Moyenne Mobile Q

Mars 29th, 2014 par Ryan Hamilton Let8217s regarder comment écrire en moyenne mobile analytics en q pour la base de données kdb. Comme exemple de données (mcd. csv), nous allons utiliser les données sur les cours des actions pour McDonalds MCD. Le code ci-dessous téléchargera les données de stock historiques pour le MCD et les placera dans le tableau t: Moyenne mobile simple La moyenne mobile simple peut être utilisée pour lisser les données fluctuantes afin d'identifier les tendances et les cycles globaux. La moyenne mobile simple est la moyenne des points de données et pondère également toutes les valeurs dans le calcul. Par exemple, pour trouver le cours moyen d'un stock pour les dix derniers jours, nous ajoutons simplement le prix quotidien pour ces dix jours et diviser par dix. Cette fenêtre de taille dix jours se déplace ensuite à travers les dates, en utilisant les valeurs dans la fenêtre pour trouver la moyenne. Here8217s le code en kdb pour 10 moyenne mobile de 20 jours et le graphique résultant. La moyenne mobile exponentielle est et comment le calculer Un des problèmes avec la moyenne mobile simple est qu'il donne chaque jour une pondération égale. À de nombreuses fins, il est plus logique de donner aux jours plus récents une pondération plus élevée, une méthode de faire cela est en utilisant la moyenne mobile exponentielle. La forme la plus simple de lissage exponentiel est donnée par la formule: où est le facteur de lissage, et 0 Ce tableau montre comment les poids différents EMAs sont calculés compte tenu des valeurs 1,2, 3, 4, 8, 10, 20 et un facteur de lissage de 0,7. (Feuille de calcul Excel) Pour effectuer ce calcul dans kdb, nous pouvons faire ce qui suit: (Ce code a été initialement affiché sur la liste de courrier de google par Attila, la discussion complète peut être trouvée ici) Cet adverbe backslash fonctionne comme La syntaxe alternative généralise aux fonctions de 3 arguments ou plus où le premier argument est utilisé comme valeur initiale et les arguments sont des éléments correspondants des listes: Graphique Moyenne Mouvement Exponentiel Finalement, nous prenons notre formule et l'appliquons à nos données sur les cours boursiers, ce qui nous permet de voir la moyenne mobile exponentielle Pour deux facteurs de lissage différents: Graphique de prix des actions moyennes mobiles exponentielles produites à l'aide de qStudio Comme vous pouvez le voir avec l'EMA, nous pouvons hiérarchiser les valeurs plus récentes en utilisant un facteur de lissage choisi pour décider de l'équilibre entre les données récentes et historiques. La rédaction d'analyses kdb telles que Moyenne mobile exponentielle est couverte dans notre cours de formation kdb. Nous organisons régulièrement des formations à Londres, New York. Asie ou notre cours en ligne kdb est disponible pour commencer dès maintenant. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA en Kdb8221 Merci Ryan, c'est très utile. Une définition technique signifie que le prix moyen d'un titre sur une période donnée (les plus courants étant 20, 30, 50, 100 et 200 jours) , Utilisé pour repérer les tendances de prix en atténuant les fortes fluctuations. C'est peut-être la variable la plus couramment utilisée dans l'analyse technique. Les données moyennes mobiles sont utilisées pour créer des graphiques qui indiquent si le cours des actions tend vers le haut ou vers le bas. Ils peuvent être utilisés pour suivre les modèles quotidiens, hebdomadaires ou mensuels. Chaque nombre de nouveaux jours (ou semaines ou mois) sont ajoutés à la moyenne et les plus anciens sont abandonnés ainsi, la moyenne se déplace dans le temps. En général. Le plus court le délai utilisé, plus volatiles les prix apparaîtront, donc, par exemple, les lignes moyennes mobiles de 20 jours ont tendance à se déplacer vers le haut et vers le bas plus de 200 lignes de moyenne mobile jour. Golden Cross Multirule Système Ligne de déclenchement Indice des canaux de marchandise Indice de disparité Bannières Bollinger Double moyenne mobile exponentielle (DEMA) Kairi Relative Index (KRI) Copie Copyright 2016 WebFinance, Inc. Tous droits réservés. La duplication non autorisée, en tout ou en partie, est strictement interdite.