Liukuva Keskiarvo Line R

Minulla on ggplot2-paketin aikasarja ja olen suorittanut Moving-keskiarvon ja haluan lisätä liukuvan keskiarvon tuloksen aikasarjoihin. Näyte datasarjasta (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 Käytetty koodi aikasarjojen esitykselle: Näyte Moving average plot Esimerkki odotetuista tuloksista haaste on se, että aikasarjatiedot ovat peräisin datasarjasta, joka sisältää aikaleimat ja lämpötilan, mutta liikkuvien keskimääräisten tietojen joukossa on vain keskimääräinen sarake eikä aikaleimat ja näiden kahden sovittaminen voi aiheuttaa epäjohdonmukaisuutta. Keskimääräiset keskiarvot: mitkä niistä ovat suosituimpia teknisiä indikaattoreita, liikkuvaa keskiarvoa käytetään mittaamaan nykyisen suuntauksen suunta. Jokainen liikkuvan keskiarvon tyyppi (joka on yleisesti kirjoitettu tässä opetusohjelmassa MA: ksi) on matemaattinen tulos, joka lasketaan keskimäärin useista aiemmista datapisteistä. Kun määritetty, tuloksena oleva keskiarvo piirretään kaaviolle, jotta toimijat voivat tarkastella tasoitettuja tietoja pikemminkin kuin keskittyä päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat ominaisia ​​kaikilla rahoitusmarkkinoilla. Liikkuvan keskiarvon yksinkertaisin muoto, joka tunnetaan tavallisesti yksinkertaisena liukuva keskiarvona (SMA), lasketaan ottamalla tietyn arvoryhmän aritmeettinen keskiarvo. Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi laskettaisiin viimeisten 10 päivän päätöskurssi ja jaetaan tulos 10: lla. Kuviossa 1 viimeisten 10 päivän (110) hintojen summa on jaettuna päivien (10) määrällä 10 päivän keskiarvon saavuttamiseksi. Jos elinkeinonharjoittaja haluaa nähdä sijaan 50 päivän keskiarvon, samaa laskentatyyppiä tehtäisiin, mutta se sisältäisi hinnat viimeisten 50 päivän aikana. Tuloksena oleva keskiarvo alle (11) ottaa huomioon viimeiset 10 pistettä, jotta toimijat saisivat käsityksen siitä, miten omaisuus on hinnoiteltu viimeisten 10 päivän aikana. Ehkä olet ihmettelevät, miksi tekniset toimijat kutsuvat tätä työkalua liikkumattomaksi keskiarvoksi eikä vain säännölliseksi keskiarvoksi. Vastauksena on, että kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on pudonnut sarjasta ja uudet datapisteet tulevat korvaamaan ne. Siten datajoukko siirtyy jatkuvasti uusien tietojen huomioon otta - miseksi, kun se tulee saataville. Tällä laskentamenetelmällä varmistetaan, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon. Kuviossa 2, kun 5: n uusi arvo lisätään joukkoon, punainen laatikko (edustaa 10 viimeistä datapistettä) siirtyy oikealle ja 15 viimeinen arvo lasketaan laskemasta. Koska 5: n suhteellisen pieni arvo korvaa korkean 15: n arvon, oletan, että tietojoukon keskiarvo pienenee, mikä tässä tapauksessa on 11-10. Mitä liikkuvat keskiarvot näyttävät? MA on laskettu, ne on piirretty kaaviolle ja liitetty sitten liukuvan keskiarvon muodostamiseksi. Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten kauppiaiden kaavioissa, mutta niiden käyttö voi vaihdella voimakkaasti (lisätietoja tästä myöhemmin). Kuten kuvassa 3 on nähtävissä, on mahdollista lisätä useampia liikkuvia keskiarvoja mihin tahansa kaavioon säätämällä laskennassa käytettävien aikajaksojen lukumäärää. Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritsevältä tai hämmentäviltä aluksi, mutta sinun tulee tottua heihin ajan myötä. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimääräinen hinta viimeisten 100 päivän aikana. Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä se näyttää, ottakaamme käyttöön toisenlaisen liikkuvan keskiarvon ja selvitämme, miten se eroaa edellä mainitusta yksinkertaisesta liikkuvasta keskiarvosta. Yksinkertainen liukuva keskiarvo on erittäin suosittu kauppiaiden keskuudessa, mutta kuten kaikki tekniset indikaattorit, sillä on myös kriitikot. Monet ihmiset väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajoitettu, koska tietosarjan jokainen piste on painotettu sama riippumatta siitä, missä se esiintyy sekvenssissä. Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niillä pitäisi olla suurempi vaikutus lopputulokseen. Vastauksena tähän kritiikkiin kauppiaat alkoivat painottaa viimeaikaisia ​​tietoja, jotka ovat johtaneet siihen, että keksittiin erilaisia ​​uudenlaisia ​​keskiarvoja, joista suosituin eksponentiaalinen liukuva keskiarvo (EMA). (Lue lisää painotettujen keskiarvojen perusasiakirjoista ja mitkä ero SMA: n ja EMA: n välillä) Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on liikkuvan keskiarvon tyyppi, joka antaa viimeaikaisille hinnoille enemmän painoarvoa, uuteen tietoon. EMA: n laskemisen hieman monimutkaisen yhtälön oppiminen saattaa olla tarpeetonta monille kauppiaille, koska lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat sinulle. Mutta matemaattiset geeksit siellä ovat EMA-yhtälö: Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, että edellisen EMA: n käyttöä ei ole käytettävissä. Tämä pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskenta yksinkertaisella liikkuva keskiarvolla ja jatkamalla yllä olevaa kaavaa. Olemme toimittaneet sinulle esimerkin laskentataulukon, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, kuinka laskea sekä yksinkertainen liukuva keskiarvo että eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt kun olet ymmärtänyt paremmin SMA: n ja EMA: n laskemisen, voit tarkastella, miten nämä keskiarvot eroavat toisistaan. Tarkastellessasi EMA: n laskemista huomaat, että viimeaikaisissa tietopisteissä korostetaan enemmän painotettua keskiarvoa. Kuviossa 5 kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä (15), mutta EMA reagoi nopeammin muuttuviin hintoihin. Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta laskee. Tämä reagointikyky on tärkein syy, miksi monet toimijat haluavat käyttää EMAa SMA: n kautta. Mitä eri päivät keskimäärin Siirtyvät keskiarvot ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä voi vapaasti valita haluamansa aikataulun keskiarvoa luotaessa. Yleisimmät liukuva keskiarvot ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää. Mitä lyhyempi ajanjakso, jota käytetään keskimäärän luomiseen, sitä herkempi on hintamuutokset. Mitä pitempi on aika, vähemmän herkkä tai tasaisempi, keskimääräinen on. Ei ole oikeaa aikataulua, jota voit käyttää liikkuvien keskiarvojen määrittämisessä. Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinun on kokeilla useita eri ajanjaksoja, kunnes löydät sellaisen, joka sopii strategiaasi. Keskimääräiset keskiarvot R: en parhaimmillaan, R: llä ei ole sisäänrakennettua toiminto laskea liikkuvia keskiarvoja. Suodatustoiminnon avulla voimme kuitenkin kirjoittaa lyhyen funktion keskiarvojen liikkumiseen: Tällöin voimme käyttää mitä tahansa dataa: mav (data) tai mav (data, 11), jos halutaan määrittää eri määrä datapisteitä kuin oletus 5 piirustustyö toimii odotetulla tavalla: juoni (mav (data)). Sen lisäksi, kuinka monta datapistettä on enemmän kuin keskimäärin, voimme myös muuttaa suodatinfunktioiden sivu-argumentteja: puolet2 käyttää molempia puolia, sivut1 käyttää vain aiempia arvoja. Jaa tämä: Lähetä navigointi Kommentti navigointi Kommentoi navigointia Lisää trendi tai liukuva keskimääräinen viiva kaavioksi Sovelletaan: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Lisää. Vähemmän Voit näyttää datamuutosten tai liukuvien keskiarvojen luomisen luomasi kaaviossa. voit lisätä trendilinjan. Voit myös laajentaa trendiviivan todellisten tietojen yli, jotta voit auttaa ennakoimaan tulevia arvoja. Esimerkiksi seuraava lineaarinen trendilinja ennakoi kaksi neljännestä eteenpäin ja osoittaa selvästi nousevan trendin, joka näyttää lupaavalta tulevalle myynnille. Voit lisätä trendilinjan 2-D-kaaviolle, joka ei ole pinottu, mukaan lukien alue, palkki, sarake, rivi, varastotila, hajonta ja kupla. Et voi lisätä trendilinjaa pinottuun, kolmiulotteiseen, tutka-, piirakka-, pinnalle tai donitsi-kaavioon. Lisää suuntauslinja Kartalle napsauta datasarjaa, johon haluat lisätä trendiviivan tai liukuvan keskiarvon. Suuntaviiva alkaa valitun datasarjan ensimmäisestä datapisteestä. Tarkista Trendline-ruutu. Voit valita toisen tyyppisen trendilinjan napsauttamalla Trendline-rivin vieressä olevaa nuolta. ja valitse sitten Exponential. Lineaarinen ennuste. tai kaksi ajanjaksoa. Lisää trendiviivoja napsauttamalla Lisää vaihtoehtoja. Jos valitset Lisäasetukset. napsauta haluamaasi vaihtoehtoa Trendline-asetusten Trendline-osioon. Jos valitset polynomin. anna korkeimman tehon riippumattomalle muuttujalle Tilaus-ruutuun. Jos valitset Siirrettävä keskiarvo. kirjoita ajanjakso, jonka haluat käyttää laskevan liukuvan keskiarvon Kausi-ruutuun. Vinkki: Trendilinja on tarkin, kun sen R-neliöarvo (numero 0-1, joka paljastaa, kuinka lähellä trendilinjan arvot vastaavat todellista dataa) on lähellä tai lähellä 1. Kun lisäät trendiviivan tietoihisi , Excel laskee automaattisesti R-neliösumman arvon. Voit näyttää tämän arvon kaaviollasi valitsemalla Näytä R-neliöarvo taulukon ruutuun (Format Trendline paneeli, Trendline Options). Saat lisätietoja kaikista