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Vamos a discutir él. 8 de 10 sobre la base de 40126 tsmovavg salida ReviewDocumentation tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve la media móvil simple por objeto de series de tiempo financieras, tsobj. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (vector, s, Lag, dim) devuelve la media móvil simple de un vector. lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual en el cálculo de la media móvil. tsmovavg salida (tsobj, e, timeperiod) devuelve el promedio móvil ponderado exponencial para el objeto de series de tiempo financieras, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, donde timeperiod especifica el período de tiempo. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10-móvil exponencial pesos promedio del precio más reciente de 18.18. 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Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (vector, t, numperiod, DIM) devuelve la media móvil triangular para un vector. La media móvil triangular doble suaviza los datos. tsmovavg calcula la primera media móvil simple con anchura de la ventana de ceil (numperiod 1) / 2. Entonces se calcula una segunda media móvil simple en la primera media móvil con el mismo tamaño de la ventana. tsmovavg salida (tsobj, w, pesos) devuelve el promedio móvil ponderado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. mediante el suministro de los pesos para cada elemento en la ventana de movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (vector, w, pesos, DIM) devuelve el promedio móvil ponderado para el vector mediante el suministro de pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso más grandes para los precios más recientes y los factores más pequeñas para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. tsmovavg salida (tsobj, m, numperiod) devuelve el promedio móvil modificado por el momento financiera objeto de la serie, tsobj. El promedio móvil modificado es similar a la media móvil simple. Considere la numperiod argumento sea el retraso de la media móvil simple. La primera media móvil modificado se calcula como una media móvil simple. 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Si dim 1. la entrada se supone que es un vector columna o matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. e 8212 Indicador de móvil exponencial promedio de carácter vectorial exponencial media móvil es una media móvil ponderada, donde timeperiod es el período de tiempo de la media móvil exponencial. las medias móviles exponenciales reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. Por ejemplo, un período de 10 pesos promedio móvil exponencial del precio más reciente de 18.18. Porcentaje exponencial / (TIMEPER 1) o / (windowSize 1) timeperiod 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione sus indicadores de gráfico CountryTechnical y Estudios Al cambiar entre técnicos, Interactivo o Gráficas Classic, todos los estudios que ya están en la tabla se eliminan 2 2 , ya que los indicadores no se transfieren. Nota: Cuando la adición de varios promedios móviles en un gráfico, las líneas se colorean en este orden: rojo, verde, azul, púrpura, naranja. Cuando se añade un indicador a un gráfico técnico, puede cambiar los parámetros del estudio haciendo clic en el nombre del indicador. El área se expandirá, y permitirle introducir los parámetros de su elección. Móvil Exponencial Tipo indicador medio. Superponer una media móvil exponencial (EMA), a veces también llamado un promedio móvil ponderado exponencialmente, se aplica factores de ponderación que disminuyen exponencialmente. La ponderación para cada día disminuye en un factor, o porcentaje, de la anterior. Período (9) - el número de barras, o intervalo, que se utiliza para calcular la media móvil. Cálculo Hay dos maneras de expresar la disminución, tanto como resultado un factor de alisamiento alfa. Ante todo en porcentaje 10 es por lo alpha0.1. O alternativamente como N períodos en los que por lo que, por ejemplo, N19 es equivalente a la 10. En cualquier caso, la fórmula para calcular los días sucesivos se que también puede reescribirse de la siguiente, que muestra cómo los pasos EMA hacia el último precio, pero sólo en una proporción de la diferencia (cada vez), EMA a cabo la ampliación de ayer cada vez que se obtiene la siguiente serie de potencias, que muestra cómo el factor de ponderación para cada precio p 1. p 2. etc., disminuyen exponencialmente, En teoría esto es una suma infinita, pero debido a la alfa-1 es menor que 1, los términos se vuelven cada vez más pequeños, y se puede ignorar lo suficientemente pequeña una vez. El denominador se aproxima a 1 / alfa, y ese valor se puede utilizar en lugar de la suma de las potencias, siempre se está utilizando suficientes términos que la parte omitida es insignificante. Los períodos de N en un EMA N días sólo especifica el factor alfa. Es tampoco un punto de parada para el cálculo de la forma N está en un SMA o WMA. Los primeros N días en un EMA representan aproximadamente 86 del peso total en el cálculo sin embargo. La fórmula de potencia por encima da un valor a partir de un determinado día, después de lo cual la fórmula días sucesivos mostrado por primera vez se puede aplicar. La cuestión de hasta qué punto la espalda para ir de un valor inicial depende, en el peor de los casos, en los datos. Si hay enormes valores de los precios p en datos antiguos, a continuación, theyll tienen un efecto sobre el total, incluso si su peso es muy pequeño. Si se supone dont precios varían demasiado violentamente a continuación, sólo la ponderación puede ser considerado, y elaborar la cantidad de peso que se omite al detener después de decir k es terms. This, que es, es decir. una fracción (1 menos alfa) k con respecto al peso total. Una media móvil exponencial es otro tipo de media móvil. En una media móvil simple de, los datos de precios tiene un peso igual en el cálculo del promedio. Además, en una media móvil simple, los datos de precios más antiguo se elimina de la media móvil como un nuevo precio se añade a la computación. La media móvil exponencial asigna un peso a los datos sobre los precios que se calcula la media. Por