Media Móvil Exponencial Javascript

Gráfico de Acciones - SMA, WMA, EMA El gráfico de stock promedio móvil es una representación gráfica de los precios de las acciones históricas que ayudan a determinar la oferta actual y las fuerzas de la demanda en un mercado bursátil. En las bolsas de valores y los mercados de materias primas, el estudio de patrones gráficos desempeña un papel importante durante el análisis técnico. Análisis del gráfico de acciones permite a un comerciante para determinar con más precisión exactamente lo que la oferta actual y la demanda es en un stock. JenScript es compatible con indicadores comunes y superposiciones tales como ohlc, candle stick, media móvil, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, el tiempo de recogida, etc En las estadísticas, un promedio móvil (media móvil o promedio) es un cálculo a Analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Una media móvil se utiliza comúnmente con datos de series de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre corto y largo plazo depende de la aplicación, y los parámetros de la media móvil se establecerán en consecuencia. Por ejemplo, a menudo se utiliza en el análisis técnico de los datos financieros, como los precios de las acciones, los volúmenes o los volúmenes de negociación. También se utiliza en economía para examinar el producto interno bruto, el empleo u otras series temporales macroeconómicas. Registre el complemento StockPlugin en la proyección de la vista. Agregue el archivo en el complemento y luego registre diseños como StockMovingAverageLayer o StockWeightedMovingAverageLayer o StockExponentialMovingAverageLayer como curvas de media móvil de estas poblaciones en el período. Caso de promedio móvil simple En aplicaciones financieras un promedio móvil simple (SMA) es el promedio no ponderado de los datos n anteriores. Sin embargo, en la ciencia y la ingeniería la media se toma normalmente de un número igual de datos a cada lado de un valor central. Esto asegura que las variaciones en la media estén alineadas con las variaciones en los datos en lugar de ser desplazadas en el tiempo. Un ejemplo de una media simple de ponderación igual para una muestra de n días de precio de cierre es la media de los precios de cierre de n días anteriores. Caso de promedio móvil ponderado Un promedio ponderado es cualquier promedio que tiene factores multiplicadores para dar pesos diferentes a los datos al Diferentes posiciones en la ventana de muestra. Matemáticamente, el promedio móvil es la convolución de los puntos de referencia con una función de ponderación fija. En el análisis técnico de los datos financieros, una media móvil ponderada (WMA) tiene el significado específico de los pesos que disminuyen en la progresión aritmética. En un WMA de día n el último día tiene peso n, el segundo más reciente n 1, etc., hasta uno. Caso de promedio móvil exponencial Un tipo de media móvil que es similar a una media móvil simple, excepto que se da más peso a los datos más recientes. El promedio móvil exponencial (EMA) también se conoce como promedio móvil exponencialmente ponderado. Este tipo de media móvil reacciona más rápido a los cambios de precios recientes que un promedio móvil simple. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Para este estudio de caso, buscamos los precios históricos de las acciones en el mercado de nasdaq. Por ejemplo slv que es el iShares Silver Trust (el Trust) busca reflejar en general el rendimiento del precio de la plata. Ir en la sección de menú histórico y después de re orden esta historia tenemos slv precios históricos divididos por años. El artículo común se define por las propiedades: fijación. La fecha de fijación es baja. El precio más bajo en una unidad de tiempo (por ejemplo, un día o una hora) de alto precio. El precio más alto sobre una unidad de tiempo (), por ejemplo, Un día o una hora) precio abierto. El precio de apertura (por ejemplo, para un gráfico diario este sería el precio inicial para ese día) cerrar el precio. El precio de cierre para este período de tiempo de fijación de volumen. El número de acciones o contratos negociados en un valor o un mercado entero El proceso de UI que no bloquea supone que estamos utilizando un trabajo web que carga de forma asincrónica cada una de las partes de datos históricas. Podemos utilizar este trabajador de stock que proporciona el procesamiento de descarga de datos y el cargador de stock que gestiona los datos cargados. Primero prepare el documento HTML. Permite crear funciones JenScript JS - JavaScript HTML5 / SVG Gráfica de visualización de datos LibraryForecasting por técnicas de suavizado Este sitio es una parte de los objetos de aprendizaje