선형 가중 이동 평균. 선형 가중 이동 평균의 정의. 일반 단순 이동 평균보다 최근 가격 데이터에 더 높은 가중치를 지정하는 이동 평균 유형입니다. 이 평균은 주어진 기간 동안 마감 가격을 각각 취하여 계산됩니다. 데이터 시리즈에서 특정 위치를 곱합니다. 시간주기의 위치가 계산되면이를 합계하여 시간주기 수의 합계로 나눕니다. 파열 직선 가중 이동 평균. 예를 들어, 15 일일 선형 가중 이동 평균은 오늘 마감 가격에 15를 곱하고 어제는 14를 곱한 다음 기간 s에 도달 한 날까지 계속이 결과를 더하고 승수 15 14 13 3 2 1 120. 선형 가중 이동 평균은 최근 데이터를 중요시하는 첫 번째 응답 중 하나였습니다. 이 이동 평균의 인기는 박람회 네이티브 이동 평균하지만 그다지 적지 만 그다지 유용하지는 않습니다. 이동 평균 이동 기본 사항. 지난 몇 년 동안 기술자는 간단한 이동 평균에 두 가지 문제를 발견했습니다. 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 있습니다. 대부분의 기술 분석가들은 주가 움직임이 개시 또는 종결 주가가 MA의 교차 매매 신호를 적절하게 예측하는 데 의존 할만큼 충분하지 않다고 믿는다. 이 문제를 해결하기 위해 애널리스트들은 이제 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당한다. 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA 예를 들어, 10 일의 MA를 사용하여 분석가는 10 일의 종가를 적용하고이 수를 9 일째 인 10 일에 곱합니다. 9 일, 8 일째부터 8 일째까지 MA의 첫 번째 부분까지 합계가 결정되면 분석가는 배율을 더하여 숫자를 나눕니다. 플라이어는 10 일 MA 예제의 수는 55입니다. 이 표시기는 선형 가중 이동 평균으로 알려져 있습니다. 관련 독서에 대해서는 단순 이동 평균을 확인하십시오. 경향이 두드러집니다. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA를 확고히 믿습니다 지표는 매우 다양한 방식으로 설명되어 학생들과 투자자 모두를 혼란스럽게합니다. 아마도 가장 좋은 설명은 John J. Murphy의 뉴욕 금융 연구원 (New York Institute of Finance)이 1999 년에 발표 한 금융 시장의 기술 분석에서 나왔을 것입니다. 지수 적으로 평활화 된 이동 평균 주소 두 가지 간단한 이동 평균과 관련된 문제 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 할당합니다. 따라서 가중 이동 평균입니다. 하지만 과거 가격 데이터에 덜 중요성을 부여하지만 계산에 포함합니다 계측기 수명의 모든 데이터 또한 사용자는 가중치를 조정하여 크거나 작은 데이터를 제공 할 수 있습니다 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 이전 날짜의 가중치 90 90에 더해집니다. 이것은 총 가중치의 마지막 날 10을 나타냅니다. 이것은 최종일 가격에 5 05의 더 작은 값을 제공하여 20 일 평균에 해당합니다. 그림 1 지수 적으로 매끄럽게하기 위의 차트는 2000 년 8 월 첫 번째 주부터 2001 년 6 월 1 일까지의 나스닥 종합 지수를 보여줍니다. 분명히 볼 수 있듯이 EMA는 9 일간의 마감 가격 데이터를 사용하고 있습니다. 검은 색 아래쪽 화살표로 표시된 9 월 8 일의 확실한 매도 신호 이것은 4,000 수준 아래로 지수가 파손 된 날이었습니다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자가 실제로 기대했던 또 다른 아래쪽 다리를 보여줍니다. 나스닥은 소매 업체로부터 충분한 양과 이익을 창출하지 못했습니다. 투자자는 3,000의 마르를 깰 k 4 월 12 일의 상승 추세는 화살표로 표시되어있다. 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코와 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했다. Microsoft 및 일부 에너지 관련 문제 관련 기사 읽기 평균 봉투 이동 인기있는 거래 도구 및 이동 평균 Bounce 정제 미국 노동 통계국 (United States Bureau of Labor Statistics)에서 실시한 설문 조사는 구인 공석을 측정하는 데 도움을줍니다. 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 빌릴 수있는 돈 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에서 다른 예금 기관에 자금을 대출하는 이자율. 주어진 보안 또는 시장 지표 휘발성은 측정 될 수 있습니다. 1933 년 미국 의회가 상업 은행의 파산을 금지하는 은행법 (Banking Act) 비농업 급여는 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 이외의 모든 일을 나타냅니다. 미국 노동국 (Bureau of Labour). 이동 평균 (moving average). 따라서 최근 가중 평균에 가중 평균이 더 중요하므로 가중 이동 평균은 더 많이 반응합니다. 일반 단순 이동 평균보다 가격 변경에 신속하게 적용됨 단순 이동 평균 참조 가중 이동 평균이 계산되는 기본 예제 3 기간은 다음과 같습니다. 지난 3 일 동안의 행간은 5, 4 및 8이었습니다. 3 기간 동안 가장 최근 날짜 8은 3의 가중치를 받고 두 번째 최근 하루 4는 2의 가중치를 받고 3 기간 5의 마지막 날은 하나의 가중치를받습니다. 계산은 다음과 같습니다. 3 x 8 2 x 4 1 x 5 6 6 17. 6 17의 가중 이동 평균 값은 5,67의 단순 이동 평균 계산과 비교됩니다. 가장 최근 날짜에 발생한 8의 큰 가격 증가가 가중 이동 평균 계산 월마트 주식의 아래 차트는 10 일 가중 평균과 10 일 단순 이동 평균 간의 시각적 차이를 보여줍니다. 가중 이동 평균 지표에 대한 잠재적 매수 및 매도 신호는 단순 이동 평균 지표는 단순 이동 평균을 참조하십시오.
이전에는 Postgres에서 롤링 평균을 작성하는 방법에 대해 논의했습니다. 대중적인 요구에 따라 MySQL과 SQL Server에서 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이와 같은 잡음이 많은 차트에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다. 큰 아이디어. 위의 첫 번째 그래프는 매우 시끄럽고 유용한 정보를 얻는 데 어려움이 있습니다. 기본 데이터 상단에 7 일 평균을 플로팅하여 매끄럽게 할 수 있습니다. 창 함수, 자체 조인 또는 상관 관계 분석을 통해 수행 할 수 있습니다. 서브 쿼리 - 처음 두 개를 다룰 것입니다. 이전 평균으로 시작합니다. 즉, 7 일 평균 포인트는 처음 7 일 평균입니다. 즉, 그래프에서 스파이크가 오른쪽으로 이동하고, 큰 스파이크는 다음 7 일 동안 평균됩니다. 먼저 중간 수 테이블을 만듭니다. 우리는 매일 전체 가입에 대한 평균을 계산하려고합니다. 새 사용자 당 행과 생성 된 타임 스탬프가있는 일반 사용자 테이블이 있다고 가정합니다. , 우리는 우리의 집계를 만들 수 있습니다. Postgres와 SQL Server에서는 이것을 CTE로 사용할 수 있습니다. MySQL에서는 임시 테이블로 저장할 수 있습니다. Postgres Rolling Average. 다행히 Postgres는 실행 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 인 창 함수를 가지고 있습니다. 이 쿼리 날짜에는 간격이 없다고 가정합니다. 쿼리는 과거 7 개 날짜가 아닌 지난 7 개 행에 대해 평균을 계산합니다. 데이터에 간격이 있으면 generateeries 또는 조밀 한 날짜 행을 가진 테이블에 대한 조인으로 채 웁니다. MySQL 롤링 평균. MySQL은 부족합니다 우리는 셀 조인을 사용하여 유사한 계산을 할 수 있습니다. 카운트 테이블의 각 행에 대해 지난 7 일 내에 있었던 모든 행을 결합하여 평균을 취합니다. 이 쿼리는 우리가보고있는 것처럼 자동으로 날짜 간격을 처리합니다 행은 이전 N 행 대신 날짜 범위 내에 있습니다. SQL Server 롤링 평균. SQL Ser...
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