Moving average ttr

SMA calcula a média aritmética da série nas últimas observações n. EMA calcula uma média ponderada exponencialmente, dando mais peso às observações recentes. Consulte a seção de Aviso abaixo. WMA é semelhante a uma EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts for igual a n. Se o comprimento de wts for igual ao comprimento de x. A WMA usará os valores de wts como pesos. O DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos mais negativos e de proporção correspondentes). O EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a uma EMA, pois dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover o atraso ao subtrair dados antes de (n-1) 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado em volume. VMA calcula uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Os valores mais altos (menores) de w irão causar VMA reagir mais rápido (mais lento). Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados usando os valores anteriores dos indicadores e, portanto, são instáveis A curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída fica mais estável. Veja o exemplo abaixo. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão exponencial de suavização de 2 (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial Welles Wilders de 1n. Como a WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada por volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite o ajuste v. É tecnicamente Tim Tillsons DEMA (GD) generalizado. Quando v1 (o padrão), o resultado é o DEMA padrão. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido para que a soma do volume para n períodos se aproxime do número total de ações em circulação para a segurança em média. Se o volume for uma constante, ele deve representar o número total de ações em circulação para a média da segurança. ReferencesR média móvel TTR Eu acredito que a função lag () pode ser usada para montar isso. Algo como sma.365 lt - SMA (lag (data, 12), n180) Não testado, mas parece certo On Thu, 13 de outubro de 2017 às 6:31, Laura escreveu: Olá, usei o pacote TTR em R para calcular Médias móveis. Tenho uma série de tempo mensal e gostaria de calcular a média móvel em 10 anos com uma compensação de 1 ano. Deve ser algo parecido. Sma.365 lt - SMA (dados, n180) Alguém sabe como incluir em compensação Muito obrigado pela sua ajuda. R-help na lista de correspondência r-project. org stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Médias móveis: médias móveis SMA calcula a média aritmética da série nas últimas observações n. EMA calcula uma média ponderada exponencialmente, dando mais peso às observações recentes. Consulte a seção de Aviso abaixo. WMA é semelhante a uma EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts for igual a n. Se o comprimento de wts for igual ao comprimento de x. A WMA usará os valores de wts como pesos. O DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos mais negativos e de proporção correspondentes). O EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a uma EMA, pois dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover o atraso ao subtrair dados antes de (n-1) 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado em volume. VMA calcula uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Os valores mais altos (menores) de w irão causar VMA reagir mais rápido (mais lento). HMA um WMA da diferença de dois outros WMAs, tornando-o muito reativo. ALMA inspirado por filtros gaussianos. Tenta colocar menos peso nas observações mais recentes, reduzindo a tendência para ultrapassar. Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: média móvel simples. Média móvel exponencial. Média móvel ponderada. Média móvel de duas exponências. Média móvel elástica, em volume, ponderada. Zero lag exponencial em média móvel. Média em movimento pesada em volume (igual a VWAP). Preço médio ponderado por volume (mesmo que VWMA). Média móvel de comprimento variável. Média móvel da casca. Média móvel de Arnaud Legoux. Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados usando os próprios valores próprios dos indicadores e, portanto, são instáveis ​​no curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída fica mais estável. Veja o exemplo abaixo. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão exponencial de suavização de 2 (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial Welles Wilders de 1n. Como a WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada por volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite o ajuste v. É tecnicamente Tim Tillsons DEMA (GD) generalizado. Quando v1 (o padrão), o resultado é o DEMA padrão. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido para que a soma do volume para n períodos se aproxime do número total de ações em circulação para a segurança em média. Se o volume for uma constante, ele deve representar o número total de ações em circulação para a média da segurança. Joshua Ulrich, Ivan Popivanov (HMA, ALMA) Referências