Mover O Código Médio Em R

Mover médias em R Para o melhor de meu conhecimento, R não tem uma função interna para calcular médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: Podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (data, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o padrão 5 plotando obras como esperado: plot (mav (dados)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento de lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Como um exemplo de SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como os primeiros dados ponto. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. Como calcular a média móvel em linguagem R e Python Uma média móvel é usada para suavizar uma série de tempo. A média móvel de computação é um caso típico de computação de dados ordenada. Seu método básico de computação é criar um subconjunto composto por N membros consecutivos de uma série temporal, calcular a média do conjunto e deslocar o subconjunto para a frente um por um. O exemplo a seguir ensina como calcular a média móvel na linguagem R. As vendas do quadro de dados têm dois campos: salesDate e Montante desta data. Requisito: calcular a média móvel em três dias. As etapas de computação incluem a busca da média da quantidade de vendas do dia anterior, do dia atual e do dia seguinte e do deslocamento para frente ao longo das datas. Uma parte dos dados de origem é a seguinte: filtro (salesAmount / 3, rep (1, 3)) função de filtro pode ser usado na linguagem R para calcular média móvel, que produz código conciso. Este método é bastante conveniente. Apesar da conveniência da função de filtro. É difícil de entender para iniciantes. Por exemplo, salesAmount / 3means dividindo o valor atual do campo Amount por três, mas quando ele é usado na função filter, pode significar a adição dos três valores consecutivos juntos, em seguida, dividir a soma por três. 1,1,1 é o valor de expressão rep (1,3), que é usado aqui para especificar o intervalo de busca de dados. Além disso, porque nem o nome nem os parâmetros de função de filtro contêm as palavras média e em movimento, mesmo muitos desenvolvedores de linguagem R não sei o seu uso para a computação média móvel. De fato, a função de filtro é um filtro linear universal. Seu uso é mais do que computação média móvel. Sua referência de função completa é filtro (x, filtro, método c (convolução, recursiva), lados 2, circular FALSE, init). Qualquer modificação do requisito tornará o código mais difícil de entender. Por exemplo, o código para calcular a média móvel do dia atual e dos dois dias anteriores não pode ser escrito como filtro (salesAmount / 3, rep (0,2)), tem que serfilter (salesAmount / 3, rep (1,3 ), Lados 1). R linguagem pode calcular média móvel, mas seu código é bastante evasivo. Também podemos usar Python, esProc e Perl para lidar com este caso. Como linguagem R, todas essas linguagens podem executar estatísticas de dados e análise e calcular a média móvel. O seguinte apresenta soluções de Python e esProc brevemente. Pandas é a função de biblioteca de terceiros do Pythons. É poderoso no processamento de dados estruturados com o tipo de dados básicos imitando Rs dataframe. Actualmente, a última versão é 0,14. Seu código para lidar com este caso é o seguinte: O nome da função rollingmean é claro, mesmo um desenvolvedor sem experiência com pandas pode entendê-lo facilmente. O uso de funções é simples também. Seu primeiro parâmetro é a seqüência que está sendo computada eo segundo parâmetro é N, que é o número de dias na procura de média móvel. EsProc é bom em expressar lógica de negócios livremente com sintaxe ágil. Suas expressões para posição relativa podem resolver problemas computacionais de ordenar dados facilmente. O código é o seguinte: no código representa um intervalo relativo, ou seja, os três dias do dia anterior, o dia atual eo dia seguinte. Pode-se ver que a média móvel pode ser trabalhada de forma clara e flexível usando um intervalo relativo. Se for necessário, por exemplo, calcular a média móvel do dia atual e dos dois dias anteriores, basta alterar o intervalo para esProc. Um intervalo relativo é um conjunto. EsProc também pode expressar um elemento de posição relativa. Por exemplo, pode calcular a taxa de crescimento das vendas com (Amount - Amount-1) convenientemente. Em contraste, o código em linguagem R e Python é difícil de entender. Não estou certo da solução correta, porém uma vez que somar a média de cada amostra iria introduzir uma boa quantidade de erro de arredondamento. Hmm. Gostaria de saber se seperating a parte fracionária de toda a parte iria ajudar. Divida a parte inteira de cada número pela contagem. Manter três somas correntes: 1) A média das partes inteiras, 2) O restante de cada divisão, e 3) A parte fracionária de cada número. Cada vez que a parte inteira de um número é dividida, o resultado da parte inteira é adicionado à soma corrente média e o restante é adicionado à soma corrente restante. Quando a soma corrente restante obtém um valor maior ou igual à contagem, a sua divisão pela contagem com o resultado da parte inteira adicionada à soma média corrente e o restante adicionado à soma restante em curso. Também, em cada cálculo, a parte fracionária é adicionada à soma de corrida fracionária. Quando a média é terminada, a soma corrente restante é dividida pela contagem e o resultado é adicionado à soma média corrente como um número flutuante. Por exemplo: Agora o que fazer com a soma de execução fracionada. O perigo de estouro é muito menos provável aqui, embora ainda possível, então uma maneira de lidar com isso seria dividir a soma de execução fracionária pela contagem no final e adicioná-lo ao nosso resultado: Uma alternativa seria verificar a execução fracionária Soma em cada cálculo para ver se ele é maior ou igual a contar. Quando isso acontece, basta fazer a mesma coisa que fazemos com o restante executando soma. Excelente Jomit Vaghela 6-Mar-07 20:00 Eu gostei do que você disse pequenos trabalhos rapidamente se transformar em grandes empregos. Pensar em otimização durante a codificação é uma boa prática. Grande esforço e explicação, Médias / Média média móvel simples / Média móvel simples Você é encorajado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer idioma que você conheça. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Criar uma função stateful / classe / instância que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de um fluxo de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir do fluxo 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, vamos chamar este 160 SMA (). A palavra 160 estado 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar determinadas informações entre as chamadas para ele: 160 O período, 160 P 160 Um recipiente ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que mantém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente este sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages deslizando para uma determinada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND / 1, e a média pode ser encontrada em List / OPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) / 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será utilizado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação evitará índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - índice de início 1) ou, arranjar a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z detém o valor comum (max (ip), 0) então o beginindex será (z1) e os numberofelements serão (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) / (Iz) ri irá média deles e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados Usando um fecho e criando uma função