Algoritmo de média móvel central

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos baseiam-se em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue esses critérios comerciais simples: Comprar 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias ultrapassa a média móvel de 200 dias Vender ações da ação quando sua média móvel de 50 dias fica abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante já não precisa de manter um relógio para preços e gráficos vivos, ou põr nas ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados nos melhores preços possíveis Instant e exata colocação da ordem de comércio (assim altas chances de execução em níveis desejados) Negociações Temporizado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças significativas de preços Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automáticas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real reduzidos Reduzido A possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do atual dia algo-negociação é de alta freqüência de negociação (HFT), que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra de lado (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução automatizada do comércio além, de algo-negociar ajudas em criar liquidez suficiente para vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, fundos de hedge, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia de negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que é rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e mais simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular que segue a estratégia. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente a um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o lucro sem risco Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis ​​de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Um monte de modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutro, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos de modo que o delta da carteira seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando os perfis de volume histórico específico do estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e uma de fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a proporção de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de passos relacionados envia ordens a uma percentagem definida pelo utilizador dos volumes de mercado e aumenta ou diminui esta taxa de participação quando o preço da acção atinge níveis definidos pelo utilizador. A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia vai aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos no outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de sell side têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado de compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher as encomendas a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. São necessários os seguintes: Conhecimento de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar Ordens A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de hora de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converter o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra em câmbio de menor preço e venda na ordem de câmbio mais alta Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer dinheiro sem esforço. Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. Um olhar mais atento no algoritmo de média móvel avançado CODAS A média móvel versátil no algoritmo CODAS avançado filtra o ruído da forma de onda, os extratos significam e elimina a deriva da linha de base. A média móvel é uma técnica matemática simples usada principalmente para eliminar aberrações e revelar a tendência real em uma coleção de pontos de dados. Você pode estar familiarizado com ele a partir da média de dados ruidosos em uma experiência de física de caloiro, ou de rastrear o valor de um investimento. Você pode não saber que a média móvel é também um protótipo do filtro de resposta de impulso finito, o tipo mais comum de filtro usado em instrumentação computadorizada. Nos casos em que uma dada forma de onda está cheia de ruído, onde uma média precisa de ser extraída de um sinal periódico, ou quando uma linha de base lentamente a deriva necessita de ser eliminada a partir de um sinal de frequência mais elevada, um filtro de média móvel pode ser aplicado para atingir o desejado resultado. O algoritmo de média móvel do Advanced CODAS oferece esse tipo de desempenho de filtragem de forma de onda. Advanced CODAS é um pacote de software de análise que opera em arquivos de dados de forma