Flytte Gjennomsnittet Lag Operatør

Hvis LAG-funksjonen returnerer en verdi til en tegnvariabel som ennå ikke er tildelt en lengde, er variabelen som standard tildelt en lengde på 200. LAG-funksjonene, LAG1, LAG2 LAG n-returverdier fra en kø LAG1 kan også skrives som LAG A LAG n-funksjon lagrer en verdi i en kø og returnerer en verdi lagret tidligere i den køen. Hver forekomst av en LAG n-funksjon i et program genererer sin egen kø av verdier. Køen for hver forekomst av LAG n initialiseres med n manglende verdier, hvor n er lengden på køen, for eksempel, blir en LAG2-kø initialisert med to manglende verdier Når en forekomst av LAG n utføres, fjernes verdien øverst i køen, og de gjenværende verdiene blir skiftet oppover, og den nye verdien av argumentet er plassert nederst i køen. Derfor blir manglende verdier returnert for de første n henrettelsene av hver forekomst av LAG n, hvorpå de forsinkede verdiene av argumentet begynner å vises. Merk Lagre verdier ved bo Tjenesten til køen og returverdiene fra toppen av køen skjer bare når funksjonen utføres. En forekomst av LAG n-funksjonen som utføres betinget, lagrer og returnerer bare verdier fra observasjonene som tilstanden er tilfredsstilt. Hvis argumentet av LAG n er et array navn, en separat kø opprettholdes for hver variabel i gruppen. Når LAG-funksjonen blir kompilert, tildeler SAS minne i en kø for å holde verdiene av variabelen som er oppført i LAG-funksjonen. For eksempel, hvis variabelen i funksjonen LAG100 x er numerisk med en lengde på 8 byte, er minnet som trengs, 8 ganger 100 eller 800 byte. Derfor er minnegrensen for LAG-funksjonen basert på minnet som SAS allokerer, som varierer med ulike driftsmiljøer. Gjennomgang av gjennomsnitt utjevner støyen av prisdatastrømmer på bekostning av forsinkelse av forsinkelser. I gamle dager kan du få fart, på bekostning av redusert utjevning. I gamle dager kan du bare ha yo utjevning på bekostning av lag. Tenk hvor mange timer du har kastet bort, og prøv å få gjennomsnittene dine rask og jevn. Husk hvor irriterende det er å se økende hastighet fører til økt støy. Husk hvordan du ønsket for lavt lagring og lavt lydnivå. Trent på å jobbe ut hvordan du har din kake og spise den. Nå er fortvilelsen, nå har ting blitt forandret, du kan ha kaken din og du kan spise den. Presisjon Lagless gjennomsnitt i forhold til andre avanserte filtreringsmodeller. Av de grunnleggende bransjens standard gjennomsnitt filtreres vektet bevegelse gjennomsnittet er raskere enn eksponentielt, men gir ikke god utjevning, men eksponentiell har utmerket utjevning, men store mengder forsinkelser. Moderne høyteknologiske filtre, selv om det forbedres på de gamle grunnmodellene, har iboende svakheter. Noen av dem observeres i Jurik JMA-filteret og det verste av disse svakhetene er overshoot. Jurik forskning åpenbart innrømmer å ha minimal overshoot som har en tendens til å indikere en form for prediktiv algoritme som arbeider med koden sin Husk at filtre er ment å observere hva som skjer nå og i fortiden. Å forutse hva som skal skje neste er en ulovlig funksjon i verktøysettet Precision Trading Systems, dataene blir jevnet og nedslått bare. Eller du kan si, er trender fulgt nettopp i stedet for å fortelle hvilken vei å gå neste, slik det er tilfelle med disse ulovlige typen filteralgoritmer. Precision Lagless gjennomsnittet forsøker IKKE å forutse neste prisverdi. Hull-gjennomsnittet hevdes av mange for å være så raske og glatte som JMA ved Jurikforskning har god hastighet og lavt lag. Problemet med formelen som brukes i Hull-gjennomsnittet er at det er veldig forenklet og fører til prisforvridninger som har dårlig nøyaktighet forårsaket av å veie for tungt x 2 på de nyeste dataene Gulv Lengde 2 og deretter subtrahere de gamle dataene, noe som fører til alvorlige overshooting problemer som i noen tilfeller er mange standardavvik unna de faktiske verdiene. Precision Lagless gjennomsnittet har null overshoot. The diagrammet nedenfor viser immens e hastighetsforskjell på en 30-periode PLA og 30 periode Hull-gjennomsnitt PLA var fire barer foran Hull-gjennomsnittet på begge de store vendepunktene som er angitt på 5-minutters diagrammet til FT-SE100 Future. Hvilket er en 14 forskjell i Lag. Hvis du handlet gjennomsnittene på sine vendepunkter for å gå kort på sluttkursen i dette eksemplet, signaliserte PLA på 3 977 5 og Hull var en bagatell senere på 3 937, omtrent 40 5 poeng eller i pengeprovisjoner 405 per kontrakt. Det lange signalet på PLA var på 3936 sammenlignet med Hull s 3.956 5, som tilsvarer en kostnadsbesparelse på 205 pr kontrakt med PLA-signalet. Er det en fugl Er det et fly Nei det er det Precision Lagless Average. Filters som VIDAYA-gjennomsnittet av Tuscar Chande, som bruker volatilitet til å endre lengden, har en annen form for formel som endrer lengden, men denne prosessen utføres ikke med noen logikk. Selv om de kan fungere veldig bra noen ganger, kan dette også føre til et filter som kan lide både lag og overskygging. Tidsserien gjennomsnittlig wh ich er virkelig et veldig raskt gjennomsnitt, kan godt bli omdøpt til overshooting-gjennomsnittet. Dette unøyaktigheten gjør det ubrukelig for enhver seriøs vurdering av data for handelsbruk. Kalman-filteret legger ofte bak eller overskrider prisrapporter på grunn av sine overdrivende algoritmer. Andre filtrerer faktor i prismoment for å forsøke å forutsi hva som vil skje i neste prisintervall, og dette er også en feilstrategi når de overskrider når høye momentumlesninger reverserer, slik at filteret blir høyt og tørt og miles unna den faktiske prisaktiviteten. Precision Lagless-gjennomsnittet bruker ren og enkel logikk til å bestemme sin neste utdataverdi. Mange utmerkede matematikere har forsøkt og mislyktes i å lage lagfrie gjennomsnitt, og generelt er årsaken deres ekstreme matte intellekt ikke støttet av en høy grad av Commonsense-logikk Precision Lagless gjennomsnittlig PLA er konstruert av rent logiske grunnalgoritmer, som undersøker mange forskjellige verdier som lagres i arrayer og velger hvilken verdi å se nd til output. PLAs overlegen hastighet, utjevning og nøyaktighet gjør det til et utmerket handelsverktøy for aksjer, futures, forex, obligasjoner etc. Og som med alle produkter utviklet av Precision Trading-systemer, er det underliggende temaet det samme. Skrevet for handelsmenn, BY A TRADER. PLA Lengde 14 og 50 på E-Mini Nasdaq fremtid. Operasjonene som kan brukes i TRANSFORMIN og TRANSFORMOUT-alternativene, er vist i tabell 14 1 Operasjoner brukes til hver verdi av serien Hver verdi av serien er erstattet av Resultatet av operasjonen. I Tabell 14 1 eller x representerer verdien av serien ved en bestemt tidsperiode t før transformasjonen blir brukt, representerer verdien av resultatserien, og N representerer det totale antall observasjoner. Notasjonen n indikerer at argumentet n er valgfritt, standard er 1 Noteringsvinduet brukes som argumentet for de flyttestatistikkoperatørene, og det indikerer at du kan angi et heltall antall perioder n eller en liste med n vekt i pare ntheses Notasjons sekvensen brukes som argument for sekvensoperatørene, og det indikerer at du må angi en sekvens av tall. Notasjonen s angir lengden på sesongmessigheten, og det er et nødvendig argument. Tabel 14 1 Transformasjon Operations. adds angitt number. sukker den angitte number. multiplies av det angitte nummer. divides med det angitte nummeret. indikerer at følgende flyttbare vinduesoppsummering eller produktoperatør bør justeres for vindubredde. klassisk dekomponering uregelmessig komponent. klassisk dekomponering sesongbestandig komponent. klassisk dekomponering sesongjustert serie. klassisk dekomponering trend-syklus komponent. klassisk dekomponering additiv uregelmessig komponent. klassisk dekomponering additiv sesongbestandig komponent. klassisk dekomponering additiv sesongjustert series. smallest heltall større enn eller lik x. centered glidende average. centered flyttende korrigert summen av kvadrater. centered flytting geometrisk mean. centered flytting maksimal. sentrert bevegelig minimum. sentrert flyttbart produkt. sentrert bevegelsesområde. sentrert bevegelsesområde. sentrert bevegelsesstandardavvik. sentrert bevegelsessum. sentrert bevegelse t - value. centret bevegelig ukorrigert sum av