Moving Average In R Paket

Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen hat R keine integrierte Funktion zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für gleitende Mittelwerte schreiben: Wir können die Funktion auf beliebigen Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als die Standard-5-Plotterarbeiten wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die gemittelt wird, können wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Dieses Thema bei YiGG. de speichern Meine Antwort ist: Verwenden Sie keine gleitenden Durchschnitte - das ist pathetisch alt. Löss ist eine unter den zillions von Alternativen, die Sie betrachten konnten. Post auf CV (stats. stackexchange) für andere statistische Alternativen für die Zeitreihe Glättung. Darüber hinaus ist die quotunderstandingquot Sie oben ist fehlerhaft. Anwendungsähnliche Konstrukte sind (R-Level) - Schleifen. So haben Sie Ihre Hausaufgaben gemacht, indem Sie ein Intro zu R (cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. pdf) oder anderen Web-Tutorials lesen. Falls nicht, bitte dies, bevor Sie hier weiter buchen. Bert Gunter Genentech Nichtklinische Biostatistik (650) 467-7374 quotData ist keine Information. Information ist nicht Wissen. Und Wissen ist sicherlich wisdom. quot H. Gilbert Welch nicht am Mo, 17. Februar 2014, um 10:45 Uhr, C W lthidden E-Mail gt schrieb: gt Hallo Liste gt Wie berechne ich einen gleitenden Durchschnitt ohne Filter () verwenden. Filter () scheinen keine gewichteten Durchschnittswerte zu geben. Gt gt Ich schaue in apply (), tapply. Aber nichts ist entscheidend. gt gt Zum Beispiel gt gt datlt-c (1:20) gt Mittelwert (DAT1: 3) gt Mittelwert (DAT4: 6) gt Mittelwert (DAT7: 9) gt Mittelwert (dat10: 12) gt gt usw. gt gt I Verstehen, der Punkt der Anwendung ist es, Schleifen zu vermeiden, wie sollte ich gt diese Idee in eine Anwendung () gt gt Danke, gt Mike gt gt alternative HTML-Version gelöscht gt gt gt versteckte E-Mail-Mailing-Liste gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help Gt BITTE lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html gt und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Antwort von tmrsg11 am 17. Februar 2014, um 10:45 Uhr, schrieb C W: gt Hallo Liste, gt Wie berechne ich einen gleitenden Durchschnitt ohne Filter (). Filter () scheinen keine gewichteten Durchschnittswerte zu geben. Gt gt Ich schaue in apply (), tapply. Aber nichts ist entscheidend. gt gt Zum Beispiel gt gt datlt-c (1:20) gt Mittelwert (DAT1: 3) gt Mittelwert (DAT4: 6) gt Mittelwert (DAT7: 9) gt Mittelwert (dat10: 12) gt gt usw. gt gt I Verstehen, der Punkt der Anwendung ist es, Schleifen zu vermeiden, wie sollte ich gt diese Idee in die Verwendung einer Anwendung () gt Konstruieren Sie einen Vektor für die Gruppierung und verwenden Sie tapply. Modulo-Abteilung ist eine gemeinsame Methode, um dies zu erreichen. Manchmal kann die seq-Funktion verwendet werden, wenn Sie die Länge richtig einstellen. (Dt (1)) (3) (1) (3) (1) 3), lenlength (dat))), Mittelwert) 1 2 3 4 5 6 7 1,5 4,5 8,0 11,0 14,5 18,0 20,0 Der Kommentar zur Gewichtung dos scheint in Ihrem Beispiel nicht beispielhaft zu sein. Gt Vielen Dank, gt Mike gt gt alternative HTML-Version gelöscht gt gt gt versteckte E-Mail-Mailing-Liste gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt BITTE lesen Sie die Entsendeführer R-project. orgposting-guide. html gt und geben kommentiert, minimal, self - contained, reproduzierbaren Code. David Winsemius Alameda, CA, USA öffnen diesen Beitrag in Baumansicht Bericht Inhalt melden Re: Mittelwert zu berechnen Bewegen ohne Filter verwendet () Als Antwort auf diesen Beitrag von Rui Barradas Für 5-Punkt-Durchschnitt, Filter (x, side2, filterrep (15, 5)), versus, Filter (x, side2, filterrep (1, 5) Haben