Simple Moving Average R Project

Saya memiliki sebidang seri waktu dalam paket ggplot2 dan saya telah melakukan Moving average dan saya ingin menambahkan hasil moving average ke plot deret waktu. Contoh Data-set (hal31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1,12 2007-09-29 00:03:57 -1,33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1,29 2007-09-29 00:11:57 Kode terapan untuk presentasi deret waktu: Contoh plot rata-rata Bergerak Contoh hasil yang diharapkan Tantangannya adalah data deret waktu dilipat dari kumpulan data yang mencakup cap waktu dan suhu tapi data rata-rata bergerak hanya mencakup kolom rata-rata dan bukan cap waktu dan pas dua dapat menyebabkan ketidakkonsistenan. Rata-rata Pergerakan: Bagaimana Menggunakannya Beberapa fungsi utama dari Rata bergerak adalah untuk mengidentifikasi tren dan pembalikan. Mengukur kekuatan momentum aset dan menentukan area potensial dimana suatu aset akan menemukan support atau resistance. Pada bagian ini kita akan menunjukkan bagaimana periode waktu yang berbeda dapat memonitor momentum dan bagaimana moving averages dapat bermanfaat dalam menetapkan stop-loss. Selanjutnya, kami akan membahas beberapa kemampuan dan keterbatasan rata-rata bergerak yang harus dipertimbangkan saat menggunakannya sebagai bagian dari rutinitas perdagangan. Tren Mengidentifikasi tren adalah salah satu fungsi utama moving averages, yang digunakan oleh kebanyakan trader yang berusaha membuat trend teman mereka. Moving averages adalah indikator lagging. Yang berarti bahwa mereka tidak memprediksi tren baru, namun konfirmasikan tren begitu mereka telah terbentuk. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 1, saham dianggap berada dalam tren naik ketika harga berada di atas rata-rata bergerak dan rata-rata meluncur ke atas. Sebaliknya, trader akan menggunakan harga di bawah rata-rata miring ke bawah untuk mengkonfirmasi tren turun. Banyak trader hanya akan mempertimbangkan untuk memegang posisi long dalam sebuah aset ketika harga diperdagangkan di atas rata-rata bergerak. Aturan sederhana ini dapat membantu memastikan bahwa tren tersebut menguntungkan para pedagang. Momentum Banyak trader pemula bertanya bagaimana mengukur momentum dan bagaimana moving averages dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Jawabannya yang sederhana adalah dengan memperhatikan periode waktu yang digunakan dalam menciptakan rata-rata, karena setiap periode waktu dapat memberi wawasan berharga tentang berbagai jenis momentum. Secara umum, momentum jangka pendek dapat diukur dengan melihat moving averages yang fokus pada periode waktu 20 hari atau kurang. Melihat moving averages yang dibuat dengan jangka waktu 20 sampai 100 hari umumnya dianggap sebagai ukuran momentum jangka menengah yang baik. Akhirnya, setiap rata-rata bergerak yang menggunakan 100 hari atau lebih dalam perhitungan dapat digunakan sebagai ukuran momentum jangka panjang. Akal sehat harus memberi tahu Anda bahwa rata-rata pergerakan 15 hari adalah ukuran momentum jangka pendek yang lebih sesuai daripada rata-rata pergerakan 200 hari. Salah satu metode terbaik untuk menentukan kekuatan dan arah momentum aset adalah menempatkan tiga rata-rata bergerak ke dalam grafik dan kemudian memperhatikan bagaimana mereka menumpuk dalam kaitannya dengan satu sama lain. Tiga rata-rata bergerak yang umumnya digunakan memiliki kerangka waktu yang bervariasi dalam upaya untuk mewakili pergerakan harga jangka pendek, menengah dan jangka panjang. Pada Gambar 2, momentum ke atas yang kuat terlihat ketika rata-rata jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang dan dua rata-rata divergen. Sebaliknya, bila rata-rata jangka pendek berada di bawah rata-rata jangka panjang, momentum berada dalam arah ke bawah. Dukungan Penggunaan umum moving average lainnya adalah dalam menentukan harga potensial. Tidak perlu banyak pengalaman dalam menghadapi pergerakan rata-rata untuk memperhatikan bahwa penurunan harga aset seringkali akan berhenti dan membalikkan arah pada tingkat yang sama dengan rata-rata yang penting. Misalnya, pada Gambar 3 Anda dapat melihat bahwa rata-rata pergerakan 200 hari mampu menopang harga saham setelah turun dari level tertinggi di dekat 32. Banyak pedagang akan mengantisipasi kenaikan rata-rata pergerakan utama dan akan menggunakan biaya lainnya. Indikator teknis sebagai konfirmasi dari pergerakan yang diharapkan. Perlawanan Setelah harga aset turun di bawah tingkat dukungan yang berpengaruh, seperti rata-rata pergerakan 200 hari, tidak biasa melihat rata-rata bertindak sebagai penghalang kuat yang mencegah investor mendorong harga di atas rata-rata itu. Seperti yang dapat Anda lihat dari grafik di bawah ini, resistensi ini sering digunakan oleh trader sebagai tanda untuk mengambil keuntungan atau untuk menutup posisi lama yang ada. Banyak penjual pendek juga akan menggunakan rata-rata ini sebagai entry point karena harga sering memantul dari resistance dan melanjutkan pergerakannya lebih rendah. Jika Anda adalah investor yang memegang posisi panjang dalam aset yang diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan utama, mungkin Anda berminat untuk menonton level ini dengan ketat karena hal itu dapat sangat mempengaruhi nilai investasi Anda. Stop-Kerugian Karakteristik pendukung dan ketahanan moving averages menjadikannya alat yang hebat untuk mengelola risiko. Kemampuan bergerak rata-rata untuk mengidentifikasi tempat-tempat strategis untuk menetapkan stop-loss orders memungkinkan trader untuk memotong posisi kehilangan sebelum mereka dapat tumbuh lebih besar. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 5, pedagang yang memegang posisi long dalam saham dan menetapkan stop-loss order mereka di bawah rata-rata berpengaruh dapat menghemat banyak uang. Menggunakan moving averages untuk menetapkan stop-loss order adalah kunci dari strategi trading yang sukses. sma () - Simple Moving Average Ivan Svetunkov 2017-02-19 Simple Moving Average adalah metode penghalusan seri waktu dan sebenarnya adalah teknik peramalan yang sangat mendasar. Tidak perlu estimasi parameter, melainkan berdasarkan pada pemilihan pesanan. Ini adalah bagian dari paket yang mulus. Dalam sketsa ini kita akan menggunakan data dari paket Mcomp, jadi disarankan untuk menginstalnya. Mari kita muat paket yang diperlukan: Anda dapat mencatat bahwa Mcomp bergantung pada paket perkiraan dan jika Anda memuat perkiraan dan kelancaran. Maka Anda akan memiliki pesan yang ramalan () fungsi yang bertopeng dari lingkungan. Tidak ada yang perlu dikhawatirkan - kelancaran menggunakan fungsi ini untuk tujuan konsistensi dan memiliki ramalan asli yang sama persis () seperti pada paket perkiraan. Dimasukkannya fungsi ini dalam kelancaran dilakukan hanya agar tidak memasukkan ramalan pada dependensi paket. Secara default SMA melakukan pemilihan order berdasarkan AICc dan mengembalikan model dengan nilai terendah: nampak bahwa SMA (13) adalah model yang optimal untuk seri waktu ini, yang tidak jelas. Perhatikan juga bahwa perkiraan lintasan SMA (13) bukan hanya garis lurus. Ini karena nilai sebenarnya digunakan dalam konstruksi prakiraan titik sampai h13. Jika kita mencoba memilih urutan SMA untuk data tanpa tren yang substansial, maka kita akan berakhir dengan beberapa urutan lainnya. Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan sebuah seri waktu musiman N2568: Disini kita berakhir dengan SMA (12). Perhatikan bahwa urutan rata-rata bergerak sesuai dengan frekuensi musiman, yang biasanya merupakan langkah pertama dalam dekomposisi seri waktu klasik. Namun kita tidak memiliki rata-rata bergerak terpusat, kita berurusan dengan yang sederhana, jadi dekomposisi tidak boleh dilakukan berdasarkan model ini.