Mudança média javascript

Gráfico de ações - Média de movimento: SMA, WMA, EMA Stock Moving Average O gráfico de ações é representação gráfica dos preços históricos das ações que ajudam a determinar as forças atuais de oferta e demanda em uma bolsa de valores. No mercado de ações e commodities, estudar padrões de gráfico desempenha um papel importante durante a análise técnica. A análise do gráfico de estoque permite que um comerciante determine com mais precisão exatamente o que a oferta e a demanda atuais estão em estoque. O JenScript suporta indicadores e sobreposições comuns, como ohlc, velas, média móvel, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, temporizador, etc. Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média de corrida) é um cálculo para Analise pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como preços de ações, retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Registre o plugin StockPlugin na exibição de projeção. Adicione estoque no plugin e registre os layouts como StockMovingAverageLayer ou StockWeightedMovingAverageLayer ou StockExponentialMovingAverageLayer como curvas médias móveis desses estoques no período. Caso de média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos dados n anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples e igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos dias anteriores. Caso da média móvel ponderada Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes aos dados em Diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. Em um WMA de n-dia, o último dia tem peso n, o segundo último n 1, etc. até um. Caso da média móvel exponencial Um tipo de média móvel que é semelhante a uma média móvel simples, exceto que é dado mais peso aos dados mais recentes. A média móvel exponencial (EMA) também é conhecida como média móvel ponderada exponencialmente. Esse tipo de média móvel reage mais rápido às recentes mudanças de preços do que uma média móvel simples. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Para este estudo de caso, buscamos preços históricos das ações no mercado nasdaq. Por exemplo, o slv que é o iShares Silver Trust (o Trust) procura refletir geralmente o desempenho do preço da prata. Vá na seção do menu histórico e depois de encomendar esta história, temos preços históricos de slv divididos por anos. O item de estoque é definido por propriedades: fixação. A data de fixação baixa. O preço mais baixo em uma unidade de tempo (por exemplo, um dia ou uma hora) preço elevado. O preço mais elevado em uma unidade de tempo (), por exemplo, Um dia ou uma hora) preço aberto. O preço de abertura (por exemplo, para um gráfico diário, este seria o preço de partida para esse dia) preço de fechamento. O preço de fechamento desse volume de período de fixação de tempo. O número de ações ou contratos negociados em uma segurança ou um mercado inteiro O processo de bloqueio de UI não bloqueado supõe que estamos usando o trabalho na web que carrega de forma assíncrona cada parte de dados históricos. Podemos usar esse stock worker que fornece o processamento de download de dados e o carregador de estoque que gerencia os dados carregados. Primeiro prepare o documento HTML. Permite criar funções JenScript JS - JavaScript HTML5SVG Visualização de dados do gráfico BibliotecaForecasting por Técnicas de Suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de JavaScript do E-E para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados ​​com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande, e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção recente da tendência é suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes, a fim de obter as previsões necessárias a curto prazo. Esta é a linha de fronteira uma pergunta ruim, pois não é dado um código suficiente para a revisão adequada. As variáveis ​​a - g parecem terríveis, eu criaria uma matriz com os números que você precisa: então eu iria encaminhar esses pontos e criar um objeto de médias, não posso dizer se a matemática está correta, se não estiver correta, então esta questão Não pertence aqui :) respondeu 19 de fevereiro às 20:44 Por que usar objetos para armazenamento, embora use apenas matrizes simples para médias e últimas médias. Os índices irão corresponder à matriz dataPoints. O uso de números como nomes de propriedade é duvidoso, já que eles serão tratados como strings e outras coisas. Ndash Flambino 20 de fevereiro 14 às 1:42 200sucesso Eu acho que o código transmite o meu ponto. O código original não pode ser executado, então eu não posso testar e corrigir erros. Ndash konijn Feb 20 14 às 13:24 Ou estou confundido com a sua notação, ou você pode ter implementado algo completamente diferente de uma média móvel exponencial. Que é tradicionalmente definido como alfa é a taxa de decaimento Y é o valor no tempo t S é a média móvel exponencial no tempo t. Como suas variáveis ​​correspondem àquelas na definição. Basta considerar uma de suas letras ao invés de todas as sete: a corresponde ao alfa, e você ajusta a decadência por intervalo de tempo com base na duração do período final. A corresponde à distância Y corresponde a S Mas Então, estou confuso: qual é o propósito das sete letras por g. Para rastrear os resultados usando várias taxas de decaimento Se assim for, as diferentes taxas de decaimento resultariam em uma série S diferente para cada taxa de decaimento Por que todos os sete casos compartilham a mesma distância não é o ponto de ter uma série de distância diferente para cada caso Por que você atribui o resultado final a (a taxa de decadência) ao invés de a distância ou algo respondeu 20 de fevereiro às 7:12