sie die gleiche Wirkung, da die Summe muss 1. Gabor amp Rui: Ich bin mir bewusst, das Zoo-Paket, Nicht wollen, um ein Paket für eine Funktion zu installieren. Derselbe Grund für SOS-Paket. Ich danke, das ist, was ich suche. Mon, 17. Februar 2014 um 2:07 Uhr, Rui Barradas lthidden E-Mail gt wrote: gt Hallo , gt gt Viele Pakete haben eine movind durchschnittliche Funktion. Für Paket gt Prognose Beispiel. Oder gt gt Bibliothek (sos) gt findFn (quotmoving averagequot) gt gt in Ihrem Beispiel, was Sie berechnen ist nicht gerade ein gleitender Durchschnitt, aber in gt kann mit so etwas wie die folgenden berechnet werden gt gt s LT - (seqalong (dat) - 1). 3 gt sapply (split (dat, s), Mittelwert) gt gt gt Hoffe, dass dies hilft, gt gt Rui Barradas gt gt gt 17 Em -02-2014 18:45, CW escreveu: gt gtgt Hallo Liste, gtgt Wie berechne ich einen gleitenden Durchschnitt ohne Filter (). Filter () gtgt nicht scheinen, gewichtete Durchschnitte zu geben. Gtgt gtgt Ich schaue in apply (), tapply. Aber nichts ist entscheidend. Beispiel: gtgt gtgt datlt-c (1:20) gtgt Mittel (dat1: 3) gtgt Mittel (dat4: 6) gtgt Mittel (dat7: 9) gtgt Mittel (dat10: 12) gtgt gtgt etc. gtgt gtgt I Verstehen, der Punkt der Anwendung ist es, Schleifen zu vermeiden, wie sollte ich gtgt diese Idee in die Verwendung einer Anwendung () gtgt gtgt Danke, gtgt Mike gtgt gtgt alternative HTML-Version gelöscht gtgt gtgt gtgt versteckte E-Mail-Liste gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor - Hilfe gtgt BITTE lesen Sie die Buchungsanleitung R-project. org gtgt posting-guide. html gtgt und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Gtgt gtgt alternative HTML-Version gelöschtTechnische Analyse mit R In diesem Beitrag auch einen Blick darauf, wie ein Händler könnte R verwenden, um einige grundlegende technische Analyse Indikatoren zu berechnen. R ist eine freie Open-Source-Analyseumgebung und Programmiersprache. Es ist für Windows-, Mac OS - und Linux-Betriebssysteme verfügbar. Die Installation ist einfach und schnell. Download - und Installationsanleitungen finden Sie unter: cran. r-project. org. Bei der Entwicklung einer Trading-Strategie seine nützlich, um in der Lage sein, analysieren und visualisieren Daten und in der Lage sein, um Ihre Trade-Generation Regeln und ihre Variationen und Modelle schnell und mit minimalen Turn-around zu testen. Während viele Handelsplattformen wie interaktive Broker, etc. bieten Zugriff auf historische Daten über API oder direkte Datei downloaden 8211 Analyse, dass Daten und Prototyping Handelsstrategien oft das Schreiben von Hunderten von Zeilen Code in Programmiersprachen wie Java oder C oder schriftlich Schwierig zu testen Formeln in Excel. Dies erfordert eine erhebliche Zeit investieren, unabhängig davon, wie Erfahrung Programmierer Sie sind. Im Gegensatz dazu ermöglicht eine übergeordnete Programmiersprache wie R oder Matlab, gekoppelt mit ihren interaktiven Programmierumgebungen, ihre Benutzer in einem Bruchteil der Zeit, die sie mit C, C oder Java benötigt, zu schneiden, zu würfeln und zu analysieren. Die Menge an Code, der erforderlich ist, um eine Handelsstrategie in R zu entwickeln, ist typischerweise ebenfalls eine Größenordnung geringer. Verwenden Sie in diesem Beispiel eine einfache Komma-separate Datei mit offenen, hohen, niedrigen und engen Preisspalten (a. k.a. OHLC) zusammen mit Volumen - und Zeitstempelwerten für SPY ETF. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie eine kostenlose R-Bibliothek verwenden, um Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA), Bollinger Bands (BBands), RSI und MACD technische Analyse-Indikatoren zu berechnen. Wir werden berechnete Indikatoren als neue Spalten an unsere Eingabedatei anhängen, damit sie für weitere Analyse - oder Handelsstrategie-Prototypen in Excel, R oder jedem anderen CSV-freundlichen Softwarepaket Ihrer Wahl verwendet werden können. Installieren der technischen Analysebibliothek für R 1. Zur Berechnung der technischen Analyse mit R verwenden wir eine freie Open-Source-Bibliothek mit dem Namen 8220TTR8221 (Technical Trading Rules). Dieser Schritt enthält Anweisungen für die Installation der TTR-Bibliothek, vorausgesetzt, Sie haben bereits R auf Ihrem Computer installiert. Diese Schritte müssen nur einmal pro R-Installation auf einem Computer durchgeführt werden. So installieren Sie die Bibliothek auf Ihrem Computer: 1) Starten Sie die R-Umgebung auf Ihrem Computer, und wählen Sie dann im Menü: Packages 038 Data-Package Installer 2) Geben Sie im Paket-Installationsprogramm den Typ 8220TTR8221 im Feld Package Search ein, und klicken Sie auf 8220Get List8221. 3) Wählen Sie Paket 8220TTR8221 und klicken Sie 8220Install Selected8221. Historische Daten laden (Input) Für die Demo-Nutzung werden wir von September 2013 bis Mai 2014 die täglichen historischen Kurse für SPY ETF verwenden. Klicken Sie hier, um die Datei herunterzuladen. Diese Eingabedatei für dieses Beispiel wurde mit IB Historical Data Downloader generiert. 2. Wir beginnen mit der Eröffnung von R Shell und Laden TTR-Bibliothek, die eine kostenlose R-Erweiterung, die Funktionen für die Berechnung einiger der häufigsten Indikatoren enthält. 3. Der nächste Schritt besteht darin, unsere Datendatei mit historischen Preisen in die R-Umgebung zu importieren. Wir laden Daten aus der Beispiel-CSV-Datei in die R-Umgebung und speichern sie ein Datenframe, das ein R-Variablentyp zum Speichern von Daten im Tabellenformat im Speicher enthält. So zeigen Sie die ersten paar Zeilen der Datentabelle an: Standardmäßig werden die ersten 6 Zeilen der Daten zusammen mit den Spaltennamen (Tabellenkopf) angezeigt. Um zu sehen, wie viele Zeilen Sie in der Datentabelle haben: Dies zeigt, dass wir 187 Datensätze in unserer SPY-Datendatei für 187 Handelstage zwischen dem 3. September 2013 8211 31. Mai 2014 haben. Wir können auch Tabellenspaltennamen mit Colnames-Funktionen auflisten Wie folgt: Moving Averages 4. Jetzt können wir den 20-Tage-Simple Moving Average (SMA) der CLOSE-Preisspalte mit TTR-Bibliotheken berechnen. R-Funktion SMA: Jetzt sehen wir die ersten 50 Werte des sma20-Arrays: Hier wurde die Funktion SMA von TTR verwendet Bibliothek, die wir oben geladen haben, sagen, dass sie den 20-Tage-Durchschnitt (Wert des Parameters n) der CLOSE-Spalte aus Datenrahmendaten berechnet. Die Funktion gibt ein Array von SMA-Werten zurück und speichert sie in einer neuen Variablen namens sma20. Sie können die Hilfe mit einer detaillierten Beschreibung der Funktion und ihrer Parameter mit Hilfe. Gefolgt von dem Funktionsnamen, wie unten beschrieben. Es ist immer eine gute Idee, Hilfeseiten für die verwendeten Funktionen zu lesen, da sie alle optionalen Parameter auflisten, die Sie verwenden können, um die Ausgabe zu optimieren. Außerdem haben viele Funktionen Variationen oder verwandte Funktionen, die unter verschiedenen Umständen hilfreich sein könnten und auf der Hilfeseite aufgeführt werden. 5. Berechnung von Exponential Moving Average ist ähnlich einfach, verwenden Sie einfach eine andere Funktion, diesmal EMA (). Beachten Sie, dass wir EMA für 14-Periodenlänge Bollinger Bands 6 berechnen. Zur Berechnung des Bollinger Bands Indikators verwenden wir die BBands-Funktion. Es gibt eine Reihe von optionalen Parametern, die es braucht, so gut bieten mehrere Beispiele. Im folgenden Beispiel nennen wir BBands, die Datenrahmendaten übergeben, mit einer Abfrage, die angibt, dass wir Werte aus der CLOSE-Spalte verwenden wollen, genau wie oben beschriebene SMA - und EMA-Berechnungen. Der zweite Parameter sd nimmt die Anzahl der