Exponenta Banner
exponenta event banner

movavg

Скользящее среднее значение финансовых временных рядов

свернуть все на странице

movavg обновляется, чтобы принять ввод данных как матрицу, table, или timetable.

Синтаксис для movavg изменился. Больше нет поддержки входных параметров Lead и Lag, только один windowSize поддерживается, и существует только один выходной аргумент (ma). Если вы хотите вычислить продвижение и отставание скользящих средних значений, необходимо запустить movavg дважды и настройте windowSize.

Синтаксис

ma = movavg(Data,type,windowSize)
ma = movavg(___,Initialpoints)
ma = movavg(Data,type,weights)
ma = movavg(___,Initialpoints)

Описание

пример

ma = movavg(Data,type,windowSize) вычисляет скользящее среднее значение (MA) финансовых временных рядов.

пример

ma = movavg(___,Initialpoints) добавляет дополнительный аргумент для Initialpoints.

пример

ma = movavg(Data,type,weights) вычисляет скользящее среднее значение (MA) финансовых временных рядов с помощью 'custom' type и weights.

пример

ma = movavg(___,Initialpoints) добавляет дополнительный аргумент для Initialpoints.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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

load SimulatedStock.mat
type = 'linear';
windowSize = 14;
ma = movavg(TMW_CLOSE,type,windowSize)
ma = 1000×1

  100.2500
  100.3433
  100.8700
  100.4916
   99.9937
   99.3603
   98.8769
   98.6364
   98.4348
   97.8491
      ⋮

Входные параметры

свернуть все

Данные для финансового ряда в виде ориентированной на столбец матрицы, таблицы или расписания. Расписания и таблицы должны содержать переменные только с числовым типом.

Типы данных: double | table | timetable

Тип скользящего среднего значения, чтобы вычислить в виде вектора символов или строки с присваиваемым значением.

Типы данных: char | string

Количество наблюдений за входным рядом, чтобы включать в скользящее среднее значение в виде скалярного положительного целого числа. Наблюдения включают (windowSize - 1) предыдущие точки данных и текущая точка данных.

Примечание

windowSize аргумент применяется только к скользящим средним значениям чей type 'simple', 'square-root', 'linear', 'square', 'exponential', 'triangular', или 'modified'.

Типы данных: double

Пользовательские веса использовались для расчета скользящего среднего значения в виде вектора.

Примечание

Длина весов (N) определяет размер окна скользящего среднего значения (windowSize). weights аргумент применяется только к 'custom' type из скользящего среднего значения.

Вычислить скользящее среднее значение с пользовательскими весами, веса (w) сначала нормированы таким образом, что они суммируют одному:

W(i) = w(i)/sum(w), for i = 1,2,...,N

Нормированные веса (W) затем используются, чтобы сформировать N - точка взвешенное скользящее среднее значение (y) входных данных (x):

y(t) = W(1)*x(t) + W(2)*x(t-1) + ... + W(N)*x(t-N)

Начальные значения скользящего среднего значения в размере окна затем настроены согласно методу, заданному в аргументе пары "имя-значение" Initialpoints.

Типы данных: double

(Необязательно) Указывает, как скользящее среднее значение вычисляется в начальных точках (прежде чем будет достаточно данных, чтобы заполнить окно) в виде вектора символов или строки с помощью одного из следующих значений:

  • 'shrink' - Инициализирует скользящее среднее значение, таким образом, что начальные точки включают только наблюдаемые данные

  • 'zero' - Инициализирует начальные точки с 0

  • 'fill' - Начальная буква заливок указывает с NaNs

Примечание

Initialpoints аргумент применяется ко всему type технические требования за исключением 'exponential' и 'modified' опции.

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

Ряд скользящего среднего значения, возвращенный с одинаковым числом строк (M) и тот же тип (матрица, таблица или расписание) как вход Data.

Ссылки

[1] Achelis, S. B. Технический анализ от А до Я. Второй Выпуск. McGraw-Hill, 1995, стр 184–192.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Financial Toolbox
Поддержка