Bewegungs Durchschnitt Standard Abweichung R

Diese Frage hat bereits eine Antwort hier. Ich möchte jede Art von bewegten Statistiken auf einer Zeitreihe in R berechnen, jenseits eines gleitenden Durchschnittes Beispielsweise wie würde ich eine bewegte Standardabweichung über ein Zeitfenster der Länge berechnen. Ich habe versucht Das folgende. Aber nicht nur funktioniert es nicht, weil das Cumsum des verzögerten Vektors einen Vektor aller NAs gibt, aber ich hörte auf zu versuchen, diese letzte Ausgabe zu lösen, weil es unnötig kompliziert scheint. Jede elegante Lösung für dieses Problem 22 59.Moving Standard Abweichung. Moving Standard Abweichung ist eine statistische Messung der Marktvolatilität Es gibt keine Vorhersagen der Marktrichtung, aber es kann als Bestätigungsindikator dienen Sie geben die Anzahl der Perioden zu verwenden, und die Studie berechnet die Standardabweichung von Preise aus dem gleitenden Durchschnitt der Preise. Es wird durch die Berechnung einer n Zeitperiode Simple Moving Average der Datenelement abgeleitet Es dann summiert die Quadrate der Differenz zwischen dem Datenelement und seinem Moving Average Über jede der vorangegangenen n Zeitperioden Schließlich teilt sie diese Summe mit n und berechnet die Quadratwurzel dieses Ergebnisses. Period Die Anzahl der Balken in einem Diagramm Wenn das Diagramm die Tagesdaten anzeigt, dann gilt die Periode Tage in wöchentlichen Diagrammen, die Periode Wird für Wochen stehen, und so weiter Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 20.Aspect Das Symbolfeld, auf dem die Studie berechnet wird, wird auf Default gesetzt, das bei der Betrachtung eines Diagramms für ein bestimmtes Symbol das gleiche wie Close ist. Standard-Abweichungswerte steigen deutlich an, wenn der analysierte Kontrakt des Indikators den Wert dramatisch verlagert. Wenn die Märkte stabil sind, sind die Standardabweichungswerte normal. Die Standardabweichungswerte liegen typischerweise vor erheblichen Aufwärtsänderungen im Preis. Analysten stimmen im Allgemeinen zu, dass eine hohe Volatilität ein Teil davon ist Haupt-Tops, während niedrige Volatilität begleitet große Böden. Content Source FutureSource. View Andere technische Analyse Studies. Primary Sidebar. Elevate Your Trading. Latest Tweets. Learn die d Ynamics of market movers w Andrew Pawielski Pete Davies von Jigsaw Trader in einem Live-Webinar 22. März Zeit vor 7 Stunden über Buffer. See, was voran in Getreide-Futures-Märkte heute mit Marktkommentar von dieser Woche in Getreide Zeit vor 12 Stunden über Puffer. Market Alert Es gibt noch Zeit, unsere Profi in natgas zu nutzen. Sehen Sie unseren Sonderbericht hier Vor 1 Tag über Buffer. Copyright 2017 Daniels Trading Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material wird als Aufforderung zur Eintragung einer Derivat-Transaktion vermittelt. 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Zu den besten meiner Kenntnisse, R hat keine eingebaute Funktion, um gleitende Durchschnitte zu berechnen Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze schreiben Funktion für das Bewegen von Mittelwerten. Wir können dann die Funktion auf irgendwelche Daten mav Daten oder mav Daten, 11 verwenden, wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten als die Standard-5-Plotten-Werke als erwartete Plot-Mav-Daten angeben wollen. Zusätzlich zu der Nummer Von Datenpunkten, über die zu durchschnittlich, können wir auch die Seiten ändern Argument der Filterfunktionen Seiten 2 verwendet beide Seiten, Seiten 1 verwendet nur vergangene Werte. Post Navigation Navigation Navigation Navigation.