Przenośna Średnia Matlab Gładka

Trzeba obliczyć średnią ruchomą w serii danych, w pętli for mam uzyskać średnią ruchoma przez N 9 dni Tablica, w której mierzy się, to 4 serie 365 wartości M, które same są wartościami średnimi innego zestawu dane chcę wykreślić średnie wartości moich danych z średnią ruchomą w jednym plot. I googled trochę o średnich ruchomych i conv polecenia i znaleźć coś, co próbowałem realizacji w moim code. So w zasadzie obliczyć moje średnie i działki to z złej ruchomą średnią I wybrał wartość wts tuż off site matematyki, więc jest to nieprawidłowe źródło Mój problem, czy to, że nie rozumiem, co to jest wts Czy ktoś może wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z ciężarkami wartości, które są nieważne w tym przypadku Wszystkie wartości są ważone tym samym. A jesli robię to całkowicie złe, mogę uzyskać pomoc z nim. Dziękuję serdecznie. Zaczął się 23 września w 19 05.Using conv jest doskonałym sposobem na implementuje średnią ruchoma W używanym kodzie, wts jest ile ou ważą każdą wartość, jak się domyślasz, suma tego wektora powinna zawsze być równa jednemu Jeśli chcesz równomiernie wyważyć każdą wartość i zrobić filtr wielkości N, to chcesz to zrobić. Użycie prawidłowego argumentu w wyniku konwersji spowoduje Mając mniejsze wartości w Ms niż w M Użyj tego samego, jeśli nie masz wpływu na zero padding Jeśli posiadasz skrzynkę narzędziową do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz spróbować średniej ruchomej kołowej Coś jak. Należy przeczytać conv i dokumentację cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli już nie masz dostępu. Prosty sposób ad hoc polega na tym, aby po prostu wziąć średnią ważoną do dowolnego punktu dostrojenia przez alfa w każdym punkcie z jej sąsiadami. or niektóre ich odmiany Tak, aby być bardziej wyrafinowanym, możesz przekształcić dane Fouriera najpierw wycinaj wysokie częstotliwości Coś jak. To wyciąga największą liczbę 20 częstotliwości Uważaj, aby je wyciąć symetrycznie inaczej odwrotna transformacja nie jest już prawdziwa Musisz starannie dobrać częstotliwość odcięcia po prawej poziom wygładzania Jest to bardzo prosty rodzaj filtrowania pola filtrowania w dziedzinie częstotliwości, dzięki czemu można spróbować delikatnie łagodzić częstotliwości wysokiej częstotliwości jeśli zniekształcenie jest nieakceptowalne. overkill tutaj Uruchamianie lub przenoszenie średnie dają ogólnie słabe wyniki i należy unikać czegokolwiek poza późną pracą domową i białym hałasem. Użyj filtru Savitzky-Golay w Matlab sgolayfilt To daje najlepsze rezultaty tego, czego szukasz - lokalne wygładzanie przy jednoczesnym zachowaniu kształtu krzywej. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Jest przykładem SMA, rozważyć zabezpieczenia z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28. 10-dniowe średnie średnie ceny zamknięcia za pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i weź średniej i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak zauważono wcześniej, wahania kursów bieżącej wynikają z faktu, że opierają się one na wcześniejszych cenach, tym dłuższy jest okres MA, tym większe opóźnienie. Tak więc 200-dniowa stopa zwrotu będzie miała znacznie wyższy stopień niższej niż dwudziestodniowa MA, ponieważ zawiera ceny za ostatnie 200 dni Długość okresu ważności do używania zależy od celów handlowych, przy krótszych terminach sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych długoterminowych, bardziej długoterminowych inwestorzy 200-dniowy indeks jest powszechnie stosowany przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej, uważanej za ważne sygnały handlowe. Mają one również ważnych sygnałów handlowych samodzielnie, lub gdy dwie średnie przecina rosnąca MA wskazuje, że zabezpieczenie jest w trendzie wzrostowym, podczas gdy malejąca MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotem, który występuje, gdy krótkoterminowa MA przecina powyżej długoterminowego Momentu Późniejszego Wzrostu Momentu Pasa jest potwierdzona krzywą spadkową ver, która pojawia się, gdy krótkoterminowa rentowność przekracza długoterminową stopę zwrotu.