JavaScript E-labs para la toma de decisiones. Otros JavaScript de esta serie se clasifican en diferentes áreas de aplicaciones en la sección MENÚ de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que se ordenan en el tiempo. Inherente en la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Las técnicas ampliamente utilizadas son el alisado. Estas técnicas, cuando se aplican correctamente, revelan con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo en orden de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda y los parámetros, luego haga clic en el botón Calcular para obtener una previsión de un período de tiempo. Las cajas en blanco no se incluyen en los cálculos, pero los ceros son. Al introducir los datos para pasar de celda a celda en la matriz de datos, utilice la tecla Tab no la flecha o las teclas de entrada. Características de las series temporales, que podrían revelarse al examinar su gráfico. Con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado de predicción de condiciones. Promedios móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco aleatorio de los datos, para hacer la serie temporal más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en la serie de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie temporal suavizada. Mientras que en Promedios móviles las observaciones anteriores se ponderan igualmente, el suavizado exponencial asigna pesos exponencialmente decrecientes a medida que la observación se hace mayor. En otras palabras, las observaciones recientes reciben un peso relativamente mayor en la predicción que las observaciones más antiguas. Double Exponential Smoothing es mejor para manejar las tendencias. Triple Exponential Smoothing es mejor en el manejo de las tendencias de la parábola. Un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de suavizado a. Corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, periodo) n, donde a y n están relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil exponencialmente ponderada con una constante de suavizado igual a 0,1 correspondería aproximadamente a un promedio móvil de 19 días. Y una media móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a una media móvil ponderada exponencialmente con una constante de suavizado igual a 0,04878. Holt Lineal Exponencial Suavizado: Suponga que la serie temporal no es estacional pero sí muestra la tendencia. El método Holts estima tanto el nivel actual como la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es un caso especial del suavizado exponencial estableciendo el periodo de la media móvil en la parte entera de (2-Alpha) / Alpha. Para la mayoría de los datos empresariales, un parámetro Alpha menor de 0,40 suele ser efectivo. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de cuadrícula del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces el mejor alfa tiene el menor error absoluto medio (error MA). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque existen indicadores numéricos para evaluar la exactitud de la técnica de pronóstico, el enfoque más amplio consiste en utilizar la comparación visual de varios pronósticos para evaluar su exactitud y elegir entre los diversos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de serie temporal y los valores predichos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que desee utilizar las previsiones pasadas mediante técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico anteriores basados ​​en técnicas de suavizado que utilizan sólo un parámetro. Holt y Winters usan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil seleccionar los valores óptimos, o incluso casi óptimos por ensayo, y los errores de los parámetros. El único suavizado exponencial enfatiza la perspectiva de corto alcance que fija el nivel a la última observación y se basa en la condición de que no hay tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el largo alcance, que está condicionado por la tendencia básica. El alineamiento exponencial lineal de Holts captura la información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holts son los niveles-parámetro que deben ser disminuidos cuando la cantidad de variación de los datos es grande, y tendencias-parámetro debe ser aumentado si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Pronóstico a Corto Plazo: Observe que cada JavaScript en esta página proporciona un pronóstico de un paso adelante. Obtener un pronóstico de dos pasos adelante. Simplemente agregue el valor pronosticado al final de los datos de la serie temporal y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso varias veces para obtener los pronósticos a corto plazo necesarios. En esencia, tengo una matriz de