主要内容

Movivg.

移动平均金融时间序列

页面上倒塌

Movivg.已更新以接受数据输入作为矩阵，桌子， 或者时间表。

语法Movivg.已经改变。不再支持输入参数万博1manbetx带领和落后，只有一个单一的Windowsize.受支持万博1manbetx，只有一个输出参数（嘛）。如果要计算领先和滞后的移动平均值，则需要运行Movivg.两次并调整Windowsize.。

句法

ma = movavg（数据，类型，windowsize）
ma = movavg（___，首字母）
ma = movavg（数据，类型，重量）
ma = movavg（___，首字母）

描述

例子

嘛= movavg（数据那类型那Windowsize.）计算财务时间序列的移动平均（MA）。

例子

嘛= movavg（___那首字母）为此添加可选参数首字母。

例子

嘛= movavg（数据那类型那重量）计算使用a的金融时间序列的移动普通（mA）'风俗'类型和重量。

例子

嘛= movavg（___那首字母）为此添加可选参数首字母。

例子

全部收缩

打开直播脚本

加载文件simulatedstock.mat.，提供时间表（TMW.）对于财务数据。

加载simulatedstock.mat.类型='线性';Windowsize = 14;ma = movavg（tmw_close，type，windowsize）
马=1000×1100.2500 100.3433 100.8700 100.4916 99.9937 99.3603 98.8769 98.6364 98.4348 97.8491⋮
打开直播脚本

加载文件simulatedstock.mat.，提供时间表（TMW.）对于财务数据。

加载simulatedstock.mat.类型='线性';Malag = Movavg（TMW_CLOSE，类型，20）％滞后移动平均值
马拉格=1000×1100.2500 100.3423 100.8574 100.4943 100.0198 99.4230 98.9728 98.7509 98.5688 98.0554⋮
malead = movavg（tmw_close，type，3）％前达平均值
malead =1000×1100.2500 100.3580 101.0900 100.4300 99.3183 97.8217 97.0833 97.1950 97.4133 96.1133⋮

绘制领先和滞后的移动平均线。

绘图（TMW_CLOSE（1：100））保持上绘图（Malead（1：100））图（Malag（1：100））持有离开传奇（'实际的'那'带领'那'落后'）

图包含轴。轴包含3个类型的线。这些对象代表实际，铅，滞后。

输入参数

全部收缩

金融系列的数据指定为面向列的矩阵，表或时间表。时间表和表必须包含只有数字类型的变量。

数据类型：双倍的|桌子|时间表

转移平均值的类型计算，指定为具有关联值的字符向量或字符串。

数据类型：char|细绳

输入系列的观察次数包括在移动平均值中，指定为标量正整数。观察结果包括（Windowsize.- 1）以前的数据点和当前数据点。

笔记

这Windowsize.论点仅适用于移动平均值类型是'简单的'那'平方根'那'线性'那'正方形'那'指数'那'三角形'， 或者'修改的'。

数据类型：双倍的

自定义权重用于计算作为向量的移动平均值。

笔记

重量的长度（N）确定移动平均窗口的大小（Windowsize.）。这重量论点仅适用于a'风俗'类型平均水平。

计算具有自定义权重的移动平均值，权重（W.）首先是标准化，使得它们总和：

w（i）= w（i）/ sum（w），因为i = 1,2，...，n

标准化的重量（W.然后用来形成N- 点加权移动平均值（y）输入数据（X）：

Y（t）= w（1）* x（t）+ w（2）* x（t-1）+ ... + w（n）* x（t-n）

然后根据名称 - 值对参数中指定的方法调整窗口大小内的初始移动平均值首字母。

数据类型：双倍的

（可选）表示如何在初始点（在有足够的数据填充窗口之前）计算移动平均值，指定为字符向量或字符串，使用以下值之一：

  • '收缩'- 初始化移动平均值，使得初始点仅包括观察到的数据

  • '零'- 初始化初始点0.

  • '充满'- 填充初始点南S.

笔记

这首字母论点适用于所有人类型除了除外的规格'指数'和'修改的'选项。

数据类型：char|细绳

输出参数

全部收缩

移动平均系列，以相同数量的行返回（m）和与输入相同的类型（矩阵，表或时间表）数据。

参考

[1] Achelis，S. B。从A到Z的技术分析第二版。McGraw-Hill，1995，PP。184-192。

也可以看看

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话题

在R2006A之前介绍

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