Promedio Móvil R Cran

Moviendo Promedios en R A mi leal saber y entender, R no tiene una función incorporada para calcular promedios móviles. Usando la función de filtro, sin embargo, podemos escribir una función corta para medias móviles: Podemos usar la función en cualquier dato: mav (data), o mav (data, 11) si queremos especificar un número diferente de puntos de datos Que el predeterminado 5 trazado funciona como se espera: plot (mav (datos)). Además del número de puntos de datos sobre los cuales se puede hacer un promedio, también podemos cambiar el argumento de las funciones del filtro: sides2 usa ambos lados, sides1 usa sólo valores pasados. Comparta esta: Navegación de mensajes Navegación de comentarios Comentario de navegaciónMoving Promedios Detalles SMA calcula la media aritmética de la serie sobre las últimas n observaciones. EMA calcula una media exponencialmente ponderada, dando más peso a las observaciones recientes. Vea la sección de advertencia a continuación. WMA es similar a un EMA, pero con una ponderación lineal si la longitud de wts es igual a n. Si la longitud de wts es igual a la longitud de x. El WMA utilizará los valores de wts como pesos. DEMA se calcula como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (con los correspondientes argumentos wilder y ratio). EVWMA utiliza el volumen para definir el período de la MA. ZLEMA es similar a un EMA, ya que da más peso a las observaciones recientes, pero intenta eliminar el retraso restando datos antes de (n-1) / 2 períodos (predeterminado) para minimizar el efecto acumulativo. VWMA y VWAP calculan el precio medio móvil ponderado por volumen. VMA calcula una media móvil de longitud variable basada en el valor absoluto de w. Los valores más altos de w harán que VMA reaccione más rápido (más lentamente). HMA una WMA de la diferencia de otros dos WMA, lo que es muy reactivo. ALMA inspirado en filtros gaussianos. Tiende a poner menos peso en las observaciones más recientes, reduciendo la tendencia a rebasar. Valor Un objeto de la misma clase que x o precio o un vector (si try. xts falla) que contiene las columnas: Media móvil simple. Media móvil exponencial. Promedio móvil ponderado. Media móvil de doble exponencial. Promedio móvil elástico, ponderado en volumen. Media móvil exponencial de desfase cero. Promedio móvil ponderado por volumen (igual que VWAP). Precio medio ponderado por volumen (igual que VWMA). Media móvil de longitud variable. Promedio móvil del casco. Arnaud Legoux promedio móvil. Advertencia Algunos indicadores (por ejemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) se calculan utilizando los indicadores propios de los valores anteriores y, por tanto, son inestables a corto plazo. A medida que el indicador recibe más datos, su salida se vuelve más estable. Vea el ejemplo a continuación. Nota Para EMA. WilderFALSE (el valor predeterminado) utiliza una relación de suavizado exponencial de 2 / (n1). Mientras que wilderTRUE utiliza la relación de suavizado exponencial de Welles Wilders de 1 / n. Dado que WMA puede aceptar un vector de peso de longitud igual a la longitud de x o de longitud n. Puede usarse como un promedio móvil ponderado regular (en el caso wts1: n) o como un promedio móvil ponderado por volumen, otro indicador, etc. Como DEMA permite ajustar v. Es técnicamente Tim Tillsons generalizado DEMA (GD). Cuando v1 (el valor predeterminado), el resultado es el DEMA estándar. Cuando v0. El resultado es un EMA regular. Todos los demás valores de v devuelven el resultado de GD. Esta función se puede utilizar para calcular el indicador Tillsons T3 (ver ejemplo a continuación). Gracias a John Gavin por sugerir la generalización. Para EVWMA. Si el volumen es una serie, se debe elegir n para que la suma del volumen para n períodos se aproxima al promedio del número total de acciones en circulación para la garantía. Si el volumen es constante, debe representar el número total de acciones en circulación para el valor que se promedia. Autor (es) Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Referencias Véase también Cómo calcular la media móvil sin usar filtro () Hay un zillion respuestas a esto, porque su pregunta es realmente: ¿Cómo puedo suavizar una serie de tiempo Así que usted puede Buscar palabras clave adecuadas. Mi respuesta es: no utilice los promedios móviles - eso es patéticamente antiguo. Loess es uno entre los zillones de alternativas que usted podría considerar. Publicar en CV (stats. stackexchange) para otras alternativas estadísticas de suavizado de series temporales. Además, el quotunderstandingquot usted expresó arriba es defectuoso. Las construcciones de tipo aplicable son bucles (de nivel R). Así que has hecho tu tarea leyendo una introducción a R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) u otros tutoriales web Si no, hazlo antes de publicar aquí. Bert Gunter Genentech Biostatistics Nonclinical (650) 467-7374 quotData no es información. La información no es conocimiento. Y el conocimiento ciertamente no es la sabiduría. H. Gilbert Welch El lunes, 17 de febrero de 2014 a las 10:45, C W lthidden correo electrónico gt escribió: gt Hola lista, gt ¿Cómo puedo calcular una media móvil sin usar filter (). Filter () no gt parece dar promedios ponderados. Gt gt Estoy buscando en aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Gt gt Por ejemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender el punto de aplicar es evitar los bucles, ¿cómo debo incorporar gt esta idea en el uso de una aplicación () gt gt gt gt gt gt gt gt alternativa gt gt gt gt gt gt ocultos correo electrónico gt lista de correo stat. ethz. ch/mailman / Listinfo / r-help gt POR FAVOR, lea la guía de publicación R-project. org/posting-guide. html gt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. En respuesta a este mensaje por tmrsg11 El 17 de febrero de 2014, a las 10:45 AM, C W escribió: gt Hi list, gt ¿Cómo calculo una media móvil sin usar filter (). Filter () no gt parece dar promedios ponderados. Gt gt Estoy buscando en aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Gt gt Por ejemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender el punto de aplicar es evitar los bucles, ¿cómo debo incorporar gt esta idea en el uso de un apply () gt Construir un vector para agrupar y utilizar tapply. La división de módulos es un método común para lograr esto. A veces se puede utilizar la función seq si ajusta la longitud correctamente. Gt tapply (dat, (0: ​​(longitud (dat) -1)) / 3, media) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, round (seq (1, ) / Media) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 El comentario sobre la ponderación dos no parece ser ejemplificado en su ejemplo. Gt Gracias gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gt POR FAVOR, lea la guía de publicación R-project. org/posting-guide. html Gt y proporcionan código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. David Winsemius Alameda, CA, EE. UU. Abrir este post en la visualización de subprocesos Re: Cómo calcular el promedio móvil sin usar filtro () En respuesta a este post de Rui Barradas Para media móvil de 5 puntos, filtro (x, side2, filterrep (1/5, 5)), versus, filter (x, side2, filterrep (1, 5) ¿Tienen el mismo efecto, ya que el total debe ser 1. Gabor amp Rui: No quería instalar un paquete para una sola función, la misma razón para el paquete de sos David, gracias, eso es lo que estoy buscando El lunes, 17 de febrero de 2014 a las 2:07 PM, Rui Barradas lthidden correo electrónico gt escribió: Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt En su ejemplo, lo que usted calcula no es exactamente una media móvil, pero en el ejemplo, Gt se puede calcular con algo como lo siguiente gt gt s lt - (seqalong (dat) - 1) / 3 gt sapply (división (dat, s), media) gt gt gt Espero que esto ayuda, gt gt Rui Barradas gt gt Gt Em 17-02-2014 18:45, CW escribió: gt gtgt Hola lista, gtgt ¿Cómo calculo una media móvil sin usar filter (). Filter () no gtgt parecen dar promedios ponderados. Gtgt gtgt Estoy buscando aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Por ejemplo, gtgt gtgt datlt-c (1:20) gtgt significa (dat1: 3) gtgt significa (dat4: 6) gtgt significa (dat7: 9) gtgt significa (dat10: 12) gtgt gtgt etc. Entender el punto de aplicación es evitar los bucles, ¿cómo debo gtgt incorporar gtgt esta idea en el uso de una aplicación () gtgt gtgt Gracias, gtgt Mike gtgt gtgt alternativa versión HTML eliminado gtgt gtgt gtgt lista de correo electrónico oculta gtgt stat. ethz. ch/ Por favor lea la guía de publicación R-project. org/ gtgt posting-guide. html gtgt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. Gtgt gtgt alternativa versión HTML suprimida