Ruchome średnie dopasowanie krzywej

Trzeba obliczyć średnią ruchomą w serii danych, w pętli for mam uzyskać średnią ruchoma przez N 9 dni Tablica, w której mierzy się, to 4 serie 365 wartości M, które same są wartościami średnimi innego zestawu dane chcę wykreślić średnie wartości moje dane z średniej ruchomej w jednym plot. I googled trochę o średnich ruchu i conv polecenia i znalazłem coś, co próbowałem realizacji w moim code. So w zasadzie obliczyć moje średnie i działki to z złej ruchomą średnią I wybrał wartość wts tuż off site matematyki, więc jest to nieprawidłowe źródło Mój problem, czy nie jest to, że nie rozumiem, co to jest wts Czy ktoś mógłby wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z ciężarkami wartości, które są nieważne w tym przypadku Wszystkie wartości są ważone tym samym. A jesli robię to całkowicie złe, mogę uzyskać pomoc z nim. Dziękuję serdecznie. Zaczął się 23 września w 19 05.Using conv jest doskonałym sposobem na implementuje średnią ruchoma W używanym kodzie, wts jest ile ou ważą każdą wartość, jak się domyślasz, suma tego wektora powinna zawsze być równa jednemu Jeśli chcesz równomiernie wyważyć każdą wartość i zrobić filtr wielkości N, to chcesz to zrobić. Użycie prawidłowego argumentu w wyniku konwersji spowoduje Mając mniejsze wartości w Ms niż w M Użyj tego samego, jeśli nie masz wpływu na zero padding Jeśli posiadasz skrzynkę narzędziową do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz spróbować średniej ruchomej kołowej Coś jak. Należy przeczytać conv i dokumentacji cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli nie masz już okazji. Test, aby znaleźć najlepszą strategię sprzedaży średniej sprzedaży przez Dr Winton Felt. W celu opracowania lub dopracowania naszych systemów handlowych i algorytmów, nasi handlowcy często przeprowadzają eksperymenty, testy, optymalizacje i tak dalej Przetestowaliśmy kilka strategii sprzedaży i dzielimy się niektórymi z tych odkryć R Donchian, popularyzował system, w którym następuje sprzedaż, jeśli 5-dniowa średnia ruchoma przekracza 20-dniową średnią ruchową RC Allen popularyzuje system w którym sprzedaż odbywa się, jeśli 9-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej 18-dniowej średniej ruchomej Niektórzy przedsiębiorcy uważają, że zrezygnowały mniej z osiągniętego zysku, jeśli stosują krótsze długie ruchomości Ludzie ci wolą sprzedawać, jeśli 5 dni średnie ruchome przecięcia poniżej 10-dniowej średniej ruchomej Handlowcy wykorzystali wariacje na te pomysły, prezentujące zalety jednej odmienności, a inni dyskutują o zaletach innego Jeden przedsiębiorca powiedział nam o przecięciu 7-dniowych i 13-dniowych wykładniczych średnich kroczących Ponieważ system ten okazał się być zasługą, został uwzględniony w testach porównawczych. Strategie omawiane w tej serii testów obejmowały wszystkie podwójne systemy, w których krótszy średni ruch był od 4 dni do 50 dni, a dłuższa średnia ruchoma była pomiędzy krótką średnią długością a 200 dniem Tutaj przedstawiamy niektóre z najbardziej popularnych systemów i odmian tych systemów. Powiedzmy, czy proste 9-dniowe średnie ruchy akcji są niska jego prosta 18-dniowa średnia ruchoma. Powtórz, jeśli zwykła 10-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 18-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 10-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 19-dniowej średniej ruchomej Powtórz, jeśli zwykła 9-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej prostej 19-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 9-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej prostej 20-dniowej średniej ruchomej. średnie kroczące średnie kroki poniżej prostej 20-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 4-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 18-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 5-dniowa średnia ruchoma przecina prostą 18-dniowa średnia ruchoma. Powtórz, jeśli zwykła 4-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 20-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 5-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 20-dniowej średniej ruchomej. zwykła 5-dniowa średnia ruchoma jest prosta w porównaniu do prostej 9-dniowej średniej ruchomej prosta 4-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej prostej 9-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 4-dniowa średnia ruchoma spadnie poniżej prostej 10-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli zwykła 5-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej prostej 10-dniowej średniej ruchomej. Powtórz, jeśli średnia ważona 7-dniowej średniej ruchomej szyny przekracza jej wykładniczą 13-dniową średnią ruchliwą. Powtórz, jeśli średnia ważona 7-dniowej średniej ruchowej szyny przekracza jej wykładniczy 14-dniowy ruch średnia. Chcieliśmy uniknąć dopasowania krzywej Chcieliśmy przetestować te strategie w szerokim spektrum zasobów reprezentujących różne gałęzie przemysłu i sektory rynku Chcieliśmy też przetestować różne warunki rynkowe W związku z tym przetestowaliśmy strategie na każdym z około 3000 zapasów w okresie około 9 lat lub w okresie, w którym akcje były sprzedawane, jeżeli były przedmiotem obrotu na mniej niż 9 lat, faktoringu prowizji, a nie poślizgnięcia wyników poślizgu, gdy zlecenie sprzedaży jest na 30, ale cena na co th e sprzedaż jest wykonana 29 99 W tym przypadku poślizg byłby jedną groszą na akcję Te same strategie kupna były konsekwentnie używane dla każdego testu Jedyna zmienna była regułą sprzedaży Dla każdej strategii osiągnęliśmy łączne zwrot z wszystkich zapasów Wykonaliśmy w sumie 47.312 testów. Ideą tego eksperymentu było sprawdzenie, która z tych dyscyplin sprzedaży osiągnęła najlepsze wyniki przez większość czasu dla większości zasobów Pamiętaj, że rentowność systemu, który jest stosowany do pojedynczego zasobu, nawet jeśli jest to powtórzone dla 3000 zapasów, jak w naszym teście, nie narysuje całego obrazu Rentowność na jednostkę czasu zainwestowana jest lepszym sposobem porównywania systemów W trakcie przeprowadzania tego testu wymagaliśmy, aby każdy system musiał czekać na nowy sygnał kupna w konkretnym stanie testowanym W prawdziwym życiu przedsiębiorca mógłby przejść do innego zapasu natychmiast po sprzedaży. Dlatego przedsiębiorca miałby mało czasu lub nie miałby martwego czasu, czekając na kolejny zakup. System, który jest mniej opłacalny, ale to wyjście sa w związku z tym może generować większe zyski w ciągu roku poprzez ponowne zainwestowanie w inne zabezpieczenie, gdy tylko pierwszy z nich zostanie sprzedany Z drugiej strony byłby to biedniejszy wykonawca, gdyby musiał czekać na następny sygnał kupna na tym samym akcie podczas gdy inny system wolniejszy był nadal trzymany i zarabiający pieniądze W ten sposób system, który zdobędzie 10 zysków w ciągu 20 dni, może nie być dobrze porównywany z innym systemem, który w ciągu pierwszych dziesięciu dni tego samego dnia zarabia tylko 7 zysków, a następnie sprzedaje, pozycja gdzie indziej. Różne systemy sprzedaży są rozmieszczone poniżej w celu ich opłacalności Lewą kolumną jest średnia krótkotrwała, a środkowa kolumna jest długa średnia ruchoma Sygnały sprzedające zostały wygenerowane, gdy średnia krótka przecięła się poniżej średniej długiej prawej kolumny całkowita rentowność wszystkich testowanych produktów Kluczowym elementem porównawczym nie jest faktyczna wielkość zysku dla każdego systemu sprzedaży Znacznie różni się ona od różnych systemów kupna i sprzedaży kombinacje Nie badaliśmy rentowności jakiegokolwiek kompletnego systemu, ale za względną zasługę różnych systemów sprzedaży w oderwaniu od ich optymalnych dyscyplin kupujących Jak widać z tabeli, sprzedaży, gdy średnia dziewięć dni przecięła się poniżej 18-dniowa średnia ruchoma nie była tak opłacalna jak sprzedaż, gdy 10-dniowa średnia ruchoma przekroczyła 20-dniową średnią ruchową Donchian s 5-dniowy krzywej średniej ruchomej średniej 20-dniowej był również bardziej opłacalny niż średnia dziewięć dni krzyż z 18-dniową średnią Wszystkie testy były identyczne Jedyną zmienną była kombinacja wybranych średnich ruchów Dwa systemy wykładnicze znajdowały się na dole listy w rentowności Nie czytaj tego raportu bez czytania raportu dalszego, klikając przycisk link poniżej tabeli Tabela zawiera tylko część opowieści Również w tym badaniu nie próbowano zmierzyć względnej efectiveness kompletnych systemów Na przykład, system RC Allen s jako kompletny system ma y bardzo dobrze przewyższa którykolwiek z wyżej wymienionych systemów w poniższej tabeli Punkt wejścia systemu ma wiele wspólnego z zyskiem uzyskanym w punkcie wyjścia systemu Punkty wejścia różnych systemów zostały zignorowane w tym badaniu. W tym badaniu popiera pogląd, że sprzedaż strony trzykrotnego średniej ruchomej opartej na średnich kroczących 5-, 10- i 20-dniowych może być bardziej opłacalna niż strona sprzedająca podobnego 4-, 9-, 18-dniowa średnia ruchoma ma dodatkową zaletę umożliwiającą nam monitorowanie przejścia w dół 5-dniowej średniej ruchomej w stosunku