29. März 2014 von Ryan Hamilton Let8217s Blick auf, wie zu schreiben gleitenden Durchschnitt Analytics in q für die kdb-Datenbank. Als Beispieldaten (mcd. csv) verwenden wir Aktienkursdaten für McDonalds MCD. Der unten stehende Code lädt historische Bestandsdaten für MCD herunter und platziert sie in die Tabelle t: Einfacher gleitender Durchschnitt Der einfache gleitende Durchschnitt kann verwendet werden, um fluktuierende Daten zu glätten, um allgemeine Trends und Zyklen zu identifizieren. Der einfache gleitende Durchschnitt ist der Mittelwert der Datenpunkte und gewichtet jeden Wert in der Berechnung gleichmäßig. Zum Beispiel, um den gleitenden Durchschnittspreis einer Aktie für die letzten zehn Tage zu finden, fügen wir einfach den Tagespreis für die zehn Tage und teilen durch zehn. Dieses Fenster mit einer Größe von zehn Tagen bewegt sich dann über die Daten, wobei die Werte innerhalb des Fensters verwendet werden, um den Durchschnitt zu finden. Hier8217s der Code in kdb für 1020 Tage gleitenden Durchschnitt und das resultierende Diagramm. Simple Moving Durchschnittliche Aktienchance Kdb (Produziert mit qStudio) Was Exponential Moving Average ist und wie es zu berechnen Eines der Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt ist, dass es jeden Tag eine gleiche Gewichtung gibt. Für viele Zwecke macht es mehr Sinn, den jüngeren Tagen eine höhere Gewichtung zu geben, eine Methode, dies zu tun, ist mit dem Exponential Moving Average. Die einfachste Form der exponentiellen Glättung ergibt sich aus der Formel: wo ist der Glättungsfaktor, und 0 Diese Tabelle zeigt an, wie die verschiedenen GewichteEMAs unter den Werten 1,2,3 berechnet werden , 4,8,10,20 und einem Glättungsfaktor von 0,7. (Excel-Kalkulationstabelle) Um diese Berechnung in kdb durchzuführen, können wir folgendes tun: (Dieser Code wurde ursprünglich auf die Google Mail-Liste von Attila geschrieben, die vollständige Diskussion finden Sie hier) Dieser Backslash-Adverb funktioniert wie Die alternative Syntax verallgemeinert die Funktionen von 3 oder mehr Argumente, wobei das erste Argument als Anfangswert verwendet wird und die Argumente entsprechende Elemente aus den Listen sind: Exponential Moving Average Chart Schließlich nehmen wir unsere Formel und wenden sie auf unsere Aktienkurse an, so dass wir den exponentiellen gleitenden Durchschnitt sehen können Für zwei verschiedene Glättungsfaktoren: Exponential Moving Durchschnittliche Aktienkurse, die mit qStudio erzeugt werden Wie Sie mit EMA sehen können, können wir mit einem ausgewählten Glättungsfaktor neuere Werte priorisieren, um die Balance zwischen den letzten und historischen Daten zu bestimmen. Das Schreiben von kdb-Analysen wie Exponential Moving Average erfolgt in unserem kdb-Kurs. Wir stellen regelmäßig Schulungen in London, New York. Asien oder unsere Online-kdb-Kurs ist ab sofort verfügbar. 1 Response to 8220Exponential Moving Average EMA in Kdb8221 Vielen Dank Ryan, das ist sehr hilfreich. Aber ich denke, es ist ein Tippfehler in ema8217s Definition, sollte sein: ema: xyReferencemavg mavg (gleitende durchschnittliche Verb) Das mavg-Verb liefert den N-item gleitenden Durchschnitt seiner numerischen rechten Argument, mit jedem Nullwert nach dem ersten Element durch Null ersetzt. Die ersten N Elemente des Ergebnisses sind die Mittelwerte der Begriffe so weit, und danach ist das Ergebnis der gleitende Durchschnitt. Das Ergebnis ist Gleitpunkt. N. B. Unendlichkeiten (0w) sind mit dieser Funktion nicht kompatibel. Eine vollständige Liste der Funktionen finden Sie in der kdb-Funktionsreferenz. Persönliche Werkzeuge Namensräume Navigation PrintexportSimple Gleitender Durchschnitt - SMA BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, indem er für eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, indem einfach der Schlusskurs der Sicherheit für eine bestimmte Anzahl von Zeitpunkten addiert wird Perioden und dann dividiert diese insgesamt durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind im Laden.
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