de onda existentes criados pela primeira geração de pacotes de aquisição de dados WinDaq ou de segunda geração do WinDaq. Além do algoritmo de média móvel, o CODAS avançado também inclui um utilitário de geração de relatórios e rotinas de software para integração de formas de onda, diferenciação, captação de picos e vales, rectificações e operações aritméticas. Teoria do Filtro de Movimentação Média O algoritmo de média móvel DATAQ Instruments permite uma grande flexibilidade nas aplicações de filtragem de formas de onda. Ele pode ser usado como um filtro passa-baixa para atenuar o ruído inerente em muitos tipos de formas de onda, ou como um filtro passa-alta para eliminar uma linha de base derivada de um sinal de freqüência mais alta. O procedimento usado pelo algoritmo para determinar a quantidade de filtragem envolve o uso de um fator de suavização. Esse fator de suavização, controlado por você através do software, pode ser aumentado ou diminuído para especificar o número de pontos de dados de forma de onda reais ou amostras que a média móvel se espalhará. Qualquer forma de onda periódica pode ser pensada como uma seqüência longa ou coleção de pontos de dados. O algoritmo realiza uma média móvel tomando dois ou mais destes pontos de dados da forma de onda adquirida, somando-os, dividindo sua soma pelo número total de pontos de dados adicionados, substituindo o primeiro ponto de dados da forma de onda pela média apenas calculada e Repetindo os passos com o segundo, terceiro e assim por diante pontos de dados até o final dos dados é atingido. O resultado é uma segunda forma de onda gerada que consiste nos dados médios e que tem o mesmo número de pontos que a forma de onda original. Figura 1 8212 Qualquer forma de onda periódica pode ser considerada como uma seqüência longa ou coleção de pontos de dados. Na ilustração acima, pontos de dados de forma de onda consecutivos são representados por quotyquot para ilustrar como a média móvel é calculada. Neste caso, um fator de suavização de três foi aplicado, o que significa que três pontos de dados consecutivos da forma de onda original são adicionados, sua soma dividida por três, e então este quociente é plotado como o primeiro ponto de dados de uma forma de onda gerada. O processo se repete com o segundo, terceiro e assim por diante pontos de dados da forma de onda original até o final dos dados é atingido. Uma técnica de quotfeatheringquot especial calcula a média dos pontos de dados iniciais e finais da forma de onda original para garantir que a forma de onda gerada contenha o mesmo número de pontos de dados que o original. A Figura 1 ilustra como o algoritmo de média móvel é aplicado a pontos de dados de forma de onda (que são representados por y). A ilustração apresenta um fator de suavização de 3, o que significa que o valor médio (representado por a) será calculado sobre 3 valores de dados de forma de onda consecutivos. Observe a sobreposição que existe nos cálculos da média móvel. É essa técnica de sobreposição, junto com um tratamento especial de início e fim que gera o mesmo número de pontos de dados na forma de onda média, como existia no original. A forma como o algoritmo calcula uma média móvel merece um olhar mais atento e pode ser ilustrado com um exemplo. Digamos que temos sido em uma dieta de duas semanas e queremos calcular o nosso peso médio nos últimos 7 dias. Dividimos nosso peso no dia 7 com o nosso peso nos dias 8, 9, 10, 11, 12 e 13 e, em seguida, multiplicamos por 17. Para formalizar o processo, isso pode ser expresso como: a (7) 17 (y 7) y (8) y (9) y (13)) Esta equação pode ser mais generalizada. A média móvel de uma forma de onda pode ser calculada por: Onde: um valor médio n ponto de dados posição s fator de suavização y valor de ponto de dados real Figura 2 8212 A forma de onda da célula de carga mostrada original e não filtrada no canal superior e como um ponto 11 Movendo a forma de onda média no canal inferior. O ruído que aparece na forma de onda original foi devido às intensas vibrações criadas pela prensa durante a operação de embalagem. A chave para esta flexibilidade de algoritmos é a sua ampla gama de fatores de suavização selecionáveis ​​(de 2 - 1.000). O fator de suavização determina quantos pontos de dados ou amostras reais serão calculados. Especificar qualquer fator de suavização positivo simula um filtro passa-baixa enquanto especifica um fator de suavização negativo simula um filtro passa-alta. Dado o valor absoluto do fator de suavização, valores maiores aplicam maiores restrições de suavização na forma de onda resultante e, inversamente, valores menores aplicam menos suavização. Com a aplicação do fator de suavização apropriado, o algoritmo também pode ser usado para extrair o valor médio de uma dada forma de onda periódica. Um fator de alisamento positivo mais alto é tipicamente aplicado para gerar valores de forma de onda média. Aplicando o Algoritmo de Média Móvel Uma característica saliente do algoritmo de média móvel é que ele pode ser aplicado muitas vezes à mesma forma de onda se necessário para obter o resultado de filtragem desejado. A filtragem de formas de onda é um exercício muito subjetivo. O que pode ser uma forma de onda devidamente filtrada para um usuário pode ser inaceitavelmente ruidoso para outro. Só você pode avaliar se o número de pontos médios selecionados foi muito alto, muito baixo ou apenas correto. A flexibilidade do algoritmo permite ajustar o fator de suavização e fazer outra passagem através do algoritmo quando resultados satisfatórios não são alcançados com a tentativa inicial. A aplicação e as capacidades do algoritmo de média móvel podem ser melhor ilustradas pelos exemplos seguintes. Figura 3 8212 A forma de onda de ECG mostrada original e não filtrada no canal superior e como uma forma de onda média movida de 97 pontos no canal inferior. Observe a ausência de deriva de linha de base no canal inferior. Ambas as formas de onda são mostradas em uma condição comprimida para fins de apresentação. Uma Aplicação de Redução de Ruído Nos casos em que uma dada forma de onda está cheia de ruído, o filtro de média móvel pode ser aplicado para suprimir o ruído e produzir uma imagem mais clara da forma de onda. Por exemplo, um cliente CODAS avançado estava usando uma prensa e uma célula de carga em uma operação de empacotamento. O seu produto era para ser comprimido até um nível predeterminado (monitorizado pela célula de carga) para reduzir o tamanho da embalagem necessária para conter o produto. Por razões de controle de qualidade, eles decidiram monitorar a operação da prensa com instrumentação. Um problema inesperado apareceu quando eles começaram a ver a saída de células de carga em tempo real. Uma vez que a máquina de prensa vibrou consideravelmente durante a operação, a forma de onda de saída das células de carga era difícil de discernir porque continha uma grande quantidade de ruído devido à vibração como mostrado no canal superior da Figura 2. Este ruído foi eliminado gerando um canal com média móvel de 11 pontos como mostrado no canal inferior da Figura 2. O resultado foi uma imagem muito mais clara da saída das células de carga. Uma aplicação na eliminação da deriva da linha de base Nos casos em que uma linha de base lentamente derivada precisa ser removida de um sinal de freqüência mais alta, o filtro da média móvel pode ser aplicado para eliminar a linha de base da derivação. Por exemplo, uma forma de onda ECG tipicamente exibe algum grau de desvio de linha de base como pode ser visto no canal superior da Figura 3. Esta deriva de linha de base pode ser eliminada sem alterar ou perturbar as características da forma de onda como mostrado no canal inferior da Figura 3. Isto é conseguido aplicando um factor de suavização de valor negativo apropriado durante o cálculo da média móvel. O fator de suavização apropriado é determinado dividindo um período de forma de onda (em segundos) pelo intervalo de amostra de canais. O intervalo de amostra dos canais é simplesmente o recíproco da taxa de amostragem dos canais e é exibido convenientemente no menu de utilitário de média móvel. O período de forma de onda é facilmente determinado a partir da tela de exibição, posicionando o cursor em um ponto conveniente na forma de onda, definindo um marcador de tempo e, em seguida, movendo o cursor um ciclo completo longe do marcador de tempo exibido. A diferença de tempo entre cursor e marcador de tempo é um período de forma de onda e é exibido na parte inferior da tela em segundos. Em nosso exemplo de ECG, a forma de onda possuía um intervalo de amostra de canal de 0,004 segundos (obtido a partir do menu de utilidade de média móvel) e um período de forma de onda foi medido para espaçar 0,388 segundos. Dividindo o período de forma de onda pelo intervalo de amostra de canais nos deu um fator de suavização de 97. Como é a deriva de linha de base que estamos interessados ​​em eliminar, aplicamos um fator de suavização negativo (-97) ao algoritmo de média móvel. Isto, com efeito, subtraiu o resultado médio móvel do sinal original da forma de onda, que eliminou a deriva da linha de base sem alterar a informação da forma de