do 20-dniowej średniej ruchomej Drugi to system Donchian i jest silnym systemem w swoim własnym prawo daje również wcześniejsze sygnały niż kombinacje 9-18 lub 10-20 W związku z tym średnie ruchy 5-, 10- i 20-dniowe na naszych wykresach daje nam dodatkową opcję Możemy użyć 5-, 10 - i 20-dniowy trzykrotny ruchowy system średniej generujący nasze sygnały sprzedające lub my c użyjcie 5- lub 20-dniowego podwójnego średniego systemu Donchiego Jeśli wzór czasowy nie wygląda inaczej lub czuje się dobrze, 5-dniowy krzyżyk średniotonowy da nam wcześniejsze wyjście Jeśli nie, możemy poczekać na 10-20 crossover Choć można było rozróżnić różnice między najlepszymi systemami, należy pamiętać, że różnice w całkowitym odsetku netto w całym okresie testowania były bardzo małe w procentach Na przykład różnica między najlepszym systemem rankingowym a ósmym miejsce wyniosło tylko około 2 4 Jeśli rozprzestrzeniasz to przez cały czas badania, zobaczysz, że roczne różnice są naprawdę niewielkie Jeśli chodzi o kompletne systemy, system 9- i 18-dniowy może być bardziej opłacalny niż albo 10, 20-dniowy system czy system Donchiana Z tych rozważań i innych uwag i informacji zapoznaj się z raportem podsumowującym A Test w celu znalezienia najlepszej strategii sprzedaży średniej sprzedaży Komentarze i obserwacje. Zobacz więcej na ten temat i zobacz lista tuto Winton Felt utrzymuje wiele bezpłatnych poradników, alertów dotyczących zasobów i wyników skanera na stronie przeglądu rynku z informacjami i ilustracjami dotyczącymi wstępnych testów, ustawienia wstrząsów oraz informacje i filmy o stop loss loss. Notice dla webmasterów Jeśli chcesz opublikować ten artykuł na swoim blogu lub stronie internetowej, możesz to zrobić tylko wtedy, gdy przestrzegasz warunków i warunków korzystania z naszego Wydawcy Publikując ten artykuł, wyrażasz zgodę na przestrzeganie i przestrzeganie Warunków korzystania z naszych wydawców i porozumień. Możesz przeczytać Warunki korzystania z usługodawcy i umowy, klikając następujące niebieskie warunki linku Warunki korzystania. Wszystkie strony w tej witrynie są chronione prawami autorskimi Copyright 2008 - 2018 przez Żadna część tej publikacji nie może być powielana ani rozpowszechniana w jakiejkolwiek formie za pomocą jakichkolwiek środków - 1590 Avenue Adams 4400 Costa Mesa, CA 92628 USA. Trading i inwestowanie w s rynki ekoterek wiążą się z ryzykiem straty Ta strona NIGDY nie zaleca, aby jakikolwiek podmiot kupił lub sprzedał jakieś papiery wartościowe Nie daje indywidualnych porad inwestycyjnych i nic w tym zakresie nie powinno być interpretowane tak, jakby czytelnicy treści tej witryny powinni zasięgać porady od licencjonowanego inwestycje osobiste nie będą ponosić odpowiedzialności za straty, które wynikają z wykorzystania informacji zamieszczonych na niniejszej stronie internetowej. UWAGA UWAGA Korzystając z tej strony, wyrażasz zgodę na nasze Warunki Użytkowania i Politykę Prywatności Zobaczyj je, klikając odnośniki znajdujące się w dolnej części menu po lewej stronie na każdej stronie. Zawierz trend lub przeciągnij średnią linię do wykresu. Applies To Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej Less. To Pokaż trendy danych lub średnie kroku na utworzonym wykresie można dodać trendline Można również rozszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc w przewidywaniu przyszłych wartości Na przykład poniższa linia trendu przewiduje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie pokazuje tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłość. Możesz dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest ułożony, włączając w to obszar, pasek, kolumnę, linię, czas, rozproszenie i bańkę. Nie można dodać linii trendu na wykresie ułożonej, 3-D, radarowej, kołowej, powierzchniowej lub donutkiej. Dodać trendline. Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu zacznie się od pierwszych danych punkt wybranej serii danych. Kliknij przycisk Elementy wykresu obok prawego górnego rogu wykresu. Zaznacz pole Linia trendów. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline, a następnie kliknij Wykładnicza prognoza liniowa lub Jeśli chodzi o dodatkowe linie trendu, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji, kliknij żądaną opcję w okienku Format trendline w obszarze Opcje trendów. Jeśli wybierzesz Wielomian, wprowadź najwyższą moc dla niezależnej zmiennej w polu Zlecenie. wybierz Przenoszona Średnia wprowadź nu mber okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. tip Kierunek jest najbardziej dokładny, gdy jego wartość kwadratowa R wynosi od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla linii trendu odpowiadają rzeczywistym danym lub w pobliżu 1 Podczas dodawania linii trendu do danych, program Excel automatycznie oblicza wartość kwadratową R Można wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość wyświetlaną w kwadracie kwadratowym w oknie wykresu Formatuj panel Trendline, Trendline Options. You można dowiedzieć się więcej o wszystkich liniach trendu w poniższych sekcjach. Linia trendów liniowych. Użyj tego typu linii do utworzenia prostej prostej dopasowanej do prostych zestawów danych liniowych Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia liniowa A trendline zwykle pokazuje, że coś wzrasta lub maleje ze stałą szybkością. Linia liniowa używa tego równania w celu obliczenia najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii. gdzie m to nachylenie, a b jest przecięcie. Następująca liniowa linia pokazuje że sprzedaż w lodówce konsekwentnie wzrosła w ciągu 8-letniego okresu Zauważ, że wartość R kwadratowa liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają rzeczywistym danymi jest 0 9792, co jest dobrym pomysłem linia do danych. Za pomocą najlepszej dopasowanej linii zakrzywionej, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość wzrostu danych lub szybkość maleje szybko, a następnie wyrównywanie Linia logarytmiczna może wykorzystywać wartości ujemne i pozytywne. Logarytmiczna linia używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów. gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmową. Następująca logarytmiczna linia pokazuje prognozowany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się jako przestrzeń dla zwierząt spadła Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0 933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ten trend jest użyteczny, gdy dane wahają się na przykład, gdy analizujesz zyski sses nad dużym zbiorem danych Kolejność wielomianu może być określona liczbą wahań danych lub ile zginie wzgórza i doliny pojawiają się w krzywej Zwykle na prostej wielomianowej zlecenia 2 występuje tylko jeden wierzchołek lub dolina, 3 ma jeden lub dwa wzgórza lub doliny, a porządek 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. Gdzie b i są stałymi. Na następująca wielomianowa linia Order 2 jeden wzgórze pokazuje zależność między szybkością jazdy a zużyciem paliwa Należy zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0 979, czyli blisko 1, więc linia jest idealnie dopasowana do danych. Showing linię zakrzywioną, ta tendencja jest użyteczna dla zestawów danych, które porównaj pomiary zwiększające się w konkretnym tempie Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy Nie można utworzyć linii trendu mocy, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia mocy wykorzystuje to równanie do należy korygować najmniejsze kwadraty przechodzące przez punkty. gdzie c i b są stałymi. Uwaga Opcja ta nie jest dostępna, gdy dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach na sekundę Linia mocy wyraźnie pokazuje rosnące przyspieszenie Uwaga że wartość kwadratowa R wynosi 0 986, co jest prawie idealnym dopasowaniem linii do danych. Showing linię zakrzywioną, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych rosną lub spadają w stale rosnących stawkach Nie można utworzyć wykładniczą linię, jeśli Twój dane zawierają wartości zero lub ujemne. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca wykładnicza linia pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę wieku Zauważmy, że wartość kwadratowa R wynosi 0 990, co oznacza, że ​​linia pasuje do danych prawie idealnie. Średnia trend. Ten trend ukazuje się aby uzyskać bardziej wyraźny wzór lub tendencję. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych ustawionych przez opcję Okres, przeciętnie je i używa średniej wartości jako punktu w wierszu. Przykładowo, jeśli Okres jest ustawiony na 2, średnia wartość pierwszych dwóch punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomych średnich liniach Średnia średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itd. Przeciętna linia trendu wykorzystuje to równanie. Liczba punktów w ruchomych średnich liniach jest równa łącznej liczbie punktów w serii, pomniejszona o liczbę określoną dla danego okresu. W wykresie rozproszonym trend liniowy jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. wynik, posortuj wartości x przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w okresie 26 tygodni.