A saída de documentação tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto de série de tempo financeiro, tsobj. lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para o objeto da série temporal financeira, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Porcentagem exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 / (período de tempo 1)). saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para o objeto da série temporal financeira, tsobj. A média móvel triangular duplica suavemente os dados. O tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular duplica suavemente os dados. O tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. fornecendo pesos para cada elemento na janela móvel. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva às mudanças recentes. saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela móvel. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva às mudanças recentes. saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. dim dimensão 8212 para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar junto, especificado como um número inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional e, se não for incluído como entrada, o padrão o valor 2 é assumido. O padrão dim 2 indica uma matriz orientada a linhas, onde cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada por colunas, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. e 8212 Indicador para o vetor de caractere médio móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que período de tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos avalia o preço mais recente em 18,18. Exponencial Porcentagem 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Comprimento de período de tempo nonnegative integer Selecione seu filtro CountryMoving Average Você pode usar o módulo Moving Average Filter para calcular uma série de médias unilaterais ou bilaterais sobre um conjunto de dados, usando um tamanho de janela que você especifica. Depois de definir um filtro que atenda às suas necessidades, você poderá aplicá-lo a colunas selecionadas em um conjunto de dados conectando-o ao módulo Aplicar Filtro. O módulo faz todos os cálculos e substitui valores dentro de colunas numéricas com médias móveis correspondentes. Você pode usar a média móvel resultante para plotagem e visualização, como uma nova linha de base suave para modelagem, para calcular desvios em relação a cálculos para períodos semelhantes e assim por diante. Esse tipo de média ajuda a revelar e prever padrões temporais úteis em dados retrospectivos e em tempo real. O tipo mais simples de média móvel começa em algumas amostras da série e usa a média dessa posição mais as n posições anteriores em vez do valor real. (Você pode definir n como quiser.) Quanto maior o período n em que a média é calculada, menos variação você terá entre os valores. Além disso, à medida que você aumenta o número de valores usados, menos afeta qualquer valor individual na média resultante. Uma média móvel pode ser unilateral ou bilateral. Em uma média unilateral, apenas os valores que precedem o valor do índice são usados. Em uma média de dois lados, valores passados e futuros são usados. Para cenários nos quais você está lendo dados de streaming, as médias móveis cumulativas e ponderadas são particularmente úteis. Uma média móvel cumulativa leva em conta os pontos que precedem o período atual. Você pode ponderar todos os pontos de dados igualmente ao calcular a média ou pode garantir que os valores mais próximos do ponto de dados atual sejam ponderados com mais intensidade. Em uma média móvel ponderada. todos os pesos devem somar 1. Em uma média móvel exponencial. as médias consistem em uma cabeça e uma cauda. que pode ser ponderado. Uma cauda levemente ponderada significa que a cauda segue a cabeça bem de perto, de modo que a média se comporta como uma média móvel em um curto período de pesagem. Quando os pesos da cauda são mais pesados, a média se comporta mais como uma média móvel mais longa. Adicione o módulo Filtro de Média Móvel ao seu experimento. Para comprimento. digite um valor de número inteiro positivo que defina o tamanho total da janela na qual o filtro é aplicado. Isso também é chamado de máscara de filtro. Para uma média móvel, o comprimento do filtro determina quantos valores são calculados na janela deslizante. Filtros mais longos também são chamados de filtros de ordem superior e fornecem uma janela maior de cálculo e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Filtros de ordem mais baixa ou mais baixa usam uma janela menor de cálculo e se assemelham mais aos dados originais. Para o tipo. Escolha o tipo de média móvel para aplicar. O Azure Machine Learning Studio oferece suporte aos seguintes tipos de cálculos de média móvel: Uma média móvel simples (SMA) é calculada como uma média de rolagem não ponderada. Médias móveis triangulares (TMA) são calculadas duas vezes para uma linha de tendência mais suave. A palavra triangular é derivada da forma dos pesos aplicados aos dados, o que enfatiza os valores centrais. Uma média móvel exponencial (EMA) dá mais peso aos dados mais recentes. A ponderação cai exponencialmente. Uma média móvel exponencial modificada calcula uma média móvel em movimento, em que o cálculo da média móvel em qualquer ponto considera a média móvel anteriormente calculada em todos os pontos anteriores. Este método produz uma linha de tendência mais suave. Dado um único ponto e uma média móvel atual, a média móvel cumulativa (CMA) calcula a média móvel no ponto atual. Adicione o conjunto de dados que possui os valores para os quais você deseja calcular uma média móvel e adicione o módulo Aplicar Filtro. Conecte o filtro de média móvel à entrada esquerda do filtro Aplicar. e conecte o conjunto de dados à entrada à direita. No módulo Aplicar filtro, use o seletor de coluna para especificar quais colunas o filtro deve ser aplicado. Por padrão, o filtro criado será aplicado a todas as colunas numéricas, portanto, exclua as colunas que não tiverem dados apropriados. Execute o experimento. Nesse ponto, para cada conjunto de valores definidos pelo parâmetro de comprimento do filtro, o valor atual (ou índice) é substituído pelo valor da média móvel. Média móvel ponderada exponencialmente Você pode pensar na sua lista de observação como segmentos marcados como favoritos. Você pode adicionar tags, autores, tópicos e até resultados de pesquisa à sua lista de observação. Dessa forma, você pode acompanhar facilmente os tópicos em que está interessado. Para ver sua lista de observação, clique no link "Meu Newsreader". Para adicionar itens à sua lista de observação, clique no link "Enviar para ver lista" na parte inferior de qualquer página. Como adicionar um item à minha lista de observação Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, pesquise o termo desejado na caixa de pesquisa. Clique no link "Adicionar esta pesquisa ao meu link da lista de observação" na página de resultados da pesquisa. Você também pode adicionar uma tag à sua lista de observação pesquisando a tag com a cotação da diretiva: tagnamequot em que tagname é o nome da tag que você gostaria de assistir. Para adicionar um autor à sua lista de observação, acesse a página de perfil de autores e clique no link "Adicionar este autor à minha lista de observação" na parte superior da página. Você também pode adicionar um autor à sua lista de observação indo a um tópico para o qual o autor postou e clicando no link "Adicionar este autor à minha lista de exibição". Você será notificado sempre que o autor fizer uma postagem. Para adicionar um tópico à sua lista de observação, vá para a página de discussão e clique no link "Adicionar este tópico ao meu link da lista de observação" na parte superior da página. Sobre newsgroups, newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Grupos de notícias são usados para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são segmentadas ou agrupadas de uma forma que permite ler uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isso facilita acompanhar o encadeamento da conversa e ver o que já foi dito antes de postar sua própria resposta ou fazer uma nova publicação. O conteúdo do newsgroup é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos padrão aberto. Nenhuma entidade única classifica os grupos de notícias. Existem milhares de grupos de notícias, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O noticiário central do MATLAB publica e exibe mensagens no grupo de notícias comp. soft-sys. matlab. Como faço para ler ou postar nos grupos de notícias Você pode usar o leitor de notícias integrado no site do MATLAB Central para ler e postar mensagens neste newsgroup. O MATLAB Central é hospedado pelo MathWorks. As mensagens postadas através do Leitor de Notícias Central do MATLAB são vistas por todos que usam os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os grupos de notícias. Existem várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma conta Sua conta do MATLAB Central está vinculada à sua conta do MathWorks para fácil acesso. Use o endereço de e-mail de sua escolha O Leitor de Notícias Central do MATLAB permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando confusão na sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de spam A maioria dos spam de newsgroups é filtrada pelo Leitor de Notícias Central do MATLAB. Marcação As mensagens podem ser marcadas com uma etiqueta relevante por qualquer usuário conectado. As tags podem ser usadas como palavras-chave para encontrar arquivos específicos de interesse ou como uma maneira de categorizar suas postagens marcadas como favoritos. Você pode permitir que outras pessoas vejam suas tags e visualizar ou pesquisar outras tags, bem como as da comunidade em geral. A marcação fornece uma maneira de ver as grandes tendências e as ideias e aplicativos menores e mais obscuros. Listas de observação A configuração de listas de observação permite que você seja notificado sobre atualizações feitas em postagens selecionadas por autor, thread ou qualquer variável de pesquisa. Suas notificações da lista de observação podem ser enviadas por e-mail (resumo diário ou imediato), exibidas em Meu Leitor de Notícias ou enviadas via feed RSS. Outras maneiras de acessar os grupos de notícias Use um leitor de notícias através de sua escola, empregador ou provedor de serviços de Internet Pague pelo acesso a grupos de notícias de um provedor comercial Use o Google Groups Mathforum. org fornece um leitor de notícias com acesso ao grupo de notícias comp. soft sys. matlab servidor. Para instruções típicas, veja: slyck / ng. phppage2 Selecione seu país
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