Ich habe eine Gruppe von Daten im Format. Jeder ID ist ein Patient und jeder Wert ist, sagen wir, Blutdruck für diese Minute möchte ich einen rollenden Durchschnitt für die 60 Minuten vor und 60 Minuten nach jedem Punkt erstellen Aber wie Sie Kann sehen, es gibt fehlende Minuten, so kann ich nicht nur Zeilennummern verwenden und ich möchte durchschnittlich für jede eindeutige ID erstellen, also kann der Durchschnitt für ID xxxx keine Werte enthalten, die der ID yyyy zugeordnet sind. Es klingt wie rollenly oder rollingstat möglicherweise Optionen, aber haben Hatte wenig Erfolg versucht, dieses zusammen zu teilen. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn weitere Klarheit erforderlich ist. die Jan. 27 14 at 3 49.Moving Averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung der Aktueller Trend Jede Art von gleitendem Durchschnitt, die üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben wird, ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald sie bestimmt sind, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu erlauben, geglättet zu werden Daten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als einfacher gleitender Durchschnitts-SMA bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werte Um zum Beispiel einen 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis um 10 teilen. In Abbildung 1 wird die Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 dividiert Die Anzahl der Tage 10, um den 10-tägigen Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-tägigen Durchschnitt anstatt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unten 11 berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage gezahlt wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt nennen und nicht nur ein normales Mittel Die Antwort Ist, dass als neue Werte verfügbar werden, müssen die ältesten Datenpunkte aus dem Satz gelöscht werden und neue Datenpunkte müssen kommen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher Dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Der relativ kleine Wert von 5 ersetzt den hohen Wert von 15, würden Sie erwarten, um den Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was do Moving Averages aussehen Wie einmal die Werte der MA Wurden berechnet, sie werden auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr dazu später variieren Wie Sie in Abbildung 3 sehen können , Ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die bei der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese geschwungenen Linien können zuerst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber du wirst an sie gewöhnen, wenn die Zeit verläuft. Die rote Linie Ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, werden wir eine andere Art von gleitenden Durchschnitt vorstellen und Untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat er seine Kritik. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in den Daten Serie wird gleich gewichtet, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler mehr Gewicht zu geben Zu den jüngsten Daten, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Für weitere Lesung, siehe Grundlagen der gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, um es mehr reagiert auf neue Informationen Lernen die etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast Alle Charting-Pakete machen die Berechnungen für Sie Allerdings, für Sie Mathe Geeks da draußen, hier ist die EMA Gleichung. Wenn mit der Formel, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung, um als die vorherigen verwenden EMA Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt anfängt und mit der obigen Formel von dort weiter fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen Exponentieller gleitender Durchschnitt. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis davon haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, lassen Sie sich einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen Dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume in jedem Durchschnitt identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die wechselnden Preise Hinweis, wie die EMA hat Ein höherer Wert, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Durchschnitte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie wollen, wenn Sie den Durchschnitt erstellen Die häufigsten Zeiträume, die bei bewegten Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, Durchschnittlich, desto empfindlicher wird es sein, Preisänderungen Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet wird, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer bewegten Durchschnitte zu verwenden. Der beste Weg, um herauszufinden Die man am besten für Sie arbeitet, ist mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Durchschnitt auf unregelmäßige Zeitreihen .----- Ursprüngliche Nachricht ----- Von versteckten E-Mails an versteckte E-Mails Im Auftrag von Gustaf Rydevik Gesendet Donnerstag, 3. Juni 2010 7 24 Uhr Zu versteckte E-Mail Betreff R gleitenden Durchschnitt auf unregelmäßige Zeitreihe Hallo alle, ich frage mich, ob es irgendeine Möglichkeit gibt, einen gleitenden Durchschnitt auf einer unregelmäßigen Zeitreihe zu berechnen oder die Rolllly Funktion im Zoo Ich habe einen Satz von Daten, wo ich überprüfen möchte, ob es ein Ereignis 14 Tage vor jedem Zeitpunkt gegeben hat, um diese Zeitpunkte für die Entfernung zu markieren, und kann nicht herausfinden, einen guten Weg, es zu tun. Vielen Dank Im voraus Gustaf Beispieldaten exData - Strukturliste Datebegin-Struktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, Klasse Datum, Ereignis c TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE Names c Datebegin, Ereignis, c NA, 20L, Klasse In diesem Beispiel ist Zeile 18 ein Datum, das weniger als 14 Tage nach einem Ereignis liegt und für die Entfernung markiert werden soll. Die folgende Funktion gibt die Anzahl der Tage seit dem letzten event. f - Funktionsdaten zurück, wenn die Datensatz wurden nach der Zeit bestellt, die Auftragsanrufe am Anfang und Ende wurden nicht benötigt o - Auftragsdaten Datebegin Daten - Daten o drop FALSE lastEventRow - welche Daten Ereignis cumsum Daten Ereignis wenn Länge lastEventRow Länge die frühesten Einträge sind keine Ereignisse lastEventRow - c rep NA, Länge o - Länge lastEventRow, lastEventRow timeSinceLastEvent - data Datebegin - data Datebegin lastEventRow timeSinceLastEvent order o. Sie können tmp - f exData exData tmp 14 tmp Event drop FALSE, um die Events und die nicht mehr als zwei Wochen nach einem Event auszuwählen. Bill Dunlap Spotfire, TIBCO Software wdunlap .-- Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adresse Essingetorget 40,112 66 Stockholm, SE Skype Gustafrydevik versteckte E-Mail-Mailingliste BITTE lesen Sie die Buchungsleitfaden und geben Sie kommentierten, minimalen, eigenständigen, reproduzierbaren Code. Öffnen Sie diesen Beitrag in Threaded View. Report Inhalt als unangemessen. Re gleitenden Durchschnitt auf unregelmäßige Zeitreihe. In Antwort auf diesen Beitrag von Gustaf Rydevik. Replace die Nicht-Ereignisse mit NA und dann aus dem Zoo-Paket, um das letzte Ereignis Datum zu verschieben Bis zu letzterE geben Sie dann einfach die Zeilen, deren lastEvent Datum ist mindestens 14 Tage vor oder wenn die Zeile selbst ist ein Event. library Zoo lastEvent - mit exData, Datebegin, NA, FALSE exData beg lastEvent 14 exData Event, Datebegin Event 1 2009 -08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02-21 FALSE 8 2010- 03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 TRUE 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 TRUE 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10 -06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009-10-11 TRUE 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSE. On Do, 3. Juni 2010 um 10 23 Uhr, Gustaf Rydevik versteckte E-Mail schrieb. Hallo alle, ich frage mich, ob es irgendeine Möglichkeit gibt, einen gleitenden Durchschnitt auf einer unregelmäßigen Zeitreihe zu berechnen oder die rollenförmige Funktion im Zoo zu benutzen, ich habe einen Satz von Daten, wo ich überprüfen möchte, ob es ein Ereignis 14 Tage vor jedem war Zeitpunkt, um diese Zeitpunkte für die Entfernung zu markieren, und kann nicht herausfinden, ein guter Weg, um es zu tun Vielen Dank im Voraus Gustaf Beispieldaten exData - Strukturliste Datebegin Struktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, Klasse Datum, Ereignis c TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE , TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE Names c Datebegin, Event, c NA, 20L, Klasse In diesem Beispiel ist Zeile 18 ein Datum, das weniger als 14 Tage nach einer Veranstaltung liegt und sollte Für die Entfernung markiert werden - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adresse Essingetorget 40,112 66 Stockholm, SE Skype Gustafrydevik versteckte E-Mail-Mailingliste BITTE lesen Sie die Buchungsleitfaden und geben Sie kommentiert, minimal, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Öffnen Sie diesen Beitrag In threaded view. Report Inhalt als unangemessen. Re gleitenden Durchschnitt auf unregelmäßige Zeitreihe. Dear William und Gabor. Both Lösungen funktionierte, und mein Problem ist jetzt gelöst. Man danke beiden von euch. On Thu, 3. Juni 2010 um 10 23 AM, Gustaf Rydevik versteckte E-Mail schrieb Hallo alle, ich frage mich, ob es irgendeine Möglichkeit gibt, einen gleitenden Durchschnitt auf einer unregelmäßigen Zeitreihe zu berechnen oder die rollenlose Funktion im Zoo zu benutzen, ich habe einen Satz von Daten, wo ich überprüfen möchte, ob es gewesen ist Ein Ereignis 14 Tage vor jedem Zeitpunkt, um diese Zeitpunkte für die Beseitigung zu markieren, und kann nicht herausfinden, einen guten Weg, es zu tun Viele Dank im Voraus Gustaf Beispiel Daten exData - Struktur Liste Datebegin Struktur c 14476, 14569, 14576, 14621 , 14527, 14557, 14557, 14557, 14557, 14557, 14557, 14557, 14557, 14557, 14579, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE Names c Datebegin, Event, c NA, 20L, Klasse In diesem Beispiel ist Zeile 18 ein Datum kleiner als 14 Tage nach einer Veranstaltung und sollte zur Entfernung markiert werden - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adresse Essingetorget 40,112 66 Stockholm, SE Skype Gustafrydevik versteckte E-Mail-Mailingliste BITTE lesen Sie den Buchungsleitfaden und geben Sie kommentiert, minimal, in sich geschlossen , Reproduzierbarer Code. - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adresse Essingetorget 40,112 66 Stockholm, SE skype gustafrydevik. Öffnen Sie diesen Beitrag in threaded view. Report Inhalt als unangemessen. Re gleitenden Durchschnitt auf unregelmäßige Zeitreihen. In Antwort auf diesen Beitrag Von Gabor Grothendieck. On Thu, 3. Juni 2010 um 8 04 Uhr, Gabor Grothendieck versteckte E-Mail schrieb Ersetzen Sie die Nicht-Ereignisse mit NA und dann aus dem Zoo-Paket, um das letzte Ereignis Datum zu verschieben, um lastEvent dann einfach diese Zeilen zu wählen Dessen letztesEvent-Datum mindestens 14 Tage vorliegt oder wenn die Zeile selbst eine Veranstaltungsbibliothek zoo lastEvent ist - mit exData, Datebegin, NA, FALSE exData beg lastEvent 14 exData Event. Die letzte Zeile sollte gewesen sein. exData exData Datebegin lastEvent 14 exData Event. Datebegin Event 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02- 21 FALSE 8 2010-03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 TRUE 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 WAHRESBERICHT 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10-06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009-10-11 TRUE 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSE Am Do, 3. Juni 2010 um 10 23 Uhr, Gustaf Rydevik Versteckte E-Mail schrieb Hallo alle, ich frage mich, ob es irgendeine Möglichkeit gibt, einen gleitenden Durchschnitt auf einer unregelmäßigen Zeitreihe zu berechnen oder die rolllly Funktion im Zoo zu benutzen, ich habe einen Satz von Daten, wo ich überprüfen möchte, ob es ein Ereignis 14 Tage gegeben hat Vor jedem Zeitpunkt, um diese Zeitpunkte für die Entfernung zu markieren, und kann nicht herausfinden, ein guter Weg, um es zu tun Vielen Dank im Voraus Gustaf Beispiel Daten exData - Struktur Liste Datebegin Struktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE Names c Datebegin, Event, c NA, 20L, Klasse In diesem Beispiel ist Zeile 18 ein Datum von weniger als 14 Tagen nach einem Event und sollte für die Entfernung markiert werden - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adresse Essingetorget 40,112 66 Stockholm, SE Skype Gustafrydevik versteckte E-Mail-Mailingliste BITTE lesen Sie den Buchungsleitfaden und geben Sie einen kommentierten, minimalen, eigenständigen, reproduzierbaren Code.
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