Simple moving average matlab

A média móvel simples é customizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título por vários períodos de tempo e Em seguida, dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preços de um título Se a média móvel simples aponta para cima , Isso significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que o preço da segurança está diminuindo Quanto maior o prazo para a média móvel, mais suave a média móvel simples Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas Sua leitura está mais próxima da fonte data. Analytical Significance. Moving médias são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências de preços atuais eo potencial para uma mudança em um estabelecido tre. Nd A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou baixa Uma outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura diferente Quando uma média móvel simples de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão na loja. Usando MATLAB, como posso encontrar A média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e anexar a média móvel para a matriz Eu estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para cima da matriz que eu forneci meu código. Dado a seguinte matriz a E mask. I tentaram implementar o comando conv, mas estou recebendo um erro Aqui está o comando conv que eu tenho tentado usar na coluna 2 da matriz a. A saída que eu desejo é dada na seguinte matriz. Se você tiver qualquer Sugestões, gostaria muito de agradecer Obrigado. Para a coluna 2 da matriz a, estou computando a média móvel de 3 dias da seguinte forma e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a I renomeado matriz a como desejadoOutput apenas para ilustração O 3- Dia média de 17, 14, 11 é 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11 a média de 3 dias de 11, 8, 5 é 8 ea média de 3 dias de 8, 5, 2 é 5 Não há nenhum valor nas 2 linhas inferiores para a 4a coluna porque a computação para a média móvel de 3 dias começa na parte inferior A saída válida Não será mostrado até, pelo menos, 17, 14 e 11 Esperemos que isso faz sentido Aaron Jun 12 13 em 1 28. Em geral, seria útil se você mostrar o erro Neste caso, você está fazendo duas coisas erradas. Para ser dividido por três ou o comprimento da média móvel. Em segundo lugar, observe o tamanho de c Você não pode apenas caber c em um A maneira típica de obter uma média móvel seria usar same. but que doesn t olhar como o que você quer. Em vez disso você é forçado a usar um par de linhas. Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg séries temporais média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar o básico Funcionalidade destes O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo clear. movAv executa uma média móvel simples que pode ser usado para recov Em alguns casos, ele funciona tomando a média da entrada y em uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa à Comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria um filtro de freqüência de passagem baixa - veja os exemplos e seção de considerações. Porque a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, é sempre vale Testando diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado um pouco por empilhamento de médias, Exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelação ruído, 1, comprimento ruído noiseReps Gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média dos dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 assim a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, a mudança no nível a ser considerado isto é realista Ou é isto um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que suavize para fora a curva da freqüência do nível para fornecer uma curva de calibração que seja ligeiramente menos errática Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque ultrapassa o escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência.