Moving average r cran

Movendo Médias em R Para o melhor de meu conhecimento, R não tem uma função embutida para calcular médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: Podemos usar a função em qualquer dado: mav (data), ou mav (data, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados do que o padrão 5 plotagem funciona conforme o esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais calcular a média, também podemos alterar o argumento dos lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Navegar por postar Comentar navegação Comente navigationAnálise técnica com R Neste post, dê uma olhada em como um trader poderia usar R para calcular alguns indicadores básicos de análise técnica. R é uma linguagem de programação e ambiente de análise estatística livre e de código aberto. Está disponível para sistemas operacionais Windows, Mac OS e Linux. A instalação é fácil e rápida. Para obter as instruções de download e instalação, acesse: cran. r-project. org. Ao desenvolver uma estratégia de negociação, é útil poder analisar e visualizar dados e testar suas regras de geração de negócios e suas variações e modelos rapidamente e com um mínimo de retorno. Embora muitas plataformas de negociação, como Interactive Brokers, etc. forneçam acesso a dados históricos via API ou download direto de arquivo, 8211 analisando que dados e estratégias de negociação de prototipagem frequentemente requerem a escrita de centenas de linhas de código em linguagens de programação como Java ou C, ou escrita fórmulas difíceis de testar no Excel. Isso requer um investimento de tempo significativo, independentemente de quão experiente programador você é. Por outro lado, uma linguagem de programação de nível superior, como R ou Matlab, juntamente com seus ambientes de programação interativa, permite que seus usuários dividam, analisem e analisem dados em uma fração do tempo que leva com C, C ou Java. A quantidade de código necessária para desenvolver uma estratégia de negociação em R é tipicamente uma ordem de magnitude menor também. Neste exemplo, use um arquivo separado por vírgulas simples contendo colunas de preço aberto, alto, baixo e fechamento (a. k.a. OHLC), juntamente com valores de volume e registro de data e hora para o SPY ETF. Neste post, demonstre como usar uma biblioteca R livre para calcular indicadores de análise técnica de média móvel simples (SMA), média móvel exponencial (EMA), bandas de Bollinger (BBands), RSI e MACD. Anexaremos os indicadores calculados como novas colunas ao nosso arquivo de entrada para que ele possa ser usado para análise adicional ou criação de protótipos 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 de código aberto gratuita chamada 8220TTR8221 (Technical Trading Rules). Esta etapa inclui instruções para instalar a biblioteca TTR, supondo que você já tenha instalado o R no seu computador. Essas etapas só precisam ser executadas uma vez por instalação R em um computador. Para instalar a biblioteca em seu computador: 1) Inicie o ambiente R no seu computador e, em seguida, selecione: Pacotes 038 Data - Package Installer 2) No Package Installer digite 8220TTR8221 no campo Package Search e clique no botão 8220Get List8221. 3) Selecione o pacote 8220TTR8221 e clique em 8220Install Selected8221. Carregando Dados Históricos (Input) Para fins de demonstração, usaremos os preços históricos diários para o SPY ETF de setembro de 2013 a 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 a shell R e carregando a biblioteca TTR, que é uma extensão R livre 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. Carregaremos os dados do arquivo CSV de amostra no ambiente R e armazenaremos um quadro de dados, que é um tipo de variável R para armazenar dados no formato de tabela na memória. Para exibir as primeiras linhas da tabela de dados: Por padrão, ela mostra as primeiras 6 linhas de dados junto 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 úteis entre 3 de setembro de 2013 e 31 de maio de 2014. Também podemos listar nomes de coluna de tabela usando funções colnames Como segue: Médias Móveis 4. Vamos agora calcular Média Móvel Simples (SMA) de 20 dias da coluna Preço CLOSE usando bibliotecas TTR Função R SMA: Agora, vamos ver os primeiros 50 valores do array sma20: Aqui usamos a função SMA do TTR biblioteca que carregamos acima, informando para calcular a média de 20 dias (valor do parâmetro n) da coluna CLOSE dos dados do quadro de dados. A função retorna uma matriz de valores SMA e a armazena em uma nova variável chamada sma20. Você pode trazer a ajuda com uma descrição detalhada da função e seus parâmetros usando. seguido pelo nome da função, como abaixo. É sempre uma boa ideia ler as páginas de ajuda para as funções que você está usando, pois elas listarão todos os parâmetros opcionais que você pode usar para ajustar a saída. Além disso, muitas funções têm variações ou funções relacionadas, que podem ser úteis em várias circunstâncias e serão listadas na página de ajuda. 5. Calcular a média móvel exponencial é igualmente fácil, basta usar uma função diferente, desta vez EMA (). Observe que calculamos o EMA para bandas de Bollinger com comprimento de 14 períodos. Para calcular o indicador Bollinger Bands, usamos a função BBands. Há vários parâmetros opcionais necessários, portanto, forneça vários exemplos. No exemplo abaixo, chamamos BBands de passar os dados do quadro de dados com uma consulta que especifica que queremos usar valores da coluna CLOSE, da mesma forma que fizemos acima para os cálculos de SMA e EMA acima. O segundo parâmetro sd leva o número de desvios padrão para as bandas superior e inferior. Desde que nós não passamos de valor para n 8211 BBands usa média móvel de 20 períodos por padrão. A saída contém várias colunas: dn para a banda inferior, mavg para a média móvel, para a banda superior e pctB, que quantifica um preço de segurança relativo ao Bollinger Bands superior e inferior, uma descrição detalhada dele pode ser encontrada aqui. B é igual a 1 quando o preço está na faixa superior B é igual a 0 quando o preço está na faixa inferior B está acima de 1 quando o preço está acima da faixa superior B está abaixo de 0 quando o preço está abaixo da faixa inferior B está acima de .50 quando o preço está acima da faixa do meio (SMA de 20 dias) B está abaixo de 0,50 quando o preço está abaixo da faixa intermediária (20 dias do SMA) bb20 BBands (dados, sd2.0) 6.1 Agora gostaríamos de criar um novo quadro de dados contendo todas as entradas dados do frame 8216data8217, mais os dados do Bollinger Bands que acabamos de calcular. A função data. frame () pega qualquer número de quadros de dados e os associa a um novo quadro de dados, para que os elementos das linhas correspondentes sejam unidos no resultado. 6,2 Bollinger Bands traçar: enredo (dataPlusBBDATETIME, allDataCLOSE) linhas (dadosPlusBBCLOSE, col 8216red8217) linhas (dataPlusBBup, col 8216purple8217) linhas (dataPlusBBdn, col 8216brown8217) linhas (dataPlusBBmavg, col 8216blue8217) 6.3 Alternativamente, podemos especificar explicitamente que tipo de movimento A média deve ser usada como base para Bollinger Bands usando o parâmetro de função maType, que simplesmente pega um nome de função de média móvel. Consulte a página de ajuda do SMA para ver diferentes tipos de médias móveis suportadas na biblioteca TTR. Por exemplo, se você quiser calcular um EMA Bollinger Bands, poderá 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 o 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 possui dois parâmetros obrigatórios: séries temporais (como a coluna CLOSE de nosso quadro 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: data, que é uma declaração que diz pegar a coluna chamada CLOSE da tabela de dados, e retorna 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 Valores de RSI nos preços de fechamento 8. A função MACD leva vários argumentos: séries de dados de entrada (como preço CLOSE) número de períodos para número médio de períodos em movimento rápido para número médio de períodos lentos para a linha de sinal Você também pode opcionalmente especifique a função de média móvel que você deseja usar para médias móveis do MACD. Veja uma imagem da página de ajuda abaixo (você também pode usar o comando MACD no shell R para abrir a página de ajuda): Permite calcular um padrão (12,26,9) Indicador MACD usando esta função. Bem, estar usando sta ndard médias móveis simples, assim, bem especificar a função SMA no parâmetro maType: macd MACD (dados, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA) Junte todos os dados juntos 9. Agora, juntamos todos os indicadores calculados acima com os dados de entrada originais em um único quadro de dados: A função data. frame () pega qualquer número de quadros de dados e os une em linha, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam colados no data. frame allData resultante. Escrever no arquivo de texto E, finalmente, escrevemos o conteúdo do quadro de dados allData em um arquivo de valores separados por vírgula. Usamos a função write. table (), que contém um grande número 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 é simplesmente uma referência ao quadro de dados que contém dados a serem 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 contêm o valor R NA conterão valores vazios no arquivo de saída. Algumas células possuem NA para linhas onde não havia dados suficientes para gerar um valor de indicador correspondente (por exemplo, primeiras 19 linhas para SMA de 20 dias). sep, 8211 define o separador de coluna como vírgula (portanto, arquivo de valores separados por vírgula). Para criar um arquivo separado por tabulação (realmente um formato preferido para sistemas de software sérios) 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 e selecione 8220Salvar 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 TTR: CONCLUSÃO R oferece um ambiente conveniente e versátil para análise de dados e cálculos. Além de milhares de bibliotecas e algoritmos matemáticos e estatísticos gratuitos de código aberto, o R contém um grande número de funções e bibliotecas para ler e gravar dados de / para arquivos, bancos de dados, URLs, Web Services, etc. Isso combinado com a concisão de a linguagem, é uma combinação poderosa que pode ajudar os comerciantes a economizar tempo precioso. Os traders podem reduzir significativamente o tempo necessário para prototipar e fazer backtest de estratégias de negociação usando o R. Existem também métodos para integrar R com linguagens de programação mainstream como Java e C. Don8217t hesite em postar um comentário ou enviar como uma mensagem através do formulário Fale Conosco 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 insights de análise de dados financeiros e aplicação de R para backtesting, exploração de dados e análise. Ele possui vários exemplos de código e passa por vários pacotes R úteis. Este é um bom livro de nível de introdução para intermediário para pessoas que gostariam de construir e backtest suas próprias estratégias de negociação. O segundo livro 8211 8220Mastering R for Quantitative Finance8221 8211 é uma verdadeira jóia. Ele contém informações mais avançadas para traders com um bom entendimento dos instrumentos derivativos e um sólido background matemático. Descobrimos que este livro é um ótimo acompanhamento para o 8220Quantitative Trading com o R8221. Além de grandes exemplos e pacotes de código R, ele contém visões gerais de vários modelos e algoritmos de finanças quantitativas avançados (e práticos) e permite que você receba seus pés com o código R imediatamente. A Trading Geeks fornece serviços de consultoria em estratégia de negociação e desenvolvimento de software para traders independentes, parcerias e hedge funds. Por favor, pergunte para mais informações ou um orçamento gratuito para o seu projeto através do formulário Fale Conosco à direita. Como calcular a média móvel sem usar o filtro () Há um zilhão de respostas para isso, porque a sua pergunta é realmente: Como faço para suavizar um tempo série Então você pode pesquisar em palavras-chave apropriadas. Minha resposta é: não use médias móveis - isso é pateticamente antigo. loess é um entre os zilhões de alternativas que você pode considerar. Postar no CV (stats. stackexchange) para outras alternativas estatísticas para suavização de séries temporais. Além disso, o "entendimento" que você expressou acima é falho. construções do tipo apply são loops (nível R). Então, você fez sua lição de casa lendo An Intro to R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) ou outros tutoriais da Web. Se não, faça isso antes de postar mais aqui. Bert Gunter Genentech Nonstinical Biostatistics (650) 467-7374 quotData não é informação. Informação não é conhecimento. E o conhecimento certamente não é sabedoria. ”H. Gilbert Welch Em segunda-feira, 17 de fevereiro de 2014, às 10h45, o CW escreveu sobre email: gt Oi lista, gt Como calcular uma média móvel sem usar filter (). filter () não parece dar médias ponderadas. gt gt Eu estou olhando para apply (), tapply. Mas nada de cotoveladas. gt gt Por exemplo, gt datlt-c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. gt gt I entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo incorporar gt esta ideia em usar um apply () gt gt Obrigado, gt Mike gt gt alternativa HTML versão excluída gt gt gt e-mail escondido lista de discussão gt stat. ethz. ch/mailman / listinfo / r-help gt POR FAVOR, leia o guia de postagem R-project. org/posting-guide. html gt e forneça um código com comentários, mínimo, auto-contido e reproduzível. Em resposta a este post por tmrsg11 Em 17 de fevereiro de 2014, às 10:45, C W escreveu: gt Oi lista, gt Como faço para calcular uma média móvel sem o uso de filtro (). filter () não parece dar médias ponderadas. gt gt Eu estou olhando para apply (), tapply. Mas nada de cotoveladas. gt gt Por exemplo, gt datlt-c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. gt gt I entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo incorporar essa idéia em usar um método de aplicação () Construir um vetor para agrupar e usar tapply. A divisão modular 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: ​​(comprimento (dat) -1)) / 3, média) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, redondo (seq (1, (comprimento ) / 3), lenlength (dat))), média) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 O comentário sobre ponderação não parece ser exemplificado no seu exemplo. gt Obrigado, gt Mike gt gt versão HTML alternativa excluída gt gt gt lista de discussão de e-mail oculta gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. org/posting-guide. html gt e fornecer código comentado, mínimo, auto-contido e reproduzível. David Winsemius Alameda, CA, EUA Abrir este post no modo threaded Denunciar conteúdo como impróprio Re: Como calcular a média móvel sem usar o filtro () Em resposta a este post por Rui Barradas Para 5 point moving average, filter (x, side2, filterrep (1/5, 5)), versus, filtro (x, side2, filterrep (1, 5) Eles têm o mesmo efeito, já que o total precisa ser 1. Gabor amp Rui: Estou ciente do pacote do zoológico, Eu não queria instalar um pacote para uma função. A mesma razão para o pacote sos. David, obrigado, é isso que eu estou procurando. Em Seg, 17 de fevereiro de 2014 às 14:07, Rui Barradas escreveu: gt Olá, gt gt Muitos pacotes têm uma função média movind. Por exemplo, package gt forecast. Gt gt library (sos) gt findFn (quotmoving averagequot) gt gt No seu exemplo, o que você calcula não é exatamente uma média móvel, mas sim gt pode ser calculado com algo como o seguinte: gt gt s lt (seqalong (dat) - 1) / 3 gt sapply (split (dat, s), média) gt gt gt Espero que isso ajude, gt gt Rui Barr Oi, gtgt Como faço para calcular uma média móvel sem usar o filter (). filter () parece não dar médias ponderadas. gtgt gtgt Eu estou olhando para apply (), tapply. Mas nada de cotoveladas. gtgt gtgt Por exemplo, gtgt gtgt datlt-c (1:20) gtgt significa (dat1: 3) gtgt significa (dat4: 6) gtgt significa (dat7: 9) gtgt significa (dat10: 12) gtgt gtgt etc. gtgt gtgt I entender o ponto de aplicar é evitar loops, como devo incorporar gtgt gtgt essa idéia em usar um (gtgt gtgt gtgt Obrigado, gtgt gtgt gtgt gtgt alternativo HTML versão excluída gtgt gtgt gtgt e-mail escondido lista de discussão gtgt stat. ethz. ch/ mailman / listinfo / r-help gtgt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. org/gtgt posting-guide. html gtgt e forneça um código com comentários, mínimo, auto-contido e reproduzível. gtgt gtgt versão HTML alternativa excluída