Mudança Média Xts

Dygraphs para R O pacote dygraphs é uma interface R para a biblioteca de gráficos JavaScript do dygraphs. Ele fornece instalações ricas para traçar dados de séries temporais em R, incluindo: traça automaticamente objetos de séries temporais xts (ou qualquer objeto conversível para xts). Eixo altamente configurável e exibição em série (incluindo o segundo eixo opcional). Recursos interativos ricos, incluindo zoom-zoom e destaque em série. Exibir barras superiores superiores (por exemplo, intervalos de predição) em torno de séries. Várias sobreposições de gráficos, incluindo regiões sombreadas. Linhas de eventos. E apontar anotações. Use no console R apenas como parcelas R convencionais (via RStudio Viewer). Incorporação perfeita em documentos R Markdown e aplicações web brilhantes. Instalação Você pode instalar o pacote dygraphs da CRAN da seguinte maneira: Você pode usar dygraphs no console R, dentro de documentos R Markdown e em aplicativos brilhantes. Consulte a documentação de uso associada da barra lateral para obter mais detalhes. Existem algumas demos de dígrafos abaixo, bem como alguns outros na galeria de exemplos. Existe um dígrafo simples criado a partir de um objeto de séries temporais múltiplas: Observe que este gráfico é totalmente interativo: à medida que o mouse se move sobre a série, os valores individuais são exibidos. Você também pode selecionar regiões do gráfico para ampliar (clique duas vezes em zooms). Você pode personalizar os dygraphs encaminhando comandos adicionais para o objeto dygraph original. Aqui nós canalizamos um dyRangeSelector para o nosso gráfico original: Observe que este exemplo usa o operador gt (ou pipe) do pacote magrittr para compor o dygraph com o seletor de alcance. Você usa uma sintaxe semelhante para personalizar eixos, séries e outras opções. Por exemplo: muitas opções para personalizar a exibição de séries e eixos estão disponíveis. É possível combinar várias séries de estilo lowervalueupper em uma única tela com barras sombreadas. Este é um exemplo que ilustra barras sombreadas, especificando um título de plotagem, suprimindo o desenho da grade para o eixo x e o uso de uma paleta personalizada para cores de série: A Galeria ligada a partir da barra lateral inclui muitos mais exemplos de vários recursos Disponível para personalizar dygraphs. SMA calcula a média aritmética da série nas últimas observações n. EMA calcula uma média ponderada exponencialmente, dando mais peso às observações recentes. Consulte a seção de Aviso abaixo. WMA é semelhante a uma EMA, mas com ponderação linear se o comprimento de wts for igual a n. Se o comprimento de wts for igual ao comprimento de x. A WMA usará os valores de wts como pesos. O DEMA é calculado como: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (com os argumentos mais negativos e de proporção correspondentes). O EVWMA usa volume para definir o período do MA. ZLEMA é semelhante a uma EMA, pois dá mais peso às observações recentes, mas tenta remover o atraso ao subtrair dados antes de (n-1) 2 períodos (padrão) para minimizar o efeito cumulativo. VWMA e VWAP calculam o preço médio móvel ponderado em volume. VMA calcula uma média móvel de comprimento variável com base no valor absoluto de w. Os valores mais altos (menores) de w irão causar VMA reagir mais rápido (mais lento). Um objeto da mesma classe como x ou preço ou um vetor (se try. xts falhar) contendo as colunas: Alguns indicadores (por exemplo, EMA, DEMA, EVWMA, etc.) são calculados usando os valores anteriores dos indicadores e, portanto, são instáveis A curto prazo. À medida que o indicador recebe mais dados, sua saída fica mais estável. Veja o exemplo abaixo. Para EMA. WilderFALSE (o padrão) usa uma razão exponencial de suavização de 2 (n1). Enquanto WilderTRUE usa a razão de suavização exponencial Welles Wilders de 1n. Como a WMA pode aceitar um vetor de peso de comprimento igual ao comprimento de x ou de comprimento n. Pode ser usado como uma média móvel ponderada regular (no caso wts1: n) ou como uma média móvel ponderada por volume, outro indicador, etc. Uma vez que DEMA permite o ajuste v. É tecnicamente Tim Tillsons DEMA (GD) generalizado. Quando v1 (o padrão), o resultado é o DEMA padrão. Quando v0. O resultado é um EMA regular. Todos os outros valores de v retornam o resultado GD. Esta função pode ser usada para calcular o indicador Tillsons T3 (veja o exemplo abaixo). Obrigado a John Gavin por sugerir a generalização. Para EVWMA. Se o volume for uma série, n deve ser escolhido para que a soma do volume para n períodos se aproxime do número total de ações em circulação para a segurança em média. Se o volume for uma constante, ele deve representar o número total de ações em circulação para a média da segurança. Referências Eu lutava pela busca de uma função simples para mover médias que tinham alguma flexibilidade para fazer o que eu precisava. Eu finalmente escrevi algumas funções estendendo a baseada na função de filtro que o rinni dá acima no comentário (mas que não funcionará porque incluirá a observação atual na média de 3 períodos). Função de média móvel que inclui a observação atual Função de média móvel que não inclui a observação atual Função média móvel de visualização para trás, não incluindo obss atuais, com base em leituras h2 iniciando os períodos h1 retornados resposta 24 de agosto 16 às 2:25 Sua resposta 2017 Stack Exchange , Inc