movavg

Скользящее среднее значение финансовых временных рядов

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.

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

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.

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте