stochosc

Стохастический генератор

Использование fints объект для Data аргумент stochosc не рекомендуется. Используйте матрицу, timetable, или table вместо этого для финансовых временных рядов. Для получения дополнительной информации смотрите Преобразование финтов финансовых временных рядов в Timetables.

Описание

пример

percentKnD = stochosc(Data) вычисляет стохастический генератор.

пример

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

Входные параметры

свернуть все

Данные с высокой, низкой, открытой, близкой информацией, заданные как матрица, таблица или расписание. Для матричного входа, Data является M-by- 3 матрица высоких, низких и закрывающих цен, сохраненная в соответствующих столбцах, соответственно. Расписания и таблицы с M строки должны содержать переменные с именем 'High', 'Low', и 'Close'(без учета случая).

Типы данных: double | table | timetable

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Период различия для PercentK, заданный как разделенная запятой пара, состоящий из 'NumPeriodsK' и скаляр положительное целое число.

Типы данных: double

Длина скользящего среднего значения в периодах для PercentD, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'NumPeriodsD' и скаляр положительное целое число.

Типы данных: double

Метод скользящего среднего для вычисления PercentD, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Type' и вектор символов со значением:

  • 'exponential' - Экспоненциальное скользящее среднее значение является взвешенным скользящим средним значением. Экспоненциальные средние значения сокращают задержку, применяя больший вес к недавним ценам. Для примера, 10 период экспоненциала скользящего среднего взвешивает самую последнюю цену на 18,18%.

  • 'triangular' - треугольное скользящее среднее значение является двойным сглаживанием данных. Вычисляют первое простое скользящее среднее значение, а затем вычисляют второе простое скользящее среднее значение на первом скользящем среднем значении с тем же размером окна.

Типы данных: char

Выходные аргументы

свернуть все

PercentK и PercentD, возвращенные с одинаковым числом строк (M) и введите (матрица, таблица или timetable) в качестве входных Data.

Примеры

свернуть все

Загрузите файл SimulatedStock.mat, который обеспечивает расписание (TMW) для финансовых данных для акций 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')

Figure contains an axes. The axes with title Stochastic Oscillator for TMW contains 2 objects of type line.

Подробнее о

свернуть все

Стохастический генератор

В stochastic oscillator вычисляются Fast PercentK (F% K), Fast PercentD (F% D), Slow PercentK (S% K) и Slow PercentD (S% D) из ряда высоких, низких и закрывающихся цен на акции.

По умолчанию стохастический генератор основан на 10-периодном различии для PercentK и 3-периодном экспоненциальном скользящем среднем значении для PercentD.

Ссылки

[1] Achelis, S.B. Технический анализ от A до Z. Second Edition. McGraw-Hill, 1995, pp. 268-271.

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте