Pindah Rata Matlab Contoh

Download movAv m lihat juga movAv2 - versi terbaru yang memungkinkan pembobotan. Matriks Matlab mencakup fungsi yang disebut movingavg dan tsmovavg time-series moving average di Financial Toolbox, movAv dirancang untuk mereplikasi fungsi dasar dari kode di sini memberikan contoh bagus untuk mengelola Indeks di dalam loop, yang bisa membingungkan untuk memulai dengan saya dengan sengaja membuat kode tetap pendek dan sederhana agar proses ini tetap bersih. Saya melakukan rata-rata bergerak sederhana yang dapat digunakan untuk memulihkan data yang bising dalam beberapa situasi. Ini bekerja dengan mengambil rata-rata Dari input y di atas jendela waktu geser, ukuran yang ditentukan oleh n n yang lebih besar adalah, semakin besar jumlah perataan efek n relatif terhadap panjang vektor input y dan efektif dengan baik, semacam menciptakan Filter frekuensi lowpass - lihat contoh dan bagian pertimbangan. Karena jumlah smoothing yang diberikan oleh setiap nilai n relatif terhadap panjang vektor input, nilainya selalu bernilai Menguji nilai yang berbeda untuk melihat apa yang sesuai Ingat juga bahwa n poin hilang pada masing-masing rata-rata jika n adalah 100, 99 titik pertama vektor input tidak mengandung cukup data untuk rata-rata 100pt Ini dapat dihindari agak oleh rata-rata susun, untuk Contoh, kode dan grafik di bawah ini membandingkan sejumlah rata-rata panjang jendela yang berbeda Perhatikan seberapa halus 10 10pt dibandingkan dengan rata-rata 20pt tunggal Dalam kedua kasus, 20 titik data hilang total. Buat xaxis x 1 0 01 5 Menghasilkan noise noiseReps 4 noise repmat randn 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 noise reshape noise, 1, noise noise panjang Menghasilkan suara ydata y exp x 10 noise 1 length x Perfrom averages y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Plot figure plot x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Data, 10pt moving average, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title Perbandingan moving averages. movAv m code fungsi run-through output movAv y, n Baris pertama mendefinisikan nama fungsi, input dan output Input X harus menjadi vektor data untuk melakukan rata-rata, n harus jumlah titik untuk melakukan rata-rata di atas output akan berisi data rata-rata yang dikembalikan oleh fungsi Preallocate output output NaN 1, numel y Temukan titik tengah ronde midPoint N 2 Tugas utama fungsi dilakukan di for loop, tapi sebelum memulai dua hal yang disiapkan Fir Secara kasar, outputnya sudah dialokasikan sebagai NaNs, ini melayani dua tujuan Pertama, preallokasi pada umumnya adalah praktik yang baik karena mengurangi juggling memori yang harus dilakukan Matlab, kedua, membuat data rata-rata menjadi keluaran dengan ukuran yang sama dengan Vektor input Ini berarti xaxis yang sama dapat digunakan kemudian untuk keduanya, yang sesuai untuk merencanakan, sebagai alternatif NaN dapat dilepas nanti dalam satu baris output output kode. Titik tengah variabel akan digunakan untuk menyelaraskan data pada vektor keluaran Jika n 10, 10 poin akan hilang karena, untuk 9 titik pertama dari vektor input, tidak ada cukup data untuk mengambil nilai rata-rata 10 poin. Karena outputnya akan lebih pendek daripada input, maka perlu diselaraskan dengan benar midPoint akan Digunakan sehingga jumlah data yang sama hilang pada awal dan akhir, dan input dijaga sejajar dengan output oleh buffer NaN yang dibuat saat preallocating output. untuk 1 panjang y - n Temukan rentang indeks untuk mengambil rata-rata di atas abban Hitung Berarti output a MidPoint mean yab end Dalam for loop itu sendiri, mean diambil alih setiap segmen berturut-turut dari input Lingkaran akan berjalan untuk yang didefinisikan sebagai 1 sampai dengan panjang input y, dikurangi data yang akan hilang n Jika Inputnya 100 titik dan n adalah 10, loop akan berjalan dari 1 sampai 90. Ini berarti indeks pertama dari segmen dirata-ratakan. Indeks kedua b hanyalah n-1 Jadi pada iterasi pertama, A 1 n 10 jadi b 11-1 10 Rata-rata pertama diambil di atas yab atau x 1 10 Rata-rata segmen ini, yang merupakan satu nilai, disimpan dalam output pada indeks titik tengah atau 1 5 6. Pada iterasi kedua , A 2 b 2 10-1 11 sehingga mean diambil alih x 2 11 dan disimpan dalam keluaran 7 Pada iterasi terakhir dari loop untuk masukan dengan panjang 100, a 91 b 90 10-1 100 maka meannya diambil. Lebih dari x 91 100 dan disimpan dalam output 95 Ini menghasilkan output dengan total n 10 nilai NaN pada indeks 1 5 dan 96 100. Contoh dan pertimbangan Moving averages berguna dalam beberapa situasi, namun keduanya Tidak selalu pilihan terbaik Berikut adalah dua contoh di mana mereka belum tentu optimal. Kalibrasi Mikrofon Kumpulan data ini mewakili tingkat setiap frekuensi yang dihasilkan oleh speaker dan dicatat oleh mikrofon dengan respons linier yang diketahui Output speaker bervariasi