onda. Quaisquer que sejam as aplicações, a razão universal para a aplicação de um filtro de média móvel é quotsmooth outquot as aberrações alta e baixa e revelam um valor de forma de onda intermediário mais representativo. Ao fazer isso, o software não deve comprometer outros recursos da forma de onda original no processo de geração de uma forma de onda média movimentada. Por exemplo, o software deve ajustar automaticamente as informações de calibração associadas ao arquivo de dados original, de modo que a forma de onda média móvel esteja nas unidades de engenharia apropriadas quando geradas. Todas as leituras nas figuras foram feitas usando o software WinDaq Data AcquisitionMoving Average Function resultmovingmean (data, window, dim, option) calcula uma média móvel centralizada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension usando o algoritmo especificado em opção. Dim e opção são entradas opcionais e padrão para 1. Dim e opção opcional entradas podem ser ignoradas completamente ou podem ser substituídas por a. Por exemplo, movingmean (dados, janela) dará os mesmos resultados que movingmean (data, window, 1,1) ou movingmean (data, window ,, 1). O tamanho ea dimensão da matriz de dados de entrada são limitados apenas pelo tamanho máximo da matriz para a sua plataforma. A janela deve ser um número inteiro e deve ser ímpar. Se a janela é mesmo então é arredondado para baixo para o próximo número impar mais baixo. Função calcula a média móvel incorporando um ponto central e (janela-1) 2 elementos antes e depois na dimensão especificada. Nas bordas da matriz, o número de elementos antes ou depois é reduzido de modo que o tamanho real da janela seja menor que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3D. Isto foi feito para optimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores (isto é, 1000 x 1). Além disso, vários algoritmos diferentes para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido. Isto tipicamente acontece quando a matriz é muito larga (isto é 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000) e a média móvel está a ser calculada na dimensão mais curta. O tamanho onde o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags para este arquivo Por favor, faça o login para marcar arquivos. Faça o login para adicionar um comentário ou avaliação. Comentários e Avaliações (8) A função lida com as extremidades, cortando a porção de arrasto ou líder da janela e fazendo a transição para uma média móvel inicial ou descendente em vez de uma centrada. Para ir com o exemplo que você deu no seu comentário se o tamanho da janela é 3, em seguida, em um centro de 1 a média da função de dados de pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 são calculados em um centro de 9 Os pontos 8, 9 e 10 são médios e num centro de 10 (permite assumir que o vector tem 10 entradas) os pontos 9 e 10 são calculados em média. Como é que movemean lidar com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas o ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando no tamanho da janela até que o tamanho da janela é o especificado na entrada de função Obrigado. Agradável e simples. Obrigado. Bom trabalho Muito útil como disse Stephan Wolf. Apenas o que eu estava procurando. Média móvel centrada que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela do filtro e mover o início. Grande Acelerando o ritmo de engenharia e ciência MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas. Movendo média - desvio padrão Eu tenho alguns dados de série de tempo (vetor 1x70000) que eu gostaria de executar um 12 horas (720 pontos) Média móvel. Eu encontrei um algoritmo vectorizado para calcular a média móvel: z 0 cumsum (data) dataavg (z (numpoints1: nlength1) - z (1: nlength-numpoints1)) numpoints onde datain é a série de dados de tempo, numpoints é o número de pontos Para incluir a média, e nlength é o comprimento do vetor de dados. No entanto, o meu principal objectivo é calcular o desvio padrão de cada média de 12 horas, ou seja, 69280 70000 - 720 cálculos de desvio padrão. Uma vez que o algoritmo acima para a média utiliza somas cumulativas, os valores individuais não estão disponíveis para calcular o desvio padrão dentro dele. Eu tentei duas soluções que envolvem tanto looping: 1) pegar uma seção dos dados para calcular média desvio padrão mover sobre um ponto e repetir 2) criar uma matriz 720x70000 onde cada linha é simplesmente a linha anterior movida para a esquerda um ponto Calcular o desvio padrão de cada coluna O segundo método pareceu o mais promissor como a maior parte do tempo de