kvadrater. sentrert bevegelsesvariant. kumulativ korrigert summen av kvadrater. kumulativ geometrisk gjennomsnittlig. kumulativ standardavvik. kumulativ t-verdi. kumulativ ukorrigert sum av kvadrater. span n differanse. eksempelvektet glidende gjennomsnitt av med. avvikende vektnummer der. Denne operasjonen kalles også enkel eksponensiell utjevning. fraksjonal forskjell med forskjell rekkefølge d der. Største heltall mindre enn eller lik x. fractional summering med summasjonsordre d hvor. Hodrick-Prescott Filter trendkomponent hvor lambda er den nonnegative filter parameter. Hodrick-Prescott Filter syklus komponent hvor lambda er den nonnegative filter parameter. Inverse logistisk funksjon. verdien av serien n perioder tidligere. verdien av serien n perioder senere. maximum av x og number. minimum x og number. missing verdi hvis, ellers x. missing verdi hvis, ellers x. missing verdi hvis, ellers x. missing verdi hvis, ellers x. missing verdi hvis, ellers x. missing verdi hvis, ellers x. backward glidende gjennomsnitt av n naboverdier. bakovervektet bevegelige gjennomsnitt av nabobilder. bakover bevegelse korrigert sum av kvadrater. bakover bevegelse geometrisk mean. backward bevegelige maksimal. bakgrunn bevegelse median. backward bevegelige minimum. bakgrunn bevegelse produkt. bakgrunn bevegelsesområde bakoverflyttende ranger. backward beveger standardavvik. backward bevegelige sum. backward-flytende t - value. backward beveger ukorrigert sum av kvadrater. backward-flytende varians. indikerer at følgende flyttetid window. statistic operator skal erstatte bare manglende verdier med the. moving statistikk og bør forlate avviste verdier uendret. Hvis alternativet MEAN er spesifisert, blir manglende verdier. replaced av det totale gjennomsnittet av serien. endrer sign. indicates at følgende flyttetid window. stat istic operatør bør ikke tillate manglende values. percent forskjell av nåværende verdi og lag n. percent summering av nåværende verdi og kumulative sum-lag periods. ratio av nåværende verdi til lag. rekke serier. skala-serien mellom and. add sekvensverdier til series. divide-serier etter sekvensverdier. trekke sekvensverdier til series. multiply-serien etter sekvensverdier. sett alle verdier av to. set-innebygde verdier av to. set-begynnelsesverdier for å. replavere manglende verdier i serien med oppgitt nummer. sett sluttverdier av til-1, 0 eller 1 når x er 0, tilsvarer 0 eller 0 henholdsvis. kumulativ sum av multipler av n-period lags. sets for å mangle en verdi hvis or. sets å mangle en verdi hvis. Setter til å savne en verdi hvis. Virksomhetsvinduoperatører. Sommere operatører beregner statistikk for et sett med verdier i et flyttetidsvindu. Disse kalles flyttetidsvinduoperatører. Det er sentrert og bakoverversjoner av disse operatørene. CMOVAVE, CMOVCSS, C MOVGMAN, CMOVMIN, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVVALUE, CMOVUSS og CMOVVAR Disse operatørene beregner statistikk over verdiene for observasjoner. , MOVMIN, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVS, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS, og MOVVAR Disse operatørene beregner statistikk over verdiene. Alle operatørene i flyttingstidspunktet godtar et argument som angir antall perioder som skal inkluderes i tidsvinduet. For eksempel, følgende setning beregner et fem-årig bakovergående glidende gjennomsnitt på X. I dette eksemplet er den resulterende transformasjonen. Følgende setning beregner et fem-årig sentrert glidende gjennomsnitt på X. I dette eksemplet er den resulterende transformasjonen. If vinduet med en sentrert flytte tid vindu operatør er ikke et oddetall, en mer forsinket verdi enn blyverdien er inkludert i tidsvinduet. For eksempel er resultatet av CMOVAVE 4-operatøren. Du kan komprimere ute en fremad flyttingstidsvindu operasjon ved å kombinere en bakover-bevegelsestidsvindu operatør med REVERSE-operatøren. For eksempel beregner følgende setning et fem-fremad flytende gjennomsnitt på X. I dette eksemplet er den resulterende transformasjonen noen av flyttetiden vindu operatører lar deg angi en liste over vektverdier for å beregne vektet statistikk. Dette er CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD, CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUS, og MOVVAR. Hvis du vil angi en veide operatør for flyttetid, skriver du inn vektverdiene i parentes etter operatørnavnet. Vinduets bredde er lik antall vekter du spesifiserer, ikke spesifiserer. For eksempel beregner den følgende setningen en vektet fem-periodes sentrert bevegelse gjennomsnittet av X. I dette eksemplet er den resulterende transformasjonen. Viktverdiene må være større enn null Hvis vektene ikke summerer til 1, er de angitte vikter delt av deres summen for å produsere vektene som brukes til å beregne statistikken. Et komplett tidsvindu er ikke tilgjengelig i begynnelsen av serien. For de sentrerte operatørene er et komplett vindu også ikke tilgjengelig i slutten av serien. Beregningen av operatørene for flyttetidvinduet er justert for disse grensevilkårene som følger. For operasjoner med bakoverflyttende vinduer, blir bredden på tidvinduet forkortet i begynnelsen av serien. For eksempel er resultatene av MOVSUM 3-operatøren feil. Valider. You kan avkorte lengden på resultatserier ved å bruke TRIM, TRIMLEFT og TRIMRIGHT-operatørene til å angi verdier som mangler i begynnelsen eller slutten av serien. Du kan bruke disse funksjonene til å trimme resultatene av flyttetidsvindu operatører, slik at resultatserien inneholder bare verdier beregnet fra et fullt bredde-tidsvindu For eksempel beregner følgende setninger et sentrert fem-års glidende gjennomsnitt på X, og de angir manglende verdier i enden av serien som er gjennomsnitt med færre enn fem verdier. Normalt ignorerer flyttetidvinduet og de kumulative statistiske operatørene manglende verdier og beregner resultatene for de ikke-godkjente verdiene. Når NOMISS-operatøren går foran, gir disse funksjonene et manglende resultat dersom noen verdi i tidsvinduet mangler. NOMISS-operatøren utfører ingen beregninger, men tjener til å endre operasjonen til operatøren for flyttetidvinduet som følger den. NOMISS-operatøren har ingen effekt, med mindre den følges av en operatør i flyttbar tid. For eksempel beregner følgende setning en fem Periodens glidende gjennomsnitt av variabelen X, men produserer en manglende verdi når noen av de fem verdiene mangler. Følgende setning beregner den kumulative summen av variabelen X, men produserer en manglende verdi for alle perioder etter den første manglende X-verdien. NOMISS-operatøren, MISSONLY-operatøren, utfører ingen beregninger med mindre etterfulgt av alternativet MEAN, men det tjener til å endre driften av operatøren som beveger tidsvinduet som følger den Når operatøren MISSONLY har gått, erstatter disse flyttbare tidvinduet operatørene eventuelle manglende verdier med den bevegelige statistikken og lar ikke-avviste verdier uendret. For eksempel erstatter følgende setningen eventuelle manglende verdier av variabelen X med en eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av de siste verdiene til X og etterlater ikke-avgitte verdier uendret De manglende verdiene er interpolert ved å bruke det spesifiserte eksponentielt vektede glidende gjennomsnittet. Dette kalles også enkel eksponensiell utjevning. Følgende setning erstatter eventuelle manglende verdier av variablen X med det totale gjennomsnittet av X. You kan bruke SETMISS-operatøren til å erstatte manglende verdier med et spesifisert tall. For eksempel erstatter følgende setninger eventuelle manglende verdier av variabelen X med nummer 8 77. Klassiske dekomponeringsoperatører. Hvis det er en sesongmessig tidsserie med observasjoner per sesong, klassisk dekomponering metoder bryte ned tidsseriene i fire kompo nents trend, syklus, sesongmessige og uregelmessige komponenter Trend og syklus komponenter blir ofte kombinert for å danne trenden syklus komponent Det er to grunnleggende former for klassisk dekomponering multiplikativ og additiv, som er vist nedenfor. Eksempler på bruk. De multiplikative sesongindeksene er 0 9, 1 2 0 8 og 1 1 for de fire kvartalene La SEASADJ være en kvartalsvis variabel for tidsserier som har blitt sesongjustert på en multiplikativ måte. For å gjenopprette sesongmessigheten til SEASADJ, bruk følgende transformasjon. Tilsetningsstoffets sesongindekser er 4 4, -1 1, -2 1 og -1 2 for de fire kvartene La SEASADJ være en kvartalsvis variabel som er sesongjustert i additiv mote For å gjenopprette sesongmessigheten til SEASADJ, bruk følgende transformasjon. Settoperatører. For sett operatører, den første parameteren, representerer verdien som skal erstattes, og den andre parameteren, representerer erstatningsverdien. Erstatteren kan lokaliseres til begynnelsen, midten eller e nd av serien. Eksempler på bruk. Anta at en butikk åpnet nylig, og at salgshistorikken er lagret i en database som ikke gjenkjenner manglende verdier. Selv om etterspørselen kan ha eksistert før butikkene åpnes, tilordner denne databasen verdien av null Modellering av salgshistorikken kan være problematisk fordi salgshistorikken er for det meste null For å kompensere for denne mangelen, må de ledende nullverdiene settes til mangler med de gjenværende nullverdiene uendret, og de representerer ingen etterspørsel. Likevel, antar at butikken er lukket nylig. Etterspørselen kan fortsatt være til stede, og dermed en registrert verdi på null reflekterer ikke den faktiske etterspørselen. Skaloperatør. For skalaoperatøren representerer den første parameteren, verdien som er knyttet til minimumsverdien, og den andre parameteren representerer verdien som er knyttet til Maksimal verdi av den opprinnelige serien Skaloperatøren recales de opprinnelige dataene for å ligge mellom parametrene og som følger. Eksempler på bruk. Anta at t wo nye produktsalgshistorier lagres i variabler og og du ønsker å bestemme deres adopsjonshastigheter For å sammenligne deres adopsjonshistorier må variablene skaleres for sammenligning. Adjust Operator. For flytteoppsummering og produktvinduets operatører, vil vinduets bredder ved Begynnelsen og slutten av serien er mindre enn de i midten av serien. Likeledes, hvis det er innebygde manglende verdier, er vinduets bredde mindre enn angitt. Før du går foran med ADJUST-operatøren, flyttes summeringen MOVSUM CMOVSUM og flyttende produktoperatører MOVPROD CMOVPROD justeres av vindusbredden. For eksempel, anta at variabelen har 10 verdier, og den bevegelige summeringsoperatøren av bredde 3 blir brukt til å opprette variabelen med vindusbreddejustering og variabelen uten justering. Ovennevnte transformasjoner resulterer i følgende forhold mellom og, fordi fordi de to første vindubredder er mindre enn 3.For eksempel, anta at variabelen har 10 verdier a nd den bevegelige multipliserende operatør med bredde 3 påføres for å opprette variabelen med vindusbreddejustering og variabelen uten justering. Transformasjonen ovenfor resulterer i følgende, fordi fordi de to første vindubredder er mindre enn 3.Virkning av T-verdi Operatører. Flyttende t-verdioperatører CUTVALUE, MOVTVALUE, CMOVTVALUE beregner t-verdien av den kumulative serien eller flyttevinduet. De kan betraktes som kombinasjoner av det bevegelige gjennomsnittet CUAVE, MOVAVE, CMOVAVE og det bevegelige standardavviket CUSTD, MOVSTD, CMOVSTD , prosent. Operatører. Prosentandelerne beregner prosentoppsummeringen og prosentandelsforskjellen av nåværende verdi og prosenten Summation Operator PCTSUM beregner Hvis noen av verdiene i foregående ligning mangler eller den kumulative summeringen er null, er resultatet sett til mangler Prosentandeleroperatøren PCTDIF beregner Hvis noen av verdiene i foregående ligning mangler eller lagringsverdien er null, t Resultatet er satt til å mangle. For eksempel, antar variabel inneholder serien. Den prosentvise summasjonen av lag 4 blir brukt til å opprette variabelen. Prosentforskjellen på lag 4 blir brukt til å opprette variabelen. Ratoperatører. Ratiooperatøren beregner forholdet mellom gjeldende verdi og verdien Forholdet operatør RATIO beregner Hvis noen av verdiene i foregående ligning mangler eller lagringsverdien er null, blir resultatet satt til missing. For eksempel, antar variabel inneholder serien. Forholdet mellom nåværende verdi og lag 4-verdien tildelt til variabelen prosentforholdet mellom nåverdien og lag 4-verdien av er tilordnet variabelen.