Moving Media Line R

Ho un terreno di serie temporali a pacchetto ggplot2 e ho eseguito la media mobile e vorrei aggiungere il risultato della media mobile per la trama della serie storica. Campione di dati-set (p31): ambtemp dt -1,14 2007-09-29 00:01:57 -1,12 2007-09-29 00:03:57 -1,33 2007-09-29 00:05:57 -1,44 2007 -09-29 00:07:57 -1,54 2007-09-29 00:09:57 -1,29 2007-09-29 00:11:57 codice applicata per la presentazione delle serie temporali: campione di Moving campione medio trama di risultati attesi Il sfida è che il tempo dati di serie ovbtained dai dati-set che include timestamp e temperatura, ma lo spostamento di dati medi comprendono solo la colonna media e non il timestamp e il montaggio di questi due può causare inconsistency. Moving medie: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, medie mobili vengono utilizzati per misurare la direzione della tendenza attuale. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta alle vostre Medie strategy. Moving in R Al meglio della mia conoscenza, R non ha un built-in la funzione per calcolare medie mobili. Utilizzando la funzione di filtro, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per medie mobili: Possiamo quindi utilizzare la funzione su tutti i dati: MAV (i dati), o MAV (dati, 11) se si desidera specificare un numero diverso di punti dati quello di default 5 plotting opere come previsto: plot (MAV (dati)). Oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro: sides2 utilizza entrambi i lati, sides1 utilizza solo valori del passato. Condividi questo: Messaggio di navigazione commento navigazione commento navigationAdd una tendenza o linea della media mobile a un grafico applica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Altro. Meno per mostrare le tendenze di dati o medie mobili in un grafico creato. è possibile aggiungere una linea di tendenza. È inoltre possibile estendere una linea di tendenza oltre i tuoi dati effettivi per aiutare a prevedere i valori futuri. Ad esempio, la seguente linea di tendenza lineare prevede due quarti avanti e mostra chiaramente una tendenza al rialzo che sembra essere molto promettente per le vendite future. È possibile aggiungere una linea di tendenza a un grafico 2-D che isnt impilati, compresa l'area, bar, colonna, linea, magazzino, dispersione, e bolla. Non è possibile aggiungere una linea di tendenza a una, 3-D, radar, a torta, di superficie o grafico ad anello in pila. Aggiungere una linea di tendenza sul grafico, fare clic sulla serie di dati a cui si desidera aggiungere una linea di tendenza media o in movimento. La linea di tendenza avrà inizio il primo punto di dati della serie di dati che si sceglie. Selezionare la casella Trendline. Per scegliere un diverso tipo di linea di tendenza, fare clic sulla freccia accanto a Trendline. e quindi fare clic su esponenziale. Previsione lineare. o due periodi media mobile. Per le linee di tendenza aggiuntivi, fare clic su Altre opzioni. Se si sceglie Altre opzioni. selezionare l'opzione desiderata nel riquadro Trendline Formato in Opzioni Trendline. Se si seleziona polinomiale. inserire la potenza massima per la variabile indipendente nella casella Ordine. Se si seleziona media mobile. inserire il numero di periodi da utilizzare per calcolare la media mobile nella casella Periodo. Suggerimento: una linea di tendenza è più preciso quando il suo valore R quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è pari o vicino a 1. Quando si aggiunge una linea di tendenza per i dati , Excel calcola automaticamente il valore R al quadrato. È possibile visualizzare questo valore sul grafico controllando il valore R quadrato display sulla scatola grafico (riquadro Trendline Formato, Opzioni Trendline). È possibile saperne di più su tutte le opzioni della linea di tendenza nelle sezioni sottostanti. linea di tendenza lineare Utilizzare questo tipo di linea di tendenza per creare una linea retta best-fit per semplici insiemi di dati lineari. I suoi dati è lineare se il modello nei suoi punti di dati si presenta come una linea. Una linea di tendenza lineare, di solito indica che qualcosa sta aumentando o diminuendo ad un tasso costante. Una linea di tendenza lineare utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati per una linea: dove m è la