Moving Average Doesn Work

Estoy usando d3 para visualizar algunos datos. Uno de mis conjuntos de datos con la forma de: fecha, valor, fecha, valor, etc saltos alrededor de un montón, y me gustaría incorporar un promedio móvil. Encontré esta función de desbordamiento de la pila como una solución a calcular el promedio móvil, pero no me siento derecho usarlo porque (1) no entiendo cómo trabaja, y (2). No parece funcionar con mis datos. Cree una función con los parámetros de una matriz 1D y un paso que decida cuántos valores está utilizando para cada punto promedio individual. Mapa de la matriz a (algo), sé que es un operador comodín, como de OCaml, e idx es el id Parece que wnd significa ventana, por lo que encontrar el subconjunto de los datos para utilizar como una ventana de promedio para el primer punto de media móvil . Realmente calculando el promedio. En general . Supongo que mi gran pregunta es, pasando por esta función, parece que es para encontrar el promedio móvil de una matriz 1D. Para usarlo, tengo que transformar mis datos en una matriz 1D, o hay una manera de alterar la función en sí un poco Im tener un tiempo difícil alterar la función porque sintácticamente es un poco confuso. Preguntó May 30 14 at 11:51 Tengo que estar de acuerdo que este código es un poco confuso. Si entiendo correctamente funciona con arrays 1D Y le gustaría que funcionara con arrays 2D. Supongo que le gustaría tener un movingWindowAvg con valor. Map () es una función que recorre la matriz. Así que para el primer bucle. 0,0 e idx 0. luego para el segundo bucle 1,1 e idx 1. Para obtener el valor correcto para. Todo lo que necesitas hacer es 1 Hice una pequeña función de conversión para transformar tu matriz de 2D en rodajas en 1D, ya que no sé cómo funciona d3. IsNaN (resultado) sólo verifica si el resultado no es un número, y le dará un número Primero un breve comercial. Está usted interesado en métodos probados para ganar dinero (y evitar perderlo) con el mercado de tiempo Toms libro, Cómo invertir si no puede permitirse perder. Está disponible en ediciones impresas y Kindle / ebook. Los métodos del libro no son los mismos que se tratan en este artículo. Disponible en Amazon. La edición impresa es 18.95 y la versión Kindle / eBook es 8.95. Como parte de nuestra investigación en curso del mercado de tiempo, hemos hecho un análisis sobre los sistemas de media móvil para demostrar que están equivocados el mercado quotexpertsquot que continúan demandando el mercado El tiempo no funciona. El informe de Gleason no utiliza los promedios móviles para sincronizar el SampP500 pero muchos inversionistas y servicios de asesoramiento. Nuestros resultados confirman que muchos sistemas de media móvil pueden batir fácilmente comprar y mantener. Sin embargo, hay diferencias significativas en el rendimiento en varios periodos de tiempo. El mejor sistema de media móvil que hemos ideado se basa en un promedio de 40/10 semanas dos modelos, pero bien discutir los resultados de otros intervalos también. La conclusión de nuestra investigación: Market Timing funciona. Los sistemas de media móvil simple golpean Buy amp Hold y con menos riesgo de mercado. Los datos a continuación muestran los resultados de los sistemas que creamos que usan las medias móviles a las transacciones de tiempo en el índice SampP500 durante un período de 43 años de 1960 a 2003. Las diversas filas muestran el resultado de cambiar los intervalos de tiempo y usar una y dos medias móviles . Utilizamos los precios semanales de cierre del viernes en lugar de los precios diarios. Los resultados del promedio móvil incluyen el comercio de compra más reciente incluso si todavía está abierto. El encabezado de los títulos es el siguiente: BampH Simple comprar y mantener los retornos agregados Modelo Resultados del sistema de media móvil Mejor El porcentaje por el cual el modelo de comprar y mantener la batalla Trades El número de operaciones de ida y vuelta Éxito El porcentaje de operaciones que hizo dinero AvgGain Ganancias totales Dividido por las operaciones AvgLoss Total de dólares perdidos dividido por los oficios MedGain El promedio medio de todas las operaciones ganadoras MedLoss El promedio medio de todas las operaciones perdidas WieghtedGain El mediano medio ponderado de las ganancias y pérdidas por comercio Riesgo Los modelos de tiempo en el mercado dividido por el tiempo en el mercado De comprar y mantener los resultados de la prueba El mejor desempeño en una inversión de 10.000 a lo largo del período de 43 años vino de una combinación de 40 semanas y 10 semanas (200 días / 50 días). Pero, hubo grandes diferencias cuando dividimos los períodos en dos secciones: 1960-1980 y 1980-2003. Los rangos exactos del año no son críticos, pero muestran claramente que los sistemas de media móvil funcionaron mucho mejor hace 20 años. Heres cómo funciona el sistema de media móvil dos. Comprar cuando el precio de cierre está por encima del promedio móvil más largo Vender cuando el promedio móvil más corto va por debajo de la media móvil más larga. Por lo tanto, cuando el precio de cierre va más de los 200 días de media móvil que compramos. Vender cuando el día 50 va por debajo de los 200 días. No compre otra vez hasta que el precio sobrepase los 200. Nota: Esto puede crear una situación donde el precio está por encima de la MA de 40w pero la MA de 10w está por debajo de la 40w. En ese caso, comprar en cuando el día 50 va más de los 200 días. En la tabla de abajo, en la línea cuatro, el 40/10 es la mejor combinación y el golpe de comprar y mantener por 2,37 veces. 68 de los oficios tuvieron éxito y realizó cerca de dos operaciones por año. Estaba en el mercado 69 de la época. Cuando no en acciones le dimos 5 por mes / año por estar en bonos a corto plazo. El 44/10 llegó en segundo lugar. Los diferentes totales en la columna BampH ocurren debido a diferentes fechas de inicio y fin. Ahora, vamos a romper los 43 años en dos secciones. De 1960 a 1980 el 40/10 fue el ganador. De 1980 a 2003, el 40/10 batió comprar y mantener por 20. Fue en el mercado sólo 73 de la época (riesgo) y tuvo éxito en 73 de los 33 oficios. Algunas personas usan una media móvil simple de 200 días (40 semanas) para el tiempo de mercado. No hizo casi tan bien durante los 43 años como el 40/10. Los 65 oficios trabajan a 1.5 por año y sólo 45 fueron exitosos. Estaba en el mercado 66 de la época. Ahora, vamos a romper eso en dos períodos. El promedio móvil de 200 días se comportó bien en los primeros años de 1960 a 1980. No ha hecho casi tan bien en los últimos 23 años, pero el nivel de riesgo sigue siendo bastante bueno. El punto más importante de nuestro análisis es: Un sistema de media móvil mecánica simple supera el Buy amp Hold de un fondo de índice durante períodos de 20 años y con 30 menos riesgo. Los sistemas de media móvil tendrán períodos de mal desempeño pero se mantendrán bastante bien con el tiempo. Por lo tanto, por qué tantos comentaristas y expertos llamados continuamente bash timing del mercado cuando obviamente funciona En primer lugar, la mayoría de los inversores no tienen la paciencia o la confianza para el comercio de valores. Ellos entran en pánico fuera de los comercios cuando el mercado se mueve contra ellos en lugar de esperar a que la señal de los sistemas. Probablemente son mejores en un fondo mutuo al menos ganar algo de dinero. En segundo lugar, los inversores desinformados son la fuente de beneficios para los fondos mutuos. No es el trabajo de fondos para educar a los inversores sobre las estrategias de mercado. Además, obtienen un porcentaje de los activos, incluso si el inversor pierde dinero. Muchos fondos de inversión tienen más de 100 rotación de cartera cada año, ya que frenéticamente comprar y vender acciones. Irónicamente, los temporizadores de los mercados de theyre ruidosos que negocian en dinero del inversionista. Hecho: La mayoría de los fondos de inversión de bajo rendimiento en los fondos de índice a corto plazo y prácticamente todos los fondos de inversión de bajo rendimiento en cualquier período de 10 años. Se detienen por los costos de operación y los gastos. La conclusión obvia: Coloque sus activos en un fondo de índice. Opcionalmente, comprar