valores como ésta: La matriz anterior está simplificada, Im está recopilando 1 valor por milisegundo en mi código real y necesito Procesar la salida en un algoritmo que escribí para encontrar el pico más cercano antes de un punto en el tiempo. Mi lógica falla porque en mi ejemplo anterior, 0.36 es el pico real, pero mi algoritmo miraría hacia atrás y vería el último número 0.25 como el pico, pues hay una disminución a 0.24 antes de él. El objetivo es tomar estos valores y aplicarles un algoritmo que los suavice un poco para que tenga valores más lineales. (Es decir: la identificación como mis resultados para ser curvy, no jaggedy) se me ha dicho que aplique un filtro de media móvil exponencial a mis valores. ¿Cómo puedo hacer esto? Es realmente difícil para mí para leer las ecuaciones matemáticas, trato mucho mejor con el código. ¿Cómo procesar los valores en mi matriz, aplicando un cálculo de promedio móvil exponencial para igualarlos? Preguntado Feb 8 12 at 20:27 Para calcular una media móvil exponencial. Usted necesita mantener un poco de estado alrededor y usted necesita un parámetro de ajuste. Esto requiere una pequeña clase (asumiendo que está usando Java 5 o posterior): Instantiate con el parámetro de decadencia que desea (puede tomar la afinación debe estar entre 0 y 1) y luego use average () para filtrar. Al leer una página sobre alguna recurrencia matemática, todo lo que realmente necesita saber al convertirlo en código es que a los matemáticos les gusta escribir índices en matrices y secuencias con subíndices. Sin embargo, la EMA es bastante simple, ya que sólo es necesario recordar un valor antiguo que no requiere arrays de estado complicado. Respondió 8 Feb a las 20:42 TKKocheran: Bastante. No es bueno cuando las cosas pueden ser simples (si comienza con una nueva secuencia, obtenga un nuevo averager). Observe que los primeros términos de la secuencia promediada saltarán alrededor de un bit debido a efectos de límite, pero obtendrá aquellos con otras medias móviles también. Sin embargo, una buena ventaja es que usted puede envolver la lógica del promedio móvil en el averager y experimentar sin molestar el resto de su programa demasiado. Ndash Donal Fellows Feb 9 12 en 0:06 Estoy teniendo un rato difícil entender sus preguntas, pero intentaré contestar de todos modos. 1) Si su algoritmo encontró 0.25 en lugar de 0.36, entonces es incorrecto. Está mal porque asume un aumento o una disminución monotónica (que siempre sube o baja siempre). A menos que usted promedio TODOS sus datos, sus puntos de datos --- como usted los presenta --- son no lineales. Si realmente desea encontrar el valor máximo entre dos puntos en el tiempo, corte su matriz de tmin a tmax y busque el máximo de ese subarray. 2) Ahora, el concepto de promedios móviles es muy simple: imagina que tengo la siguiente lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Puedo suavizarlo tomando el promedio de dos números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que el primer número es el promedio de 1,5 y 1,4 (segundo y primeros números), la segunda (nueva lista) es el promedio de 1,4 y 1,5 (tercera y segunda lista antigua) la tercera (nueva lista) el promedio de 1,5 y 1,4 (Cuarto y tercero), y así sucesivamente. Podría haberlo hecho el período tres o cuatro, o n. Observe cómo los datos son mucho más suaves. Una buena manera de ver los promedios móviles en el trabajo es ir a Google Finance, seleccionar una acción (probar Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) y hacer clic en technicals en la parte inferior de la tabla. Seleccione Promedio móvil con un período determinado y Promedio móvil exponencial para comparar sus diferencias. La media móvil exponencial es sólo otra elaboración de esto, pero los pesos de los datos más antiguos menos de los nuevos datos de esta es una manera de sesgar el alisamiento hacia la parte posterior. Por favor, lea la entrada de Wikipedia. Por lo tanto, esto es más un comentario que una respuesta, pero el pequeño cuadro de comentarios era sólo a pequeño. Buena suerte. Si usted está teniendo apuro con la matemáticas, usted podría ir con una media móvil simple en vez de exponencial. Así que la salida que obtendrías serían los últimos x términos divididos por x. Pseudocódigo no comprobado: Tenga en cuenta que tendrá que manejar las partes inicial y final de los datos, ya que claramente no puede medirse los últimos 5 términos cuando está en su segundo punto de datos. Además, hay maneras más eficientes de calcular este promedio móvil (suma suma - más reciente más reciente), pero esto es para obtener el concepto de lo que está sucediendo a través de. Respondió 8 Feb a las 20:41 Su respuesta 2016 Stack Exchange, Inc