Standardabweichungen für die oberen und unteren Bänder an. Da wir nicht übergeben Wert für n 8211 BBands verwendet 20-Periode gleitenden Durchschnitt standardmäßig. Die Ausgabe enthält mehrere Spalten: dn für unteres Band, mavg für den gleitenden Durchschnitt, für oberes Band und pctB, was einen Wert für den Wert security8217s relativ zum oberen und unteren Bollinger Band quantifiziert, eine ausführliche Beschreibung hierzu finden Sie hier. B gleich 1 ist, wenn der Preis am oberen Band liegt, B gleich 0 ist, wenn der Preis im unteren Band liegt, B oberhalb 1 ist, wenn der Preis über dem oberen Band liegt, B unter 0 ist, wenn der Preis unter dem unteren Band B liegt (20-Tage-SMA) B ist unterhalb des mittleren Bandes (20 Tage SMA) bb20 BBands (data, sd2.0) 6.1 Jetzt wollen wir einen neuen Datenrahmen erstellen, der alle Eingaben enthält Daten aus dem 8216data8217 Frame, plus Bollinger Bands Daten, die wir gerade berechnet haben. Die Funktion data. frame () nimmt beliebig viele Datenrahmen auf und verbindet sie reihenweise in einen neuen Datenrahmen, so dass Elemente aus entsprechenden Zeilen im Ergebnis miteinander verbunden werden. 6.2 Bollinger Bands Plot (dataPlusBBCLOSE, col 8216bd8217) Zeilen (dataPlusBBdn, col 8216brow8217) Zeilen (dataPlusBBmavg, col 8216brow8217) 6.3 Alternativ können wir explizit angeben, welche Art von Verschieben Durchschnitt sollte als Basis für Bollinger-Bänder mit dem Funktionsparameter maType verwendet werden, die einfach einen bewegenden mittleren Funktionsnamen tragen. Weitere Informationen finden Sie auf der SMA-Hilfeseite, um verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten zu sehen, die in der TTR-Bibliothek unterstützt werden. Wenn Sie zB eine EMA Bollinger Bands berechnen möchten, können Sie EMA an maType übergeben. Beachten Sie, dass wir in diesem Beispiel den Standard-Längenparameter für den gleitenden Durchschnitt überschreiben, diesmal mit dem 14-Perioden-Durchschnitt. BbEMA BBands (Daten, sd2.0, n14, maTypeEMA) RSI 8211 Relative Strength Indicator 7. RSI. Zur Berechnung des RSI verwenden wir die Funktion RSI (). Sie können den RSI-Befehl in der R-Shell verwenden, um Details zu den Funktionsparametern zu erhalten. Grundsätzlich ist es sehr ähnlich zu den Funktionen, die wir oben verwendet, um gleitende Mittelwerte zu generieren. Rsi14 RSI (data, n14) Hierbei handelt es sich um den ersten Parameter der RSI-Funktion: data, die, wie in der folgenden Tabelle dargestellt, die folgenden Parameter enthält: Zeitreihen (zB CLOSE-Spalte aus unserem Datendatenrahmen und n ganzzahliger Wert für die Länge der RSI - Ist eine Anweisung, die die Spalte mit dem Namen CLOSE aus der Datentabelle sagt und sie als eine Liste von Werten zurückgibt, und der zweite Parameter ist n14, wobei der Parametername n ist und der Wert 14 anzeigt, dass wir 14 Tage berechnen wollen RSI-Werte auf die engen Preise 8. Die MACD-Funktion übernimmt mehrere Argumente: Eingabedatenreihe (wie zB CLOSE-Preis) Anzahl der Perioden für schnell gleitende durchschnittliche Anzahl von Perioden für langsam laufende durchschnittliche Anzahl von Perioden für die Signalleitung Sie können auch optional (MACD-Befehl in der R-Shell, um die Hilfeseite selbst zu öffnen): Ermöglicht die Berechnung eines Standard - (12,26,9) MACD-Indikator mit dieser Funktion. Beim Verwendung von einfachen einfachen gleitenden Mitteln, also gut spezifizieren SMA-Funktion in maType-Parameter: macd MACD (Daten, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA) Join All Data Together 9. Nun schließen wir alle Indizes, die oben mit den ursprünglichen Eingabedaten berechnet wurden, in einem einzigen Datenrahmen: Die Funktion data. frame () nimmt eine beliebige Anzahl von Datenrahmen auf und verbindet sie reihenweise, so dass Elemente aus entsprechenden