stochosc

Стохастический осциллятор

свернуть все на странице

stochosc был частично удален и больше не будет принимать аргумент (tsobj) объекта fints. Используйте матрицу, timetable или table вместо этого для финансовых временных рядов.

Используйте fts2timetable, чтобы преобразовать объект fints в объект timetable.

Синтаксис

percentKnD = stochosc(Data)
percentKnD = stochosc(___,Name,Value)

Описание

пример

percentKnD = stochosc(Data) вычисляет стохастический осциллятор.

пример

percentKnD = stochosc(___,Name,Value) добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение".

Входные параметры

свернуть все

Данные с высокой, низкой, открытой, близкой информацией, указанной как матрица, таблица или расписание. Для матричного входа Data является M-by-3 матрица высоких, низко, и цены закрытия, сохраненные в соответствующих столбцах, соответственно. Расписания и таблицы со строками M должны содержать переменные под названием 'High', 'Low' и (нечувствительный к регистру) 'Close'.

Типы данных: double | table | timetable

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: percentKnD = stochosc(TMW,'NumPeriodsD',10,'NumPeriodsK',3,'Type','exponential')

Различие в периоде для PercentK, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'NumPeriodsK' и скалярного положительного целого числа.

Типы данных: double

Продолжительность скользящего среднего значения в периоды для PercentD, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'NumPeriodsD' и скалярного положительного целого числа.

Типы данных: double

Метод скользящего среднего значения для вычисления PercentD, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Type' и вектора символов со значением:

  • 'exponential' – Экспоненциальное скользящее среднее является взвешенным скользящим средним значением. Экспоненциальные скользящие средние уменьшают задержку путем применения большего количества веса к недавним ценам. Например, 10 экспоненциальных скользящих средних периода взвешивают новую цену на 18,18%.

  • 'triangular' – Треугольное скользящее среднее значение является двойным сглаживанием данных. Первое простое скользящее среднее значение вычисляется, и затем второе простое скользящее среднее значение вычисляется на первое скользящее среднее значение с тем же размером окна.

Типы данных: char

Выходные аргументы

свернуть все

PercentK и PercentD, возвращенный с одинаковым числом строк (M) и тип (матрица, таблица или расписание) как вход Data.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите файл SimulatedStock.mat, который предоставляет расписание (TMW) для финансовых данных для запаса TMW.

load SimulatedStock.mat
oscillator = stochosc(TMW,'NumPeriodsD',7,'NumPeriodsK',10,'Type','exponential');  
plot(oscillator.Time,oscillator.FastPercentK,oscillator.Time,oscillator.FastPercentD)
title('Stochastic Oscillator for TMW')

Больше о

свернуть все

Стохастический осциллятор

stochastic oscillator вычисляет Быстрый PercentK (F%K), Быстрый PercentD (F%D), Медленный PercentK (S%K) и Медленный PercentD (S%D) от серии высоких, низко, и цены акций закрытия.

По умолчанию стохастический осциллятор основан на различии с 10 периодами для PercentK и экспоненциальном скользящем среднем с 3 периодами для PercentD.

Ссылки

[1] Achelis, S. B. Технический анализ от А до Я. Второй Выпуск. McGraw-Hill, 1995, стр 268–271.

Смотрите также

| |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Financial Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте