Desvio Padrão Médio Móvel

Esta pergunta já tem uma resposta aqui: Eu quero calcular qualquer tipo de estatística móvel em uma série de tempo em R, além de uma média móvel. Por exemplo, como eu calcularia um desvio padrão móvel em uma janela de tempo de comprimento 3 Eu tentei o seguinte: Mas não só não funciona (porque o cumsum do vetor retardado dá um vetor de todas as NAs), mas eu parei de tentar Para resolver essa última questão, porque parece desnecessariamente complicado. Qualquer solução elegante para esse problema perguntou 17 fevereiro 13 às 22:59 marcado como duplicado por Arun. O correio. Joran. GSee. Joshua Ulrich Feb 17 13 at 23:40 Esta pergunta foi feita antes e já tem uma resposta. Se essas respostas não abordarem completamente a sua pergunta, faça uma nova pergunta. Desvio Padrão de Movimento Desvio Padrão de Movimentação é uma medida estatística da volatilidade do mercado. Ele não faz previsões de direção de mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos a usar, eo estudo calcula o desvio padrão dos preços da média móvel dos preços. Ele é derivado calculando-se uma Média Móvel Simples n período de tempo do item de dados. Em seguida, soma os quadrados da diferença entre o item de dados e sua média móvel em cada um dos n períodos de tempo anteriores. Finalmente, divide esta soma por n e calcula a raiz quadrada deste resultado. Propriedades Período: O número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, então período significa dias em gráficos semanais, o período permanecerá por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. Campo é definido como Padrão, que, ao exibir um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores de Desvio Padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor dramaticamente. Quando os mercados estão estáveis, as baixas leituras do Desvio Padrão são normais. As baixas leituras de desvio padrão normalmente tendem a vir antes de mudanças significativas no preço. Os analistas geralmente concordam que a alta volatilidade é parte de tops principais, enquanto baixa volatilidade acompanha fundos principais. Conteúdo Fonte: FutureSource Ver Outros Estudos de Análise Técnica Primary Sidebar Elevar a sua negociação Últimos Tweets Incerto sobre a volatilidade do mercado Experimente a estratégia de futuros sintéticos curto Encontrar exemplos amp que assistir aqui t. coKD0fYCMMrp Tempo atrás 14 Horas via Buffer Access oportuna amp confiável informações comerciais Um local com Inside Market Advisory Inscreva-se para a sua versão de avaliação gratuita agora t. coeJjrD5hBN0 Tempo atrás 16 Horas via Buffer Olhe sobre o ombro do Senior Broker Andrew Pawielski como os mercados abrem este Wed para aprender análise de mercado LIVE: t. cov5u092OKU3 Tempo atrás 21 Hours Via Buffer Direitos Autorais xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. 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O risco de perda em contratos futuros de negociação ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem compreender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se tal negociação é adequado para você, à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. Daniels Trading não é afiliado com nem endossa qualquer sistema de comércio, boletim ou outro serviço semelhante. A Daniels Trading não garante nem verifica quaisquer declarações de desempenho feitas por tais sistemas ou serviços. O desvio padrão é um indicador que mede o tamanho dos movimentos recentes de um ativo para prever o quão volátil o preço pode ser no futuro. Ele pode ajudá-lo a decidir se a volatilidade é susceptível de aumentar ou diminuir. Uma leitura de desvio padrão muito elevado indica que uma enorme mudança de preço acabou de ocorrer, mas que uma diminuição na volatilidade poderia logo seguir. Uma leitura de desvio padrão muito baixo indica o contrário. O indicador de desvio padrão faz parte do cálculo das bandas de Bollinger e é praticamente sinônimo de volatilidade. Este indicador mede a escala de desvio de preços relacionada à média móvel. Isto significa que se o valor do indicador é grande, o mercado está experimentando alta volatilidade e castiçais são bastante dispersos ao redor. Por outro lado, se o valor for menor, então a volatilidade do mercado é baixa e os preços estão bastante próximos da média móvel. O indicador de desvio padrão é fácil de interpretar, pois reflete o comportamento do mercado, que por sua vez consiste em mudanças entre condições de mercado altamente ativas e lentas. Se o desvio padrão for muito baixo, ou seja, o mercado é extremamente inactivo, faria sentido esperar um pico em breve. Inversamente, se o valor é extremamente alto, então um declínio na atividade é provável aproximadamente a seguir. Uso do Indicador de Desvio Padrão Usando os modelos de distribuição de probabilidade, você pode criar muitas estratégias de negociação, mas o uso mais comum do indicador de desvio padrão é prever as reversões de preços com base no princípio de reversão à média. Retracement para a média é basicamente o princípio em que os osciladores como o índice de força relativa são construídos. Argumenta que cada desvio da média deve ser seguido por um retorno ao mesmo, de modo que a distribuição global de preços se ajuste à distribuição padrão. Quando usar o desvio padrão O desvio padrão é considerado como um dos indicadores mais confiáveis ​​disponíveis para os comerciantes, mas sob certas condições. Nos mercados tendenciosos onde a volatilidade é moderada ea oscilação do preço é concentrada em torno do meio da escala, o indicador do desvio padrão é uma das melhores ferramentas que você encontraria. Muitos dos métodos utilizados pelos operadores de fundos de hedge e pelo analista de bancos são fortemente dependentes dos padrões de distribuição normais. Por exemplo, se uma moeda estiver oscilando entre 1.2700 e 1.3700 por um longo período de tempo, com grande parte do movimento limitado no meio da faixa, você pode trocar o padrão assumindo a regressão média com base na distribuição padrão. Por outro lado, se os preços estiverem agrupados nas margens da mesma faixa, por exemplo, em torno de 1,3600-1,3700, ou 1,2700 e 1,2800, a distribuição de probabilidade dos preços pode não ser padrão e usar o indicador de desvio padrão para negociação, assumindo que a regressão média pode Ser desastroso. E isso é muito importante porque é uma das principais desvantagens quando as médias de movimento comercial em geral também. A média dos preços será a mesma tanto em um padrão onde os preços se concentram predominantemente nos limites da faixa e um onde eles são focados no meio. No entanto, estes dois padrões obedecem a regras completamente diferentes. Portanto, você não deve aplicar a mesma estratégia de regressão média com base em uma única leitura básica do movimento do mercado. É preciso primeiro analisar corretamente a distribuição dos preços, a faixa ea tendência de longo prazo em que existem para aplicar corretamente o indicador de desvio padrão. Fundada em 2013, a Tribuna Binária tem como objetivo fornecer aos seus leitores uma cobertura real e real de notícias financeiras. Nosso site está focado nos principais segmentos de ações, moedas e commodities dos mercados financeiros, além de uma explicação interativa e detalhada dos principais eventos e indicadores econômicos. Divulgação de Risco Financeiro A BinaryTribune não será responsabilizada pela perda de dinheiro ou qualquer dano causado por confiar nas informações contidas neste site. Trading forex, ações e commodities sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Antes de decidir negociar o câmbio você deve considerar com cuidado seus objetivos do investimento, nível de experiência e apetite do risco. Política de cookies Este site usa cookies para lhe fornecer a melhor experiência e conhecê-lo melhor. Ao visitar o nosso site com o seu navegador configurado para permitir cookies, você concorda com nosso uso de cookies, conforme descrito em nossa Política de Privacidade. Cópia Copyright 2017 mdash Tribuna binária. Todos os direitos ReservedBelow você pode ver meu método de C para calcular Bollinger Bands para cada ponto (média móvel, acima da faixa, para baixo faixa). Como você pode ver este método usa 2 para loops para calcular o desvio padrão móvel usando a média móvel. Usou-se conter um laço adicional para calcular a média móvel durante os últimos n períodos. Isso que eu poderia remover adicionando o novo valor de ponto para totalaverage no início do loop e removendo o valor de ponto i - n no final do loop. Minha pergunta agora é basicamente: Posso remover o loop interno restante de uma maneira semelhante que eu consegui com a média móvel perguntou Jan 31 13 às 21:45 A resposta é sim, você pode. Em meados dos anos 80, desenvolvi um algoritmo tal (provavelmente não original) no FORTRAN para uma aplicação de monitoramento e controle de processos. Infelizmente, isso foi há mais de 25 anos e eu não me lembro das fórmulas exatas, mas a técnica foi uma extensão da de médias móveis, com cálculos de segunda ordem, em vez de apenas linear. Depois de olhar para o seu código alguns, eu acho que posso suss como eu fiz isso naquela época. Observe como seu laço interno está fazendo uma Soma de Quadrados: da mesma forma que sua média deve ter originalmente teve uma Soma de Valores As únicas duas diferenças são a ordem (seu poder 2 em vez de 1) e que você está subtraindo a média Cada valor antes de quadrá-lo. Agora que pode parecer inseparável, mas na verdade eles podem ser separados: Agora o primeiro termo é apenas uma soma de quadrados, você lidar com isso da mesma maneira que você faz a soma de valores para a média. O último termo (k2n) é apenas a média ao quadrado vezes o período. Desde que você divide o resultado pelo período de qualquer maneira, você pode apenas adicionar o quadrado médio novo sem o laço extra. Finalmente, no segundo termo (SUM (-2vi) k), uma vez que SUM (vi) kn total você pode então mudá-lo para isso: ou apenas -2k2n. Que é -2 vezes a média ao quadrado, uma vez que o período (n) é dividido novamente. Assim, a fórmula combinada final é: (certifique-se de verificar a validade deste, uma vez que estou derivando-lo fora do topo da minha cabeça) E incorporando em seu código deve ser algo como isto: Obrigado por isso. Eu usei-o como a base de uma implementação em C para o CLR. Descobri que, na prática, você pode atualizar tal que newVar é um número negativo muito pequeno, eo sqrt falhar. Eu introduzi um if para limitar o valor para zero para este caso. Não idéia, mas estável. Isso ocorreu quando cada valor na minha janela tinha o mesmo valor (eu usei um tamanho de janela de 20 eo valor em questão era 0,5, no caso de alguém queira tentar reproduzir isso.) Ndash Drew Noakes Jul 26 13 às 15:25 Ive Usado commons-math (e contribuiu para que a biblioteca) para algo muito semelhante a este. Sua fonte aberta, portar para C deve ser fácil como loja-comprado pie (você já tentou fazer uma torta do zero). Confira: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Eles têm uma classe StandardDeviation. Ir para a cidade respondeu Jan 31 13 at 21:48 You39re bem-vindo Lamento não ter a resposta que você está procurando. Eu definitivamente didn39t significa sugerir portar toda a biblioteca Apenas o código mínimo necessário, que deve ser algumas centenas de linhas ou assim. Note que eu não tenho idéia do que legal restrições de direitos autorais apache tem sobre esse código, então você deve ter que verificar isso. No caso de você persegui-lo, aqui está o link. Assim que a variância FastMath ndash Jason Jan 31 13 em 22:36 A informação a mais importante já foi dada acima --- mas talvez este é ainda do interesse geral. Uma pequena biblioteca Java para calcular a média móvel eo desvio padrão está disponível aqui: githubtools4jmeanvar A implementação é baseada em uma variante do método Welfords mencionado acima. Foram derivados métodos para remover e substituir valores que podem ser usados ​​para mover janelas de valor.