Zeilen in dem resultierenden Datenrahmen allData zusammengeklebt werden . Schreiben in Textdatei Und schließlich schreiben wir den Inhalt von allData-Datenrahmen in eine kommagetrennte Werte-Datei. Wir verwenden die write. table () - Funktion, die eine große Anzahl optionaler Parameter enthält. Eine ausführliche Hilfeseite steht mit dem Befehl write. table in der R-Shell zur Verfügung. Wenn wir write. table () aufrufen, übergeben wir die folgenden Argumente: allData 8211 Dies ist einfach eine Referenz auf den Datenrahmen, der Daten enthält In die Ausgabedatei geschrieben. File 8230 8211 Dies ist der Pfad und Name der Datei, die wir erstellen. Na 8211 stellt sicher, dass Zellen im Datenrahmen, die den R-Wert NA enthalten, leere Werte in der Ausgabedatei enthalten. Einige Zellen haben NA für Zeilen, in denen nicht genügend Daten vorhanden waren, um einen entsprechenden Indikatorwert zu erzeugen (zum Beispiel erste 19 Zeilen für 20-Tage-SMA). Sep, 8211 setzt Spalten-Trennzeichen auf Komma (also kommagetrennte Werte-Datei). Um eine tabulatorgetrennte Datei zu erstellen (wirklich ein bevorzugtes Format für ernsthafte Software-Systeme) 8211: sep t. Row. names FALSE 8211 ist es wichtig, diesen Wert zu setzen, sonst wird die erste Spalte in der Ausgabedatei Zeilennummern enthalten. Die resultierende Datei steht hier zur Verfügung. Rechtsklick und wählen 8220Save Linked File As8221 Die heruntergeladene Datei kann in Excel oder Texteditor geöffnet werden. 10. In der TTR-Bibliothek sind weitere Funktionen und Funktionen verfügbar. Sie können mehr erfahren, indem Sie TTRs Hilfe Seite: CONCLUSION R bietet eine bequeme und vielseitige Umgebung für Datenanalyse und Berechnungen. Zusätzlich zu Tausenden von kostenlosen Open-Source-statistischen, mathematischen Bibliotheken und Algorithmen, enthält R eine große Anzahl von Funktionen und Bibliotheken zum Lesen und Schreiben von Daten aus Dateien, Datenbanken, URLs, Web Services, etc. Das kombiniert mit der Prägnanz der Sprache , Ist eine leistungsfähige Kombination, die Händler helfen kann, wertvolle Zeit zu sparen. Händler können erheblich reduzieren die Zeit, die für Prototypen und Backtest Trading-Strategien mit R. Es gibt auch Methoden zur Integration R mit Mainstream-Programmiersprachen wie Java und C. Don8217t zögern, einen Kommentar zu schreiben oder senden Sie eine Nachricht über Kontaktformular, wenn Sie haben Fragen zu diesem Material. Schließlich möchten wir einige Bücher erwähnen, die in unseren Entwicklungsbemühungen sehr hilfreich waren. Das erste Buch 8211 8220Quantitative Trading mit R8221 ist ein großer Mix aus Finanzdatenanalyse Einblicke und Anwendung von R, Backtesting, Datenerforschung und Analyse. Es hat eine Reihe von großen Code-Beispiele und geht über eine Reihe von nützlichen R-Pakete. Dies ist eine gute intro-to-intermediate Ebene Buch für Menschen, die zu bauen und Backtest ihre eigenen Trading-Strategien wollen. Das zweite Buch 8211 8220Mastering R für quantitative Finance8221 8211 ist ein echtes Juwel. Es enthält erweiterte Informationen für Händler mit einem guten Verständnis der Derivate-Instrumente und stärker mathematischen Hintergrund. Wir fanden, dass dieses Buch eine große Follow-up für die 8220Quantitative Trading mit R8221 ist. Zusätzlich zu den großen R-Code-Proben und Pakete enthält es Übersichten über eine Reihe von fortgeschrittenen (und praktischen) quantitativen Finanzmodellen und Algorithmen, und können Sie Ihre Füße nass mit R-Code sofort erhalten. Trading Geeks bietet Beratungsleistungen in der Trading-Strategie und Software-Entwicklung für unabhängige Händler, Partnerschaften und Hedge-Fonds. Bitte erkundigen Sie sich für weitere Informationen oder ein kostenloses Angebot für Ihr Projekt über Kontaktformular auf der rechten Seite.