Jag inkluderade en skärmdump som hjälper till att klargöra mitt problem. Jag försöker beräkna någon form av rörligt medelvärde och rörlig standardavvikelse Saken är jag vill beräkna variationskoefficienterna stdev avg för det verkliga värdet Normalt görs detta genom att beräkna stdev och Avg för de senaste 5 åren Men ibland kommer det att finnas observationer i min databas för vilken jag inte har information under de senaste 5 åren kanske bara 3, 2 etc Det är därför jag vill ha en kod som kommer att beräkna avg och stdev även om Det finns ingen information för hela 5 år. Också, som du ser i observationerna, har jag ibland information över mer än 5 år, då det är fallet behöver jag ett slags glidande medelvärde som gör det möjligt för mig att beräkna avg och stdev för de senaste 5 åren Så om ett företag har information i 7 år behöver jag någon typ av kod som beräknar avg och stdev för, säger vi 1997 från 1991-1996, 1998 1992-1997 och 1999 1993-1998. Jag är inte särskilt bekant med sas kommandon den Ska se väldigt väldigt grovt ut. Eller så har jag ingen aning om att jag ska försöka hitta det men det är värt att skicka det om jag inte hittar det själv. Jag är nybörjare och jag är nyfiken om Följande uppgift kan göras mycket enklare som det är för närvarande i mitt huvud. Jag har följande förenklade metadata i en tabell som heter userdatemoney. User - Date - Money. with olika användare och datum för varje kalenderdag de senaste 4 åren. Data beställs av användaren ASC och Date ASC, ser provdata ut så här. Jag vill nu beräkna ett fem dagars glidande medelvärde för pengarna jag började med den ganska populära apprach med lagfunktionen som this. as du ser problemet med Denna metod uppstår om det om datasteget går in i en ny användare skulle Aron få några fördröjda värden från Anna som naturligtvis inte ska hända. Nu är min fråga ganska säker på att du kan hantera användaromkopplaren genom att lägga till några extra fält som laggeduser och Genom att återställa N, Summa och Medelvariabler om du notic E en sådan switch men. Kan detta göras på ett enklare sätt Kanske använder BY-klausulen på något sätt Tack för dina idéer och hjälp. Jag tycker det enklaste sättet är att använda PROC EXPAND. Och som nämnts i John s kommentar är det s Viktigt att komma ihåg om saknas värden och om att börja och avsluta observationer också Jag har lagt till SETMISS-alternativet till koden, eftersom du klargjorde att du vill zerofy sakna värden, inte ignorera dem som standard MOVAVE-beteende Och om du vill utesluta första 4 Observationer för varje användare eftersom de inte har tillräckligt med förhistorik för att beräkna glidande medelvärde 5, kan du använda alternativet TRIMLEFT 4 inuti TRANSFORMOUT. answered Dec 3 13 på 15 29. Medelvärden för genomsnittet Vad är de? Bland de mest populära tekniska indikatorerna, rör sig medelvärden används för att mäta riktningen för den aktuella trenden. Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning, eftersom MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. Sedan plottad på ett diagram för att tillåta handlare att titta på jämn data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av ett glidande medelvärde, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden. För att beräkna ett grundläggande 10 dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10 i figur 1, Summan av priserna för de senaste 10 dagarna 110 är dividerat med antalet dagar 10 för att komma fram till 10-dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället skulle samma typ av beräkning göras, men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna Det resulterande genomsnittet under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång är prissatt relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare kalla det här verktyget en rörlig ave raseri och inte bara ett vanligt medel Svaret är att när nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttar datasatsen kontinuerligt för att ta reda på nya data När den blir tillgänglig Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den aktuella informationen redovisas. I figur 2 flyttas den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna till höger och den sista värdet av 15 släpps från beräkningen Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter högvärdet på 15, förväntar du dig att genomsnittet av datasatsen minskar vilket det gör, i detta fall från 11 till 10. Vad rör sig om Medelvärden Look Like När välvärdena för MA har beräknats, plottas de på ett diagram och kopplas sedan till för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer Om detta senare Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvor kan tyckas distraherande eller förvirrande först, men du kommer att växa vana vid dem som tiden går Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, vi ska introducera en annan typ av rörligt medelvärde och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda glidande genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men som alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien är densamma, oavsett var den inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är större än de äldre data och borde har större inflytande på slutresultatet Som svar på denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande medlet EMA For ytterligare läsning se Basics of Weighted Moving Averages och Vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella rörliga genomsnittet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer lyhörd för ny information Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen. När du använder formeln för att beräkna E-postens första punkt kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att starta beräkningen med som genomföra glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel från där Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, låt oss titta på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det en typ av viktade medelvärden I figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt 15 men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Notera hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker Denna responsivitet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad är de olika dagarna Medellånga rörelser är en helt anpassningsbar indikator som m eans att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden som användes för att skapa genomsnittet Känsligare blir prisändringar Ju längre tid, desto mindre känslig eller mer utjämning blir medeltiden. Det finns ingen rätt tidsram att använda när du ställer in dina glidande medelvärden. Det bästa sättet att ta reda på vilken man arbetar Bäst för dig är att experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi.
No comments:
Post a Comment