ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่ r โครงการ

ฉันมีพล็อตของชุดเวลาในแพคเกจ ggplot2 และฉันได้ดำเนินการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และฉันต้องการจะเพิ่มผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปพล็อตของชุดเวลาตัวอย่างของชุดข้อมูล p31.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. รหัสที่ใช้สำหรับการนำเสนอชุดเวลาชุดตัวอย่างของชุดเวลาชุดของพล็อตค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างผลลัพธ์ที่คาดหวังความท้าทายคือข้อมูลชุดข้อมูลเวลาที่เก็บจากชุดข้อมูลซึ่งประกอบด้วย timestamps และอุณหภูมิ แต่การย้ายข้อมูลโดยเฉลี่ยประกอบด้วยเพียงคอลัมน์เฉลี่ยและไม่ timestamps และเหมาะสมทั้งสองอาจทำให้ไม่สอดคล้องกัน - Simple Moving Average. Ivan Svetunkov. Simple Moving เฉลี่ยเป็นวิธีการเรียบแบบเวลาและเป็นจริงเทคนิคการพยากรณ์พื้นฐานมาก ไม่จำเป็นต้องประมาณค่าพารามิเตอร์ แต่ขึ้นอยู่กับการเลือกคำสั่งซื้อเป็นส่วนหนึ่งของชุดบรรจุที่ราบรื่นใน vig นี้ nette เราจะใช้ข้อมูลจากแพคเกจของ Mcomp ดังนั้นจึงขอแนะนำให้ติดตั้งแพ็กเกจดังกล่าวลองโหลดแพคเกจที่จำเป็นคุณอาจสังเกตว่า Mcomp ขึ้นอยู่กับแพ็คเกจที่คาดการณ์ไว้และถ้าคุณโหลดทั้งคาดการณ์และราบรื่นคุณจะมีข้อความที่คาดการณ์ไว้ ถูกสวมหน้ากากจากสภาพแวดล้อมไม่มีอะไรที่ต้องกังวลเกี่ยวกับ - ราบรื่นใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อความมั่นคงและมีการคาดการณ์เดิมเหมือนในแพคเกจการคาดการณ์การรวมของฟังก์ชันนี้ในเรียบทำได้เฉพาะเพื่อไม่ให้มีการคาดการณ์ในการอ้างอิง ของแพคเกจโดยค่าเริ่มต้น SMA จะเลือกคำสั่งตาม AICc และส่งกลับรูปแบบที่มีค่าต่ำสุดปรากฏว่า SMA 13 เป็นรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดเวลานี้ซึ่งไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดนอกจากนี้โปรดทราบว่าวิถีการคาดการณ์ของ SMA 13 คือ ไม่ใช่แค่เส้นตรงเนื่องจากค่าที่แท้จริงถูกนำมาใช้ในการสร้างการคาดการณ์จุดขึ้นไป 13. หากเราลองเลือกใบสั่ง SMA สำหรับข้อมูลโดยไม่มีแนวโน้มที่สำคัญเราจะลงเอยด้วย บางคำสั่งอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นลองดูซีรี่ส์เวลาตามฤดูกาล N2568 ที่นี่เราจบลงด้วย SMA 12 โปรดทราบว่าคำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตรงกับความถี่ตามฤดูกาลซึ่งโดยปกติจะเป็นขั้นตอนแรกในการสลายตัวแบบคลาสสิกตามเวลาเราไม่ได้มี centered moving average เราจัดการกับแบบง่ายๆดังนั้นการสลายตัวไม่ควรทำตามแบบจำลองนี้ตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความละเอียดอ่อนมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปจะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่มีการตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นแนวโน้มขนาดใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามหากความยาวของรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมถ้า 20 วันแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ ตัวเลข Fibonacci จาก 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นช่วงที่ได้รับความนิยมสำหรับรอบที่ยาวขึ้น 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5- 20 วันสำหรับรอบระยะสั้น ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างให้สั้นลงเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดมากมาย, ด้วยราคาที่ข้ามไปมาระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เกิดสัญญาณเท็จจำนวนมากด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่มีความซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่าเฉลี่ยสอง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้น เป็นค่าทดแทนสำหรับราคาปิด 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและหกช้า moving average เพื่อยืนยันซึ่งกันและกัน Moving Averages เฉลี่ยจะเป็นประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ที่เป็นไปตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองค่าเฉลี่ยของค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ MACD Moving Average Average Convergence Divergence indicator เป็นรูปแบบของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะหักลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วการทบทวนเศรษฐกิจทั่วโลกประจำสัปดาห์ของ Lincoln Twiggs ช่วยให้คุณสามารถระบุความเสี่ยงด้านตลาดและปรับปรุงเวลาของคุณได้