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60 Promedio Móvil Simple


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V.18: 6 (60-65): Uso de la media móvil simple por Martin J. Pring


Descripción del producto


Uso de la media móvil simple por Martin J. Pring


Los promedios móviles son el pilar del análisis técnico, y en el corazón de los promedios móviles es el promedio móvil simple perennially útil. Puede ayudar a suavizar las fluctuaciones aleatorias en los mercados financieros, ofreciendo un mejor vistazo a la tendencia.


Los analistas técnicos coinciden en que los precios se mueven en las tendencias, y que una vez en marcha, las tendencias tienden a continuar. Sin embargo, un vistazo rápido a cualquier mercado financiero libremente negociado sugiere que mientras que las tendencias existen, hay una cantidad sustancial de ruido aleatorio que hace que identificar reversiones de la tendencia una tarea desafiadora. Los promedios móviles (MA) son una técnica bien conocida y establecida desde hace mucho tiempo que ayuda a suavizar estas fluctuaciones.


Promedio móvil simple, Clasificación secundaria y MapReduce (Parte 2)


Este es el segundo post de una serie de blogs de tres partes. Si desea leer la Parte 1, & # 148; Por favor, siga este enlace. En este post vamos a revisar una media móvil simple en contextos que debe ser familiar para el analista no muy versado en Hadoop como para establecer un terreno común con el lector de la que podemos avanzar.


Una guía rápida sobre el promedio móvil simple en Excel


Donde [column-range] es todas las columnas de esa fecha a 29 días antes. Ahora copie esta fórmula para las siguientes dos filas, fechas & # 147; 3/4/2008 & # 148; Y # 147; 3/3/2008 & # 148 ;.


Debe tener los valores & # 147; 35.396 & # 148 ;, & # 147; 34.5293 & # 148 ;, & # 147; 33.5293 & # 148; Que representan los promedios móviles de 30 días para estos datos sintéticos de existencias de yahoo.


Ahora que hemos establecido un ejemplo básico en Excel, echemos un vistazo a cómo lo hacemos el promedio móvil simple en R.


Una guía rápida sobre el promedio móvil simple en R


Otra herramienta común en el dominio de las series temporales, especialmente el sector financiero, es el lenguaje de programación R. R es: \ vskip1.000000 \


Un lenguaje de programación y un entorno de software para la informática estadística y gráficos.


Un estándar de facto entre los estadísticos para el desarrollo de software estadístico y análisis de datos.


Una implementación del lenguaje de programación S combinada con la semántica de alcance léxico inspirada en Scheme.


Desarrollado actualmente por el equipo de desarrollo de desarrollo de R, pero fue desarrollado originalmente por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda.


Descargue el binario R de [aquí] e instálelo localmente (soportan tanto linux como win32). Una vez instalado, inicie la consola R y suelte los & # 147; Paquetes & # 148; Menú abajo, que es donde tenemos que instalar el paquete TTR. Seleccione un espejo y descargue este paquete. Ahora cargue este paquete haciendo clic en el botón & # 147; Paquetes & # 148; Y seleccione & # 147; Cargar paquete & # 148 ;. Busque el paquete TTR que acaba de instalar y selecciónelo. A continuación, descargar los datos sintéticos de mi proyecto en github que contiene 33 líneas de datos sintéticos para procesar. Para cargar estos datos CSV en R necesitamos configurar nuestro directorio de trabajo haciendo clic en el elemento de menú & # 147; File & # 148; Y luego & # 147; Cambiar directorio & # 148 ;.


Consejo rápido: en cualquier momento el usuario puede escribir el nombre de la variable y pulsar Enter para mostrar el contenido de la variable. Ahora que tenemos toda la preparación fuera del camino, vamos a escribir la media móvil simple en R:

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