stochosc

Стохастический осциллятор

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

Использование fts2timetable преобразовывать fints возразите против timetable объект.

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 в виде матрицы, таблицы или расписания. Для матричного входа, Data M- 3 матрица высоких, низко, и цены закрытия, сохраненные в соответствующих столбцах, соответственно. Расписания и таблицы с M строки должны содержать переменные под названием 'High', 'Low', и 'Close' (нечувствительный к регистру).

Типы данных: double | table | timetable

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumPeriodsK' и скалярное положительное целое число.

Типы данных: double

Продолжительность скользящего среднего значения в периоды для PercentD в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumPeriodsD' и скалярное положительное целое число.

Типы данных: double

Метод скользящего среднего значения для вычисления PercentD в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Type' и вектор 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 введите (матрица, таблица или расписание) как вход Data.

Примеры

свернуть все

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.

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте