Glidande medelvärde and faltning

29 september 2013 Flyttande medelvärde genom convolution Vad rör sig i genomsnitt och vad är det bra för Hur rör sig medelvärdet genom att använda konvoltering Flyttande medelvärde är en enkel operation som vanligtvis används för att undertrycka brus av en signal: vi ställer värdet på varje punkt till genomsnittet av värdena i dess grannskap. Med en formel: Här är x ingången och y är utsignalen, medan storleken på fönstret är w, skulle vara udda. Formeln ovan beskriver en symmetrisk operation: proven tas från båda sidor av den aktuella punkten. Nedan är ett verkligt exempel. Den punkt som fönstret ligger faktiskt är rött. Värden utanför x är tänkt att vara nollor: Att leka och se effekterna av glidande medelvärde, ta en titt på denna interaktiva demonstration. Hur man gör det genom konvoltering Som du kanske har insett, räknar man med det enkla glidande medlet liknar konvolutionen: i båda fallen glider ett fönster längs signalen och elementen i fönstret sammanfattas. Så försök att göra samma sak genom att använda convolution. Använd följande parametrar: Den önskade utgången är: Som första tillvägagångssätt, låt oss försöka vad vi får genom att samla x-signalen med följande k-kärna: Utsignalen är exakt tre gånger större än den förväntade. Det kan också ses att utgångsvärdena är sammanfattningen av de tre elementen i fönstret. Det beror på att under fönstret glider fönstret, alla element i det multipliceras med en och sedan sammanfattas: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x För att få önskade värden på y. utgången ska delas med 3: Med en formel inklusive divisionen: Men skulle det inte vara optimalt att göra uppdelningen under konvoltering Här kommer tanken genom att omordna ekvationen: Så vi ska använda följande k-kärna: På så sätt kommer vi att få önskad produktion: Generellt: om vi vill göra glidande medelvärde genom convolution som har en fönsterstorlek på w. vi ska använda följande k-kärna: En enkel funktion som gör det glidande medlet är: Ett exempel är: Använd MATLAB, hur kan jag hitta 3-dagars glidande medelvärde för en specifik kolumn i en matris och lägga till glidande medelvärdet i den matrisen Jag försöker beräkna 3-dagars glidande medelvärde från botten till toppen av matrisen. Jag har angivit min kod: Med tanke på följande matris a och mask: Jag har försökt implementera kommandot conv men jag får ett fel. Här är conv kommandot jag har försökt använda på 2: a kolumnen av matris a: Utgången jag önskar ges i följande matris: Om du har några förslag, skulle jag verkligen uppskatta det. Tack För kolumn 2 i matris a, beräknar jag 3-dagars glidande medelvärde enligt följande och placerar resultatet i kolumn 4 i matris a (jag byttes matris a som 39desiredOutput39 bara för illustration). 3-dagarsgenomsnittet 17, 14, 11 är 14 3-dagarsgenomsnittet 14, 11, 8 är 11 3-dagarsgenomsnittet 11, 8, 5 är 8 och 3-dagarsgenomsnittet 8, 5, 2 är 5. Det finns inget värde i botten 2 rader för den 4: e kolumnen eftersom beräkningen för 3-dagars glidande medel börjar längst ner. Den 39valid39-utgåvan visas inte förrän minst 17, 14 och 11. Förhoppningsvis är det här meningsfullt Aaron Jun 12 13 at 1:28 Generellt skulle det hjälpa om du skulle visa felet. I det här fallet gör du två saker fel: Först måste din konvolver delas av tre (eller längden på det glidande medlet) För det andra märker du storleken på c. Du kan inte bara passa c till en. Det typiska sättet att få ett glidande medelvärde skulle vara att använda samma: men det ser inte ut som du vill ha. I stället är du tvungen att använda ett par rader: Flytta genomsnitt: Vad är de Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den nuvarande trenden. Varje typ av glidande medelvärde (vanligtvis skrivet i denna handledning som MA) är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärda ett antal tidigare datapunkter. När det bestämts är det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att låta handlare se på jämn data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansmarknader. Den enklaste formen av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde (SMA), beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden. För att beräkna ett grundläggande 10-dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10. I Figur 1 är summan av priserna under de senaste 10 dagarna (110) dividerat med antalet dagar (10) för att komma fram till 10-dagars genomsnittet. Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället skulle samma typ av beräkning göras, men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna. Det resulterande genomsnittet under (11) tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagarna. Kanske du undrar varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara en vanlig medelvärde. Svaret är att när de nya värdena blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttar datasatsen ständigt för att redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen redovisas. I figur 2 flyttas den röda rutan (representerande de senaste 10 datapunkterna) till höger om det nya värdet på 5 och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen. Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter det höga värdet på 15, förväntar du dig att genomsnittet av datamängden minskar, vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad ser Moving Averages Like När värdena på MA har beräknats, de är plottade på ett diagram och sedan anslutna för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt (mer om detta senare). Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används i beräkningen. Dessa böjda linjer kan verka distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana vid dem som tiden går vidare. Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, introducerar du en annan typ av rörligt medelvärde och undersöker hur det skiljer sig från det tidigare nämnda enkla glidande medlet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är densamma, oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och bör ha större inverkan på slutresultatet. Som svar på denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan har lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella rörliga genomsnittet (EMA). (För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad som är skillnaden mellan en SMA och en EMA) Exponentiell rörlig genomsnitts Det exponentiella rörliga genomsnittsvärdet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer responsivt till ny information. Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig. Men för dig matte geeks där ute, här är EMA-ekvationen: När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att starta beräkningen med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel därifrån. Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt glidande medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, kan vi titta på hur dessa genomsnitt skiljer sig åt. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt (15), men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Lägg märke till hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker. Denna respons är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad betyder de olika dagarna Medflyttande medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsintervallet användes för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar. Ju längre tidspanelen är, desto mindre känslig eller jämnare blir medeltalet. Det finns ingen rätt tidsram att använda när du ställer in dina glidande medelvärden. Det bästa sättet att ta reda på vilken som passar dig bäst är att experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. Flytta genomsnitt: Hur man använder dem