Eu tenho um conjunto de dados para o preço do ticker na bolsa de valores: time-price. Mas os intervalos entre pontos de dados não são iguais - de 1 a 2 minutos. Qual é a melhor prática para calcular a média móvel para esse caso. Como fazer isso em Matlab tende a pensar, que os pesos dos pontos devem depender do intervalo de tempo que foi passado desde o ponto anterior. Temos função em Matlab para calcular a média móvel com pesos personalizados dos pontos solicitados 30 de julho 14 às 19:01 Minha resposta é bastante semelhante à dos lagos. Mas eu pensarei seu problema em termos de interpolação. Em primeiro lugar, uma média móvel, ou uma média de tempo de uma função, é a integral dela durante um período de tempo, dividido pelo tempo de duração. No seu caso, a integral pode ser vista como uma soma, uma vez que, em geral, em cada minuto, o valor da função é o mesmo. No entanto, seus dados têm intervalos de tempo desiguais. Isso pode ser visto como pontos faltantes da função. Deixe-me explicar: para cada minuto x. Você deve ter um preço f (x). Mas por vezes digo x5. F (x) é indefinido. Uma das maneiras pelas quais você pode se livrar das descontinuidades de uma função é a interpolação - atribuir algum valor aos pontos perdidos, de acordo com algumas regras de cálculo. O algoritmo mais simples é manter o valor anterior, que é essencialmente a idéia do lago. Mas o benefício de pensar neste aspecto reside na capacidade de tornar seus dados mais precisos. Pode não se aplicar a um caso do mercado de ações, mas deve ser verdade geralmente, como uma temperatura de medição ou velocidade do vento, o que é garantido para mudar suavemente ao longo do tempo (em vez de manter constante por 2 minutos e de repente mudar em um segundo). Você pode usar diferentes técnicas de interpolação para polir os dados. O polimento neste sentido é ok porque de qualquer maneira você tem que usar o conceito de média. Uma boa interpolação deve tornar os dados mais próximos de um modelo que provou trabalhar com o problema real. CÓDIGO - Eu configurei o intervalo máximo para 5 minutos para mostrar grande diferença entre os dois métodos. Depende da sua observação e experiência para decidir qual (ou qualquer outro) método é o melhor para prever o passado. Nota: pontos indefinidos devem ser apresentados pela NaN. Mas -1 parece mais fácil de jogar. Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no prazo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a Média de Movimento Exponencialmente Pesada). Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados do preço passado, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores com peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média de Movimento Suavemente Exagerada O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana em agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse suficientes dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: refinando uma ferramenta de negociação popular e um salto médio em movimento.) Uma rodada de financiamento onde os investidores adquirem ações de uma empresa com uma avaliação mais baixa do que a avaliação colocada na. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, quot.
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