Mitä lyhyempi aikaväli on keskiarvon luomisessa, sitä herkempi on hintamuutokset Mitä kauemmin kauemmin, vähemmän arkaluonteisia tai tasaisempia, keskimääräinen on Ei ole oikeaa aikakehystä käytettäväksi liikuttavien keskiarvojen määrittämisessä Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinulle on kokeilla määrä eri ajanjaksoja, kunnes löydät sellaisen, joka sopii sinun strategy. moving keskimäärin epäsäännöllisen aikasarjojen .----- Alkuperäinen viesti ----- Piilotettu sähköposti mailto piilotettu sähköposti Gustaf Rydevik Lähetetty torstaina kesäkuu 03, 2010 7 24 AM piilotettuun sähköpostiin Aihe R liukuva keskiarvo epäsäännöllisten aikasarjojen suhteen Hei kaikki, ihmettelen, onko mahdollista laskea liikkumaton keskiarvo epäsäännöllisellä aikasarjalla tai käytä rollapply-toimintoa eläintarhassa Minulla on joukko päivämääriä, Haluan tarkistaa, onko tapahtuma ollut 14 päivää ennen jokaista aikapistettä näiden aikamerkkien merkitsemiseksi poistamista varten, ja t voi löytää hyvää tapaa tehdä niin paljon kiitoksia etukäteen Gustaf Esimerkkitiedot exData-rakenteen luettelo Datebegin-rakenne c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632 , 14679, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, luokka Päiväys, Tapahtuma c VERO, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, true, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, FALSE, FALSE, FALSE Nimet c Datebegin, tapahtuma, c NA, 20L, luokka Tässä esimerkissä rivi 18 on päivämäärä alle 14 päivää tapahtuma ja se on merkittävä poistettavaksi. Seuraava toiminto palauttaa viimeisen tapahtuman jälkeen päivien määrän. f - funktiodata, jos datasarja tilataan ajalla, jolloin tilauspyyntöjä alussa ja lopussa ei tarvita o - tilaustiedot Databegin-tiedot - data o pudota FALSE lastEventRow - mikä tieto Tapahtuma cumsum data Tapahtuma, jos pituus lastEventRow pituus aikaisimmat merkinnät eivät ole tapahtumia viimeEve ntRow - c rep NA, pituus o - pituus lastEventRow, lastEventRow timeSinceLastEvent - data Datebegin - data Datebegin lastEventRow timeSinceLastEvent tilaus o. Voit tehdä tmp - f exData exData tmp 14 tmp Tapahtuma pudota FALSE valita tapahtumia ja nonevents yli kaksi viikkoa tapahtuman jälkeen. Bill Dunlap Spotfire, TIBCO Software wdunlap .-- Gustaf Rydevik, puh. 46 0 703 051 451 Osoite Essingetorget 40112 66 Tukholma, SE skype gustafrydevik piilotettu sähköpostien postituslista PLEASE lukea postitusoppaan ja antaa kommentoidut, Sisällysluettelon sisältö on epäsäännöllisen aikasarjojen liikkumaton keskiarvo. Vasta vastata tähän viestiin Gustaf Rydevik. Vaihda ei-tapahtumia NA: llä ja käytä sitten eläintarhan pakettia liikuttamaan viimeinen tapahtuma päivämäärä asti antaa lastEvent Valitse yksinkertaisesti ne rivit, joiden viimeinen tapahtuma on vähintään 14 päivää sitten tai jos rivi itsessään on Event. library eläintarha lastEvent - exData, Datebegin, NA, FALSE exD ata beg lastEvent 14 exData Tapahtuma, Datebegin Tapahtuma 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02-21 FALSE 8 2010-03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 TOS 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 TRUE 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10-06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009-10-11 TRUE 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSE. On to, 3. kesäkuuta 2010 klo 23.25, Gustaf Rydevik piilotettu sähköpostiviesti kirjoitti. Hei kaikki, ihmettelen, onko mahdollista laskea liikkumaton keskiarvo epäsäännöllisellä aikasarjalla tai käytä rollapply-toimintoa eläintarhassa Minulla on joukko päivämääriä, joissa haluan tarkistaa jos tapahtuma on tapahtunut 14 päivää ennen kunkin aikapisteen merkitsemistä, jotta nämä merkinnät voidaan merkitä poistettaviksi, ja t voi löytää hyvää tapaa tehdä se paljon. Kiitos edellisestä Gustaf Esimerkkitiedoista exData-rakenteen luettelo Datebegin-rakenne c 14476, 14569 , 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523 , FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, TOSI, TOSI, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, 