Moving Average Ttr

Médias móveis em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função incorporada para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento dos lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Publique navegação Navegação por comentários Comentário navegaçãoMenções móveis A SMA calcula a média aritmética da série nas últimas observações n. EMA calcula uma média ponderada exponencialmente, dando mais peso às observações recentes. Consulte a seção de Aviso abaixo. WMA é semelhante a uma EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts for igual a n. Se o comprimento de wts for igual ao comprimento de x. A WMA usará os valores de wts como pesos. O DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos mais negativos e de proporção correspondentes). O EVWMA usa volume para definir o período do MA. O ZLEMA é semelhante a uma EMA, uma vez que dá mais peso às observações recentes, mas tenta eliminar o atraso ao subtrair dados antes de (n-1) / 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado em volume. VMA calcula uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Os valores mais altos (inferiores) de w irão causar VMA reagir mais rápido (mais lento). HMA um WMA da diferença de dois outros WMAs, tornando-o muito reativo. ALMA inspirado por filtros gaussianos. Tenta colocar menos peso nas observações mais recentes, reduzindo a tendência a superar. Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: média móvel simples. Média móvel exponencial. Média móvel ponderada. Média móvel de duas exponências. Média móvel elástica, ponderada em volume. Zero lag exponencial em média móvel. Média móvel pesada em volume (igual a VWAP). Preço médio ponderado por volume (igual a VWMA). Média móvel de comprimento variável. Média móvel da casca. Média móvel de Arnaud Legoux. Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados usando os próprios valores próprios dos indicadores e, portanto, são instáveis ​​no curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída fica mais estável. Veja o exemplo abaixo. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão de suavização exponencial de 2 / (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial Welles Wilders de 1 / n. Como a WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada por volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite o ajuste v. É tecnicamente Tim Tillsons DEMA (GD) generalizado. Quando v1 (o padrão), o resultado é o DEMA padrão. Quando v0. O resultado é um EMA comum. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido para que a soma do volume para n períodos se aproxime do número total de ações em circulação para a segurança em média. Se o volume for uma constante, deve representar o número total de ações em circulação para a segurança em média. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Referências