Desvio padrão médio em movimento r

Esta questão já tem uma resposta aqui: eu quero calcular qualquer tipo de estatística em movimento em uma série de tempo em R, além de uma média móvel. Por exemplo, como eu calcularia um desvio padrão móvel em uma janela de tempo de comprimento 3 Eu tentei o seguinte: Mas não só isso não funciona (porque o cumsum do vetor atrasado dá um vetor de todas as NAs), mas eu parei de tentar Para resolver a última edição porque parece desnecessariamente complicado. Qualquer solução elegante para esse problema pediu 17 de fevereiro às 22:59 marcado como duplicado por Arun. Thelatemail. Joran. GSee. Joshua Ulrich 17 de fevereiro às 23:40 Esta pergunta foi feita antes e já tem uma resposta. Se essas respostas não respondem totalmente a sua pergunta, faça uma nova pergunta. O Desvio Padrão Mover O desvio padrão móvel é uma medida estatística da volatilidade do mercado. Não faz previsões de direção do mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos para usar, e o estudo calcula o desvio padrão dos preços a partir da média móvel dos preços. Ele é derivado calculando um período de tempo n Simples de média móvel do item de dados. Em seguida, resume os quadrados da diferença entre o item de dados e a sua Média móvel em cada um dos períodos de tempo precedentes. Finalmente, ele divide essa soma por n e calcula a raiz quadrada desse resultado. Propriedades Período: o número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, o período denota dias em gráficos semanais, o período será por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. O campo é definido como Padrão, o qual, ao visualizar um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores do desvio padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor drasticamente. Quando os mercados são estáveis, as leituras baixas do desvio padrão são normais. As baixas leituras padrão geralmente tendem a aparecer antes de mudanças significativas no preço. Os analistas geralmente concordam que a alta volatilidade é parte dos principais tops, enquanto a baixa volatilidade acompanha os principais fundos. Fonte do Conteúdo: FutureSource Veja Outros Estudos de Análise Técnica Barra lateral primária Elevar seus últimos Tweets de Negociação Conversa a conversa Conheça o Seu Lingo de Negociação com uma lista de termos para ajudá-lo a falar o nosso idioma: t. cozQi9MlC6F2 Tempo atrás 3 Dias via Buffer Aprenda a negociar futuros de índices de ações Com o nosso guia gratuitoIncludes informações sobre E-mini SP, E-mini Nasdaq, amp E-mini t. coMgEHyyLgNo Tempo há 3 dias via Buffer Não perca EIAs Relatório de Perspectiva de Energia de Curto Prazo de Janeiro Andrew Pawielskis obteve os destaques. Assista: t. co5JLjYFrSAX Tempo atrás 4 Dias via Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. Este material foi preparado por um corretor da Daniels Trading, que fornece comentários de mercado de pesquisa e recomendações de comércio como parte de sua solicitação de contas e solicitação para negociações no entanto, a Daniels Trading não mantém um departamento de pesquisa como definido na Regra 1.71 da CFTC. A Daniels Trading, seus diretores, corretores e funcionários podem negociar derivativos para suas próprias contas ou para contas de outros. Devido a vários fatores (como tolerância ao risco, requisitos de margem, objetivos de negociação, estratégias de curto prazo versus estratégias de longo prazo, análise técnica versus análise de mercado fundamental e outros fatores), essa negociação pode resultar na iniciação ou liquidação de posições diferentes de Ou contrário às opiniões e recomendações nele contidas. O desempenho passado não é necessariamente indicativo do desempenho futuro. O risco de perda de negociação de contratos de futuros ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem entender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e por seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se essa negociação é adequada para você à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. A Daniels Trading não está afiliada nem subscreve qualquer sistema comercial, newsletter ou outro serviço similar. A Daniels Trading não garante nem verifica quaisquer reivindicações de desempenho feitas por tais sistemas ou serviços. R Desvio padrão móvel Você pode usar a execução no pacote gtools (parte do pacote gregmisc). Doktora v escreveu: tentei lá, mas não achei nada útil. A maioria das correspondências são para funções que recebem uma entrada de dev. Std e a parte quotmovingquot da consulta relaciona-se a outra coisa (como média móvel no pacote qcc). De qualquer forma, não é muito difícil criar a função, mas eu queria saber se alguém havia feito isso antes. Eficiência é uma consideração, naturalmente. Posso publicar o que eu acho. A segunda-feira, 13 de dezembro de 2004 10:04:59 -0800, Spencer Graves escreveu: Uma busca por quotmoving desvio padrão em r-project. org - gt search - gt quotR site searchquot acabou de produzir 7 partidas. Por favor, veja esses e avise-nos se nenhum deles o ajuda (e o que você tentou que não funcionou). Doktora v escreveu: Existe uma função simples em R para obter um desvio padrão móvel (isto é, para as últimas x amostras). Meu objetivo é traçar bandas de bollinger em torno de uma média móvel para dados de preços. Eu uso o alisamento do kernel para a média móvel. Chees e agradecimentos de mais e mais - doktora - Spencer Graves, PhD, Engenheiro de Desenvolvimento Sênior O: (408)938-4420 celular: (408)655-4567 Um simples para loop faz o trabalho. Por que não escreve sua própria função movida lt-function (series, lag) movingsd lt-vector (modequotnumericquot) para (i in lag: length (series)) movingsdi lt-sd (series (i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) Isso é muito eficiente: é preciso (muito) menos tempo para escrever do zero do que procurar uma função existente. ----- Mensagem Original ----- De: doktora v Enviado: segunda-feira, 13 de dezembro de 2004 1:46 PM Cc: r-help at stat. math. ethz. ch Assunto: Re: R Mover o desvio padrão I Tentou lá, mas não encontrou nada útil. A maioria das correspondências são para funções que recebem uma entrada de dev. Std e a parte quotmovingquot da consulta relaciona-se a outra coisa (como média móvel no pacote qcc). De qualquer forma, não é muito difícil criar a função, mas eu queria saber se alguém havia feito isso antes. Eficiência é uma consideração, naturalmente. Posso publicar o que eu acho. A segunda-feira, 13 de dezembro de 2004 10:04:59 -0800, Spencer Graves escreveu: Uma busca por quotmoving desvio padrão em r-project. org - gt search - gt quotR site searchquot acabou de produzir 7 partidas. Por favor, veja esses e avise-nos se nenhum deles o ajuda (e o que você tentou que não funcionou). Doktora v escreveu: Existe uma função simples em R para obter um desvio padrão móvel (isto é, para as últimas x amostras). Meu objetivo é traçar bandas bollinger em torno de uma média móvel para dados. Eu uso o alisamento do kernel para a média móvel. Chees e agradecimentos de mais e mais - doktora R-help na lista de correspondência stat. math. ethz. ch stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de postagem - Spencer Graves, PhD, Engenheiro de Desenvolvimento Sênior O: (408) 938-4420 celular: (408)655-4567 Faça o seu e-mail de férias com projetos de celebridades. Saber mais. Bogdangt Um simples para loop faz o trabalho. Por que não escreve sua própria função movida lt-function (series, lag) movingsd lt-vector (modequotnumericquot) para (i in lag: length (series)) movingsdi lt-sd (series (i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) bogdangt Isso é muito eficiente: demora (muito) menos tempo para escrever a partir do arranhão bogdangt do que procurar uma função existente. Sim, tudo bem, mas a linha assign () é realmente algo tão não recomendável que eu não posso deixar passar por 3939: seu movsd () fornece uma função com efeito colateral3939. Ele quase não cria uma variável global 39movingsd39, se houvesse uma em vez de fazer a coisa mais natural para uma função S (ou R): devolva a computação: Então, use em vez disso algo como movil lt-function (series, lag ) Msd lt-vector (modequotnumericquot) para (i in lag: length (series)) msdi lt-sd (series (i-lag1): i) msd e, em seguida, coisas como sy1.3 lt-movsd (y1, 3) sy1 .5 lt-movsd (y1, 5) sy2.5 lt-movsd (y2, 5) Diethelm Wuertz Outra possibilidade Dê uma olhada em Rmetrics: rmetrics. org Rmetrics package quotfSeriesquot tem funções para realizar o balanceamento de análise: FUNÇÃO: DESCRIÇÃO: rollFun Compute Rolling Function Value rollMean Compute Rolling Mean rollVar Compute Rolling Variance rollMin Compute Rolling Minimum rollMax Compute Rolling Maximum eg Função rollFun (x, n, FUN.) Dê uma olhada em Rmetrics: rmetrics. org O pacote Rmetrics quotfSeriesquot possui funções para executar análise de rolamento: FUNÇÃO: DESCRIÇÃO: rollFun Compute Rolling Function Value rollMean Compute Rolling Mean rollVar Compute Rolling Variance rollMin Compute Rolling Minimum RollMax Compute Rolling Função rollFun máxima (x, n, FUN.) Descrição: Calcular o valor da função de rolagem Roll FUN: início 1 comprimento da extremidade (x) - n1 m xstart: fim para (i em 2: n) início inicial 1 final final 1 M cbind (m, xstart: fim) Resultado: ans apply (m, MARGIN 1, FUN FUN.) E para a variância: função rollVar (x, n 9, trim TRUE, impar, TRUE, na. rm FALSE) Descrição: Compute Variante de rolamento Rodar Var: se (na. rm) x as. vector (na. omit (x)) rvar rollFun (xx, nn, FUN var) se (sem par) rvar (rvar (n-1)) n if (trim ) Rvar c (rep (NA, (n-1)), rvar) trim, imparcial e na. rm tentam para um vetor x rnorm (100) sqrt (rollVar (x, n 9)) sqrt (rollVar (x, n 9, corte FALSO)) também w Orks para quottsquot de objetos da série de tempo R39 (para qualquer objeto que possa ser transformado em um vetor pela função como vetor) x. ts as. ts (x) sqrt (rollVar (x. ts, 9)) sqrt (rollVar (x. ts, 9, trim FALSE)) Funciona para qualquer função. Tente também: rollFun (x, n9, FUNsd) Também escrevi funções para a análise contínua dos objetos Rmetrics39 S4 timeSeries, realizando a análise em escalas de tempo equidistantes, escalas de tempo de negócios diárias ou qualquer outra escala de tempo intraday mais complexa para dados de séries temporais coletadas De mercados financeiros em diferentes fusos horários e com diferentes regras de DST, (não no índice de corrida). As funções para a análise contínua dos dados do mercado financeiro não são difíceis de escrever usando os conceitos do TimeSeries e do Centro Financeiro da Rmetrics. Eles serão publicados em um dos próximos lançamentos da Rmetrics. Reges Diethelm Wuertz Martin Maechler escreveu: quotbogdanquot bogdan romocea lt br44114yahoo gt on Mon, 13 Dez 2004 12:26:46 -0800 (PST) escreve: bogdangt Um simples para loop faz o trabalho. Por que não escreve sua própria função movida lt-function (series, lag) movingsd lt-vector (modequotnumericquot) para (i in lag: length (series)) movingsdi lt-sd (series (i-lag1): i) assign (quotmovingsdquot , Movingsd,.GlobalEnv) bogdangt Isso é muito eficiente: demora (muito) menos tempo para escrever a partir do arranhão bogdangt do que procurar uma função existente. Sim, tudo bem, mas a linha assign () é realmente algo tão não recomendável que eu não posso deixar passar por 3939: seu movsd () fornece uma função com efeito colateral3939. Ele quase não cria uma variável global 39movingsd39, se houvesse uma em vez de fazer a coisa mais natural para uma função S (ou R): devolva a computação: Então, por favor, use em vez disso algo como movil lt-function (series, lag ) Msd lt-vector (modequotnumericquot) para (i in lag: length (series)) msdi lt-sd (series (i-lag1): i) msd e, em seguida, coisas como sy1.3 lt-movsd (y1, 3) sy1 .5 lt-movsd (y1, 5) sy2.5 lt-movsd (y2, 5) Obrigado pela sugestão no qcc. Quanto às bandas de bollinger, Gabor Grothendieck colocou um processo genérico. Você também pode gostar de ver o Rmetrics (fBasics, fSeries etc), em particular RollingAnalysis ----- Mensagem Original ----- De: doktora v mailto: doktora no gmail Enviado: terça-feira, 14 de dezembro de 2004 2 : 46 AM Para: Spencer Graves Cc: r-help em stat. math. ethz. ch Assunto: Re: R Desvio padrão móvel Eu tentei lá, mas não achei nada útil. A maioria das correspondências são para funções que recebem uma entrada de dev. Std e a parte quotmovingquot da consulta relaciona-se a outra coisa (como a média móvel no pacote qcc). De qualquer forma, não é muito difícil criar a função, mas eu queria saber se alguém havia feito isso antes. Eficiência é uma consideração, naturalmente. Posso publicar o que eu acho. A segunda-feira, 13 de dezembro de 2004, 10:04:59 -0800, Spencer Graves escreveu: Uma busca por quotmoving desvio padrão na pesquisa - gt quotR site searchquot acabou de produzir 7 partidas. Por favor, veja esses e avise-nos se nenhum deles o ajuda (e o que você tentou que não funcionou). Doktora v escreveu: Existe uma função simples em R para obter um desvio padrão móvel (isto é, para as últimas x amostras). Meu objetivo é traçar bandas de bollinger em torno de uma média móvel para dados de preços. Eu uso o alisamento do kernel para a média móvel. Cheers e agradecimentos de mais e mais - doktora - Spencer Graves, PhD, Engenheiro de Desenvolvimento Sênior O: (408)938-4420 celular: (408)655-4567