Eu preciso calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de Dados Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar a minha média e trama Ele com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos do Valores que é inválido neste caso Todos os valores são ponderados o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, poderia obter alguma ajuda com it. My sinceres thanks. asked Set 23 14 às 19 05.Using conv é uma excelente maneira de Implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é quanto y Você está pesando cada valor como você adivinhou a soma desse vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em Tendo menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler o conv E a documentação de cconv para mais informação se você já não tem. Um teste para encontrar a melhor estratégia de venda móvel média Por Dr. Winton Felt. In a fim de desenvolver ou aperfeiçoar nossos sistemas e algoritmos negociando, nossos comerciantes conduzem frequentemente experiências, testes, otimizações, e Assim por diante Temos testado várias estratégias de venda e agora estão compartilhando algumas dessas descobertas R Donchian, popularizou o sistema em que uma venda ocorre se a média móvel de 5 dias cruza abaixo da média móvel de 20 dias RC Allen popularizou o sistema Em que ocorre uma venda se a média móvel de 9 dias cruza abaixo da média móvel de 18 dias Alguns comerciantes sentem que desistem menos dos ganhos que conseguem se usam uma média móvel mais curta curta Estas pessoas preferem vender se a média móvel de 5 dias A média móvel atravessa abaixo da média móvel de 10 dias Os comerciantes usaram variações nestas ideias algum que touting os benefícios de uma variação e outro que touting os benefícios de outro Um comerciante disse-nos sobre o cruzamento das médias móveis exponenciais de 7 dias e de 13 dias As estratégias cobertas nesta série particular de testes incluíram todos os sistemas duplos em que a média móvel mais curta era entre 4 dias e 50 dias ea média móvel mais longa era Entre a média móvel curta em comprimento e 200 dias Aqui nós relatamos em alguns dos sistemas os mais populares e em variações daqueles systems. Sell se o estoque s média simples de 9 dias cruzamentos móveis seja Baixa sua média móvel simples de 18 dias. Sell se a média móvel simples do estoque 10 dias cruza abaixo de sua média movente simples de 18 dias. Sell se a média movente simples de 10 dias do estoque for abaixo de sua média movente simples de 19 dias. Sell se a média móvel simples de 9 dias do estoque cruza abaixo de sua média movente simples de 19 dias. Sell se a média movente simples de 9 dias do estoque s abaixo de sua média movente simples de 20 dias. Sell se o estoque s simples 10 Se em média móvel de 20 dias. Se a média móvel simples de 4 dias atravessa abaixo de sua média móvel de 18 dias simples. Se a média móvel de 5 dias simples do estoque passa abaixo de sua média simples 18 dias de média móvel. Sell se o estoque s simples de 4 dias de média móvel cruza abaixo de sua média simples de 20 dias de movimento. Sell se o estoque s média móvel simples de 5 dias cruza abaixo de sua média móvel de 20 dias. Sell simples se A média móvel de 5 dias simples do estoque sai abaixo de sua média móvel de 9 dias simples. Stock s média simples de 4 dias atravessa a média móvel abaixo de sua média móvel simples de 9 dias. Sell se a média móvel de ações simples de 4 dias cruza abaixo de sua média móvel simples de 10 dias. Sell se o estoque s média móvel de 5 dias simples Cruza abaixo de sua média movente simples de 10 dias. Sell se a média movente exponencial de 7 dias do estoque s cruzar abaixo de sua média móvel exponencial de 13 dias. Sell se a média movente exponencial da movimentação de 7 dias do estoque s abaixo de sua movimentação exponencial de 14 dias Nós queríamos testar essas estratégias em uma ampla gama de ações representando uma variedade de indústrias e setores de mercado. Além disso, queríamos testar em uma variedade de condições de mercado. Portanto, nós testamos as estratégias Em cada uma de cerca de 3000 ações ao longo de um período de cerca de 9 anos ou durante o período durante o qual as ações negociadas se negociado por menos de 9 anos, factoring em comissões, mas não escorregamento Slippage resulta quando a ordem de venda é de 30, mas o preço em Qual E venda é executado é 29 99 Neste caso, a derrapagem seria um centavo por ação A mesma estratégia de compra foi consistentemente utilizada para cada teste A única variável foi a regra para a venda Para cada estratégia, nós totalizamos os retornos sobre todas as ações que realizamos Um total de 47.312 testes. A idéia por trás deste experimento foi descobrir qual destas disciplinas de venda obteve os melhores resultados na maioria das vezes para a maioria das ações Lembre-se que a rentabilidade de um sistema que é aplicado a um único estoque, mesmo se isso é repetido Para 3000 estoques como em nosso teste não pinta a imagem inteira A rentabilidade por a unidade de tempo invested é uma maneira melhor comparar sistemas Ao conduzir este teste em nós exigiu que cada sistema teve que