lo tanto, los datos de precios más antiguas de la media móvil exponencial nunca es eliminado, pero tienen sólo un impacto mínimo sobre la media móvil. El uso principal de este estudio es su función de suavizado. De este modo, la media móvil elimina las fluctuaciones a corto plazo y las hojas para ver la tendencia predominante. La media móvil exponencial se puede utilizar como un sistema de cruce. Para un sistema de cruce, es posible insertar tres medias móviles exponenciales diferentes. En general, las longitudes de estos promedios móviles son a corto, mediano y largo plazo. Un sistema utilizado comúnmente es de 4, 9, y 18 intervalos o períodos. Un intervalo puede estar en ticks, minutos, días, semanas o meses, es una función del período del gráfico. Medias Móviles funcionan mejor en mercados con tendencia. Una señal de compra se produce cuando los promedios de corto y medio plazo se cruzan de abajo hacia arriba de la media a largo plazo. A la inversa, una señal de venta se emite cuando los promedios de corto y medio plazo se cruzan de arriba hacia debajo de la media a largo plazo. Puede utilizar las mismas señales con dos medias móviles, pero la mayoría de los técnicos del mercado sugieren que el uso de las medias a largo plazo cuando el comercio de sólo dos medias móviles exponenciales en un sistema de cruce. Otro enfoque de comercio es utilizar el concepto actual de precios. Si el precio actual se encuentra por encima de las medias móviles exponenciales, de comprar. Liquidar esa posición cuando el precio cruza por debajo de los actuales, ya sea de media móvil. Para una posición corta, vender cuando el precio actual se encuentra por debajo de la media móvil exponencial. Liquidar esa posición cuando el precio actual se eleva por encima de las medias móviles exponenciales. A medida que usa Medias móviles exponenciales, no hay que confundir con medias móviles simples. Una media móvil exponencial se comporta de manera muy diferente a partir de una media móvil simple. Es una función del factor de ponderación o la duración de los procesos average. Monitoring que vagan Uso de modelos integrados de media móvil Wiel, S. A. Vander (1996, Asociación Americana de Estadística y ASQC) Bell Laboratories, Murray Hill, NJ Technometrics Vol. 38 Nº 2 QICID:. 13638 de mayo de de 1996 pp 139-151 Lista de miembros 10.00 5.00 Este artículo no está disponible en línea. Póngase en contacto con nosotros para recibir una exploración del archivo, en formato PDF. Nuevo para registrar ASQ AQUÍ. Resumen del artículo A menudo el supuesto menos apropiado en la tecnología tradicional de control de gráficos es que los datos de proceso constituyen una muestra aleatoria. En realidad la mayoría de los datos de proceso están correlacionados - ya sea temporalmente, espacialmente, o debido a fuentes anidadas de variación. Un enfoque para el seguimiento de los datos correlacionados temporalmente utiliza un gráfico de control de los errores de predicción de un modelo de series de tiempo del proceso con, posiblemente, un término de función de transferencia para modelar ajustes compensatorios. Si el término de series de tiempo es un promedio móvil integrado, a continuación, un cambio repentino en el nivel de los resultados del proceso de un cambio de patrón en la media de los errores de predicción. Inicialmente los cambios del medio por la misma cantidad que el nivel de proceso, pero luego decae geométricamente de nuevo a 0 que corresponde a la capacidad de la previsión para recuperarse de la sorpresa. Estudiamos cuatro esquemas de monitoreo - sumas acumuladas (CUSUMs), ponderado exponencialmente medias móviles, Shewhart gráficos de valores individuales, y un esquema de la razón de verosimilitud. Las comparaciones de las probabilidades de señalización y longitudes medias de ejecución muestran que CUSUMs pueden ser diseñados para realizar al menos, así como, a menudo, mejores que, cualquiera de los otros esquemas. gráficos de Shewhart individuos realizan a menudo mucho peor que los otros. ayudas gráficas se proporcionan para diseñar CUSUMs en este contexto. Palabras clave gráficas de control, gráfico de control suma acumulativa (CUSUM), ponderado exponencialmente en movimiento gráficos de control de medios (EWMA), los métodos de probabilidad, AutocorrelationExponentially promedio móvil ponderado gráficos para detectar concepto de deriva Gordon J. Ross. . Niall M. Adams Dimitris K. Tasoulis David J. Departamento de Matemáticas, Imperial College, Londres SW7 2AZ, Reino Unido Mano Recibido el 13 de abril de 2010. Disponible en Internet el 17 de septiembre de 2011. Comunicado por R. C. Guido Resumen clasificación de los datos de streaming requiere el desarrollo de métodos que son computacionalmente eficiente y capaz de hacer frente a los cambios en la distribución subyacente de la corriente, un fenómeno conocido en la literatura como concepto deriva. Proponemos un nuevo método para detectar la deriva concepto que utiliza un promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA) gráfico para controlar la tasa de errores de clasificación de un clasificador de streaming. Nuestro enfoque es modular y por lo tanto se puede ejecutar en paralelo con cualquier clasificador subyacente para proporcionar una capa adicional de detección concepto deriva. Además nuestro método es computacionalmente eficiente con O en cabeza (1) y funciona de una manera completamente en línea sin necesidad de almacenar los puntos de datos en la memoria. A diferencia de muchos enfoques existentes sobre la detección concepto de deriva, nuestro método permite que la tasa de detecciones falsas positivas para ser controlado y se mantiene constante en el tiempo. Se presentan aspectos más destacados de una sola pasada y el algoritmo computacionalmente eficiente de detección concepto de deriva. Adecuado para la implementación en los flujos de datos de alta frecuencia. Permite que la tasa de detecciones falsas positivas para ser controlado, a diferencia de los métodos existentes. Los experimentos en tanto los datos reales y sintéticas muestran resultados alentadores. Palabras clave Transmisión Concepto clasificación deriva Detección de cambios
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