Simple Moving Average R Projeto

Eu tenho um enredo de série de tempo no pacote ggplot2 e eu executei a média móvel e gostaria de adicionar o resultado da média móvel para o enredo da série temporal. Amostra de conjunto de dados p31.ambtemp dt -1 14 2007-09 -29 00 01 57 -1 12 2007-09-29 00 03 57 -1 33 2007-09-29 00 05 57 -1 44 2007-09-29 00 07 57 -1 54 2007-09-29 00 09 57 - 1 29 2007-09-29 00 11 57. Código aplicado para a apresentação das séries temporais. Amostra da apresentação das séries temporais. Amostra da trama média móvel. Amostra dos resultados esperados. O desafio é que os dados das séries temporais são obtidos a partir de um conjunto de dados que inclui carimbos de data / E temperatura, mas a média móvel de dados incluem apenas a coluna média e não os carimbos de data e montagem destes dois podem causar inconsistência. sma - Simple Moving Average. Ivan Svetunkov. Simple Moving Average é um método de suavização de séries temporais e é realmente uma técnica de previsão muito básico Ele não precisa de estimativa de parâmetros, mas sim é baseado na seleção de ordem É uma parte do pacote liso. Nette vamos usar os dados do pacote Mcomp, por isso é aconselhado a instalá-lo. Vamos carregar os pacotes necessários. Você pode notar que Mcomp depende do pacote de previsão e se você carregar a previsão e suave, então você terá uma mensagem que a função de previsão É mascarado do ambiente Não há nada para se preocupar - suave usa esta função para fins de consistência e tem exatamente a mesma previsão original como no pacote de previsão A inclusão desta função em suave foi feito apenas para não incluir a previsão em dependências Do pacote. Por padrão, a SMA faz a seleção de pedidos com base no AICc e retorna o modelo com o valor mais baixo. Parece que o SMA 13 é o modelo ideal para esta série de tempo, o que não é óbvio Note também que a trajetória de previsão de SMA 13 é Não apenas uma linha reta Isso ocorre porque os valores reais são usados ​​na construção de previsões de pontos até h 13. Se tentarmos selecionar a ordem SMA para dados sem tendência substancial, então vamos acabar com Alguma outra ordem Por exemplo, vamos considerar uma série de tempo sazonal N2568. Aqui terminamos com SMA 12 Observe que a ordem de média móvel corresponde à freqüência sazonal, que geralmente é um primeiro passo na decomposição clássica de séries temporais. No entanto, não temos Média movimentada centrada, lidamos com um simples, de modo que a decomposição não deve ser feito com base neste modelo. Movendo média Indicator. Shorter comprimento média móvel são mais sensíveis e identificar novas tendências anteriores, mas também dar mais falsos alarmes mais longas médias móveis são mais confiáveis Mas menos responsivo, só pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando Se o pico-a-pico ciclo comprimento é de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriado Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriada Alguns comerciantes, entretanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21.100 a 200 dias 20 a 40 semanas são populares para ciclos mais longos.20 a 65 Dia 4 a 13 semanas de média móvel são úteis para ciclos intermediários e.5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel. Por muito tempo quando o preço cruza acima da média movente de abaixo. Curto quando o preço cruza abaixo da média movente de acima. O sistema é prone aos whipsaws em mercados de variação, Com o preço que cruzam para a frente e para trás através da média movente, gerando um grande número de sinais falsos Para essa razão, os sistemas da média movente empregam normalmente filtros para reduzir whipsaws. More sistemas sofisticados usam mais do que uma média movente. Como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. As Médias Múltiplas móveis usam uma série de seis médias rápidas e seis lento Movendo médias para confirmar um ao outro. As médias moventes deslocadas são úteis para a tendência-seguir finalidades, reduzindo o número de whipsaws. Keltner Canais usam as faixas traçadas em um múltiplo da escala média verdadeira para filtrar o cruzamento médio móvel. O popular MACD Moving Average Convergence Divergence indicator É uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. A revisão semanal do Colin Twiggs da economia global irá ajudá-lo a identificar o risco de mercado e melhorar o seu timing.