trendiviivojen vaihtoehdoista alla olevista osioista. Lineaarinen trendiviiva Käytä tämäntyyppistä trendilinjaa luodaksesi parhaan mahdollisen suoran rivin yksinkertaisille lineaarisille tietueille. Tietosi ovat lineaarisia, jos kuvapiste sen datapisteissä näyttää viivalta. Lineaarinen trendilinja osoittaa yleensä, että jokin kasvaa tai pienenee tasaisella nopeudella. Lineaarinen trendilinja käyttää tätä yhtälöä laskemaan pienimmän neliösumman, joka sopii riville: missä m on kaltevuus ja b on leikkaus. Seuraava lineaarinen trendilinja osoittaa, että jääkaapin myynti on kasvanut jatkuvasti kahdeksan vuoden aikana. Huomaa, että R-neliöarvo (luku 0-1, joka paljastaa, kuinka lähellä trendilinjan arvioidut arvot vastaavat todellista dataasi) on 0,9792, mikä sopii hyvin riville dataan. Näytetään parhaiten sopiva kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun tiedon muutosnopeus kasvaa tai laskee nopeasti ja tasoittaa sitten. Logaritminen trendiviiva voi käyttää negatiivisia ja positiivisia arvoja. Logaritminen suuntauslinja käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita ja ln on luonnollinen logaritmifunktio. Seuraava logaritminen trendiviiva osoittaa eläinten ennustettua väestönkasvua kiinteä-avaruusalueella, jossa väestö tasaantuu eläinten tilaa pienentämättä. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,933, joka on suhteellisen hyvä sovitus riville datan suhteen. Tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun tietosi vaihtelevat. Esimerkiksi, kun analysoit voitot ja tappiot suuren tietojoukon yli. Polynomin järjestys voidaan määrittää datan vaihteluiden lukumäärän tai kuinka monta taivutusta (kukkuloita ja laaksoja) esiintyy käyrässä. Tyypillisesti järjestyksessä 2 polynomin suuntauslinjalla on vain yksi mäki tai laakso, järjestyksessä 3 on yksi tai kaksi kukkulaa tai laaksoa, ja järjestyksessä 4 on korkeintaan kolme kukkulaa tai laaksoa. Polynomi tai kaarevalinjainen trendiviiva käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä b ja ovat vakioita. Seuraavassa järjestyksessä 2 polynomin suuntainen linja (yksi mäki) osoittaa ajonopeuden ja polttoaineen kulutuksen välisen suhteen. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,979, joka on lähellä 1, joten rivit sopivat hyvin dataan. Kun näytetään kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen tietueille, jotka vertailevat mittauksia, jotka kasvavat tiettyyn nopeuteen. Esimerkiksi kilpa-auton kiihtyvyys 1 sekunnin välein. Et voi luoda teho-trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Power trendline käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita. Huomaa: tämä vaihtoehto ei ole käytettävissä, kun tietosi sisältävät negatiivisia tai nolla-arvoja. Seuraava etäisyysmittauskaavio näyttää etäisyyden metreinä sekunneissa. Tehon trendilinja osoittaa selvästi kasvavan kiihtyvyyden. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,986, mikä on lähes täydellinen sovitus riville datan kanssa. Kun näytetään kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun datan arvot nousevat tai laskevat jatkuvasti kasvavilla hinnoilla. Et voi luoda eksponentiaalista trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Eksponentiaalinen suuntauslinja käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita ja e on luonnollisen logaritmin perusta. Seuraava eksponentiaalinen trendiviiva osoittaa hiilen 14 vähentyvän määrän kohteessa sen iän myötä. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,990, mikä tarkoittaa, että linja sopii dataan lähes täydellisesti. Keskimääräisen trendilinjan siirtyminen Tämä trendiviiva tasoittaa tietojen vaihtelua näyttämään mallin tai trendin selkeämmin. Liukuva keskiarvo käyttää tietyn määrän datapisteitä (asetettu aika-asetuksella), keskiarvoa ne ja käyttää keskiarvoa rivin pisteenä. Jos esimerkiksi ajanjakso on 2, kahden ensimmäisen datapisteen keskiarvoa käytetään liikkuvan keskimääräisen trendilinjan ensimmäisessä pisteessä. Toisen ja kolmannen datapisteen keskiarvoa käytetään trendilinjan toisessa pisteessä jne. Liikkuva keskimääräinen trendilinja käyttää tätä yhtälöä: Liikkuvan keskimääräisen trendilinjan pistemäärä on yhtä kuin sarjan pisteiden kokonaismäärä, miinus numero, jonka määrittelet ajan. Sirontakuvassa suuntauslinja perustuu kaavion x-arvojen järjestykseen. Jotta tulos olisi parempi, lajittele x-arvot ennen kuin lisäät liukuvan keskiarvon. Seuraavassa liikkuvan keskimääräisen trendilinjan kuvassa on 26 viikon jaksoissa myytyjen asuntojen määrä.