Enkel Bevegelse Gjennomsnittet R Prosjektet

Jeg har et plott av tidsserier i ggplot2-pakken, og jeg har utført Moving gjennomsnittet, og jeg vil gjerne legge til resultatet av å flytte gjennomsnittet til tidsplanen for tidsseriene. Eksempel på datasett (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Anvendt kode for tidsseriepresentasjon: Eksempel på Moving Average Plot Eksempel på forventede resultater The utfordring er at tidsseriedataene overholdes fra datasett som inkluderer tidsstempler og temperatur, men Flytte gjennomsnittlige data inkluderer bare gjennomsnittskolonnen og ikke tidsstemplene og montering av disse to kan føre til inkonsekvens. Flytende gjennomsnitt: Slik bruker du dem Noen av de primære funksjonene til et glidende gjennomsnitt er å identifisere trender og reverseringer. måle styrken av et aktivum momentum og bestemme potensielle områder der en eiendel vil finne støtte eller motstand. I denne delen vil vi påpeke hvordan ulike tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan bevegelige gjennomsnittsverdier kan være gunstige for å sette stoppstopp. Videre vil vi ta opp noen av evner og begrensninger av bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en handelsrutine. Trend Identifiserende trender er en av nøkkelfunksjonene til bevegelige gjennomsnitt, som brukes av de fleste handelsfolk som forsøker å gjøre trenden til deres venn. Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer. noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du ser i figur 1, anses en aksje å være i en opptrinn når prisen er over et bevegelige gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover. Omvendt vil en næringsdrivende bruke en pris under et nedadgående gjennomsnittsnivå for å bekrefte en downtrend. Mange handlende vil bare vurdere å ha en lang posisjon i en eiendel når prisen handler over et glidende gjennomsnitt. Denne enkle regelen kan bidra til at trenden fungerer i handelshandelen. Momentum Mange nybegynnere handler om hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan brukes til å takle en slik prestasjon. Det enkle svaret er å være oppmerksom på tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i ulike typer momentum. Generelt kan kortsiktig momentum vurderes ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager, regnes generelt som et godt mål på mellomlang sikt. Endelig kan ethvert glidende gjennomsnitt som bruker 100 dager eller mer i beregningen, brukes som et mål for langsiktig momentum. Sunn fornuft burde fortelle deg at et 15-dagers glidende gjennomsnitt er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen av en eiendomsmoment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og deretter være nøye med hvordan de stabler opp i forhold til hverandre. De tre bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes, har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser. På figur 2 vises sterk oppadgående fart når kortere gjennomsnitt er plassert over lengre gjennomsnitt og de to gjennomsnittene er divergerende. Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av bevegelige gjennomsnitt er å bestemme potensielle prisstøtte. Det tar ikke mye erfaring med å håndtere bevegelige gjennomsnitt for å legge merke til at fallende pris på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retning på samme nivå som et viktig gjennomsnitt. I figur 3 kan du for eksempel se at 200-dagers glidende gjennomsnitt var i stand til å øke prisen på aksjen etter at den falt fra den høye nær 32. Mange forhandlere vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet trekk. Motstand Når prisen på en eiendel faller under et innflytelsesrik nivå av støtte, som det 200-dagers glidende gjennomsnittet, er det ikke uvanlig å se den gjennomsnittlige handlingen som en sterk barriere som hindrer investorer i å presse prisen tilbake over det gjennomsnittet. Som du ser fra diagrammet nedenfor, brukes denne motstanden ofte av handelsmenn som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke eventuelle eksisterende lange stillinger. Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen ofte hopper av motstanden og fortsetter å bevege seg lavere. Hvis du er en investor som holder en lang posisjon i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være best for deg å se disse nivåene nøye fordi de i stor grad kan påvirke verdien av investeringen. Stopp-tap Støtte - og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko. Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger, gjør det mulig for næringsdrivende å kutte bort tapende stillinger før de kan vokse noe større. Som du kan se i figur 5, kan handelsfolk som holder en lang posisjon i en aksje og stiller sine stoppordre under innflytelsesrike gjennomsnitt, spare mye penger. Ved å bruke bevegelige gjennomsnitt for å sette stoppordre er nøkkelen til enhver vellykket trading strategy. sma () - Simple Moving Gjennomsnitt Ivan Svetunkov 2017-02-19 Simple Moving Average er en metode for tidsserier utjevning og er faktisk en veldig grunnleggende prognose teknikk. Det trenger ikke estimering av parametere, men er heller basert på ordrevalg. Det er en del av glatt pakke. I denne vignetten bruker vi data fra Mcomp-pakken, så det anbefales at du installerer det. La oss laste inn de nødvendige pakkene: Du kan merke at Mcomp avhenger av prognosepakken, og hvis du laster inn både prognose og glatt. da vil du få en melding om at prognosen () - funksjonen er maskert fra miljøet. Det er ingenting å bekymre seg for - jevn bruker denne funksjonen for konsistensformål og har nøyaktig samme opprinnelige prognose () som i prognosepakken. Inkluderingen av denne funksjonen i glatt ble gjort bare for ikke å inkludere prognose i avhengighet av pakken. Som standard bestiller SMA utvalg basert på AICc og returnerer modellen med laveste verdi: Det ser ut til at SMA (13) er den optimale modellen for denne tidsserien, noe som ikke er tydelig. Legg også merke til at prognosen for SMA (13) ikke bare er en rett linje. Dette skyldes at de faktiske verdiene brukes i konstruksjon av punktprognoser opp til h13. Hvis vi prøver å velge SMA-ordre for data uten betydelig trend, vil vi ende opp med en annen ordre. For eksempel, kan du vurdere en sesongmessig tidsserie N2568: Her slutter vi med SMA (12). Merk at rekkefølgen på bevegelige gjennomsnitt tilsvarer sesongfrekvensen, som vanligvis er et første skritt i klassisk tidsseriefunksjon. Vi har imidlertid ikke sentrert glidende gjennomsnitt, vi håndterer enkel, så dekomponering bør ikke gjøres ut fra denne modellen.