pendenza e b è l'intercetta. La seguente linea di tendenza lineare mostra che le vendite del frigorifero hanno costantemente aumentato nel corso di un periodo di 8 anni. Si noti che il valore R al quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è 0,9792, il che è una buona misura della linea ai dati. Mostrando una linea curva best-fit, questa linea di tendenza è utile quando il tasso di variazione dei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi livelli fuori. Una linea di tendenza logaritmica può utilizzare valori negativi e positivi. Una linea di tendenza logaritmica utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti e ln è la funzione logaritmo naturale. Di seguito viene mostrato Trendline logaritmiche prevede la crescita della popolazione di animali in una zona a spazio fisso, dove la popolazione livellato come spazio per gli animali è diminuita. Si noti che il valore R-squared è 0,933, che è relativamente buona misura della linea per i dati. Questa linea di tendenza è utile quando i dati oscilla. Ad esempio, quando si analizzano i guadagni e le perdite nel corso di un grande insieme di dati. L'ordine del polinomio può essere determinata dal numero delle fluttuazioni nei dati o quante curve (colline e valli) appaiono nella curva. Tipicamente, un Ordine 2 linea di tendenza polinomiale ha solo una collina o valle, un Ordine 3 ha uno o due colline o vallate, e un Ordine 4 ha fino a tre colline o vallate. Una linea di tendenza polinomiale o curvilinea utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove b e sono costanti. Il seguente Ordinanza 2 trendline polinomiale (una collina) mostra la relazione tra la velocità di guida e consumo di carburante. Si noti che il valore R al quadrato è 0,979, che è vicino a 1 in modo le linee di un buon adattamento ai dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile per insiemi di dati che mettono a confronto le misure che aumentano ad un tasso specifico. Ad esempio, l'accelerazione di una macchina da corsa ad intervalli di 1 secondo. Non è possibile creare una linea di tendenza di alimentazione se i dati contengono zero o negativi valori. Una linea di tendenza potere utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti. Nota: Questa opzione non è disponibile quando i dati include valori negativi o zero. La seguente tabella di misura di distanza mostra la distanza in metri per secondo. La linea di tendenza potere dimostra chiaramente la crescente accelerazione. Si noti che il valore R-squared è 0,986, che è una misura quasi perfetta della linea per i dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile quando i valori dei dati aumentano o diminuiscono a tassi in costante aumento. Non è possibile creare una linea di tendenza esponenziale se i dati contiene zero o negativi valori. Una linea di tendenza esponenziale utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e b sono costanti ed e è la base del logaritmo naturale. La seguente linea di tendenza esponenziale si mostra la quantità decrescente di carbonio 14 in un oggetto con l'invecchiamento. Si noti che il valore R quadrato è 0.990, il che significa che la linea si adatta ai dati quasi perfettamente. Spostamento linea di tendenza media Questa linea di tendenza uniforma fluttuazioni dei dati per mostrare un modello o una tendenza in modo più chiaro. Una media mobile utilizza un determinato numero di punti di dati (definiti dall'opzione Periodo), medie loro, e usa il valore medio come un punto della linea. Ad esempio, se il periodo è impostato su 2, la media dei primi due punti dati viene utilizzato come primo punto del movimento trendline media. La media del secondo e terzo punto di dati viene utilizzato come secondo punto della linea di tendenza, ecc Un movimento trendline media utilizza questa equazione: Il numero di punti in una linea di tendenza media mobile è uguale al numero totale di punti nella serie, meno la numero specificato per il periodo. In un grafico di dispersione, la linea di tendenza è basata sull'ordine dei valori x nel grafico. Per un risultato migliore, ordinare i valori x prima di aggiungere un media mobile. Di seguito lo spostamento della linea di tendenza media mostra un modello del numero di case vendute nel corso di un periodo di 26 settimane.