Einfach Gleitender Durchschnitt Matlab

Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und Dann dividiert diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, den Preisverlauf eines Wertpapiers zu sehen Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufgibt , Das bedeutet, dass die Sicherheit s Preis steigt Wenn es nach unten zeigt bedeutet, dass die Sicherheit s Preis sinkt Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter die einfache gleitende Durchschnitt Ein kürzerfristig gleitenden Durchschnitt ist mehr flüchtig, aber Seine Lesung ist näher an den Quelldaten. Analytical Significance. Moving Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug verwendet, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Tre zu identifizieren Nd Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitts in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexere analytische Werkzeug, ist es, ein Paar von einfachen gleitenden Durchschnitten mit jeder Abdeckung anders zu vergleichen Zeitrahmen Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Popular Trading Patterns. Zwei populäre Handelsmuster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-gleitenden Durchschnitt übergeht. Dies gilt als ein bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, dass weitere Gewinne in store. Using MATLAB, wie kann ich finden Die 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und fügen Sie den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix Ich versuche, die 3-Tage gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen, die ich meinen Code zur Verfügung gestellt habe. Gegeben die folgende Matrix a Und mask. Ich habe versucht, die Umsetzung der Conv-Befehl, aber ich bekomme einen Fehler Hier ist der Conv-Befehl habe ich versucht, auf der 2. Spalte der Matrix a verwenden. Die Ausgabe, die ich wünsche, ist in der folgenden Matrix gegeben. Wenn Sie irgendwelche haben Anregungen, ich würde es sehr schätzen Danke. Für Spalte 2 der Matrix a, ich berechnen die 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und Platzierung des Ergebnisses in Spalte 4 der Matrix ein Ich benannte Matrix a wie gewünschtOutput nur für Abbildung Die 3- Tag Durchschnitt von 17, 14, 11 ist der 3-Tages-Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-Tage-Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5 Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt an der Unterseite beginnt. Die gültige Ausgabe Wird nicht gezeigt, bis mindestens 17, 14 und 11 Hoffentlich ist dies sinnvoll Aaron Jun 12 13 bei 1 28. Im Allgemeinen würde es helfen, wenn Sie den Fehler zeigen In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch. First Ihre Faltung braucht Um durch drei oder die Länge des gleitenden Durchschnittes geteilt werden. Zweitens bemerken die Größe von c Sie können nicht einfach passen c in a Die typische Art, einen gleitenden Durchschnitt zu bekommen wäre, dasselbe zu verwenden. Aber das sieht nicht so aus, was Sie wollen. Sie sind gezwungen, ein paar Zeilen zu benutzen. Download movAv m siehe auch movAv2 - eine aktualisierte Version, die Gewichtung erlaubt. Description Matlab enthält Funktionen namens movavg und tsmovavg Zeitreihen gleitenden Durchschnitt in der Financial Toolbox, movAv ist entworfen, um die grundlegenden zu replizieren Funktionalität von diesen Der Code hier bietet ein schönes Beispiel für die Verwaltung von Indizes innerhalb Schleifen, die verwirrend sein können, um mit I ve bewusst gehalten den Code kurz und einfach, um diesen Prozess clear. movAv führt einen einfachen gleitenden Durchschnitt, die verwendet werden können, um wieder zu verwenden Er läßt Daten in manchen Situationen aus. Es wirkt, indem man den Mittelwert des Eingangs y über ein gleitendes Zeitfenster nimmt, dessen Größe durch n angegeben ist. Je größer n ist, desto größer ist die Größe der Glättung der Wirkung von n ist relativ zu dem Länge des Eingangsvektors y und effektiv gut, Art von schafft einen Tiefpass-Frequenz-Filter - siehe die Beispiele und Überlegungen Abschnitt. Weil die Menge der Glättung von jedem Wert von n ist relativ zu der Länge des Eingangs-Vektor, ist es immer wert Testen Sie verschiedene Werte, um zu sehen, was passend ist, erinnern Sie sich auch, dass n Punkte in jedem Durchschnitt verloren gehen, wenn n 100 ist, die ersten 99 Punkte des Eingangsvektors don t enthalten genügend Daten für ein 100pt Durchschnitt Dies kann durch Stapeln von Mitteln vermieden werden Beispiel, der Code und die Grafik unten vergleichen eine Anzahl von verschiedenen Länge Fensterdurchschnitte Beachten Sie, wie glatte 10 10pt mit einem einzigen 20pt Durchschnitt verglichen wird In beiden Fällen sind 20 Punkte von Daten insgesamt verloren. Erstellen Sie xaxis x 1 0 01 5 erzeugen Rauschen Rauschen 4 Rauschen repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 Rauschen Reshape Rauschen, 1, Lärm Lärm Raps erzeugen ydata Rauschen y exp x 10 Rauschen 1 Länge x Perfrom Mittelwerte y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plot Abbildung Plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 Legende Raw Daten, 10pt gleitender Durchschnitt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Vergleich der bewegten Durchschnitte. movAv m Code Durchlauffunktion Ausgang movAv y, n Die erste Zeile definiert die Funktion s Name, Ein - und Ausgänge Die Eingabe X sollte ein Vektor von Daten sein, um den Durchschnitt einzutragen, n sollte die Anzahl der Punkte sein, um den Durchschnitt über die Ausgabe auszuführen, wird die gemittelten Daten enthalten, die von der Funktion zurückgegeben werden. Vorausgabe der Ausgabeausgabe NaN 1, numel y Find mid point of n midPoint round N 2 Die Hauptarbeit der Funktion ist in der for-Schleife durchgeführt, aber vor dem Start zwei Dinge sind vorbereitet Fir Stly die Ausgabe ist vorab zugewiesen als NaNs, dies diente zwei Zwecken Erstens Vorbereitung ist in der Regel gute Praxis, da es reduziert das Gedächtnis jongliert Matlab zu tun hat, zweitens macht es es sehr einfach, die gemittelten Daten in eine Ausgabe die gleiche Größe wie Der Eingangsvektor Dies bedeutet, dass die gleiche Xaxis später für beide verwendet werden kann, was für das Plotten bequem ist, alternativ können die NaNs später in einer Zeile der Codeausgabeausgabe entfernt werden. Der variable MidPoint wird verwendet, um die Daten im Ausgangsvektor auszurichten Wenn n 10, 10 Punkte verloren gehen, weil für die ersten 9 Punkte des Eingangsvektors gibt es nicht genug Daten, um einen 10-Punkt-Durchschnitt zu nehmen Da die Ausgabe kürzer als die Eingabe ist, muss sie richtig ausgerichtet werden Verwendet werden, so dass eine gleiche Menge an Daten am Anfang und Ende verloren geht, und die Eingabe wird mit dem Ausgang durch die NaN-Puffer, die bei der Vorverteilung der Ausgabe erstellt werden, ausgerichtet. Für eine 1-Länge y - n Find-Indexbereich, um den Durchschnitt über den Urban zu berechnen Mittlere Ausgabe a MidPoint bedeutet yab end In der for-Schleife selbst wird ein Mittelwert über jedes aufeinanderfolgende Segment des Eingangs übernommen. Die Schleife läuft für eine, die als 1 bis zur Länge des Eingangs y definiert ist, abzüglich der Daten, die verloren werden sollen Die Eingabe ist 100 Punkte lang und n ist 10, die Schleife läuft von einem 1 bis 90. Dies bedeutet, dass a liefert den ersten Index des Segmentes gemittelt werden Der zweite Index b ist einfach ein n-1 Also bei der ersten Iteration, A 1 n 10 so b 11-1 10 Der erste Durchschnitt wird über yab oder x 1 10 übernommen. Der Durchschnitt dieses Segments, das ein einzelner Wert ist, wird in der Ausgabe bei Index a midPoint oder 1 5 6 gespeichert. Bei der zweiten Iteration , A 2 b 2 10-1 11 so wird der Mittelwert über x 2 11 übernommen und im Ausgang 7 gespeichert. Bei der letzten Iteration der Schleife für einen Eingang der Länge 100 wird ein 91 b 90 10-1 100, so dass der Mittelwert genommen wird Über x 91 100 und im Ausgang 95 gespeichert Diese verlässt die Ausgabe mit insgesamt n 10 NaN-Werten bei Index 1 5 und 96 100.Beispiele und Überlegungen Verschieben von Durchschnittswerten sind in einigen Situationen nützlich, aber sie Nicht immer die beste Wahl Hier sind zwei Beispiele, wo sie nicht unbedingt optimal sind. Mikrofonkalibrierung Dieser Satz von Daten repräsentiert die Pegel jeder Frequenz, die von einem Lautsprecher erzeugt und von einem Mikrofon mit einer bekannten linearen Antwort aufgezeichnet wird. Der Ausgang des Lautsprechers variiert mit Frequenz, aber wir können diese Variation mit den Kalibrierdaten korrigieren - die Ausgabe kann in der Höhe angepasst werden, um die Schwankungen in der Kalibrierung zu berücksichtigen. Nichts, dass die Rohdaten verrauscht sind - das bedeutet, dass eine kleine Frequenzänderung ein Erfordernis erfordert Groß, unregelmäßig, Veränderung in der Ebene zu berücksichtigen Ist dies realistisch Oder ist dies ein Produkt der Aufzeichnungsumgebung Es ist in diesem Fall sinnvoll, einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden, der die Pegelfrequenzkurve glättet, um eine Eichkurve zu liefern, die etwas weniger unregelmäßig ist Aber warum ist das nicht optimal in diesem Beispiel. Mehrere Daten wären besser - Mehrere Kalibrierungen laufen gemittelt zusammen würden das Rauschen im System zerstören, solange es lief Dom und geben eine Kurve mit weniger subtilen Detail verloren Der gleitende Durchschnitt kann nur annähernd dies, und kann einige höhere Frequenz Dips und Peaks aus der Kurve, die wirklich existieren zu entfernen. Sine Wellen Mit einem gleitenden Durchschnitt auf Sinus Wellen hebt zwei Punkte. Der General Problem der Auswahl einer vernünftigen Anzahl von Punkten, um den Durchschnitt über. It s einfach, aber es gibt effektivere Methoden der Signalanalyse als Mittelung oszillierende Signale im Zeitbereich. In diesem Diagramm ist die ursprüngliche Sinuswelle in blau aufgezeichnet Lärm ist Hinzugefügt und geplottet als die orange Kurve Ein gleitender Durchschnitt wird bei verschiedenen Punkten durchgeführt, um zu sehen, ob die ursprüngliche Welle wiederhergestellt werden kann 5 und 10 Punkte liefern vernünftige Ergebnisse, aber don t entfernen das Lärm ganz, wo eine größere Anzahl von Punkten beginnen Verlieren Amplitude Detail, wie der Durchschnitt erstreckt sich über verschiedene Phasen erinnern die Welle oscilates um Null, und bedeuten -1 1 0.Ander alternativen Ansatz wäre, um ein Tiefpass-Filter zu konstruieren, als es sein kann Angewendet auf das Signal im Frequenzbereich Ich werde nicht ins Detail gehen, da es über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht, aber da das Rauschen ist deutlich höhere Frequenz als die Wellen Grundfrequenz, wäre es ziemlich einfach in diesem Fall zu konstruieren Ein Tiefpassfilter als das Hochfrequenzrauschen zu entfernen.