Moving average in r package

Médias móveis em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função interna para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento lateral das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Publicar navegação Comentar navegação Comentar navegação Como calcular a média móvel sem usar o filtro () Há um zilhão de respostas para isso, porque sua pergunta é realmente: Como eu alisar uma série de tempo Então, você pode pesquisar palavras-chave apropriadas. Minha resposta é: não use médias móveis - isso é patéticamente antigo. Loess é uma das várias alternativas que você pode considerar. Publique no CV (stats. stackexchange) para outras alternativas estatísticas para o alisamento de séries temporais. Além disso, o quotunderstandingquot que você expressou acima é falho. As construções de tipo de aplicação são (R-level) loops. Então, você fez sua lição de casa ao ler A Intro to R (cran. r-project. orgdocmanualsR-intro. pdf) ou outros tutoriais na web. Caso contrário, faça isso antes de publicar aqui ainda. Bert Gunter Genentech Biostatistics Nonclinical (650) 467-7374 quotData não é informação. A informação não é conhecimento. E o conhecimento certamente não é sabedoria. H. Gilbert Welch No dia 17 de fevereiro de 2014, às 10:45, C O correio eletrônico enviado gt escreveu: gt Olá lista, gt Como calculo uma média móvel sem usar o filtro (). Filtro () gt não parece dar médias ponderadas. Gt gt Estou olhando para apply (), tapply. Mas nada é quotmovesquot. Gt gt Por exemplo, gt gt datlt-c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt mean (dat 4: 6) gt mean (dat7: 9) gt mean (dat10: 12) gt gt etc. gt gt I Compreender o ponto de aplicação é evitar loops, como devo incorporar gt esta ideia no uso de uma aplicação () gt gt Obrigado, gt Mike gt gt versão HTML alternativa excluída gt gt gt email escondido lista de discussão gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help Gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html gt e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Em resposta a esta postagem por tmrsg11 Em 17 de fevereiro de 2014, às 10:45 da manhã, C W escreveu: gt Hi list, gt Como calculo uma média móvel sem usar o filtro (). Filtro () gt não parece dar médias ponderadas. Gt gt Estou olhando para apply (), tapply. Mas nada é quotmovesquot. Gt gt Por exemplo, gt gt datlt-c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt mean (dat 4: 6) gt mean (dat7: 9) gt mean (dat10: 12) gt gt etc. gt gt I Compreender o ponto de aplicação é evitar loops, como devo incorporar gt esta ideia no uso de uma aplicação () gt Construir um vetor para agrupar e usar tapply. A divisão do módulo é um método comum para alcançar isso. Às vezes, a função seq pode ser usada se você ajustar o comprimento corretamente. Gt tapply (dat, (0: ​​(length (dat) -1)) 3, mean) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, round (seq (1, (length (dat) 3), lenlength (dat))), significa) 1 2 3 4 5 6 7 1,5 4,5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 O comentário sobre a ponderação dos não parece ser exemplificado no seu exemplo. Gt Obrigado, gt Mike gt gt versão HTML alternativa excluída gt gt gt email escondido lista de discussão gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html gt e forneça comentário, mínimo, auto - contido, código reprodutível. David Winsemius Alameda, CA, EUA Abrir esta postagem em exibição threaded Denunciar conteúdo como inapropriado Re: Como calcular a média móvel sem usar o filtro () Em resposta a esta postagem por Rui Barradas Para média móvel de 5 pontos, filtro (x, side2, filterrep (15, 5)), versus filtro (x, side2, filterrep (1, 5) Eles têm o mesmo efeito, uma vez que o total precisa ser 1. Gabor amp Rui: Estou ciente do pacote do zoológico, eu fiz Não quer instalar um pacote para uma função. Mesmo motivo para o pacote sos. David, obrigado, é isso que estou procurando. No dia 17 de fevereiro de 2014, às 14h07, Rui Barradas enviou um e-mail à gt, escreveu: gt Olá Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Ser calculado com algo como o seguinte. Gt gt s lt - (seqalong (dat) - 1) 3 gt sapply (split (dat, s), mean) gt gt gt Espero que isso ajude, gt gt Rui Barra As gt gt gt Em 17-02-2014 18:45, C W escreveu: gt gtgt Hi list, gtgt Como calculo uma média móvel sem usar o filtro (). Filtro () não parece dar médias ponderadas. Gtgt gtgt Estou olhando para apply (), tapply. Mas nada é quotmovesquot. Por exemplo, gtgt gtgt datlt-c (1:20) gtgt significa (dat1: 3) gtgt significa (dat4: 6) gtgt mean (dat7: 9) gtgt mean (dat10: 12) gtgt gtgt etc. gtgt gtgt I Entender o ponto de aplicação é evitar loops, como devo usar esta idéia no uso de uma aplicação () gtgt gtgt Obrigado, gtgt Mike gtgt gtgt alternativa versão HTML excluída gtgt gtgt gtgt email escondido lista de discussão gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor - Help gtgt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. org gtgt posting-guide. html gtgt e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Gtgt gtgt alternativa versão HTML excluída Análise técnica com R Nesta postagem, bem, dê uma olhada em como um comerciante poderia usar R para calcular alguns indicadores básicos de Análise Técnica. R é um ambiente livre de análise estatística de código aberto e linguagem de programação. Está disponível para sistemas operacionais Windows, Mac OS e Linux. A instalação é fácil e rápida. Para baixar e instruções de instalação, vá para: cran. r-project. org. Ao desenvolver uma estratégia comercial, é útil analisar e visualizar dados e testar suas regras de geração de comércio e suas variações e modelos de forma rápida e mínima. Enquanto muitas plataformas de negociação, como Brokers Interativos, etc., fornecem acesso a dados históricos via API ou download direto de arquivos, 8211 analisando que as estratégias de negociação de dados e protótipos muitas vezes exigem a escrita de centenas de linhas de código em linguagens de programação, como Java ou C, ou a escrita Fórmulas complicadas difíceis de testar no Excel. Isso requer um investimento de tempo significativo, independentemente de como o programador de experiência você é. Em contraste, uma linguagem de programação de nível superior, como R ou Matlab, juntamente com seus ambientes de programação interativos, permite que seus usuários façam fatias, dados e analise dados em uma fração de tempo que leva com C, C ou Java. A quantidade de código necessária para desenvolver uma estratégia de negociação em R também é tipicamente uma ordem de grandeza. Neste exemplo, use um simples arquivo separado por vírgulas contendo colunas de preço aberto, alto, baixo e próximo (a. k.a. OHLC), juntamente com valores de volume e timestamp para SPY ETF. Nesta publicação, bem, demonstre como usar uma biblioteca R gratuita para calcular os indicadores de Análise Técnica de Movimento Médio Simples (SMA), Motivo Exponencial (EMA), Bandas Bollinger (BBands), RSI e MACD. Anexaremos indicadores calculados como novas colunas ao nosso arquivo de entrada para que ele possa ser usado para análises futuras ou prototipagem de estratégia de negociação no Excel, R ou qualquer outro pacote de software compatível com CSV de sua escolha. Instalando a Biblioteca de Análise Técnica para R 1. Para calcular a Análise Técnica com R, usaremos uma biblioteca gratuita de código aberto chamada 8220TTR8221 (Regras de Negociação Técnicas). Esta etapa inclui instruções para instalar a biblioteca TTR, supondo que você já tenha instalado R em seu computador. Este passo apenas precisa ser executado uma vez por instalação R em um computador. Para instalar a biblioteca no seu computador: 1) Inicie o ambiente R no seu computador e, no menu, selecione: Pacotes 038 Dados - Instalador de Pacotes 2) No Package Installer escreva 8220TTR8221 no campo Pesquisa de Pacotes e clique no botão 8220Get List8221. 3) Selecione o pacote 8220TTR8221 e clique em 8220Instalar Selecionado8221. Carregando dados históricos (entrada) Para fins de demonstração, usaremos preços históricos diários para o ETF SPY de setembro de 2013 até maio de 2014. Clique aqui para baixar o arquivo de dados. Este arquivo de entrada para este exemplo foi gerado usando o IB Historical Data Downloader. 2. Vamos começar abrindo o shell R e carregando a biblioteca TTR, que é uma extensão R gratuita que contém funções para calcular alguns dos indicadores mais comuns. 3. O próximo passo é importar nosso arquivo de dados com preços históricos para o ambiente R. Vamos carregar os dados do arquivo CSV da amostra no ambiente R e armazená-lo um quadro de dados, que é um tipo de variável R para armazenar dados no formato da tabela na memória. Para exibir as primeiras linhas da tabela de dados: esta por padrão mostra as primeiras 6 linhas de dados juntamente com os nomes das colunas (cabeçalho da tabela). Para ver quantas linhas você tem na tabela de dados: Isso mostra que temos 187 registros de dados em nosso arquivo de dados SPY, por 187 dias de negociação entre 3 de setembro de 2013 e 8211 31 de maio de 2014. Também podemos listar nomes de colunas de tabela usando funções de colnames Da seguinte forma: Médias móveis 4. Permite calcular a Média de Movimento Simples (SMA) de 20 dias da coluna de preço CLOSE usando bibliotecas TTR Função R SMA: Agora, vejamos os primeiros 50 valores da matriz sma20: Aqui, usamos a função SMA da TTR Biblioteca que carregamos acima, dizendo para calcular a média de 20 dias (valor do parâmetro n), da coluna CLOSE a partir dos dados do quadro de dados. A função retorna uma matriz de valores SMA e o armazena em uma nova variável chamada sma20. Você pode mostrar a ajuda com uma descrição detalhada da função e seus parâmetros usando. Seguido do nome da função, conforme abaixo. É sempre uma boa idéia ler páginas de ajuda para as funções que você está usando, pois listarão todos os parâmetros opcionais que você pode usar para ajustar a saída. Além disso, muitas funções têm variações ou funções relacionadas, o que pode ser útil em várias circunstâncias e será listado na página de ajuda. 5. O cálculo da Média de Movimento Exponencial é igualmente fácil, basta usar uma função diferente, desta vez EMA (). Observe que nós calculamos EMA para Bandas Bollinger de 14 períodos 6. Para calcular o indicador de Bollinger Bands, usamos a função BBands. Há uma série de parâmetros opcionais que é preciso, então, forneça vários exemplos. No exemplo abaixo, chamamos o BBands passando os dados do quadro de dados com uma consulta que especifica que queremos usar valores da coluna FECHAR, assim como fizemos acima os cálculos SMA e EMA acima. O segundo parâmetro sd leva o número de desvios padrão para bandas superiores e inferiores. Uma vez que não passamos valor para o n 8211, o BBands usa a média móvel de 20 períodos por padrão. A saída contém várias colunas: dn para banda baixa, mavg para a média móvel, para a banda superior e pctB, que quantifica um preço de segurança8217 em relação à banda Bollinger superior e inferior, uma descrição detalhada desta pode ser encontrada aqui. B é igual a 1 quando o preço está na banda superior B é igual a 0 quando o preço está na banda inferior B está acima de 1 quando o preço está acima da banda superior B está abaixo de 0 quando o preço está abaixo da faixa inferior B está acima de .50 quando o preço é Acima da banda do meio (SMA de 20 dias) B está abaixo de .50 quando o preço está abaixo da faixa do meio (20-dia SMA) bb20 BBands (dados, sd2.0) 6.1 Agora, we8217d gosta de criar uma nova base de dados contendo todas as entradas Dados do quadro 8216data8217, mais dados Bollinger Bands que acabamos de calcular. A função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em uma nova base de dados, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam unidos no resultado. 6.2 Linha de Bollinger Bands: linha (dataPlusBBDATETIME, allDataCLOSE) linhas (dataPlusBBCLOSE, col 8216red8217) linhas (dataPlusBBup, col 8216purple8217) linhas (dataPlusBBdn, col 8216brown8217) linhas (dataPlusBBmavg, col 8216blue8217) 6.3 Em alternativa, podemos especificar explicitamente que tipo de movimento A média deve ser usada como base para Bandas Bollinger usando o parâmetro de função maType, que simplesmente leva um nome de função média móvel. Consulte a página de ajuda do SMA para ver diferentes tipos de médias móveis suportadas na biblioteca TTR. Por exemplo, se você gostaria de calcular um EMA Bollinger Bands, você pode passar EMA para maType. Observe que, neste exemplo, estamos substituindo o parâmetro de comprimento padrão para a média móvel, usando a média de 14 períodos desta vez. Bbema BBands (dados, sd2.0, n14, maTypeEMA) RSI 8211 Indicador de força relativa 7. RSI. Para calcular RSI, usamos a função RSI (). Você pode usar o comando RSI no shell R para obter detalhes sobre os parâmetros da função. Basicamente, é muito semelhante às funções que usamos acima para gerar médias móveis. Ele tem dois parâmetros necessários: séries temporais (como a coluna CLOSE da nossa base de dados de dados e n valor inteiro para o comprimento do indicador RSI. Rsi14 RSI (data, n14) Aqui o primeiro parâmetro para a função RSI é: dados, que É uma declaração que diz ter uma coluna chamada CLOSE da tabela de dados e devolvê-la como uma lista de valores e o segundo parâmetro é n14, onde o nome do parâmetro é n e o valor 14 indica que queremos calcular 14 dias RSI valores nos preços fechados. 8. A função MACD leva vários argumentos: série de dados de entrada (como preço CLOSE) número de períodos para o número médio de períodos de movimentação rápida para o número médio lento de períodos para a linha de sinal Você também pode opcionalmente Especifique a função de média móvel que você deseja usar para as médias móveis de MACD. Veja uma captura de tela da página de ajuda abaixo (você também pode usar o comando MACD no shell R para abrir a página de ajuda você mesmo): Vamos calcular um padrão (12,26,9) Indicador MACD usando esta função. Bem, esteja usando sta Ndard simples médias móveis, então especifique a função SMA no parâmetro maType: macd MACD (data, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA) Junte todos os dados juntos 9. Agora, juntamos todos os indicadores calculados acima com os dados de entrada originais para Um único quadro de dados: a função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em fileira, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam colados juntos no data. frame allData resultante. Escreva no arquivo de texto E, finalmente, escrevemos o conteúdo do quadro de dados AllData em um arquivo de valores separado por vírgulas. Usamos a função write. table (), que contém uma grande quantidade de parâmetros opcionais. Uma página de ajuda detalhada está disponível usando o comando write. table no shell R. Write. table (allData, filespywithindicators. csv, na, sep ,, row. names FALSE) Quando chamamos a função write. table (), passamos os seguintes argumentos: allData 8211, isso é simplesmente uma referência ao quadro de dados que contém os dados a serem dados Escrito no arquivo de saída. Arquivo 8230 8211 este é o caminho e o nome do arquivo que estamos criando. Na 8211 garante que as células no quadro de dados que contenham o valor R NA conterão valores vazios no arquivo de saída. Algumas células têm NA para linhas onde não havia dados suficientes para gerar um valor indicador correspondente (por exemplo, as primeiras 19 linhas para SMA de 20 dias). Sep, 8211 define separador de coluna para vírgula (portanto, arquivo de valores separados por vírgulas). Para criar um arquivo separado por tabulação (realmente um formato preferido para sistemas de software sério) 8211 use: sep t. Row. names FALSE 8211 é importante definir este valor, caso contrário, a primeira coluna no arquivo de saída conterá números de linha. O arquivo resultante está disponível aqui. Clique com o botão direito do mouse e selecione 8220Save arquivo vinculado As8221 O arquivo baixado pode ser aberto no Excel ou no editor de texto. 10. Existem mais funções e recursos disponíveis na biblioteca TTR. Você pode descobrir mais trazendo a página de ajuda do TTRs: CONCLUSÃO R fornece um ambiente conveniente e versátil para análise e cálculos de dados. Além de milhares de bibliotecas, algoritmos, bibliotecas e algoritmos matemáticos e de código aberto gratuitos, R contém um grande número de funções e bibliotecas para ler e gravar dados a partir de arquivos, bancos de dados, URLs, Serviços Web, etc. Isso, combinado com a concisão do idioma , É uma combinação poderosa que pode ajudar os comerciantes a economizar um tempo precioso. Os comerciantes podem reduzir significativamente o tempo necessário para protótipo e estratégias de negociação backtest usando R. Existem também métodos para integrar R com linguagens de programação convencionais, como Java e C. Don8217, hesite em publicar um comentário ou enviar como mensagem via Fale conosco no formulário se Você tem alguma dúvida sobre este material. Finalmente, gostaríamos de mencionar alguns livros que foram muito úteis em nossos esforços de desenvolvimento. O primeiro livro 8211 8220Quantitative Trading com R8221 é uma ótima mistura de informações de análise de dados financeiros e aplicação de R para backtesting, exploração de dados e análise. Tem uma série de ótimos exemplos de código e passa por uma série de pacotes R úteis. Este é um bom livro de nível de introdução para intermediário para pessoas que gostariam de construir e testar suas próprias estratégias de negociação. O segundo livro 8211 8220Mastering R para Quantitative Finance8221 8211 é uma verdadeira jóia. Contém informações mais avançadas para os comerciantes com uma boa compreensão dos instrumentos derivados e um fundo matemático mais forte. Descobrimos que este livro é um ótimo acompanhamento para a negociação Qtaantitative 8220 com R8221. Além de grandes exemplos e pacotes de código R, contém visões gerais de vários modelos e algoritmos de financiamento quantitativos avançados (e práticos), e permite que seus pés se molhem com o código R imediatamente. A Trading Geeks fornece serviços de consultoria em estratégia de negociação e desenvolvimento de software para comerciantes independentes, parcerias e hedge funds. Por favor, pergunte para obter mais informações ou um orçamento gratuito para o seu projeto através do formulário Contate-nos no lado direito.