Mudança média ttr

Melhor que Média Normal Simples (Média) Em R, a série pode ser representada como um vetor. A média da série é 10. média (v) A quantidade 8220error8221 que cada entrada no vetor difere da média pode ser calculada da seguinte maneira. S 8211 significa (m) Este valor pode servir de base para uma medida para verificar o desempenho de um modelo (Error Squared). (V 8211 mean (v)) 2 Finalmente, a soma ou média desses resultados pode ser usada para calcular valores que representam o ajuste geral (ou quantidade de erro) para a estimativa. Soma ((v 8211 significa (v)) 2) SSE8221 é a soma dos erros quadrados. Significa ((v 8211 mean (v)) 2) MSE8221 é a média dos erros quadrados. Agora que temos valores simples que indicam a boa estimativa de um conjunto, podemos testar com outros valores. Em vez de escrever todo um cálculo cada vez, podemos criar uma função em R e aplicar a função a cada valor em um vetor. Para comparar a estimativa (10) com 7, 9 e 12. Análise de dados da série temporal Uma série de tempo é simplesmente uma seqüência de pontos de dados no tempo. Os dados da série temporal possuem características únicas que permitem que ele seja processado de forma semelhante, independentemente dos dados subjacentes representados. Muitas disciplinas tratam deste tipo de dados, incluindo estatísticas, processamento de sinais, econometria e finanças matemáticas. Tais dados aparecem nos negócios em relação à previsão de vendas, análise orçamentária, projeções de rendimento e na arena de controle de qualidade do processo. Em outras entradas de blog, elas são usadas em relação à análise do mercado de ações e dados econômicos. Eles são relevantes para sites e estão disponíveis através de ferramentas como o Google Analytics. Portanto, os dados da série temporal são amplamente aplicáveis, mas têm características comuns, independentemente da sua aplicação. Pode ser analisado para identificar suas características e padrões. Isso geralmente leva à previsão em que um modelo é usado para prever eventos futuros com base em dados passados. Todos os dados da série temporal têm as seguintes qualidades comuns: uma ordem temporal natural, geralmente os eventos que estão próximos entre si geralmente são mais estreitamente relacionados que os mais distantes na maioria dos casos, os valores passados ​​assumem influenciar os valores futuros (ao invés do contrário) geralmente Espaçados em intervalos uniformes O conjunto de dados com o qual estamos trabalhando é um pouco estranho para considerar como uma série temporal 8211 um fornecedor não é uma unidade de tempo. No entanto, é útil sugerir que uma média média (ou média) 8220 de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para quando não há tendências. Não tenho certeza do que fazer disso. Eu enviei um e-mail ao governo e pedi esclarecimentos. Postará a resposta aqui se receber uma resposta. Em R, um vetor pode ser convertido para um objeto da série temporal da seguinte maneira: Média em movimento Uma média móvel é descrita no Manual NIST e também é referida como 8220smoothing8221 8211 um termo que aparece em ggplot2 (geomsmooth). Há uma infinidade de funções disponíveis em R que envolvem algum tipo de cálculo atrasado de uma série de números. Um exemplo simples que quase o truque envolve rollapply: rollapply (s, 3, mean) Isso funciona, mas não está claro que as duas primeiras entradas foram ignoradas. É melhor usar uma biblioteca que tenha verificações adicionais codificadas em 8230 Se você verificar o código dentro do 8230, você pode ter uma idéia da verificação adicional e da verificação de erros (que contabiliza os valores faltantes no início da lista). Para ver a fonte, basta inserir o nome da função sem parênteses: você pode detalhar os métodos chamados internamente neste caso: com este método disponível, podemos calcular o erro e o erro ao quadrado: s 8211 SMA (s, 3) Erro (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Erro ao quadrado Observe que a média calculada substituiu as entradas faltantes como zeroes8230 x ((s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt-0 mean ( X) Oh 8211 no caso de você estar interessado no enredo: nunca perca uma atualização Inscreva-se para R-bloggers para receber e-mails com as últimas postagens R. (Você não verá esta mensagem novamente.) Médias móveis O 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. ZLEMA é semelhante a uma EMA, pois dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover 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 (menores) 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 para ultrapassar. 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, em volume, ponderada. Zero lag exponencial em média móvel. Média em movimento pesada em volume (igual a VWAP). Preço médio ponderado por volume (mesmo que 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 exponencial de suavização de 2 (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial Welles Wilders de 1n. 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 regular. 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, ele deve representar o número total de ações em circulação para a média da segurança. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) ReferênciasMovingAmedidades - Como as médias móveis em R 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. ZLEMA é semelhante a uma EMA, pois dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover 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 (menores) 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 para ultrapassar. Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: SMA média móvel simples. EMA Média móvel exponencial. WMA Média móvel ponderada. DEMA média móvel de duas exponências. EVWMA Elastic, média móvel ponderada em volume. ZLEMA Zero lag exponencial em média móvel. VWMA Média em movimento pesada em volume (igual a VWAP). VWAP Volume-pesado preço médio (mesmo que VWMA). VWA, ​​média móvel de comprimento variável. Média móvel HMA Hull. ALMA Arnaud Legoux média móvel. Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados usando os indicadores 8217 próprios valores anteriores 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 exponencial de suavização de 2 (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial de Welles Wilder8217s de 1n. 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. Como a DEMA permite o ajuste v. É tecnicamente Tim Tillson8217s DEMA (GD) generalizado. Quando v1 (o padrão), o resultado é o DEMA padrão. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillson8217s 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, ele deve representar o número total de ações em circulação para a média da segurança. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Referências