14528, 14528, 14529, 14545, 14548, FALSE, FALSE, FALSE Nimet c Datebegin, tapahtuma, c NA, 20L, luokka Tässä esimerkissä rivi 18 on päivä, joka on vähemmän kuin 14 päivää tapahtuman jälkeen ja joka on merkittävä poistettavaksi - Gustaf Rydevik, puh. 46 0 703 051 451 osoite Essingetorget 40112 66 Tukholma, SE skype gustafrydevik piilotettu sähköpostin postituslista PLEASE lukea postitusopasta ja antaa kommentoidut, minimaaliset, itsenäiset, toistettavissa olevat koodit. Avaa tämä viesti kierteillä. Ilmoita sisällöstä sopimattomana. sarja. Kuukaus William ja Gabor. Toiset ratkaisut toimivat, ja ongelma on nyt ratkaistu. Minulla on kiitos molempienne. Kuukausi, 3. kesäkuuta 2010 kello 23.00, Gustaf Rydevik piilotettu sähköposti kirjoitti Hei kaikki, ihmettelen onko millään tavalla laskea liikkuva keskiarvo epäsäännöllisellä aikasarjalla tai käytä rollapply-toimintoa eläintarhassa Minulla on päivämäärä s, jossa haluan tarkistaa, onko tapahtuma 14 päivää ennen kunkin aikapisteen merkitsemistä näiden pisteiden poistamiseksi poistettavaksi, eikä t voi löytää hyvää tapaa tehdä niin paljon kiitoksia etukäteen Gustaf Esimerkki tietojen exData-rakenneluettelosta Datebegin-rakenne c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, FALSE, FALSE, FALSE Nimet c Datebegin, tapahtuma, c NA, 20L, luokka In tämä esimerkki, rivi 18 on päivä, joka on alle 14 päivää tapahtuman jälkeen ja joka on merkittävä poistettavaksi - Gustaf Rydevik, puh. 46 0 703 051 451 osoite Essingetorget 40112 66 Tukholma, SE skype gustafrydevik piilotettu sähköpostien postituslista PLEASE lukea lähettämistä opas ja anna kommentoidut, vähäiset, itsenäiset, toistettavissa olevat koodit .-- Gustaf Rydevik, puh. 46 0 703 051 451 osoite Essingetorget 40,1 12 66 Tukholma, SE skype gustafrydevik. Open tätä viestiä kierteillä view. Report Content inappropriate. Re liukuva keskiarvo epäsäännöllisen aikasarjan. Vasta vastata tähän viestiin Gabor Grothendieck. On Thu, 3. kesäkuuta 2010 kello 20.00, Gabor Grothendieck piilotettu sähköposti kirjoitti Korvaa ei-tapahtumia NA: lla ja sitten käytä eläintarhan pakettia siirtääksesi viimeisen tapahtuman päivämäärän, jotta annat lastEvent. Valitse sitten ne rivit, joiden viimeinen tapahtuma on vähintään 14 päivää sitten tai jos rivi itsessään on tapahtuma kirjasto eläintarha lastEvent - exData, Datebegin, NA, FALSE exData beg viimeinenEvent 14 exData Event. The viimeinen rivi olisi pitänyt. exData exData Datebegin lastEvent 14 exData Event. Datebegin Tapahtuma 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02-21 FALSE 8 2010-03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 TRUE 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 TRUE 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10-06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009 -10-11 TRU E 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSE Thu, June 3, 2010 at 10 23 am, Gustaf Rydevik piilotettu sähköposti kirjoitti Hei kaikki, ihmettelen, onko mahdollista laskea liikkuva keskiarvo epäsäännöllisen aikasarjoja tai käytä rollapply-toimintoa eläintarhassa Minulla on joukko päivämääriä, joissa haluan tarkistaa, onko tapahtuma tapahtunut 14 päivää ennen kunkin aikapisteen merkitsemistä näistä aikajaksoista poistamista varten, eikä t voi käsittää hyvää tapa tehdä se Monet kiitokset etukäteen Gustaf Esimerkki tietojen exData-rakenne luettelon Datebegin rakenne c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, luokka Päiväys, tapahtuma c VERO, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, TOSI, TOSI, FALSE, FALSE, FALSE, TOSI, FALSE, FALSE , FALSE nimet c Datebegin, tapahtuma, c NA, 20L, luokka Tässä esimerkissä rivi 18 on päivämäärä, joka on vähemmän kuin 14 päivää tapahtuman jälkeen ja joka on merkittävä poistettavaksi - Gustaf Rydevik, puh. 46 0 703 051 451 osoite Essingetorget 40112 66 Tukholma, SE skype gustafrydevik piilotettu sähköpostien postituslista PLEASE lukea postitusoppaan ja antaa kommentoidun, minimaalisen itsenäisen, toistettavan koodin.