esperar por um sinal novo da compra no estoque particular que está sendo testado Na vida real, um comerciante poderia saltar para outro estoque imediatamente após uma venda Portanto, o comerciante teria pouco ou nenhum tempo morto enquanto espera para fazer a próxima compra Um sistema que é menos rentável, mas que a saída Uma posição anterior poderia, portanto, gerar maiores lucros ao longo de um ano, reinvestir em uma segurança diferente, logo que a primeira é vendida Por outro lado, seria um desempenho mais pobre se tivesse que esperar para o próximo sinal de compra sobre o mesmo estoque Assim, um sistema que captura um lucro 10 em 20 dias pode não comparar bem com outro sistema que captura apenas um lucro 7 nos primeiros 10 dias do mesmo movimento e, em seguida, vende para tomar outro Os diferentes sistemas de venda são organizados abaixo em ordem de sua rentabilidade A coluna da esquerda é a média móvel curta ea coluna do meio é a média móvel longa Os sinais de venda foram gerados quando a média curta cruzou abaixo da média longa A coluna da direita é A rentabilidade total para todas as ações testadas O item chave de comparação não é a magnitude real de ganho para cada sistema de venda Isso variaria consideravelmente com diferentes comprar e vender sistema Combinações Não estávamos testando a rentabilidade de qualquer sistema completo, mas sim o mérito relativo dos vários sistemas de venda, isoladamente de suas respectivas disciplinas de compra ótima. Como você pode ver na tabela, vendendo quando a média móvel de 9 dias cruzou abaixo da média A média móvel de 18 dias não foi tão lucrativa quanto a venda quando a média móvel de 10 dias cruzou abaixo da média móvel de 20 dias A média móvel de 5 dias de média de 20 dias de Donchian também foi mais rentável do que a média de 9 dias Cruzamento da média de 18 dias Todos os testes foram idênticos A única variável foi a combinação de médias móveis selecionadas Os dois sistemas exponenciais estavam na parte inferior da lista em rentabilidade Não leia este relatório sem ler o relatório de acompanhamento clicando no Link abaixo da tabela A tabela fornece apenas parte da história Além disso, este estudo não foi uma tentativa de medir a eficácia relativa de sistemas completos Por exemplo, RC Allen s sistema como um sistema completo ma Y muito bem outperform qualquer um dos sistemas acima dele na tabela a seguir O ponto de entrada de um sistema tem muito a ver com o lucro obtido no ponto de saída de um sistema Os pontos de entrada dos vários sistemas foram ignorados neste estudo . Este estudo suporta a noção de que o lado de venda de um sistema de média móvel triplo com base nas médias móveis de 5, 10 e 20 dias é provável que seja mais rentável do que o lado de venda do 4, 9, Combinação de média móvel de 18 dias Tem a vantagem adicional de nos permitir monitorar o cruzamento descendente da média móvel de 5 dias em relação à média móvel de 20 dias. O último é o sistema de Donchian e é um sistema forte em seu próprio Direito Ele também dá sinais mais precoces do que as combinações de 9-18 ou 10-20 Portanto, incluindo as médias móveis de 5, 10 e 20 dias em nossos gráficos nos dá uma opção adicional Podemos usar o 5, 10 -, e sistema de média móvel tripla de 20 dias para gerar nossos sinais de venda ou nós c Um uso Donchian s 5-, sistema de média móvel de 20 dias dual Se o padrão de estoque não olhar ou sentir direito para nós, a média de 5 dias de cruz média vai dar-nos uma saída anterior Caso contrário, podemos esperar para o 10-20 Crossover Embora pudéssemos distinguir as diferenças entre os sistemas de topo, deve-se lembrar que as diferenças no retorno total líquido durante todo o tempo de teste foram muito pequenas em uma base percentual Por exemplo, a diferença entre o sistema de topo e o oitavo Se você espalhou isso durante todo o tempo do estudo, você verá que as diferenças anuais são realmente muito pequenas. Em relação aos sistemas completos, o sistema de 9 e 18 dias pode ser mais lucrativo do que Ou o sistema de 10, 20 dias ou o sistema Donchian Para essas considerações e outros comentários e informações, por favor, consulte o relatório de acompanhamento Um teste para encontrar a melhor média móvel Venda Estratégia Comentários e Observações. Obter mais sobre isso, e ver Uma lista de tuto Winton Felt mantém uma variedade de tutoriais livres, alertas de ações e resultados de scanner em tem uma página de revisão do mercado em tem informações e ilustrações relativas a pré - Configurações de surtos em e informações e vídeos sobre volatilidade ajustada parar perdas at. Notice aos Webmasters Se você deseja publicar este artigo em seu blog ou site, você pode fazê-lo se e somente se você respeitar os nossos Termos de Uso do Publisher e Acordos Ao publicar este artigo, você concorda em cumprir e estar vinculado aos nossos Termos de Uso e Contratos do Editor. 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AVISO IMPORTANTE Ao utilizar este site, você concorda com os nossos Termos de Uso e Política de Privacidade Consulte-os clicando nos links abaixo do menu do lado esquerdo De cada página. Adicionar uma tendência ou linha de média móvel para um gráfico. Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou você pode adicionar uma linha de média de tendência ou movimento para um chart. Adlies To Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 More Less. Trendline Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente E mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência para um gráfico 2-D que não é empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bubble. You não pode adicionar uma linha de tendência A um gráfico empilhado, 3-D, radar, torta, superfície ou rosquinha. Adicione uma linha de tendência. No gráfico, clique na série de dados à qual você deseja adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará nos primeiros dados Selecione a linha de tendência. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Tendência e, em seguida, clique em Exponencial Linear Forecast ou Média móvel de dois períodos Para obter linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções, clique na opção desejada no painel Formatar linha de tendência em Opções de tendência. Se você selecionar Polinômio, digite a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Selecione Média Móvel entrar no nu Mber de períodos a serem usados para calcular a média móvel na caixa do período. Dica Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado um número de 0 a 1 que revela quão perto os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais está em Ou perto de 1 Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados, o Excel calcula automaticamente seu valor R-quadrado Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando o valor R-quadrado na caixa de gráfico Formato do painel Trendline, Opções de tendência. Sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear. Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parece com uma linha A linear Trendline geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo em uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular os mínimos quadrados cabidos para uma linha. Onde m é a inclinação e b é o intercepto. A seguinte linha de tendência linear mostra Que as vendas de geladeira têm consistentemente aumentado ao longo de um período de 8 anos Observe que o R-quadrado valor de um número de 0 a 1 que revela como os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais é 0 9792, que é um bom ajuste de A linha para o data. Showing uma melhor curva de ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação Para calcular o ajuste dos mínimos quadrados através de pontos. Onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra o crescimento populacional predito de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu Note que o valor R-squared é 0 933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Esta linha de tendência é útil quando os seus dados flutua Por exemplo, quando você analisa ganhos e lo Sses sobre um grande conjunto de dados A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas colinas e vales aparecem na curva Normalmente, uma linha de tendência polinomial Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos. Onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 Um monte mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível Observe que o valor do R-quadrado é 0 979, que é próximo de 1 assim que a linha sa bom ajuste para o data. Showing uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que Compare as medidas que aumentam a uma taxa específica Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para cal Os quadrados mínimos se encaixam nos pontos. Onde c e b são constantes. Nota Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medidas de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos A linha de tendência de energia demonstra claramente a aceleração crescente Nota Que o valor R-quadrado é 0 986, que é um ajuste quase perfeito da linha para o data. Showing uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou caem em taxas crescentes constantemente Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se o seu Os dados contêm valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular os mínimos quadrados caberem através de pontos. Onde c e b são constantes ee é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 Em um objeto à medida que envelhece Note que o valor R-quadrado é 0 990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Movendo linha de tendência média. Esta linha de tendência é igual Out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados definidos pela opção Período, os médias e usa o valor médio como um ponto na linha Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência da média móvel. A média dos segundos e terceiros pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. Uma linha de tendência da média móvel usa essa equação. O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos o número especificado para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Resultado, classifique os valores de x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.
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