algunas acciones individuales o administrar una parte de su cartera con una estrategia de tiempo probado. Si estás dispuesto a administrar tu propio dinero y tener autodisciplina, no deberías considerar administrar el mercado con algo de tu dinero para obtener un rendimiento mucho mejor. Un sistema mucho mejor Los promedios móviles son simplistas. No podría un modelo inteligente hacer mucho mejor Un sistema de media móvil por definición siempre se retrasa el mercado en el camino hacia arriba y en el camino hacia abajo. Por lo tanto, siempre compra un poco tarde y se vende tarde. La Alerta de Mercado Nogales es en tiempo real y un poco más inteligente. Tiene aproximadamente el mismo nivel de riesgo pero cuatro veces el retorno del mejor sistema de media móvil. En 2003, Nogales Market Alert compró en el SampP500 en febrero en 829 mientras que el promedio móvil compró en mayo en 944. Nogales Market Alert probablemente venderá más pronto también. Puesto que los mercados caen generalmente mucho más rápidamente que suben. Salir temprano es muy importante para producir retornos superiores. Realidad: una estrategia de tiempo de mercado inteligente puede superar mucho a un sistema de media móvil. Muy pocos sistemas de cronometraje combinan altas ganancias con pocas operaciones perdidas. Comparemos la mejor combinación de media móvil (40/10) con la Alerta de Mercado de Nogales. En una prueba de espalda de 25 años, 1979 a 2003, el modelo de media móvil convirtió 10.000 en 125.000 en 35 oficios. Market Alert convirtió 10.000 en 450.000 en 12 operaciones. La diferencia en el crecimiento del capital entre Nogales Market Alert y Buy amp Hold es el resultado de que el dinero crece a un mayor rendimiento anual. Alerta de mercado ganó 16 por año durante los 25 años y Buy Hold amp se ganó 10,2. Muchas grandes corporaciones e inversionistas independientes buscan un 15 retorno sobre el patrimonio por año y usted debe también. Esto no es poco realista. Para más información sobre Nogales Market Alert, lea nuestras preguntas frecuentes. Explica qué hace el modelo y cómo utilizarlo para mejorar los rendimientos de las inversiones. Qué muestra el promedio móvil 40/10 para el SampP500 a partir de enero de 2004 Heres the chart. Su aún en el mercado y por lo que es Market Alert. Cuál crees que obtendrá un precio más alto cuando llegue el momento de vender Copyright 2003, Southwest Ranch Financial, LLC Promedios de Promedio 13 Por Casey Murphy. Analista Senior ChartAdvisor El análisis técnico ha existido durante décadas ya lo largo de los años, los comerciantes han visto la invención de cientos de indicadores. Si bien algunos indicadores técnicos son más populares que otros, pocos han demostrado ser tan objetivos, fiables y útiles como el promedio móvil. Los promedios móviles vienen en varias formas, pero su propósito subyacente sigue siendo el mismo: ayudar a los comerciantes técnicos a seguir las tendencias de los activos financieros aladiendo las fluctuaciones cotidianas de los precios o el ruido. Mediante la identificación de las tendencias, las medias móviles permiten a los comerciantes hacer que las tendencias funcionen a su favor y aumentar el número de operaciones ganadoras. Esperamos que al final de este tutorial tenga una clara comprensión de por qué los promedios móviles son importantes, cómo se calculan y cómo se pueden incorporar en sus estrategias de negociación. Nada de lo contenido en esta publicación pretende constituir asesoría legal, fiscal, de valores o de inversión, ni una opinión sobre la conveniencia de cualquier inversión, ni una solicitud de ningún tipo. La información general contenida en esta publicación no debe actuar sin obtener asesoramiento legal, fiscal y de inversión específico de un profesional con licencia. Suscribirse a noticias para utilizar para las últimas ideas y análisis Las 7 dificultades de los promedios móviles Un promedio móvil es el precio promedio de un valor de seguridad durante un período de tiempo especificado. Los analistas suelen usar las medias móviles como una herramienta analítica para facilitar el seguimiento de las tendencias del mercado, ya que los valores suben y bajan. Los promedios móviles pueden establecer tendencias y medir el impulso. Por lo tanto, pueden utilizarse para indicar cuándo un inversor debe comprar o vender un valor específico. Los inversores también pueden usar promedios móviles para identificar puntos de soporte o resistencia a fin de medir cuándo es probable que los precios cambien de dirección. Al estudiar las gamas históricas de negociación, se establecen puntos de apoyo y resistencia donde el precio de un título revirtió su tendencia ascendente o descendente en el pasado. Estos puntos se utilizan para hacer, comprar o vender decisiones. Lamentablemente, los promedios móviles no son herramientas perfectas para establecer tendencias y presentan muchos riesgos sutiles, pero significativos, para los inversionistas. Además, las medias móviles no se aplican a todos los tipos de empresas e industrias. Algunas de las desventajas clave de los promedios móviles son: 1. Las medias móviles dibujan las tendencias de la información anterior. No toman en cuenta los cambios que pueden afectar el rendimiento futuro de una garantía, como nuevos competidores, mayor o menor demanda de productos en la industria y cambios en la estructura de gestión de la empresa. 2. Idealmente, una media móvil mostrará un cambio consistente en el precio de un valor, con el tiempo. Desafortunadamente, los promedios móviles no funcionan para todas las empresas, especialmente para aquellos en industrias muy volátiles o aquellos que están fuertemente influenciados por los eventos actuales. Esto es especialmente cierto para la industria petrolera y las industrias altamente especulativas, en general. 3. Las medias móviles se pueden distribuir en cualquier período de tiempo. Sin embargo, esto puede ser problemático porque la tendencia general puede cambiar significativamente dependiendo del período de tiempo utilizado. Los plazos más cortos tienen más volatilidad, mientras que los plazos más largos tienen menos volatilidad, pero no tienen en cuenta los nuevos cambios en el mercado. Los inversores deben tener cuidado en el marco de tiempo que elijan, para asegurarse de que la tendencia es clara y pertinente. 4. Un debate en curso es si se debe hacer más hincapié en los días más recientes en el período de tiempo. Muchos sienten que los datos recientes reflejan mejor la dirección en que se mueve la seguridad, mientras que otros sienten que dar unos días más de peso que otros, falsea la tendencia de manera incorrecta. Los inversores que utilizan diferentes métodos para calcular los promedios pueden dibujar tendencias completamente diferentes. (Obtenga más información sobre los promedios móviles simples vs. exponenciales.) 5. Muchos inversionistas argumentan que el análisis técnico es una forma sin sentido de predecir el comportamiento del mercado. Dicen que el mercado no tiene memoria y el pasado no es un indicador del futuro. Además, hay una investigación sustancial para respaldar esto. Por ejemplo, Roy Nersesian llevó a cabo un estudio con cinco estrategias diferentes utilizando promedios móviles. La tasa de éxito de cada estrategia varió entre 37 y 66. Esta investigación sugiere que los promedios móviles sólo rinden resultados alrededor de la mitad del tiempo, lo que podría hacer que usarlos una proposición de riesgo para sincronizar con eficacia el mercado de valores. 6. Los títulos muestran a menudo un patrón cíclico de comportamiento. Esto también es cierto para las empresas de servicios públicos, que tienen una demanda constante de su producto año a año, pero experimentan fuertes cambios estacionales. Aunque los promedios móviles pueden ayudar a suavizar estas tendencias, también pueden ocultar el hecho de que la seguridad está tendiendo en un patrón oscilatorio. (Para obtener más información, vea Mantener un ojo en el impulso.) 7. El propósito de cualquier tendencia es predecir dónde estará el precio de un valor en el futuro. Si una seguridad no está tendiendo en cualquier dirección, no proporciona una oportunidad de beneficiarse de la compra o de la venta corta. La única forma en que un inversor puede ser capaz de obtener beneficios sería implementar una sofisticada estrategia basada en opciones que dependa de que el precio se mantenga estable. La línea de fondo Los promedios móviles han sido considerados una valiosa herramienta analítica por muchos, pero para que cualquier herramienta sea efectiva debes primero entender su función, cuándo usarla y cuándo no usarla. Los peligros aquí discutidos indican que los promedios móviles pueden no haber sido una herramienta efectiva, como cuando se usan con valores volátiles, y cómo pueden pasar por alto ciertas informaciones estadísticas importantes, como patrones cíclicos. También es cuestionable la efectividad de las medias móviles para indicar con precisión las tendencias de los precios. Dadas las desventajas, los promedios móviles pueden ser una herramienta mejor utilizada en conjunto con otros. Al final, la experiencia personal será el último indicador de lo efectivo que realmente son para su cartera. (Para obtener más información, vea Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados?) El trabajo de convergencia de convergencia (MACD) Como parte de una serie que analiza los indicadores técnicos / de impulso, hoy se examinaría el MACD. Desarrollado por Gerald Appel (editor de Sistemas y Previsiones) a finales de los setenta, el indicador de Convergencia-Divergencia de Media Móvil (MACD) es un indicador de impulso más comúnmente utilizado. Se utiliza para detectar cambios en la fuerza, la dirección, el impulso y la duración de una tendencia en un precio de las acciones. Qué es MACD? El MACD es sólo la diferencia entre una media móvil exponencial de 26 días y 12 días de los precios de cierre (una media móvil exponencial o EMA es uno donde se da más peso a los datos más recientes). Una EMA de 9 días, denominada línea de señal (o disparador) se representa en la parte superior del MACD para mostrar las oportunidades de compra / venta. Por qué es útil el MACD? La razón por la que los comerciantes prestan atención a las diferentes longitudes de los promedios móviles es porque quieren averiguar cómo el momentum a corto plazo está cambiando en relación con el momento a más largo plazo. Si el promedio a corto plazo aumenta más rápido (más lento) que el promedio a largo plazo, el MACD se mueve hacia arriba (hacia abajo). Los comerciantes utilizan esto para sugerir que la presión de compra está aumentando (disminuyendo). Una de las razones por las que MACD es tan popular es porque sus señales comerciales son bastante inequívocas. Usted puede ver una introducción video buena a su uso aquí pero, en resumen, hay tres maneras populares de utilizar el MACD: crossovers (línea de la señal o línea central), condiciones de la sobrecompra / oversold, y divergencias. A) Línea de señal Crossover - La regla comercial MACD básica es vender cuando la línea lenta del MACD cae por debajo de la línea EMA de 9 días más rápida (conocida como crossover de línea de señal) y similarmente, una señal de compra ocurre cuando el MACD se eleva por encima Su línea de señal. B) Crossover de línea central - también es popular para comprar / vender cuando el MACD va por encima / debajo de cero (conocido como crossover de línea de centro). Las grandes reservas de impulso permanecen por encima de cero durante un largo período de tiempo. Los cruces por debajo de cero generalmente se ignoran ya que el stock es débil y se dice que las tendencias no se pueden predecir con tanta facilidad. Los crossovers suceden con bastante frecuencia. Otra señal, considerada más confiable pero menos frecuente, es un patrón llamado convergencia alcista. Aquí es donde el precio de mercado en sí hace una menor baja de un mínimo anterior, pero el subyacente8230 Desbloquear este artículo al instante al iniciar sesión en su cuenta No tiene una cuenta Registrarse de forma gratuita y bien salir de su camino Según nuestros términos de uso. Stockopedia es un sitio de noticias financieras, un foro de discusión y un agregador de contenido. 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