Bewegungs Mittel Mittel Stata

Diese Datenstruktur ist für den Zweck recht untauglich. Angenommen, eine Identifikations-ID, die Sie neu formatieren müssen. z. B. Dann ist ein gleitender Durchschnitt einfach. Verwenden Sie tssmooth oder einfach nur generieren. z. B. Mehr darüber, warum Ihre Datenstruktur ganz untauglich ist: Nicht nur die Berechnung eines gleitenden Durchschnitts benötigt eine Schleife (nicht unbedingt mit egen), aber Sie würden mehrere neue Extravariablen erstellen. Mit denen in jeder nachfolgenden Analyse wäre irgendwo zwischen ungeschickt und unmöglich. EDIT Ill geben eine Probe Schleife, während nicht aus meiner Haltung, dass es schlechte Technik ist. Ich sehe keinen Grund hinter deiner Namenskonvention, wobei P1947 ein Mittelwert für 1943-1945 ist. Ich nehme an, das ist nur ein Tippfehler. Angenommen, wir haben Daten für 1913-2012. Für 3 Jahre lang verlieren wir ein Jahr an jedem Ende. Das könnte genauer geschrieben werden, auf Kosten einer Makre von Makros in Makros. Mit ungleichen Gewichten ist einfach, wie oben. Der einzige Grund, egen zu benutzen, ist, dass es nicht aufgibt, wenn es Verpassungen gibt, die das oben tun wird. Aus Gründen der Vollständigkeit ist zu beachten, dass es leicht ist, Verpassungen zu behandeln, ohne auf egen zurückzugreifen. Und der Nenner Wenn alle Werte fehlen, wird dies auf 00 reduziert oder fehlt. Andernfalls, wenn irgendein Wert fehlt, fügen wir 0 zum Zähler und 0 zum Nenner hinzu, der derselbe ist, der ihn ignoriert. Natürlich ist der Code erträglich wie oben für Durchschnitte von 3 Jahren, aber entweder für diesen Fall oder für die Mittelung über mehr Jahre, würden wir ersetzen die Zeilen oben durch eine Schleife, was ist was egen does. Weighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre , Techniker haben zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Mittelwertes (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion. Der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis, ist nicht genug, auf die für die ordnungsgemäße Vorhersage des Kaufs oder der Verkaufssignale der MAs Crossover-Aktion abzusehen ist. Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten nunmehr die aktuellsten Preisdaten mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) zu. (Erfahren Sie mehr bei der Erforschung der exponentiell gewogenen bewegten Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag für acht und so weiter zum ersten der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand out.) Viele Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht kommt die beste Erklärung von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht vom New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anpassen, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tage Preis, die zu einem Prozentsatz der vorherigen Tage Wert hinzugefügt wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagepreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, der zu den vorherigen Tagen Gewicht von 90 (.90) hinzugefügt wird. Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete Moving Average Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Periode, hat definitive Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterging. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres heruntergekommenes Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte es wieder auf den Boden bei 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index um 1.961.46, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen aufzuheben. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Envelopes: Verfeinerung eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Eine Art von Kompensationsstruktur, die Hedge Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem ​​Teil der Entschädigung Leistung basiert ist. Ein Schutz gegen den Einkommensverlust, der sich ergeben würde, wenn der Versicherte verstorben wäre. Der benannte Begünstigte erhält den. Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung ihres Preises. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Smoothing: Lowess Wir arbeiten mit Daten aus der Kolumbien WFS Haushalt Umfrage, durchgeführt 1975-76. Ich habe die Altersverteilung aller Haushaltsmitglieder tabelliert und in einer Ascci-Datei gespeichert, die wir jetzt lesen und zeichnen: Wie Sie sehen können, sieht die Verteilung etwas weniger glatt aus als die Daten aus den Philippinen, die wir früher studiert haben. Können Sie den Myers-Index für diese Verteilung berechnen Running Means and Lines Der einfachste Weg, um ein Scatterplot zu glätten, ist, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Auch als Laufmittel bekannt. Der häufigste Ansatz ist, ein Fenster von 2k 1 Beobachtungen, k nach links und k rechts von jeder Beobachtung zu verwenden. Der Wert von k ist ein Kompromiss zwischen Glätte der Güte der Passform. Bei den Extremen des Sortiments ist besondere Vorsicht geboten. Stata kann die laufenden Mittel über die Niedrigheit mit den Optionen Mittel und mittlerweile berechnen. Ein häufiges Problem bei laufenden Mitteln ist Bias. Eine Lösung besteht darin, Gewichte zu verwenden, die den nächsten Nachbarn mehr Bedeutung beigemessen und weniger denen, die weiter entfernt sind. Eine beliebte Gewichtsfunktion ist Tukeys Tri-Cube, definiert als w (d) (1-d 3) 3 für d lt 1 und 0 ansonsten, wobei d der Abstand zum Zielpunkt ist, der als Bruchteil der Bandbreite ausgedrückt wird. Stata kann diese Berechnung durch Niedrigheit mit der Option bedeuten, wenn Sie jetzt weglassen. Eine noch bessere Lösung ist, laufende Linien zu benutzen. Wir definieren wieder eine Nachbarschaft für jeden Punkt, typischerweise die k nächsten Nachbarn auf jeder Seite, passen eine Regressionslinie zu den Punkten in der Nachbarschaft und verwenden sie dann, um einen glatteren Wert für die Indexbeobachtung vorherzusagen. Das klingt wie eine Menge Arbeit, aber die Berechnungen können effizient mit Regressionsaktualisierungsformeln durchgeführt werden. Stata kann eine laufende Linie über die Niedrigheit berechnen, wenn du den Mittelpunkt weisst Besser ist es, gewichtete Lauflinien zu verwenden. Was den engsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, was das ist, was die Niedrigheit macht. Eine Variante folgt dieser Schätzung mit einigen Iterationen, um eine robustere Linie zu erhalten. Dies ist eindeutig die beste Technik in der Familie. Statas lowess nutzt eine gewichtete Laufzeile, wenn Sie Mittelwert und mittlerweile R auslösen, implementiert die Niedrigheit durch die Funktionen lowess () und die neuere Loess (), die eine Formel-Schnittstelle mit einem oder mehreren Prädiktoren und etwas unterschiedlichen Vorgaben verwendet. Der Parametergrad steuert den Grad des lokalen Polynoms, der Standard ist 2 für quadratisch, Alternativen sind 1 für linear und 0 für laufende Mittel. Beide Implementierungen können einen robusten Schätzer verwenden, wobei die Anzahl der Iterationen durch einen Parameter iter oder Iterationen gesteuert wird. Geben Sie Loess und Lowess in der R-Konsole für weitere Informationen. In ggplot () kannst du eine Niedrigheit glatter durch Aufruf von geomsmooth () Die Abbildung unten zeigt die kolumbianischen Daten und eine lowess glatter mit einer Spanne oder Bandbreite gleich 25 der Daten. Vielleicht möchten Sie verschiedene Badwidths ausprobieren, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse ändern Digit Preference Revisited Glättung der Altersverteilung bietet eine bessere Möglichkeit, Ziffer Vorzug als Myers Blending zu beurteilen. Lassen Sie uns die letzte Ziffer des Alters berechnen und tabellieren sie über den gesamten Bereich der Daten mit den beobachteten Frequenzen und einer geringfügig glatteren. Die rohen Frequenzen zeigen Beweise für die Vorliebe für Altersgruppen, die in 0 und 5 enden, was sehr häufig ist, und wahrscheinlich auch 2. Wir verwenden jetzt das Glatte als Gewicht Die geglätteten Frequenzen zeigen, dass wir weniger Menschen an höheren Ziffern erwarten, auch in einer reibungslosen Verteilung, mit mehr Endung in 0 als 9. Wir sind nun bereit, einen Index der Ziffernpräferenz zu berechnen, definiert als die Hälfte der Summe der absoluten Unterschiede zwischen beobachteten und glatten Frequenzen: Wir sehen, dass wir 5.5 der Beobachtungen umstellen müssen, um die Ziffernpräferenz zu eliminieren. Vielleicht möchten Sie dieses Ergebnis mit dem Myers-Index vergleichen. Kopie 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Princeton Universität