Ich habe eine Handlung von Zeitreihen im ggplot2-Paket und ich habe den Moving-Durchschnitt durchgeführt und ich möchte das Ergebnis des gleitenden Durchschnitts in die Handlung der Zeitreihen hinzufügen. Sample of Data-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.Applied Code für Zeitreihen-Präsentation. Sample der Zeitreihen-Präsentation. Sample of Moving average plot Beispiel für erwartete Ergebnisse. Die Herausforderung ist, dass Zeitreihen-Daten ov aus Datensatz, der Zeitstempel enthält, erhalten Und Temperatur, aber Verschieben durchschnittliche Daten gehören nur die durchschnittliche Spalte und nicht die Zeitstempel und Anpassung dieser beiden können Inkonsistenz verursachen. sma - Einfache Moving Average. Ivan Svetunkov. Simple Moving Average ist eine Methode der Zeitreihe Glättung und ist eigentlich eine sehr grundlegende Prognose-Technik Es braucht keine Schätzung der Parameter, sondern basiert auf Auftragselektion Es ist ein Teil des glatten Pakets. In diesem Vig Nette wir verwenden Daten aus Mcomp Paket, so wird es empfohlen, es zu installieren. Lassen Sie laden die notwendigen Pakete. Sie können beachten, dass Mcomp abhängig von Prognose-Paket und wenn Sie laden sowohl Prognose und glatt dann haben Sie eine Nachricht, die Prognose-Funktion Ist von der Umwelt maskiert Es gibt nichts zu befürchten - glatt nutzt diese Funktion für Konsistenzzwecke und hat genau die gleiche ursprüngliche Prognose wie im Prognosepaket Die Einbeziehung dieser Funktion in glatt wurde nur durchgeführt, um keine Prognose in Abhängigkeiten einzubeziehen Des Pakets. Mit Standard-SMA bestellt die Auswahl auf Basis von AICc und gibt das Modell mit dem niedrigsten Wert zurück. Es scheint, dass SMA 13 das optimale Modell für diese Zeitreihe ist, was nicht offensichtlich ist Beachten Sie auch, dass die prognostizierte Trajektorie von SMA 13 ist Nicht nur eine gerade Linie Dies ist, weil die tatsächlichen Werte in der Konstruktion von Punkt-Prognosen bis zu h verwendet werden 13.Wenn wir versuchen, wählen Sie SMA Auftrag für Daten ohne wesentliche Trend, dann werden wir am Ende mit Irgendeine andere Bestellung Sagen wir zum Beispiel eine saisonale Zeitreihe N2568.Hier wir am Ende mit SMA 12 Beachten Sie, dass die Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts entspricht saisonalen Frequenz, die in der Regel ein erster Schritt in der klassischen Zeitreihenzerlegung ist Wir haben jedoch nicht Zentriert gleitenden Durchschnitt, wir beschäftigen uns mit einfachen, so Zerlegung sollte nicht auf der Grundlage dieses Modells durchgeführt werden. Moving Average Indicator. Shorter Länge gleitende Durchschnitte sind empfindlicher und identifizieren neue Trends früher, sondern auch mehr falsche Alarme zu finden Längere gleitende Durchschnitte sind zuverlässiger Aber weniger reaktionsschnell, nur abholen die großen Trends. Use ein gleitender Durchschnitt, dass die Hälfte der Länge des Zyklus, die Sie verfolgen sind Wenn die Peak-to-Peak-Zyklus Länge ist etwa 30 Tage, dann ein 15 Tage gleitenden Durchschnitt ist angemessen If 20 Tage, dann ist ein 10-tägiger gleitender Durchschnitt angemessen. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage gleitende Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung verwenden, Signale zu erzeugen, die etwas vor dem Markt sind. Andere begünstigen die Fibonacci Zahlen von 5, 8, 13 und 21.100 bis 200 Tag 20 bis 40 Woche gleitende Durchschnitte sind für längere Zyklen beliebt.20 bis 65 Tag 4 bis 13 Woche gleitende Durchschnitte sind nützlich für Zwischenzyklen und 5 bis 20 Tage für kurze Zyklen. Das einfachste gleitende durchschnittliche System erzeugt Signale, wenn der Preis den gleitenden Durchschnitt überschreitet. Go lange, wenn der Preis über den gleitenden Durchschnitt von unten geht. Go kurz, wenn der Preis kreuzt, um unter dem gleitenden Durchschnitt von oben. Das System ist anfällig für Peitschen in riesigen Märkten, Mit dem Preis, der sich über den gleitenden Durchschnitt hin - und herbewegt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen erzeugt wird. Aus diesem Grund verwenden bewegliche durchschnittliche Systeme normalerweise Filter, um Whipsaw zu reduzieren. Mehr ausgefeilte Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt Als Ersatz für die Schließung Preis. Three Moving Averages verwendet einen dritten gleitenden Durchschnitt zu identifizieren, wenn der Preis reicht. Mehrere Moving Averages verwenden eine Reihe von sechs schnell gleitenden Durchschnitte und sechs langsam Bewegte Mittelwerte, um sich gegenseitig zu bestätigen. Die verschobenen Verschiebungsdurchschnitte sind für Trend-verfolgende Zwecke nützlich, wodurch die Anzahl der Whipsaws verringert wird. Keltner-Kanäle verwenden Bänder, die auf einem Vielfachen von durchschnittlichen wahren Bereich gezeichnet sind, um gleitende durchschnittliche Übergänge zu filtern. Die populäre MACD Moving Average Convergence Divergence Indikator Ist eine Variation der beiden gleitenden durchschnittlichen System, als Oszillator aufgetragen, die den langsamen gleitenden Durchschnitt von der schnell gleitenden Durchschnitt subtrahiert. Colin Twiggs wöchentliche Überprüfung der globalen Wirtschaft wird Ihnen helfen, Marktrisiken zu identifizieren und verbessern Sie Ihr Timing.
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