dengan Frekuensi, tapi kita bisa memperbaiki variasi ini dengan data kalibrasi - keluarannya dapat disesuaikan tingkatnya untuk menjelaskan fluktuasi dalam kalibrasi. Tidak seperti data mentah yang bising - ini berarti bahwa perubahan kecil pada frekuensi tampaknya memerlukan Besar, tidak menentu, perubahan tingkat untuk diperhitungkan Apakah ini realistis Atau apakah ini merupakan produk dari lingkungan rekaman? Hal ini wajar dalam hal ini untuk menerapkan rata-rata bergerak yang menghaluskan kurva frekuensi tingkat untuk memberikan kurva kalibrasi yang sedikit kurang tidak menentu. Tapi mengapa tidak optimal dalam contoh ini. Data lebih baik akan lebih baik - beberapa kalibrasi berjalan rata-rata bersama-sama akan menghancurkan kebisingan di sistem asalkan sudah habis. Dom dan memberikan kurva dengan detail yang kurang halus hilang Rata-rata bergerak hanya dapat memperkirakan hal ini, dan dapat menghilangkan beberapa penurunan frekuensi dan puncak yang lebih tinggi dari kurva yang benar-benar ada. Gelombang matahari Menggunakan rata-rata bergerak pada gelombang sinus menyoroti dua titik. Masalah memilih jumlah poin yang masuk akal untuk melakukan rata-rata di atas. Ini s sederhana, namun ada metode analisis sinyal yang lebih efektif daripada rata-rata sinyal osilasi dalam domain waktu. Pada grafik ini, gelombang sinus asli diplot dengan warna biru. Ditambahkan dan diplot sebagai kurva oranye Rata-rata bergerak dilakukan pada sejumlah titik yang berbeda untuk melihat apakah gelombang orisinal dapat dipulihkan 5 dan 10 poin memberikan hasil yang masuk akal, namun jangan menghilangkan suara sama sekali, dimana jumlah titik yang lebih banyak mulai Kehilangan detail amplitudo karena rata-rata meluas melebihi fase yang berbeda mengingat oscilat gelombang sekitar nol, dan mean -1 1 0.Sebuah pendekatan alternatif adalah dengan membangun filter lowpass daripada yang dapat dilakukan. Diterapkan pada sinyal di domain frekuensi Aku tidak akan pergi ke detail karena melampaui lingkup artikel ini, tetapi karena kebisingan adalah frekuensi yang jauh lebih tinggi daripada frekuensi dasar gelombang, akan cukup mudah dalam hal ini untuk membangun Filter lowpass daripada yang akan mengeluarkan noise frekuensi tinggi.29 September, 2013.Moving average oleh konvolusi. Apa yang bergerak rata-rata dan apakah gunanya baik. Bagaimana cara melakukan moving averaging yang dilakukan dengan menggunakan konvolusi. Moving average adalah operasi sederhana yang biasa digunakan untuk Menekan noise dari sinyal yang kita tetapkan nilai masing-masing titik ke rata-rata nilai di lingkungannya. Dengan formula. Di sinilah x adalah input dan y adalah sinyal output, sedangkan ukuran jendela w, seharusnya ganjil Rumus di atas menggambarkan operasi simetris sampel diambil dari kedua sisi titik sebenarnya. Berikut adalah contoh kehidupan nyata Titik di mana jendela diletakkan sebenarnya adalah merah Nilai di luar x seharusnya nol. Untuk bermain-main dan melihat-lihat Th Efek rata-rata bergerak, lihat demonstrasi interaktif ini. Bagaimana melakukannya dengan konvolusi. Seperti yang mungkin Anda ketahui, menghitung rata-rata pergerakan sederhana sama dengan konvolusi dalam kedua kasus, sebuah jendela tergelincir sepanjang sinyal dan elemen. Di jendela diringkas Jadi, cobalah untuk melakukan hal yang sama dengan menggunakan konvolusi Gunakan parameter berikut. Output yang diinginkan adalah. Sebagai pendekatan pertama, mari kita coba apa yang kita dapatkan dengan menggabungkan sinyal x dengan kernel k berikut. Outputnya persis tiga kali lebih besar dari yang diharapkan. Dapat juga dilihat, bahwa nilai keluaran adalah rangkuman tiga elemen di jendela. Karena pada saat konvolusi jendela meluncur, semua elemen di dalamnya dikalikan dengan Satu dan kemudian diringkas. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Untuk mendapatkan nilai yang diinginkan dari output akan dibagi dengan 3. Dengan formula termasuk pembagiannya. Tapi bukankah optimal melakukan pembagian selama konvolusi. Inilah ide yang diberikan oleh Mengatur ulang persamaan. Jadi kita harus menggunakan k kernel berikut. Dengan cara ini kita akan mendapatkan output yang diinginkan. Secara umum jika kita ingin melakukan moving average dengan konvolusi yang memiliki ukuran jendela w kita akan menggunakan kernel k berikut. Fungsi melakukan moving average. Contoh penggunaan is. Moving Averages What Are They. Di antara indikator teknis yang paling populer, moving averages digunakan untuk mengukur arah trend saat ini Setiap jenis moving average yang biasa ditulis dalam tutorial ini karena MA adalah Hasil matematis yang dihitung dengan merata-ratakan sejumlah titik data masa lalu Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke dalam bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari Inh Di semua pasar keuangan, bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai SMA rata-rata bergerak sederhana, dihitung dengan mengambil rata-rata aritmetik dari serangkaian nilai yang diberikan. Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar yang akan Anda lakukan Tambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian bagi hasilnya dengan 10 pada Gambar 1, jumlah harga untuk 10 hari terakhir 110 dibagi dengan jumlah hari 10 sampai pada rata-rata 10 hari. Trader ingin melihat rata-rata 50 hari sebagai gantinya, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi akan mencakup harga selama 50 hari terakhir. Rata-rata yang dihasilkan di bawah 11 memperhitungkan 10 data terakhir untuk memberi pedagang Gagasan tentang bagaimana sebuah aset dihargai relatif terhadap 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menyebut alat ini sebagai rata-rata yang bergerak dan bukan hanya rata-rata biasa. Jawabannya adalah bahwa saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus dijatuhkan. Dari himpunan dan dat baru Poin harus masuk untuk menggantikannya Jadi, kumpulan data terus bergerak untuk memperhitungkan data baru saat tersedia Metode penghitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang diperhitungkan pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang terakhir adalah Ditambahkan ke himpunan, kotak merah yang mewakili 10 titik data terakhir bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 dijatuhkan dari perhitungan Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan mengharapkan untuk melihat rata-rata Dari data set menurun, yang dilakukannya, dalam hal ini dari 11 sampai 10.What Apakah Moving Averages Look Like Setelah nilai MA telah dihitung, mereka diplot ke sebuah grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak. Garis melengkung biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, tapi bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis lebih jauh lagi nanti. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu rata-rata bergerak ke diagram mana pun dengan menyesuaikan jumlah waktu. Periode Digunakan dalam perhitungan Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, tapi Anda akan terbiasa dengan mereka seiring berjalannya waktu Garis merah hanyalah harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sedangkan garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang Anda memahami apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa, kami akan memperkenalkan tipe moving average yang berbeda dan memeriksa bagaimana perbedaannya dengan rata-rata pergerakan sederhana yang telah disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang. , Tapi seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan SMA terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data berbobot sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan Kritik berpendapat bahwa data terbaru Lebih penting daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar terhadap hasil akhir. Sebagai tanggapan atas kritik ini, para pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat itu D untuk penemuan berbagai jenis rata-rata baru, yang paling populer adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-dasar Rata-rata Bergerak Rata-Rata dan Apa perbedaan antara SMA dan EMA. Exponential Moving Average Perpindahan eksponensial Rata-rata adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga baru-baru ini dalam usaha untuk membuatnya lebih responsif terhadap informasi baru. Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA. Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya Masalah kecil ini dapat dipecahkan Dengan memulai perhitungan dengan rata-rata bergerak sederhana dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana Kami telah menyediakan contoh spreadsheet yang mencakup eksa kehidupan nyata Bagaimana cara menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang setelah Anda memahami lebih baik tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari lihat beberapa perbedaan rata-rata ini. Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada titik data terkini, menjadikannya tipe rata-rata tertimbang. Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik 15, namun EMA Merespon lebih cepat terhadap harga yang berubah Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harga menurun. Responsivitas inilah yang menjadi alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa arti Hari yang Berbeda Berarti Rata-rata bergerak adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas memilih kerangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages a 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan perubahan harga Semakin lama rentang waktu, semakin tidak sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata Akan ada Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah dengan bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda.