Durchschnittliche Standardabweichung R

Diese Frage hat bereits eine Antwort hier: Ich möchte jede Art von bewegter Statistik auf einer Zeitreihe in R berechnen, jenseits eines gleitenden Durchschnitts. Zum Beispiel, wie würde ich berechnen eine bewegte Standardabweichung über ein Zeitfenster der Länge 3 Ive versuchte die folgenden: Aber nicht nur nicht funktioniert (weil das Cumsum des verzögerten Vektors gibt einen Vektor aller NAs), aber ich habe aufgehört zu versuchen Diese letzte Frage zu lösen, weil sie unnötig kompliziert erscheint. Jede elegante Lösung für dieses Problem fragte am 17. Februar um 22:59 als Duplikat von Arun markiert. Thelatemail Joran GSee. Joshua Ulrich Feb 17 13 at 23:40 Diese Frage wurde bereits gestellt und hat bereits eine Antwort. Wenn diese Antworten nicht vollständig auf Ihre Frage eingehen, fragen Sie bitte eine neue Frage. Moving Standardabweichung Moving Standardabweichung ist eine statistische Messung der Marktvolatilität. Es macht keine Vorhersagen der Marktrichtung, aber es kann als ein Bestätigungsindikator dienen. Sie geben die Anzahl der zu verwendenden Perioden an, und die Studie berechnet die Standardabweichung der Preise vom gleitenden Durchschnitt der Preise. Es wird durch Berechnen eines n-Zeit-Zeitraums einfacher verschiebender Mittelwert des Datenelements abgeleitet. Dann summiert er die Quadrate der Differenz zwischen dem Datenelement und seinem verschiebenden Mittelwert über jede der vorhergehenden n Zeitperioden. Schließlich teilt er diese Summe durch n und berechnet die Quadratwurzel dieses Ergebnisses. Eigenschaften Zeitraum: Die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 20. Aspekt: ​​Das Feld Symbol, auf dem die Studie berechnet wird. Feld ist auf Default gesetzt, das beim Betrachten eines Diagramms für ein bestimmtes Symbol dasselbe wie Close ist. Interpretation Standardabweichungswerte steigen deutlich, wenn der analysierte Kontraktindikator den Wert dramatisch verändert. Wenn die Märkte stabil sind, sind niedrige Standardabweichungswerte normal. Niedrige Standardabweichungswerte typischerweise tendieren dazu, bevor signifikante Aufwärtsänderungen im Preis auftreten. Analysten sind sich einig, dass hohe Volatilität ein Teil der Top-Tops ist, während niedrige Volatilität begleitet große Böden. Inhalt Quelle: FutureSource View Weitere technische Analysen Studien Primary Sidebar Erhöhen Sie Ihre Trading Aktuelle Tweets Sprechen Sie die Rede Know Your Trading Lingo mit einer Liste von Begriffen, die Ihnen helfen, unsere Sprache zu sprechen: t. cozQi9MlC6F2 Vor 3 Tagen über Buffer Erfahren Sie, handeln Aktienindex-Futures Mit unserem kostenlosen guideIncludes info auf E-mini SP, E-Mini Nasdaq, amp E-mini t. coMgEHyyLgNo Vor 3 Tagen über Buffer Verpassen Sie nicht EIAs Januar Kurzfristige Energie-Outlook-Bericht Andrew Pawielskis hat die Highlights. Uhr: t. co5JLjYFrSAX Zeit vor 4 Tage über Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material wird als Aufforderung zur Eintragung eines Derivatgeschäfts vermittelt. Dieses Material wurde von einem Daniels Trading Broker, der Research Marktkommentar und Handel Empfehlungen im Rahmen seiner Aufforderung zur Einreichung von Konten und die Aufforderung für Trades, Daniels Trading nicht unterhält eine Forschungsabteilung, wie in CFTC-Regel 1.71 definiert. Daniels Trading, seine Auftraggeber, Broker und Mitarbeiter können Derivate für ihre eigenen Konten oder für die Konten anderer handeln. Aufgrund verschiedener Faktoren (z. B. Risikobereitschaft, Margin-Anforderungen, Handelsziele, kurzfristige und langfristige Strategien, technische und fundamentale Marktanalysen und andere Faktoren) kann ein solches Handelsprodukt zur Einleitung oder Liquidierung von Positionen führen, Oder den darin enthaltenen Stellungnahmen und Empfehlungen widersprechen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Indikator für die zukünftige Wertentwicklung. Das Risiko von Verlusten in Futures-Kontrakten oder Rohstoffoptionen kann erheblich sein, und daher sollten die Anleger die Risiken, die sich aus der Nutzung von Leverage-Positionen ergeben, verstehen und die Verantwortung für die damit verbundenen Risiken und deren Ergebnisse übernehmen. Sie sollten sorgfältig prüfen, ob dieser Handel für Sie geeignet ist im Hinblick auf Ihre Umstände und finanziellen Ressourcen. Sie sollten die Risikoveröffnungs-Webseite lesen, auf die bei DanielsTrading am unteren Ende der Homepage zugegriffen wird. Daniels Trading ist weder Mitglied noch unterstützt es ein Handelssystem, einen Newsletter oder einen ähnlichen Dienst. Daniels Trading übernimmt keine Gewährleistung oder Überprüfung von Leistungsansprüchen, die von solchen Systemen oder Diensten erbracht werden. R Verschieben der Standardabweichung Sie können das Laufen in der gtools-Paket (Teil des gregmisc-Bündels) verwenden. Doktora v schrieb: Ich habe es versucht, aber didn39t finden Sie etwas Sinnvolles. Die meisten Übereinstimmungen sind für Funktionen, die einen std-dev-Eingang nehmen, und der quotmovingquot-Teil der Abfrage bezieht sich auf etwas anderes (wie gleitender Durchschnitt im qcc-Paket). Wie auch immer, es ist nicht allzu schwierig, die Funktion zu erstellen, aber ich frage mich, ob jemand es vorher getan hatte. Effizienz ist eine Konkurrenz, natürlich. I39ll post, was ich mit kommen. Am Mo, 13 Dez 2004 10:04:59 -0800, Spencer Graves schrieb: Eine Suche nach quotmoving Standardabweichungquot bei r-project. org - gt Suche - gt QuoteR site searchquot soeben 7 Treffer. Bitte schauen Sie sich diese und lassen Sie uns wissen, wenn keiner von denen Ihnen helfen (und was Sie versucht, dass didn39t Arbeit). Doktora v hat geschrieben: Gibt es eine einfache Funktion in R, um eine bewegte Standardabweichung (d. H. Für die letzten x Proben) Mein Ziel ist es, Bollinger-Bands um einen gleitenden Durchschnitt für Preisdaten zu plotten. Ich benutze Kernel Glättung für den gleitenden Durchschnitt. Cheers und Dank über und aus - Doktora - Spencer Graves, PhD, Senior Development Engineer O: (408)938-4420 mobile: (408)655-4567 Eine einfache für Schleife macht den Job. Warum nicht eine eigene Funktion schreiben movsd lt - Funktion (serie, lag) movingsd lt - vector (modequotnumericquot) für (i in lag: length (serie)) movingsdi lt - sd (serie i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) Dies ist sehr effizient: Es braucht (viel) weniger Zeit, um von Grund auf neu zu schreiben, als nach einer existierenden Funktion zu suchen. ----- Ursprüngliche Nachricht ----- Von: doktora v Gesendet: Monday, December 13, 2004 1:46 PM Cc: r-help bei stat. math. ethz. ch Betreff: Re: R Verschieben der Standardabweichung I Haben es versucht, aber didn39t finden etwas nützlich. Die meisten Übereinstimmungen sind für Funktionen, die einen std-dev-Eingang nehmen, und der quotmovingquot-Teil der Abfrage bezieht sich auf etwas anderes (wie gleitender Durchschnitt im qcc-Paket). Wie auch immer, es ist nicht allzu schwierig, die Funktion zu erstellen, aber ich frage mich, ob jemand es vorher getan hatte. Effizienz ist eine Konkurrenz, natürlich. I39ll post, was ich mit kommen. Am Mo, 13 Dez 2004 10:04:59 -0800, Spencer Graves schrieb: Eine Suche nach quotmoving Standardabweichungquot bei r-project. org - gt Suche - gt QuoteR site searchquot soeben 7 Treffer. Bitte schauen Sie sich diese und lassen Sie uns wissen, wenn keiner von denen Ihnen helfen (und was Sie versucht, dass didn39t Arbeit). Doktora v hat geschrieben: Gibt es eine einfache Funktion in R, um eine bewegte Standardabweichung (d. H. Für die letzten x Proben) Mein Ziel ist es, Bollinger-Bands um einen gleitenden Durchschnitt für Daten. Ich benutze Kernel Glättung für den gleitenden Durchschnitt. Doktora R-Hilfe bei stat. math. ethz. ch Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE lesen Sie die Posting-Anleitung - Spencer Graves, PhD, Senior Development Engineer O: (408) 938-4420 mobile: (408)655-4567 Jazz deine Urlaub E-Mail mit Promi-Designs. Mehr erfahren. Bogdangt Eine einfache Schleife macht den Job. Warum nicht eine eigene Funktion schreiben movsd lt - Funktion (serie, lag) movingsd lt - vector (modequotnumericquot) für (i in lag: length (serie)) movingsdi lt - sd (serie i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) bogdangt Dies ist sehr effizient: Es braucht (viel) weniger Zeit, um von bogdangt kratzen zu schreiben, als nach einer existierenden Funktion zu suchen. Ja, it39s gut, aber die assign () Zeile ist wirklich etwas so viel nicht-empfehlenswert kann ich 3939 nicht loslassen: Ihre movsd () bietet eine Funktion mit side effect3939. Es erzeugt eine globale Variable, wenn es eine gibt, anstatt die natürlichste Sache für eine S (oder R) - Funktion zu tun: return it39s computation: Also, bitte verwenden Sie stattdessen etwas wie movsd lt - function (series, lag ) Msd lt - Vektor (modequotnumericquot) für (i in lag: Länge (Serie)) msdi lt - sd (Reihe i-lag1): i) msd und dann Dinge wie sy1.3 lt - movsd (y1, 3) sy1 .5 lt - movsd (y1, 5) sy2.5 lt - movsd (y2, 5) Diethelm Wuertz Eine andere Möglichkeit Werfen Sie einen Blick auf Rmetrics: rmetrics. org Rmetrics Paket quotfSeriesquot hat Funktionen zur rollenden Analyse: FUNCTION: DESCRIPTION: rollFun Compute Rollfunktion Wert RollMean Berechnen Rolling Mean rollVar Berechnung Rollvarianz RollMin Berechnen Rolling Minimum RollMax Berechnen Rolling Maximum zB Rollfun-Funktion (x, n, FUN) Werfen Sie einen Blick auf Rmetrics: rmetrics. org Das Rmetrics-Paket quotfSeriesquot hat Funktionen, um eine Rollanalyse durchzuführen: FUNCTION: BESCHREIBUNG: rollFun Berechnen Rollfunktion Wert rollMean Berechnen Rolling Mean rollVar Rolling Variance RollMin Compute Rolling Minimum (X, n, FUN) Beschreibung: Rollfunktionswert berechnen Roll FUN: Start 1 Endlänge (x) - n1 m xstart: Ende für (i in 2: n) Start Start 1 Ende 1 Für die Varianz: rollVar-Funktion (x, n 9, trim TRUE, false TRUE, na. rm FALSE) Beschreibung: Berechnen (m, MARGIN 1, FUN FUN) (Rvar (n-1)) n wenn (trim. Rvar (n-1) ) Rvar c (rep (NA, (n-1)), rvar) trim, unvoreingenommen und na. rm Versuch für einen Vektor x rnorm (100) sqrt (rollVar (x, n 9)) sqrt (rollVar (x, 9, trim FALSE)) Es funktioniert auch für R39s Zeitreihenobjekte quottsquot (für jedes Objekt, das in einem Vektor durch die Funktion as. vector transformiert werden kann) x. ts as. ts (x) sqrt (rollVar (x. ts, 9)) sqrt (rollVar (x. ts, 9, trimmen FALSE)) Es funktioniert für jede Funktion. Ich versuche es auch: rollFun (x, n9, FUNsd) Ich habe auch Funktionen für die Rollanalyse von Rmetrics39 S4 timeSeries Objekten geschrieben, die die Analyse auf äquidistanten Zeitskalen tägliche Business-Zeitskalen oder andere komplexe Intraday-Zeitskalen für gesammelte Zeitreihendaten durchführen Von den Finanzmärkten in verschiedenen Zeitzonen und mit verschiedenen DST-Regeln (nicht auf dem laufenden Index). Funktionen für die rollende Analyse der Finanzmarktdaten sind nicht schwer zu schreiben mit Rmetrics timeSeries und Financial Center Konzepte. Sie werden in einer der nächsten Rmetrics Releases veröffentlicht. Grüße Diethelm Wuertz Martin Maechler schrieb: bogdan romocea lt br44114yahoo gt am Mo, 13 Dez 2004 12:26:46 -0800 (PST) schreibt: bogdangt Eine einfache für Loop macht den Job. Warum nicht eine eigene Funktion schreiben movsd lt - Funktion (serie, lag) movingsd lt - vector (modequotnumericquot) für (i in lag: length (serie)) movingsdi lt - sd (serie i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) bogdangt Dies ist sehr effizient: Es braucht (viel) weniger Zeit, um von bogdangt kratzen zu schreiben, als nach einer existierenden Funktion zu suchen. Ja, it39s gut, aber die assign () Zeile ist wirklich etwas so viel nicht-empfehlenswert kann ich 3939 nicht loslassen: Ihre movsd () bietet eine Funktion mit side effect3939. Es erzeugt eine globale Variable, wenn es eine gibt, anstatt die natürlichste Sache für eine S (oder R) - Funktion zu tun: return it39s computation: Also, bitte verwenden Sie stattdessen etwas wie movsd lt - function (series, lag ) Msd lt - Vektor (modequotnumericquot) für (i in lag: Länge (Serie)) msdi lt - sd (Reihe i-lag1): i) msd und dann Dinge wie sy1.3 lt - movsd (y1, 3) sy1 .5 lt - movsd (y1, 5) sy2.5 lt - movsd (y2, 5) Vielen Dank für den Hinweis auf qcc. Wie für Bollinger Bands wurde ein generisches Porcess von Gabor Grothendieck aufgestellt. Sie könnten auch einen Blick auf die Rmetrics (fBasics, fSeries usw.), insbesondere RollingAnalysis ----- Ursprüngliche Nachricht ----- Von: doktora v mailto: doktora bei gmail Gesendet: Dienstag, 14. Dezember 2004 2 : 46 AM To: Spencer Graves Cc: r-help bei stat. math. ethz. ch Betreff: Re: R Verschieben von Standardabweichung Ich habe es versucht, aber didn39t finden Sie etwas Sinnvolles. Die meisten Übereinstimmungen sind für Funktionen, die einen std-dev-Eingang nehmen, und der quotmovingquot-Teil der Abfrage bezieht sich auf etwas anderes (wie gleitender Durchschnitt im qcc-Paket). Wie auch immer, es ist nicht allzu schwierig, die Funktion zu erstellen, aber ich frage mich, ob jemand es vorher getan hatte. Effizienz ist eine Konkurrenz, natürlich. I39ll post, was ich mit kommen. Am Montag, 13. Dezember 2004 10:04:59 -0800, Spencer Graves schrieb: Eine Suche nach quotmoving Standardabweichungquot bei der Suche - gt quotR site searchquot produzierte gerade 7 Matches. Bitte schauen Sie sich diese und lassen Sie uns wissen, wenn keiner von denen Ihnen helfen (und was Sie versucht, dass didn39t Arbeit). Doktora v hat geschrieben: Gibt es eine einfache Funktion in R, um eine bewegte Standardabweichung (d. H. Für die letzten x Proben) Mein Ziel ist es, Bollinger-Bands um einen gleitenden Durchschnitt für Preisdaten zu plotten. Ich benutze Kernel Glättung für den gleitenden Durchschnitt. Cheers und Dank über und aus - doktora - Spencer Graves, PhD, Senior Development Engineer O: (408)938-4420 Handy: (408) 655-4567