processamento foi na criação da grande matriz que eu fiz com um loop for. Alguém tem alguma sugestão sobre a criação eficiente deste array Ou qualquer outra sugestão completamente diferente para resolver este problema Obrigado a todos Ed on Wed, 11 Sep 2002 16:22:36 -0600, Ed Ross escreveu: gt gt gt O segundo método parecia o mais Promissora como a maior parte do tempo de processamento gt estava em criar a grande matriz que eu fiz com um loop para gt. Alguém tem alguma sugestão sobre a criação eficiente gt esta matriz gt gt gt Ou qualquer outra sugestões completamente diferentes para resolver este problema gt Você poderia tentar usar o filtro para calcular a média móvel. Parece ser um favorito neste newsgroup. Heres um post descrevendo como: gt gt Obrigado a todos gt Ed Eu só queria salientar que o seu desvio padrão, não a média em si, que estou tendo problemas com. O código que eu postei acima calcula a média real muito bem. Em Wed, 11 Sep 2002 17:06:55 -0600, Ed Ross escreveu: gt Eu só queria salientar que o seu desvio padrão, não a própria média gt, que estou tendo problemas com. O código que eu postei acima gt calcula a média real muito bem. Gt gt gt Cheers, gt Ed Sim, eu percebo isso. Você perguntou se havia outras maneiras de resolver o problema, então eu lhe forneci um. Talvez ajude na computação do desvio padrão. Talvez não. No artigo lteeb20d3.1WebX. raydaftYaTPgt, Ed Ross ltedrosscayahoo. cagt escreveu: gt Eu só queria ressaltar que o seu desvio padrão, não a própria média gt, que estou tendo problemas com. O código que eu postei gt acima calcula a média real muito bem. Use a outra fórmula para o desvio padrão. O ponto é que você pode usar a mesma abordagem que você usa atualmente para calcular a média móvel, mas aplicá-la aos quadrados dos elementos e, em seguida, subtrair o termo xbar. São apenas duas aplicações de filtro, uma vez para a própria série, e depois para a série ao quadrado. Outro truque. Como o desvio padrão não é afetado por um deslocamento constante, subtraia primeiro a média geral da série. Isso reduzirá o erro computacional. Talvez eu não esteja sendo muito claro aqui. Vamos tentar um exemplo. 100 pontos em uma série, com uma janela de largura 10. (Nota, eu tenho nota testado este código, mas deve ser fechar. Ive nem sequer verificado se eu tenho a fórmula para a variação acima correto.) Alguns dados aleatórios m100 x (Mn) para j1: n xbarxbarx (ij) n filtro final faz o MA mais fácil embora: xbar filtro (uns (1, m) N) n, 1, x) xbar (1: (n-1)) movendo SD usando o filtro x2 filtro (um, n), 1, x.2) V (x2-nxbar.2) ) SDsqrt (V) SD (1: (n-1) HTH, John DeRrico Ed Ross ltedrosscayahoo. cagt escreveu em notícia: eeb20d3.-1WebX. raydaftYaTP: gt Oi tudo gt gt gt Eu tenho alguns dados de séries de tempo (vetor 1x70000) Que eu gostaria de gt executar uma média móvel de 12 horas (720 pontos).Eu encontrei um algoritmo gt vectorized para calcular a média móvel: gt gt gt z 0 cumsum (data) gt dataavg (z (numpoints1: nlength1) - z (1: nlength-numpoints1)) gt numpoints gt gt gt onde datain é a série de dados de tempo, numpoints é o número de gt pontos para incluir a média, e nlength É o comprimento do vetor de dados gt. Gt gt gt Contudo, o meu principal objectivo é calcular o desvio padrão de cada média gt de 12 horas, ou seja, 69280 70000-720 desvio padrão gt cálculos. Uma vez que o algoritmo acima para a média usa gt somas cumulativas, os valores individuais não estão disponíveis para calcular gt o desvio padrão dentro dele. Gt gt gt Eu tentei duas soluções que envolvem tanto looping: gt gt gt 1) pegar uma seção dos dados para calcular média gt padrão desvio mover sobre um ponto e repetir gt gt gt 2) criar uma matriz 720x70000 onde cada linha é o Simplesmente a linha anterior gt movido para a esquerda um ponto calcular o desvio gt padrão de cada coluna gt gt gt O segundo método parecia o mais promissor como a maior parte do tempo de processamento gt foi na criação da grande matriz que eu fiz com um gt para Loop Alguém tem alguma sugestão sobre eficazmente gt criar esta matriz gt gt gt Ou qualquer outra sugestões completamente diferentes para resolver este problema gt gt gt Obrigado a todos gt Ed gt Heres algum código bastante opaco para calcular uma variação móvel (o quadrado do que você quer. (X, N) ymovingvar (X, N) Calcula a variação em movimento de N pontos do vetor X Recomenda altamente que N seja ímpar (não Verificação de erros) Observação: os pontos N2 primeiro e último não serão confiáveis. Saída será um vetor de coluna. Comentários: Scott Seidman (scott. seidmanrochester. edu) 12399 XX (:) XSQRX. X convsigones (1, N) y (conv Conv., XSQR) - (conv, X) .2) N) (N-1) - Scott Primeiro campo de endereço para responder gt Eu só queria ressaltar que é o desvio padrão, não a própria média gt, Que eu estou tendo problemas com O código que eu postei gt acima calcula a média real muito bem Eu não tenho acesso Para o seu post original, mas eu suponho que você quer saber como obter um desvio padrão em movimento. Se sim, você pode usar algo como o seguinte código (não testado): Isso usa a fórmula E (x-u) 2) Ex2 - Ex2. Espero que ajudou, o que é uma lista de observação Você pode pensar em sua lista de observação como segmentos que você tem marcado. You can add tags, authors, threads, and even search results to your watch list. This way you can easily keep track of topics that youre interested in. To view your watch list, click on the quotMy Newsreaderquot link. To add items to your watch list, click the quotadd to watch listquot link at the bottom of any page. How do I add an item to my watch list To add search criteria to your watch list, search for the desired term in the search box. Click on the quotAdd this search to my watch listquot link on the search results page. You can also add a tag to your watch list by searching for the tag with the directive quottag:tagnamequot where tagname is the name of the tag you would like to watch. To add an author to your watch list, go to the authors profile page and click on the quotAdd this author to my watch listquot link at the top of the page. You can also add an author to your watch list by going to a thread that the author has posted to and clicking on the quotAdd this author to my watch listquot link. You will be notified whenever the author makes a post. To add a thread to your watch list, go to the thread page and click the quotAdd this thread to my watch listquot link at the top of the page. About Newsgroups, Newsreaders, and MATLAB Central What are newsgroups The newsgroups are a worldwide forum that is open to everyone. Newsgroups are used to discuss a huge range of topics, make announcements, and trade files. Discussions are threaded, or grouped in a way that allows you to read a posted message and all of its replies in chronological order. This makes it easy to follow the thread of the conversation, and to see whatrsquos already been said before you post your own reply or make a new posting. Newsgroup content is distributed by servers hosted by various organizations on the Internet. Messages are exchanged and managed using open-standard protocols. No single entity ldquoownsrdquo the newsgroups. There are thousands of newsgroups, each addressing a single topic or area of interest. The MATLAB Central Newsreader posts and displays messages in the comp. soft-sys. matlab newsgroup. How do I read or post to the newsgroups You can use the integrated newsreader at the MATLAB Central website to read and post messages in this newsgroup. MATLAB Central is hosted by MathWorks. Messages posted through the MATLAB Central Newsreader are seen by everyone using the newsgroups, regardless of how they access the newsgroups. There are several advantages to using MATLAB Central. One Account Your MATLAB Central account is tied to your MathWorks Account for easy access. Use the Email Address of Your Choice The MATLAB Central Newsreader allows you to define an alternative email address as your posting address, avoiding clutter in your primary mailbox and reducing spam. Spam Control Most newsgroup spam is filtered out by the MATLAB Central Newsreader. Tagging Messages can be tagged with a relevant label by any signed-in user. Tags can be used as keywords to find particular files of interest, or as a way to categorize your bookmarked postings. You may choose to allow others to view your tags, and you can view or search othersrsquo tags as well as those of the community at large. Tagging provides a way to see both the big trends and the smaller, more obscure ideas and applications. Watch lists Setting up watch lists allows you to be notified of updates made to postings selected by author, thread, or any search variable. Your watch list notifications can be sent by email (daily digest or immediate), displayed in My Newsreader, or sent via RSS feed. Other ways to access the newsgroups Use a newsreader through your school, employer, or internet service provider Pay for newsgroup access from a commercial provider Use Google Groups Mathforum. org provides a newsreader with access to the comp. soft sys. matlab newsgroup Run your own server. For typical instructions, see: slyckng. phppage2 Select Your Country