Medie in R. To il meglio delle mie conoscenze in movimento, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie Utilizzando la funzione di filtro in movimento, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per lo spostamento averages. We possono poi utilizzare la funzione in qualsiasi dati i dati MAV, o dati MAV, 11 se vogliamo specificare un numero diverso di punti dati da quello di default 5 plotting opere come trama previsto MAV data. In Oltre al numero di punti di dati su cui la media, possiamo anche cambiare il lati argomento delle funzioni di filtro lati 2 utilizza entrambi i lati, le parti 1 utilizza valori passati only. Post navigationment navigationment navigation. When si passa un solo vettore di dati alla funzione plot R, si fa un grafico xy utilizzando l'indice punto come x il valore e le specificati punti di dati vettoriali come il valore y Poiché il file di dati elenca i dati in ordine storico, il grafico mostra il valore dell'indice SP 500 oltre time. That non è male per tre righe di codice Tuttavia, è possibile effettuare una più bella, meglio annotata trama facilmente utilizzando argomenti opzionali la funzione plot s ad esempio, per aggiungere un titolo, un sottotitolo, e le etichette degli assi, enter. This produce il grafico mostrato in Figura 4 4.Figure An annotated SP 500 vicino trama prezzo. procedendo oltre, si potrebbe usare R s data e l'asse classi per produrre un asse x che utilizza le date memorizzate nella colonna 1 del frame di dati per le etichette, consultare la documentazione R per details. After generare una trama, R fornisce opzioni per l'aggiunta di nuovi dati la media mobile di 90 giorni viene tracciata su grafici indici azionari pubblicati nella media mobile Wall Street Journal a è il valore medio degli elementi di n dati precedenti Come sulla visualizzazione la media mobile della SP 500 nel corso degli ultimi 90 days. In R s nomenclatura, una media mobile è un filtro un'equazione applicato ad una serie storica dell'indice SP 500 valori funzione di filtro R s è complessa, che fornisce molte opzioni di elaborazione dati diversi Fortunatamente, i comandi effettivi per la creazione di 90 giorni in movimento set di dati medi sono piccolo rispetto a quello che linguaggi di programmazione standard potrebbero require. The prima linea definisce un fattore di ponderazione per i dati nel filtro ogni giorno s valore SP 500 rappresenterà 1 90 della media mobile la seconda riga crea i dati medi in movimento set le ripetizioni di funzione rep i 1 90 coefficiente 90 volte tra cui 90 giorni di SP dati 500 nella media mobile i lati 1 parametro specifica per includere solo i punti dati di trascinamento della media mobile che è come medie mobili finanziarie sono sempre calcolati, perché non possiamo prevedere il futuro. Aggiungere i dati media mobile MA90 variabile per la trama esistente come linea verde utilizzando le linee R function. Figure 5 mostra l'result. Figure 5 SP 500 in prossimità di prezzo e di 90 giorni in movimento average. exponential media mobile da MOVAVG non correct. Does chiunque altro avere esperienza utilizzando la funzione MOVAVG con esponenziale ponderazione e Se I don t specificare l'e ponderazione, poi ho correttamente ottengo una semplice media mobile Ma quando ho specificare e ottengo numeri che don t sembra corretto I m curioso di sapere se la ponderazione esponenziale usato qui è in qualche modo diverso da quello che viene comunemente assunto ad esempio, per calcolare le tendenze di prezzo delle azioni, uno tipicamente calcola MACD si muove divergenza media di convergenza da doing. MACD di 12 giorni media mobile esponenziale a 26 giorni meno mobile esponenziale average. So in ottava, ho fatto la seguente . Shortma, i dati Longma movavg, prezzo, 12,26, e MACD Shortma - Longma. For un titolo tipico, il valore MACD è di solito in single-digit B ut b OTH mia S hortma e L ongma pista P riso molto da vicino, e quindi MACD rimane nel range di -10 -4, che è chiaramente errato Aiuto per favore.
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